المصدر: | مجلة الإدارة والاقتصاد |
---|---|
الناشر: | الجامعة المستنصرية - كلية الإدارة والاقتصاد |
المؤلف الرئيسي: | حسن، تارا أحمد (مؤلف) |
مؤلفين آخرين: | رضا، مهدي صابر (م. مشارك) |
المجلد/العدد: | س 34, ع 89 |
محكمة: | نعم |
الدولة: |
العراق |
التاريخ الميلادي: |
2011
|
الصفحات: | 195 - 213 |
ISSN: |
1813-6729 |
رقم MD: | 424817 |
نوع المحتوى: | بحوث ومقالات |
قواعد المعلومات: | EcoLink |
مواضيع: | |
رابط المحتوى: |
الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها. |
المستخلص: |
يلوج هذا البحث في كيفية توضيح استخدام الانحدار الحصين وتطبيقاته لتقدير معلمات الانحدار في ظل وجود المشاهدات الشاذة في البيانات , بحيث يتم الكشف عنها بطريقة - إحصائية Leverage , DIFFT (Difference Fit) و Box-Whisker- Plot و ثم تطبيق الطريقتين فقط من بين الطرق الحصينة لتقدير معلمات النموذج الخطي, و هي طريقة المربعات الوسيط الصغرى LMS)), و طريقة المربعات المشرذمة الصغرى (LTS), مقارنة بطريقة المربعات الصغرى الاعتيادية (OLS ) . لهذا الغرض قام الباحثان بدراسة اهم العوامل المؤثرة في الرطوبة النسبية و المتمثلة بدرجات الحرارة العظمى والصغرى , و الضغط الجوي , و كمية الأمطار المتساقطة, وسرعة الرياح, و اختبارها للكشف عن وجود الشواذ فيها. و أخيرا لاختيار افضل طريقة لتمثل النموذج الملائم لتلك العلاقة من بين الطرق المستخدمة, و قام الباحثان باستخدام الإحصائية متوسط مربعات الخطأ ( MSE ) للمقارنة بين القيم المقدرة للطرائق الثلاثة. In this paper we shall explain how to use Robust Regression methods and their application to estimate regression parameters in order to fit the best regression model in case of existence outlier observations in the data, The outliers were detected using statistical methods, DIFFT (Difference Fit), Leverage, and Box-Whisker-Plot tests. Then two other statistical models were used to estimate linear regression model, Least Median Squares (LMS) and Least Trimmed Squares (LTS). The results of these two modes then were compared with results obtained using Ordinary Least Squares (OLS) model in order to find the best regression model. We have used meteorological data in this research. Finally the test we used for comparing these three models is MSE statistic. |
---|---|
ISSN: |
1813-6729 |