
مقارنة بين طرائق المربعات الصغرى الجزئية و المركبات الرئيسية باستعمال المحاكاة
Author(s) -
رباب عبد الرضا صالح
Publication year - 2016
Publication title -
mağallaẗ al-ʿulūm al-iqtiṣādiyyaẗ wa-al-idāriyyaẗ
Language(s) - Arabic
Resource type - Journals
eISSN - 2518-5764
pISSN - 2227-703X
DOI - 10.33095/jeas.v22i87.725
Subject(s) - singular value decomposition , mathematics , algorithm
المستخلص
تعد طريقة المركبات الرئيسة والمربعات الصغرى الجزئية من الطرائق المهمة في تحليل الانحدار حيث ان الاثنان تستعملان لتحويل مجموعه من المتغيرات ذات الارتباط العالي الى مجموعة من المتغيرات المستقلة الجديدة تعرف بالمركبات وتكون هذه المركبات خطية متعامدة مستقلة بعضها عن البعض الاخر باستعمال تحويلات خطية ويستعمل الاثنان ايضا في تخفيض الابعاد .
تم في هذا البحث استعمال طريقة المربعات الصغرى الجزئية باستعمال خوارزمية التكرار غير الخطي للمربعات الصغرى الجزئية Non-linear Iterative partial least squares NIPALS(PLS1) وطريقة انحدار المركبات الرئيسية بخوارزمية تجزئة القيم المفردة ((SVD) Singular value decomposition ).
اذ تم اجراء المقارنة للطريقتين المذكورتين آنفا من خلال تجارب المحاكاة عندما يتوزع الخطأ توزيعا طبيعيا لحجوم عينات وابعاد متغيرات مختلفة ، واتضح من خلال المقارنة ان طريقة المربعات الصغرى الجزئية افضل من طريقة المركبات الرئيسية في حالة كون عدد المشاهدات اكبر من عدد المتغيرات وكذلك في حالة كون عدد المتغيرات اكبر من عدد المشاهدات. .