تسجيل دخول الزائر 0
الرئيسية > Improving the Performance of t...>الوصف

Improving the Performance of the Andrews Weighted Function in a Robust Multiple Linear Regression Model

العنوان بلغة أخرى: تحسين أداء دالة أندروز الموزونة في نموذج الانحدار الخطي المتعدد القوي
المصدر: مجلة تكريت للعلوم الإدارية والاقتصادية
الناشر: جامعة تكريت - كلية الإدارة والاقتصاد
المؤلف الرئيسي: رمضان، ديار لزگين (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Ramadhan, Diyar Lazgeen
مؤلفين آخرين: إسماعيل، سربست سعيد (م. مشارك) , عثمان، سروين أسعد (م. مشارك) , علي، طه حسين (م. مشارك)
المجلد/العدد: مج21, ع70
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2025
الصفحات: 355 - 373
ISSN: 1813-1719
رقم MD: 1607258
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: English
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
الانحدار الخطي | معالجة القيم المتطرفة | دالة أندروز الموزونة
كلمات المؤلف المفتاحية:
نموذج الانحدار المتعدد | القيم المتطرفة | التقدير القوي | دالة أندروز | معلمة الضبط | Multiple Regression Model | Outliers | Robust Estimation | Andrews’s Function | Tune Parameter
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
أبلغ عن هذه المادة
حفظ في:
المستخلص: تؤثر القيم المتطرفة على دقة تقدير معلمات نموذج الانحدار الخطي المتعدد وتؤدي إلى معلمات مقدرة غير دقيقة وبعيدة عن قيمها الحقيقية؛ وبالتالي، يجب استخدام طرق تقدير قوية مثل دالة أندروز المرجحة للحصول على معلمات أكثر دقة ومتانة مقابل القيم المتطرفة. تتضمن الطريقة المقترحة اختيار قيمة معلمة الضبط المثلى التي تنتج الحد الأدنى لخطأ مربع متوسط المعلمات ومعالجة القيم المتطرفة. تم استخدام المحاكاة والبيانات الحقيقية لمقارنة كفاءة النماذج المقدرة بناءً على الطريقة القوية الكلاسيكية لدالة أندروز المرجحة التي تستخدم معلمة الضبط الاقتراضية والخوارزمية المقترحة من خلال برنامج MATLAB المخصص لهذا الغرض. كشفت نتائج البحث عن كفاءة الخوارزمية المقترحة في تقدير معلمات الضبط المثلى لدالة أندروز المرجحة ومعالجة القيم المتطرفة ودقة تقدير معلمات النموذج.

Outliers affect the accuracy of estimating multiple linear regression model parameters and lead to estimated parameters that are inaccurate and far from their true values; thus, robust estimator methods such as the Andrews weighted function must be used to obtain more accurate parameters and robustness versus outliers. The proposed method involves choosing the optimal tuning parameter value that produces the minimum mean square error of the parameters and treating outliers. Simulation and real data were used to compare the efficiency of the models estimated based on the classical robust method for Andrews weighted function that uses the default tune parameter and the proposed algorithm through the MATLAB program dedicated to this purpose. The research results revealed the efficiency of the proposed algorithm in estimating optimal tuning parameters for the Andrews weighted function and treating outliers and the accuracy of estimating the model parameters.
ISSN: 1813-1719

عناصر مشابهة