ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







مقارنة طريقة انحدار الحرف غير المتحيزة بطريقتي انحدار المربعات الصغرى والجذور الصماء باستخدام أسلوب المحاكاة

العنوان بلغة أخرى: A Comparison of Unbiased Ridge Regression Method With Least Squares and Latent Roots Regression Methods Using Simulation Technique
المؤلف الرئيسي: قويدر، عمر قاسم (مؤلف)
مؤلفين آخرين: القصاب، موفق محمد توفيق (مشرف)
التاريخ الميلادي: 2006
موقع: المفرق
الصفحات: 1 - 152
رقم MD: 571695
نوع المحتوى: رسائل جامعية
اللغة: العربية
الدرجة العلمية: رسالة ماجستير
الجامعة: جامعة آل البيت
الكلية: كلية العلوم
الدولة: الاردن
قواعد المعلومات: Dissertations
مواضيع:
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

163

حفظ في:
المستخلص: إن مشكلة تعدد العلاقة الخطية في الوقت الحاضر تعتبر من المشاكل التي تواجه اهتماما كبيرا من قبل الباحثين لتأثيراتها على نتائج التقديرات، حيث هناك فروضا أساسيه لإيجاد مقدرات نموذج الانحدار الخطي المتعدد باستخدام طريقة المربعات الصغرى ومن أهم هذه الفروض أن أعمدة مصفوفة المتغيرات المستقلة تكون مستقلة خطيا وعندما تكون هذه الأعمدة غير مستقلة خطيا فهذا يعني وجود مشكلة تعدد العلاقة الخطية والتي تؤدي إلى تضخم تباين المعلمات في نموذج الانحدار وبذلك نحصل على نموذج تنبؤي خاطئ، لذلك تم استخدام طرق أخرى بديلة عن طريقة المربعات الصغرى منها طريقة انحدار الجذور الصماء وطريقة انحدار الحرف غير المتحيزة . تم في هذه الدراسة تقدير معلمات نموذج الانحدار الخطي المتعدد باستخدام طريقة المربعات الصغرى والجذور الصماء وانحدار الحرف غير المتحيزة، وذلك من خلال توليد البيانات بأسلوب مونت كارلو للمحاكاة لأربعة عشر متغيرا مستقلا ولعدة ارتباطات بين هذه المتغيرات المستقلة، ثم تمت المقارنة بين الطرق الثلاث أعلاه بالاعتماد على أقل متوسط مربعات خطأ، وكانت طريقة انحدار الحرف غير المتحيزة هي الأفضل مقارنة بطريقتي المربعات الصغرى والجذور الصماء، وأيضا طريقة الجذور الصماء هي الأفضل مقارنة بطريقة المربعات الصغرى لحالة ارتباط ٪67 فأكثر.