المستخلص: |
إن الاستدلال الإحصائي يعتمد بصورة عامة على مقدرات إحصائية والتي تكون دوال لبيانات تلك المقدرات. وان طرائق إعادة المعاينة توفر إستراتيجيات لتقدير أو لتقريب توزيع المعاينة لهذه المقدرات الإحصائية. في بحثنا هذا تمت دراسة طريقتين من طرائق إعادة المعاينة وهما طريقة Jackknife و Bootstrap . وقد تركز هذا البحث على دراسة تأثير أحجام العينات المختلفة في نتائج مقدرات أساليب انحدار (Bootstrap) و(Jackknife)، والتعرف على المديات المثلى لأسلوب (Bootstrap) من خلال طرح العديد من قيم التكرارات. كما تضمن هذا البحث عرض أهم الأسباب التي تقودنا إلى استخدام هذه الأساليب عوضا عن طريقة المربعات الصغرى الاعتيادية في تقدير معلمات نموذج الانحدار الخطي .
Statistical inference is based generally on some estimates that are functions of the data. Resampling methods offer strategies to estimate or approximate the sampling distribution of a statistic. In this article, two resampling methods are studied, jackknife and bootstrap, where the main objective is to examine the accuracy of these methods in estimating the distribution of the regression parameters through different sample sizes and different bootstrap replications.
|