المستخلص: |
ان أغلب الاختبارات الإحصائية الخاصة باختبار فرضية تجانس تباين الخطأ تتطلب شروطاً وفرضيات ومنها شرط التوزيع الطبيعي للبيانات لتعطي نتائج يمكن الاستناد اليها في اتخاذ القرار الصحيح، وعند خرق هذا الشرط فأن استعمال هذه الاختبارات سوف لا يكون صحيحاً لأنه سيعطي نتائج غير دقيقة لذلك يتم اللجوء إلى إحصاءات أخرى تعطي نتائج يمكن الاعتماد عليها في اتخاذ القرار وفي هذا البحث تم اختبار مشكلة عدم تجانس تباين الخطأ العشوائي باستعمال إحصاءات الاختبار ((??,?−? )??? (?,Ψ) test) في أنموذج انحدار خطي، ولغرض تحقيق المقارنة بين هذه الإحصاءات في حالتين، الحالة الأول عندما تتبع البيانات التوزيع الطبيعي والحالة الثانية عندما تتبع البيانات توزيع كوشي. فقد تم توظيف أسلوب المحاكاة بطريقة مونت كارلو (Monte Carlo) لاختبار فرضية تباين الخطأ العشوائي من خلال احتساب احتمال الخطأ من النوع الأول وقوة الاختبار لهذه الإحصاءات. وتم التوصل إلى ان إحصاءات الاختبار المتمثلة بـ (? ,Ψ) في حالة التوزيعين الطبيعي وكوشي المذكورين انفا المستخدمين في اختبار فرضية تساوي تباينات الخطأ في أنموذج انحدار خطي متعدد هي الأفضل في جميع الحالات.
the most of the statistical tests for testing the hypothesis of Heteroscedasticity need specific conditions and hypotheses form condition normal distribution data if this condition is broken , the use statistical tests will not be right because it gives inaccurate results. So that circular will be through the study of four types of tests((??,?−?)???(?,Ψ) test)in the linear regression. in order to achieve the comparison among these statistics in tow case The first case is when the data follow the normal distribution and The second case the data follow the Cauchy distribution .the simulation style was employed using (Monte Carlo) method to test of the homoscedasticity, through counting the possibility of type I error and the power of test for these statistics. We have found that (?,Ψ) statistics in case (normal and Cauchy) distribution of The observations used in testing hypothesis in the multiple linear regression model model is the best tin both cases
|