ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







يجب تسجيل الدخول أولا

المقارنة بين طريقة الانحراف المطلق وطريقة المربعات الصغرى الاعتيادية لتقدير نموذج الانحدار الهندسي

العنوان بلغة أخرى: Comparison between the Absolute Deviation Method and the Ordinary Least Squares Method for Estimating the Geometric Regression Equation
المصدر: مجلة الغري للعلوم الاقتصادية والإدارية
الناشر: جامعة الكوفة - كلية الإدارة والاقتصاد
المؤلف الرئيسي: مطرود، دهام عويد (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Matrood, Daham Owaid
المجلد/العدد: مج20, ع2
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2024
الصفحات: 312 - 324
ISSN: 1994-0947
رقم MD: 1484801
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
كلمات المؤلف المفتاحية:
الانحدار الهندسي | طريقة الانحراف المطلق | التنبؤ | Geometric Regression | Absolute Deviation Method | Prediction
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: إن التفاوت في جودة نماذج الانحدار المقدرة وعدم صلاحية استخدام بعض النماذج منها لكونها لا تمتلك خصائص المقدرات الجيدة يؤدي إلى عدم الثقة بدقتها التنبؤية أو التقديرية، الأمر الذي استوجب إلى دراسة التوزيع الهندسي الذي تخضع له البيانات وتقدير معادلة انحدار التوزيع باستخدام بعض طرائق التقدير المعلمية (طريقة المربعات الصغرى، طريقة اقل انحراف مطلق) لبيانات تمثلت بإعداد طلبة الثانوي السنوية في محافظة نينوى بواقع 17 مشاهدة, وبعد المفاضلة بين نتائج تقدير الطريقتين باستخدام معايير المفاضلة (AIC, BIC, MSE) لتحديد الطريقة المثلى لتقدير معادلة التوزيع الهندسي ظهرت طريقة المربعات الصغرى هي الأفضل لأنها تمتلك أصغر قيم لمعايير المفاضلة وتم استخدامها لغرض التنبؤ بإعداد طلبة الثانوي للمدة الزمنية (2023 -2027) وتبين أن إعداد الطلبة في تزايد وكما مبين في الجدول رقم (5).

The variation in the quality of the estimated regression models and the invalidity of using some of the models because they do not have the characteristics of good estimators leads to a lack of confidence in their predictive or estimating accuracy, which necessitated studying the geometric distribution to which the data is subject and estimating the distribution regression equation using some parametric estimation methods (the method of least squares method of least absolute deviation) for data represented by the numbers of annual secondary students in the holy province of Nineveh by 17 observations, and after comparison between the results of estimating the two methods using comparison criteria (AIC, BIC, MSE) to determine the optimal method for estimating the geometric distribution equation, the method of least squares appeared to be the best because it It has the smallest values of differentiation criteria and was used for the purpose of predicting the number of secondary students for the time period (2023 -2027) The numbers of students in the fall are also shown in Table No. (5).

ISSN: 1994-0947