ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > COMPOUND ESTIMATORS FOR ROBUST...>مارك

COMPOUND ESTIMATORS FOR ROBUST REGRESSION

المصدر: المجلة العلمية للاقتصاد والتجارة
الناشر: جامعة عين شمس - كلية التجارة
المؤلف الرئيسي: El Gohary, Mervat (AUTH.)
المجلد/العدد: ع1
محكمة: نعم
الدولة: مصر
التاريخ الميلادي: 2007
الصفحات: 21 - 29
ISSN: 2636-2562
رقم MD: 664509
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
المحاسبة | الإنحدار | التوزيع التفصيلي
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

9

حفظ في:
LEADER 01457nam a22001937a 4500
001 0254258
044 |b مصر 
100 |a El Gohary, Mervat  |e AUTH.  |9 343149 
245 |a COMPOUND ESTIMATORS FOR ROBUST REGRESSION 
260 |b جامعة عين شمس - كلية التجارة  |c 2007 
300 |a 21 - 29 
336 |a بحوث ومقالات 
520 |b The method of least squares for estimating the parameters of the linear regression model is a widely used technique. It is efficient under certain conditions. However, in the presence of heavy tailed errors or outliers, the least squares efficiency is reduced. Robust regression techniques have been proposed to overcome this problem. Compound estimation is one of these techniques. It is based on one step multi-stage generalized M estimators. This paper proposes two compound estimators based on a variation of the initial estimator and the leverage measure. Their performance under a variety of error distributions is examined via Mont Carlo simulations. 
653 |a المحاسبة  |a الإنحدار  |a التوزيع التفصيلي 
773 |4 الاقتصاد  |4 الإدارة  |6 Economics  |6 Management  |c 010  |e Scientific Journal for Economic & Commerce  |f Al-Maġallah Al-ʿilmiyyah Lil-Iqtiṣād Wal Tiğārah  |l 001  |m ع1  |o 0527  |s المجلة العلمية للاقتصاد والتجارة  |v 037  |x 2636-2562 
856 |u 0527-037-001-010.pdf 
930 |d y  |p y 
995 |a EcoLink 
999 |c 664509  |d 664509 

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.