ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > Solving Multi Collinearity Pro...>الوصف

Solving Multi Collinearity Problem By Ridge And Eigen Value Regression With Simulation

المصدر: زانكو - الإنسانيات
الناشر: جامعة صلاح الدين
المؤلف الرئيسي: Ali, Taha Hussein (Author)
المجلد/العدد: مج22, ع5
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2018
الصفحات: 262 - 276
ISSN: 2218-0222
رقم MD: 932115
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: HumanIndex
مواضيع:
الدراسات الإقتصادية | البرامج الإقتصادية | التنمية الإقتصادية | العراق | المجتمع العراقي | مستخلصات الأبحاث | الترجمة
كلمات المؤلف المفتاحية:
Multiple Regression | Ridge Parameter | Multicollinerity | Conditional Number | Eigen Value
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: تم في هذا البحث اقتراح خمسة طرائق جديدة لتقدير معلمة الحرف من خلال إقحام العدد الشرطي، واستخدامه في تقدير معلمات أنموذج انحدار الحرف لمعالجة مشكلة تعدد العلاقات الخطية ومن ثم مقارنة كفاءتها مع بعض الطرائق التقليدية المقدمة من قبل عدة باحثيين بالاعتماد على المعيار متوسط الخطأ التربيعي ومن ثم مقارنتها مع طريقة انحدار الجذور المميزة، وذلك من خلال المحاكاة (بواسطة برنامج بلغة ما تلاب مصمم لهذا الغرض)، واستنتج البحث كفاءة الطرائق المقترحة في معالجة مشكلة تعدد العلاقات الخطية، وأفضيلتها على الطرائق التقليدية لانحدار الحرف وانحدار الجذور المميزة.

In this paper, five new methods were proposed to estimate the ridge parameter by inserting the conditional number, which are used to estimate the parameters of the ridge regression model to deal with multicollinearity problem and then compare their efficiency with some classical methods that was studied by several researchers based on Mean square error and comparing them with Eigen value Regression through simulation study (MATLAB language program designed for this purpose), the research shows that the efficiency of the proposed methods in dealing with multicollinearity problem and the advantages of the proposed methods compared with the classical methods of Ridge and Eigen value Regression.
ISSN: 2218-0222

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.