محتوى المقالة الرئيسي

بيخال صمد صديق [email protected]
هۆگر محمد قادر [email protected]
ئه زي أكرم عزيز [email protected]
دلشاد محمود صالح [email protected]


الملخص

الهدف من هذه الدراسة هو تطوير تقنية جديدة لتقدير معاملات الانحدار الخطي المتعدد باستخدام مقدرات M-الحصينة على أساس القياس  للتعامل مع تأثير القيم الشاذة. من أجل الحصول على مقدرات جديدة يتم استخدام معيار الجذر التربيعي لمتوسط الخطأ (RMSE) للتحقق من الكفاءة بين التقنية الجديدة والطريقة التقليدية‌. استنتج البحث أن التقنية الجديدة (تقدير M-الحصينة على أساس القياس) كانت لها معاملات مقدره‌ أكثر دقة من الطريقة التقليدية (المربعات الصغرى الاعتيادية‌) في كل حالات المحاكاة.

التنزيلات

بيانات التنزيل غير متوفرة بعد.

تفاصيل المقالة

كيفية الاقتباس
صديق ب. ص., قادر ه. م., عزيز ئ. ز. أ., & صالح د. م. (2023). تنفيذ تقنية مقياس جديدة في طريقة تقدير- M لتقدير معلمات الانحدار الخطي المتعدد (دراسة محاكاة). مجلة تكريت للعلوم الادارية والاقتصادية, 19(64, 1), 712–725. https://doi.org/10.25130/tjaes.19.64.1.38
القسم
Articles

المراجع

Ali, T. H., Estimation of Multiple Logistic Model by Using Empirical Bayes Weights and comparing it with the Classical Method with Application, Iraqi Journal of Statistical Sciences 20 (2011): 348-331.

Ali, T. H., Albarwari, N. H. S. and Ramadhan, D. L., Using the hybrid proposed method for Quantile Regression and Multivariate Wavelet in estimating the linear model parameters. Iraqi Journal of Statistical Sciences 20.1 (2023), 9-24.

Alma Ö., (2011), Comparison of robust regression methods in linear regression. International Journal of Contemporary Mathematical Sciences; 6(9): 409-21.

Almetwally, E. and Almongy, H., (2018), Comparison between M-estimation, S-estimation, and MM estimation methods of robust estimation with application and simulation. International Journal of Mathematical Archive; 9(11): 55-63.

Barnett, V. and Lewis, T., (1994), Outliers in Statistical Data. John Wiley.

CHEN, C., (2002), Robust Regression and Outlier Detection with the ROBUSTREG procedure [online]. SUGI Paper, SAS Institute Inc., Cary, NC.,

Hawkins, D. M., (1980), Identification of outliers (Vol. 11): Springer.

Hisham, M. A & Ehab, M. A., (2017), Comparison between Methods of Robust Estimation for Reducing the Effect of Outliers" The Egyptian Journal for Commercial Studies, Faculty of Commerce, Mansoura University, Egypt.

McCann, L., (2006), Robust Model Selection and Outlier Detection in Linear Regression. pdf. Unpublished, PhD Thesis, Massachusetts Institute of Technology.

Montgomery, D. C., Peck, E. A., & Vining, G. G., (2012), Introduction to linear regression analysis (Vol. 821): John Wiley & Sons.

Rousseeuw, P. J., & Leroy, A. M., (1987), Robust regression and outlier detection (Vol. 1): Wiley Online Library.

Rousseeuw, P.J. and Croux, C., (1993), Alternatives to the median absolute deviation, Journal of the American Stat. Assoc., 80, 1273-1283.

Ruckstuhl, A., (2014), Robust Fitting of Parametric Models Based on M-Estimation. Lecture notes.

Obed, S. A., Saleh, D. M. & Jamil, D. I., (2023), The Impact of Social Media Advertising on Customer Performance Using Logistic Regression Analysis. Qalaai Zanist Journal, 8(3), 1304–1324. https://doi.org/10.25212/lfu.qzj.8.3.54

Ali, T. H. & Salah, D. M., (2021), Comparison Between Wavelet Bayesian and Bayesian Estimators to Remedy Contamination in Linear Regression Model. PalArch’s Journal of Archaeology of Egypt/ Egyptology, 18(10), 3388-3409.

Ali, T. H. & Salah, D. M., (2022), Proposed Hybrid Method for Wavelet Shrinkage with Robust Multiple Linear Regression Model with Simulation Study, Qalaai Zanistscientific JOURNAL A Scientific Quarterly Refereed Journal Issued by Lebanese French University – Erbil, Kurdistan, Iraq, Vol. (7), No (1), Winter 2022 ISSN 2518-6566.