تم إضافة تقرير جديد 2024
ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا









الرئيسية > Estimation Methods of Logistic...>الوصف

Estimation Methods of Logistic Regression in Context of Multicollinearity: Comparative Study

المصدر: مجلة البحوث التجارية
الناشر: جامعة الزقازيق - كلية التجارة
المؤلف الرئيسي: Enany, Mohamed Abdel Samie (Author)
مؤلفين آخرين: Ali, Hassan Mohamed (Co-Author) , Awad Allah, Mahmoud Arif (Co-Author)
المجلد/العدد: مج45, ع4
محكمة: نعم
الدولة: مصر
التاريخ الميلادي: 2023
الشهر: أكتوبر
الصفحات: 65 - 88
ISSN: 1110-7731
رقم MD: 1531554
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
الانحدار اللوجستي | التعدد الخطي | التقدير الإحصائي
كلمات المؤلف المفتاحية:
Logistic Regression | Multicollinearity | Maximum Likelihood Estimator | Ridge Estimator | Liu Estimator | Liu-Type Estimator | Modified Ridge-Type Estimator
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

1

حفظ في:
المستخلص: يتم استخدام نموذج الانحدار اللوجستي الثنائي (BLR) كبديل لنموذج الانحدار الخطي الشائع الاستخدام عندما يكون متغير الاستجابة ثنائيا. كما هو الحال في نموذج الانحدار الخطي، يمكن أن تكون هناك علاقة بين متغيرات التوقع في BLR، خاصة عندما تكون مستمرة، مما يؤدي إلى ظهور مشكلة الخطية المتعددة. كفاءة مقدر الاحتمالية القصوى (MLE) منخفضة في تقدير معلمات BLR عندما يكون هناك علاقة خطية متعددة بدلا من ذلك، تم تطوير مقدر التلال ومقدر Liu ومقدر نوع Liu ومقدر نوع ريدج المعدل ليحل محل MLE. ومع ذلك، في هذه الدراسة، قمنا بمقارنة جميع المقدرات بواسطة MSE للحصول على أفضل مقدر يخفف من تأثير العلاقة الخطية المتعددة. أخيراً، تم إجراء دراسة محاكاة لتوضيح النتائج النظرية تظهر النتيجة أن مقدر نوع ريدج المعدل يتفوق في الأداء على مقدرات أخرى.

The binary logistic regression (BLR) model is used as an alternative to the commonly used linear regression model when the response variable is binary. As in the linear regression model, there can be a relationship between the predictor variables in a BLR, especially when they are continuous, thus giving rise to the problem of multicollinearity. The efficiency of maximum likelihood estimator (MLE) is low in estimating the parameters of BLR when there is multicollinearity alternatively, the ridge estimator (RR), the Liu estimator (LE), the Liu-type estimator (LTE) and The Modified Ridge-Type estimator (MRTE) were developed to replace MLE. However, in this study, we compared all estimators by the mean squares errors (MSE) to get the best estimator that mitigates the effect of multicollinearity. Finally, a simulation study was conducted to illustrate the theoretical results. The result shows that the modified Ridge type estimator outperforms all other estimators followed by Liu estimator.
ISSN: 1110-7731

عناصر مشابهة


© 2025 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.