تسجيل دخول الزائر 0
الرئيسية > Ridge-Type Estimator for the P...>الوصف

Ridge-Type Estimator for the Poisson-Inverse Gaussian Regression Model

العنوان بلغة أخرى: مقدر الحرف لأنموذج انحدار بواسون الغاوسي المعكوس
المصدر: مجلة جامعة كركوك للعلوم الإدارية والاقتصادية
الناشر: جامعة كركوك - كلية الإدارة والاقتصاد
المؤلف الرئيسي: عبدالجبار، لؤي عادل (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Abdul-Jabbar, Luay Adel
المجلد/العدد: مج15, ع2
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2025
الشهر: يونيو
الصفحات: 405 - 413
DOI: 10.32894/1913-015-002-029
ISSN: 2222-2995
رقم MD: 1578159
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: English
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
تحليل البيانات | التعدد الخطي | نماذج الانحدار العكسي
كلمات المؤلف المفتاحية:
التعدد الخطي | نموذج الانحدار بواسون الغاوسي المعكوس | المحاكاة بطريقة مونت كارلو | مقدر الحرف | Multicollinearity | Poisson-Inverse Gaussian Regression Model | Monte Carlo Simulation | Ridge -Type Estimator
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون
أبلغ عن هذه المادة
حفظ في:
المستخلص: في تحليل أنموذج الانحدار بواسون الغاوسي المعكوس، تعد مشكلة التعدد الخطي (Multicollinearity) من المشكلات الشائعة التي غالباً ما تؤدي إلى تقديرات غير مستقرة لمعاملات الأنموذج، مما قد ينتج عنه استنتاجات وتنبؤات غير دقيقة. وعلى الرغم من أن طريقة تقدير الإمكان الأعظم (MLE) تعد تقنية مستخدمة على نطاق واسع لتقدير معلمات الأنموذج، إلا أن لها العديد من العيوب المعروفة. ونتيجة لذلك، غالبًا ما يتم التغلب على مشكلة التعدد الخطي في نموذج انحدار بواسون الغاوسي المعكوس من خلال استخدام مقدرات انحدار الحرف. يقترح هذا البحث مقدرًا جديدًا من مقدر الحرف على معاملين (two-parameter ridge-type estimator)، كما يتم توضيح خصائصه الإحصائية من خلال التحليل النظري والتجارب العددية باستخدام المحاكاة (Monte Carlo). وقد تم كذلك مقارنة هذا المقدر المقترح مع مقدرات أخرى سبق نشرها في البحوث الإحصائية. وتظهر النتائج أن المقدر المقترح يقدم أداء أفضل من العديد من المقدرات الموجودة سابقاً، وفقاً لمعيار متوسط مربعات الخطأ (Mean Square Error)، كذلك أيضا في حال تطبيقه على بيانات حقيقية.

In Poisson-Inverse Gaussian regression analysis, multicollinearity is a frequent problem that frequently leads to unstable parameter estimations, which can lead to erroneous conclusions and predictions. Despite being a widely used technique for estimating model parameters, the maximum likelihood estimator (MLE) has several well-known drawbacks. Consequently, the Poisson-Inverse Gaussian regression model's multicollinearity is frequently resolved by using ridge-type regression estimators. This paper proposes a two-parameter ridge-type estimator and establishes its statistical features through theoretical calculations and Monte Carlo simulation experiments. The recently suggested estimator was also contrasted with other estimators that have been published in the literature. The results show that the suggested estimator performs better than various other existing estimators using the mean square criterion, even when applied to real data sets.
ISSN: 2222-2995

عناصر مشابهة