ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > طريقة المربعات الصغرى الموزونة...>الوصف

طريقة المربعات الصغرى الموزونة الحصينة باستخدام صيغ مختلفة لمقدرات RWLSM" M": دراسة مقارنة

العنوان بلغة أخرى: Robust Weighted Least Squares Method Using Different Schemes of M-Estimators "RWLSM": A Comparative Study
المصدر: المجلة العراقية للعلوم الإحصائية
الناشر: جامعة الموصل - كلية علوم الحاسوب والرياضيات
المؤلف الرئيسي: أحمد، فاطمة محمد (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Selevany, Fatima M.
مؤلفين آخرين: الطالب، بشار عبدالعزيز (م. مشارك)
المجلد/العدد: مج21, ع1
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2024
الصفحات: 32 - 45
ISSN: 1680-855X
رقم MD: 1479917
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
حساب الأوزان | أسلوب المحاكاة | التوزيع الطبيعي | الانحرافات المعيارية
كلمات المؤلف المفتاحية:
المربعات الصغرى الموزونة | مقدرات M | اختيار المتغيرات | الكشف عن الشواذ | الانحدار الحصين | Variables Selection | (M) M-Estimators | Weighted Least Squares | Robust Regression | Outliers Detection
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: تم في هذا البحث تقليل أو استبعاد تأثير عدم تحقق فرض التوزيع الطبيعي للبيانات، بسبب وجود أنواع من القيم الشاذة فيها عند الرغبة في اختيار أفضل معادلة انحدار بالطرق الحصينة، وتم تحقيق ذلك من خلال إدخال أوزان من طرق حصينة في التقدير واختبار حصانتها وملاءمتها للنموذج مسبقا، ومن ثم اختيار الأوزان الناتجة من أعلى الطرق الحصينة كفاءة وإدخال هذه الأوزان في مراحل طرق اختيار أفضل معادلة انحدار، فينتج عن ذلك نموذج يحقق صفتين في آن واحد وهما الحصانة وتقليل الأبعاد مقابل زيادة الكفاءة. وقد تم استخدام أسلوب المحاكاة على نماذج بأبعاد مختلفة وأحجام عينات مختلفة ونسب تلويث مختلفة في المتغير المعتمد مرة، وفي المتغيرات المستقلة مرة أخرى وفي الاثنين معا مرة ثالثة، مع التركيز على دراسة احتمال تأثير وجود القيم الشاذة على المتغيرات التي ستبقى في الأنموذج والمتغيرات التي سيتم حذفها. ولتحقيق فكرة البحث تمت مقارنة عدد من طرق التقدير الحصينة ومقارنة النتائج مع طريقة المربعات الصغرى الاعتيادية (OLS) وطريقة LASSO الحصينة المكيفة على بيانات تجريبية باستخدام المحاكاة وكذلك على بيانات لعينة من مرضى الثلاسيميا في محافظة نينوى.

In this research, it was reducing or excluding the effect of not satisfying the assumption of normal distribution of the data, due to the presence of types of outlying values in it when we wish to choose the best regression equation by robust methods, and this was achieved by introducing weights from the robust methods in the estimate and testing their robustness and suitability for the model in advance, And then selecting the weights resulting from the highest efficient robust methods and introducing these weights in the stages of selecting best regression equation, which results in a model that achieves two characteristics at the same time, which are robustness and reducing dimensions in return for increasing efficiency. The simulation approach was used on models with different dimensions, different sample sizes, and different contamination rates in the dependent variable once, in the independent variables again, and in both together, with a focus on studying the possible impact of the presence of outliers on the variables that will remain in the model and the variables that will be deleted. To achieve the idea of the paper, a number of robust estimation methods were studied, and the results were compared with the ordinary least squares method (OLS) and the robust adaptive LASSO method on experimental data using simulation, as well as on data for a sample of thalassemia patients in Nineveh province.
ISSN: 1680-855X

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.