تم إضافة تقرير جديد 2024
ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا









الرئيسية > دراسة محاكاة لتقييم بعض مقدرات...>مارك

دراسة محاكاة لتقييم بعض مقدرات إنحدار ريدج

العنوان بلغة أخرى: A Simulation Study for Evaluation of some Ridge Regression Estimators
المصدر: مجلة كلية التجارة للبحوث العلمية
الناشر: جامعة الإسكندرية - كلية التجارة
المؤلف الرئيسي: قاروصة، أحمد (مؤلف)
المجلد/العدد: مج55, ع2
محكمة: نعم
الدولة: مصر
التاريخ الميلادي: 2018
الشهر: يوليو
الصفحات: 1 - 21
DOI: 10.21608/ACJ.2018.36218
ISSN: 1110-7588
رقم MD: 977502
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
الإزدواج الخطي | إنحدار ريدج | معيار MSE
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
LEADER 03558nam a22002417a 4500
001 1719974
024 |3 10.21608/ACJ.2018.36218 
041 |a ara 
044 |b مصر 
100 |9 527516  |a قاروصة، أحمد  |q Qarousah, Ahmed  |e مؤلف 
245 |a دراسة محاكاة لتقييم بعض مقدرات إنحدار ريدج 
246 |a A Simulation Study for Evaluation of some Ridge Regression Estimators 
260 |b جامعة الإسكندرية - كلية التجارة  |c 2018  |g يوليو 
300 |a 1 - 21 
336 |a بحوث ومقالات  |b Article 
520 |a يستخدم مقدر انحدار "ريدج" كبديل لمقدر طريقة المربعات الصغرى العادية في ظل وجود مشكلة الازدواج الخطي. وقد تناولت كثير من الدراسات السابقة طرقا مختلفة لاختيار معلمة ريدج. وتهدف الدراسة الحالية إلى تقييم عشرون مقدر من مقدرات انحدار ريدج المختلفة باستخدام دراسة المحاكاة وبالاعتماد على معيار متوسط مربعات الخطأ للمقدرات. وقد وجدت دراسة المحاكاة أن الزيادة في درجة الارتباط وتباين حد الخطأ العشوائي وعدد المتغيرات المفسرة له تأثير سلبي على متوسط مربعات الخطأ. بينما زيادة حجم العينة تؤدي إلى الانخفاض في متوسط مربعات خطأ المقدرات عند القيم الكبيرة من درجة الارتباط بين المتغيرات، وتباين حد الخطأ العشوائي. وبصورة عامة يمكن القول وفقا لنتائج دراسة المحاكاة، أن مقدري Muniz and Kibria (2009)، ومقدر Lawless and Wang (1976)، ومقدر Al-Hassan (2010)، ومقدر Kibria (2003) أفضل من باقي المقدرات المقارنة من حيث أن لهم أقل متوسط مربعات خطأ. 
520 |b Ridge regression estimator has been introduced as an alternative to the ordinary least squares estimator (OLS) in the presence of multicollinearity. Several studies concerning ridge regression have dealt with the choice of the ridge parameter. In this article, a simulation study has been conducted to evaluate the performance of 20 ridge regression estimators based on the mean squared error (MSE) criterion. Based on the simulation study, it is found that as the number of correlated variable increase, and the correlation between the independent variables increase, the MSE also increase; while When increasing the sample size, it is found that MSE decreases even when the correlation between the independent variables and the variance of the random error are large. The simulation study indicates in general that the estimators K11, K12 (Muniz and Kibria, 2009), K3 (Lawless and Wang, 19-76), K13 (Al-Hassan, 2010), and K6 (Kibria, 2003), perform well compared to the other estimators. 
653 |a الإزدواج الخطي  |a إنحدار ريدج  |a معيار MSE 
773 |4 إدارة الأعمال  |6 Business  |c 019  |e Journal of the Faculty of Commerce for Scientific Research  |f Maǧallaẗ Kulliyyaẗ Al-Tiǧāraẗ li-l-Buḥūṯ Al-ʿilmiyyaẗ  |l 002  |m مج55, ع2  |o 1049  |s مجلة كلية التجارة للبحوث العلمية  |v 055  |x 1110-7588 
856 |u 1049-055-002-019.pdf  |n https://acjalexu.journals.ekb.eg/article_36218.html 
930 |d n  |p y 
995 |a EcoLink 
999 |c 977502  |d 977502 

عناصر مشابهة


© 2025 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.