Modified Nonparametric Regression with Errors in Variables
| العنوان بلغة أخرى: |
تطوير خط الانحدار اللامعلمى مع وجود أخطاء فى المتغيرات |
|---|---|
| المؤلف الرئيسي: | Al Sliti, Ayat Theep Hamed (Author) |
| مؤلفين آخرين: | Al Nasser, Amjad (Advisor) |
| التاريخ الميلادي: |
2016
|
| موقع: | إربد |
| الصفحات: | 1 - 52 |
| رقم MD: | 763386 |
| نوع المحتوى: | رسائل جامعية |
| اللغة: | الإنجليزية |
| الدرجة العلمية: | رسالة ماجستير |
| الجامعة: | جامعة اليرموك |
| الكلية: | كلية العلوم |
| الدولة: | الاردن |
| قواعد المعلومات: | Dissertations |
| مواضيع: | |
| رابط المحتوى: |
عدد مرات التحميل
62
| المستخلص: |
نماذج الأخطاء في المتغيرات هي نماذج الانحدار التي تحسب بقياس أخطاء في المتغيرات التفسيرية، في هذه الأطروحة اقترحنا طريقتين لامعمليتين لتقدير المعلمات لخط الانحدار بوجود أخطاء في المتغيرات. الطرق التي اقترحت هي تطوير على الطريقة اللامعلمية التي اقترحها الناصر والحاج إبراهيم (2005) ودمجها مع أسلوب تقدير المعلمات باستخدام المجموعات الثنائية. حيث تم اقتراح العديد من المقدرات للنزعة المركزية ومنها، الوسيط، الوسيط لعدم الانتظام المعمم، الوسط الفوق هندسي وإحصاء HB. وللتعرف على كفاءة طرق التقدير المختلفة قمنا بمقارنتها مع التقادير المعتادة في هذه النماذج والتي تعتمد على طريقة اعظم الارجحة باستخدام العديد من تجارب المحاكاة. أشارت نتائج المحاكاة بأن طرق أعظم الارجحة كانت أفضل لتقدير معلمات النماذج المقترحة إذا لم يكن هناك أي بيانات متطرفة، بينما عند إدخال البيانات المتطرفة بينت النتائج بأن الطرق المقترحة كانت أفضل أداء بتقدير المعلمات وخاصة عند استخدام الوسيط كمقياس نزعة مركزية. بالإضافة إلى ذلك تم استخدام طرق التقدير المقترحة لتقدير العلاقة بين ضغط الدم وعمر المرضى لعينة حجمها 30 مريض وتوافقت نتائج تحليل البيانات مع نتائج المحاكاة. لذا نوصي باستخدام الطرق المقترحة في هذه الرسالة إذا كانت العينات فيها بيانات متطرفة وإن يستخدم الوسيط كمقدر في طريقة المجموعات الثنائية. |
|---|
عناصر مشابهة
-
Some Nonparametric Regression Models Based on Different Kernel Using Nadaraya-Watson
بواسطة: Mousa, Salwa A. منشور: (2017) -
مقارنة بعض طرائق تقدير أنموذج دالة الانحدار اللامعلمي باستعمال المحاكاة
بواسطة: الياسين، دريد حسين بدر منشور: (2019) -
Modifying Partial Least Squares Regression With Measurement Errors
بواسطة: Obeidat, Walid Mohammad Ahmed منشور: (2006) -
L’estimation non Paramétrique de la Régression pour les Variables Fonctionnelles
بواسطة: Zaki, Sakina منشور: (2017) -
On the Multiple Linear Regression Model with Multicollinearity and Correlated Errors
بواسطة: الجوهري، ظافر سامي منشور: (2018)
