Ridge Regression and The Multicollinearity Problem
| المؤلف الرئيسي: | Adam, Tahani Ali Esmail (Author) |
|---|---|
| مؤلفين آخرين: | El Beshir, Z. A. (Advisor) |
| التاريخ الميلادي: |
2016
|
| موقع: | الخرطوم |
| الصفحات: | 1 - 153 |
| رقم MD: | 830871 |
| نوع المحتوى: | رسائل جامعية |
| اللغة: | الإنجليزية |
| الدرجة العلمية: | رسالة دكتوراه |
| الجامعة: | جامعة النيلين |
| الكلية: | كلية الدراسات العليا |
| الدولة: | السودان |
| قواعد المعلومات: | Dissertations |
| مواضيع: | |
| رابط المحتوى: |
عدد مرات التحميل
68
| المستخلص: |
يهدف هذا البحث أساسا لتقييم أداء مقدرات انحدار التل كعلاج لمشكلة الاشتراك الخطي. وتستند الدراسة على تجارب محاكاة يتم فيها التحري عن أداء مقدرات التل تحت مستويات مختلفة لدرجة الاشتراك الخطي، تباين المجتمع وحجم العينة. أدت طريقة جديدة اقترحتها الباحثة تقوم على استخدام ثابت تحيز متغير يتناسب طرديا مع تباين مقدرات الانحدار إلى تحسن كبير في أداء مقدرات التل. هذا المقدر المرجح أدى ليس فقط لزيادة في دقة مقدر الانحدار مقارنة بالمقدر غير المرجح ولكنه أيضا عمل كعامل تحكم لمتوسطات مربعات مقدرات الانحدار عندما تتضخم هذه عند ثوابت تحيز كبيرة. وتستعرض الرسالة أيضا بتفصيل أداء مقدرات انحدار التل المرجحة والغير مرجحة عند مستويات متغيرة لحجم العينة، تباين المجتمع ودرجة الارتباط الخطي. وتدرس أيضا أثر الارتباط الخطي تحت مستويات مختلفة للتباين وحجم العينة على مقدرات الانحدار العادية. من ناحية أخرى، تبين أن ثابت انحدار بمقدار 0.1 يمثل حدا فاصلا لمتوسط مربعات مقدرات انحدار التل حيث يتضخم بدرجة لافتة بعده إذا لم يستخدم الترجيح. لهذا أوصت الباحثة باستخدام المقدرات المرجحة عند استخدام ثابت ترجيح يزيد عن 0.1 وعندما تتفاوت المتغيرات المستقلة في تبايناتها. |
|---|
عناصر مشابهة
-
On the Multicollinearity Problem
بواسطة: Adam, Tahani Ali Esmail منشور: (2018) -
Detection of Multicollinearity in Multiple Linear Regression
بواسطة: Ali, Nedal Omar M. Al Shaikh منشور: (2010) -
Problem of Multicollinearity
بواسطة: Agel, Ali H. منشور: (2015) -
Improving Generalized Ridge Estimator for the Gamma Regression Model
بواسطة: الصفار، آفان منشور: (2024) -
Using Ridge Regression to Analysis the Meteorological Data in Sulaimani
بواسطة: Ahmed, Layla Aziz منشور: (2020)
