ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







دراسة مقارنة بين مقدرات طريقة المربعات الصغرى "OLS" وطريقة الجذور الكامنة القوى "RLRE" في ظل مشكلتي الازدواج الخطى والقيم الشاذة

العنوان بلغة أخرى: Comparative Study between Estimators that Estimated by Ordinary least Squares Method and Robust Latent Root Method, in the Presence of Multicollinearity and Outliers Problems
المصدر: المجلة المصرية للدراسات التجارية
الناشر: جامعة المنصورة - كلية التجارة
المؤلف الرئيسي: رفاعي، محمد خلف عبدالعال (مؤلف)
المجلد/العدد: مج41, ع3
محكمة: نعم
الدولة: مصر
التاريخ الميلادي: 2017
الصفحات: 83 - 102
رقم MD: 882215
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
كلمات المؤلف المفتاحية:
المشاهدات الشاذة | الازدواج الخطي | مقدر الجذور الكامنة | المحاكاة | Multicollinearity | Outliers | Robust Latent Root Estimator and Simulation
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

54

حفظ في:
المستخلص: يهدف هذا البحث إلى استخدام أسلوب المحاكاة لتوليد مجموعات مختلفة من البيانات، وذلك لتقييم أداء مقدر الجذور الكامنة القوى Robast Latent Root Estimator ومقدر المربعات الصغري Least Squares Estimator في ظل مشكلتي الازدواج الخطي والقيم الشاذة، ومعرفة أيا منهما أفضل في تقدير معالم نموذج الانحدار في ظل هاتين المشكلتين. وبإجراء دراسة محاكاة لتقييم أداء وكفاءة المقدرات السابقة باستخدام معيار متوسط مربعات الخطأ تبين أن مقدر الجذور الكامنة القوى أثر في التغلب على هاتين المشكلتين أنيا، وذلك بالمقارنة بمقدر المربعات الصغرى.

The aim oF this study is to use the simulation method to generate different sets of data in order to evaluate the performance of the Robust Latent Root Estimator and the Least Squares Estimator under the problems of multi-collinearity and outliers to know which is better in estimating the parameters of the regression model. A simulation study is performed by using the of criterion (mean error squares).' Based on this criterion, it is find that the Robust Latent Root Estimator is more efficient in overcoming these two problems than the Least Squares estimator.