يجب تسجيل الدخول أولا
On the Multiple Linear Regression Model with Multicollinearity and Correlated Errors
| العنوان بلغة أخرى: |
حول نموذج الانحدار الخطي المتعدد بوجود العلاقات الخطية المتعددة وأخطاء مرتبطة ذاتيا |
|---|---|
| المؤلف الرئيسي: | الجوهري، ظافر سامي (مؤلف) |
| مؤلفين آخرين: | الصمادي، عبدالله أحمد (مشرف) |
| التاريخ الميلادي: |
2018
|
| موقع: | اربد |
| الصفحات: | 1 - 126 |
| رقم MD: | 952756 |
| 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
104
| المستخلص: |
تركز هذه الرسالة على دراسة نموذج الانحدار الخطي المتعدد عند وجود مشكلتي العلاقات الخطية المتعددة وبنفس الوقت وجود أخطاء مرتبطة ذاتيا. وبناءا عليه فقد قمنا بمحاكاة مشكلة العلاقات الخطية المتعددة باستخدام الطريقة التي قدمه (Hering et al., 1987) وافترضنا فيها أن الأخطاء تتبع بعض من نماذج الانحدار الذاتي من كلا النوعين العادي والموسمي. ودرسنا تقدير معلمات نموذج الانحدار الخطي المتعدد عندما تتبع الأخطاء نماذج (AR(1)) و(AR(2)) و(SAR(1)ω) و(SAR(1)x (1)ω) المختلفة. باستخدام طريقة ريدج للانحدار تمت مقارنة تقدير ريدج العادي وتقدير ريدج العام لمعلمات النموذج الخطي المتعدد، عند أحجام عينات وأعداد معلمات مختلفة. وقد تمت المقارنة بين تقدير المربعات الصغرى الاعتيادية (OLS) وكذلك تقدير المربعات الصغرى العام (GLS) مع بعض تقديرات ريدج المختلفة. باستخدام محاكاة مونتي- كارلو تمت مقارنة الفعالية والجودة لعدة تقديرات ريدج بواسطة مقياس متوسط مربع الخطأ (MSE) وكذلك معامل التحديد المعدل (R2adj). وبناء على نتائج المحاكاة؛ فإن جميع تقديرات ريدج تفوقت على تقديري OLS وGLS، إضافة إلى أنه للأخطاء التي تتبع نماذج السلاسل الزمنية AR(1)) وAR (2) وSAR (1)4 وSAR(1) × (1)4) أفضل تقدير لريدج الذي قدمه (Kibria (2003)) قد تفوق على جميع التقديرات الأخرى في ضوء استخدام (MSE) لجميع الحالات. كذلك أظهرت النتائج أن قيم (MSE) للتقديرات المختلفة تأثرت بكل من حجم العينة وعدد المعلمات وقوة العلاقات الخطية المتعددة. أيضا، فإن نوع الارتباط الذاتي المحكوم بنوع نموذج السلسلة الزمنية وقيم المعلمات لهذه النماذج يؤثر مباشرة على أداء تقديرات ريدج المختلفة في ضوء استخدام (MSE). أخيرا، ظهر لدينا أن (R2adj) ليس مقياسا مناسبا لدراسة دقة التقديرات المختلفة لكنه يستخدم لتقييم النماذج المقدرة. |
|---|
عناصر مشابهة
-
Simple linear regression model with periodically correlated errors
بواسطة: Abu Afouna, Nour Hamad Suleiman منشور: (2011) -
Detection of Multicollinearity in Multiple Linear Regression
بواسطة: Ali, Nedal Omar M. Al Shaikh منشور: (2010) -
On robot estimation of seasonal autocorrelation function for periodic autoregressive models
بواسطة: Al Quraan, Areen Mahmoud Muflih منشور: (2010) -
A Comparison Between Some New Ridge Regression Estimators Using Simulation Technique
بواسطة: Makkawi, Abd Elmoniem Makkawi Hamid منشور: (2007) -
Biased Estimators in Poisson Regression Model in the Presence of Multicollinearity: A Subject Review
بواسطة: Algamal, Zakariya Yahya منشور: (2018)
