ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







Regression Analysis: A Board Class of Robust Grouping Estimators

العنوان بلغة أخرى: تحليل الانحدار : مجموعة من المقدرات المجمعة القوية
المؤلف الرئيسي: Bani Yaseen, Ayman Nadmi (Author)
مؤلفين آخرين: Al Nasser, Amjad Daif Alla (Advisor)
التاريخ الميلادي: 2016
موقع: إربد
الصفحات: 1 - 55
رقم MD: 732146
نوع المحتوى: رسائل جامعية
اللغة: الإنجليزية
الدرجة العلمية: رسالة ماجستير
الجامعة: جامعة اليرموك
الكلية: كلية العلوم
الدولة: الاردن
قواعد المعلومات: Dissertations
مواضيع:
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

11

حفظ في:
المستخلص: تهدف هذه الأطروحة لمعالجة مشكلة في الانحدار. المشكلة هي للتحقق في نموذج الانحدار عندما المتغير التابع يعتمد على أخطاء الذيل الثقيلة أو القيم المتطرفة، وتقديم تقدير المعلمة القوي في الانحدار الخطي البسيط. الطرق القوية عرضت بديلا مفيدا للأساليب الإحصائية التقليدية. وتعتبر هذه الطرق من الأدوات القوية جدا عندما تحتوي البيانات على قيم متطرفة. وغالبا ما تحسب المقدرات القوية من خلال تطبيق الطرق الكلاسيكية إلى مجموعة فرعية من الإحصاءات المرتبة. ونتيجة لذلك، تكرس العديد من التقنيات تقدير اللامعلمية لتطوير تحليل الانحدار القوي على أساس مجموعة من الإحصاءات المرتبة. هذه الأطروحة اقترحت مجموعة من المقدرات القوية المعدلة بالاعتماد على L-الإحصاء و R-الإحصاء للتغلب على هذه المشكلة في تحليل الانحدار في اللامعلمية. وتشير النتائج إلى أنه في الانحدار الخطي البسيط عندما ناقشنا تأثير القيم المتطرفة والتوزيع الخطأ، كانت المقدرات القوية (مجموعة ثنائية متوسط التريميد، مجموعة ثنائية متوسط الوينسورايز، مجموعة ثنائية هودجيز ليمان ومجموعة ثنائية هوق) لها نتائج جيدة مع أفضل المقدرات مقارنة بالطرق التقليدية، حيث متوسط الأخطاء المربعة للمقدر القوي أقل من متوسط الأخطاء المربعة للأساليب التقليدية، وبالتالي فإن المقدرات القوية هي طرق بديلة جيدة مقارنة مع الطرق التقليدية.

عناصر مشابهة