ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > مقارنة بين طريقتي انحدار المكو...>الوصف

مقارنة بين طريقتي انحدار المكونات الرئيسة وطريقة سبيكمان لإنموذج الخطي الجزئي شبه المعلمي

العنوان بلغة أخرى: A Comparaison between the Two Principal Components Regression Methods and the Spekman Method for the Semiparametric Partial Linear Model
المصدر: مجلة الإدارة والاقتصاد
الناشر: الجامعة المستنصرية - كلية الإدارة والاقتصاد
المؤلف الرئيسي: صالح، صالح عادل (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Saleh, Saleh Adel
مؤلفين آخرين: عيسى، أمينة كريم (م. مشارك)
المجلد/العدد: ع141
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2023
الشهر: كانون الأول
الصفحات: 86 - 98
ISSN: 1813-6729
رقم MD: 1495632
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
الأساليب المعلمية واللامعلمية | فلسفة الإحصاء | البيانات الخطية
كلمات المؤلف المفتاحية:
شبه معلمي | إنموذج خطي جزئي | طريقة سبيكمان | انحدار المكونات الرئيسة | Semi-Parametric | Partial Linear Model | Spekman Method | Principal Components Regression
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: يهتم العديد من الباحثين بالطرق شبه المعلمية، التي تجمع بين الأساليب المعلمية واللامعلمية، لأنها توفر مستوى أكثر تقدما من التحليل الإحصائي الذي يمكن استخدامه لتحقيق مقدرات ذات مستوى عالي، تظهر أهمية البحث من خلال المقارنة بين طريقتي التقدير شبه المعلمية واستخدام الأنموذج الانحدار الخطي الجزئي شبه المعلمي حيث تم استخدام طريقتين من طرق للتقدير وهي طريقة سبيكمان PLMS)) وطريقة انحدار المكونات الرئيسية PCR)) وباستعمال أسلوب المحاكاة وبأحجام عينات مختلفة (128، 256، 512) وتباينات مختلفة وهي (0,5، 1، 2)، ومن خلال نتائج المحاكاة توصل الباحث على إن أفضل طريقة هي طريقة انحدار المكونات الرئيسية (PCR) هي حيث تغلبت على طريقة سبيكمان PLMS)) عندما تكون عدد المتغيرات ثمانية متغيرات وعند استخدام دوال التمهيد الخطية والتربيعية والأسية.

Many researchers are interested in semi-parametric methods, which combine parametric and non-parametric methods, because they provide a more advanced level of statistical analysis that can be used to achieve high-level estimators. The importance of the research appears through the comparison between the two semi-parametric estimation methods and the use of the semi-parametric partial linear regression model. Two estimation methods were used, namely the Spykman method (PLMS) and the principal components regression method (PCR), using the simulation method and with different sample sizes (128, 256, 512) and different variances, which are (0.5, 1, 2), and through the simulation results it was concluded The researcher concluded that the best method is the principal components regression (PCR) method, which outperforms the Spekman method (PLMS) when the number of variables is eight variables and when linear, quadratic, and exponential smoothing functions are used.
ISSN: 1813-6729

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.