z-logo
open-access-imgOpen Access
التعدد الخطي في الأنحدار المتعدد اللامعلمي , الكشف و المعالجة بأستعمال المحاكاة
Author(s) -
لقاء علي محمد,
صابرين حسين كاظم
Publication year - 2017
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.v23i101.190
Subject(s) - rule of thumb , nonparametric regression , kernel regression , regression , statistics , nonparametric statistics , mathematics , kernel (algebra) , econometrics , algorithm , combinatorics
المستخلص يعتبر تحليل الأنحدار هو الحجر الأساس لعلم الأحصاء , و الذي يعتمد في الغالب على طريقة المربعات الصغرى الأعتيادية Ordinary Least Square Method , لكن كما هو معروف ان الطريقة المذكورة انفآ لها عدة شروط  كي تعمل بدقة و بنتائج يمكن الأعتماد عليها , اضافة الى إن عدم توفر بعض من شروطها يجعل من المستحيل اتمام العمل و تحليل النماذج و من ضمن تلك الشروط هي عدم وجود مشكلة التعدد الخطي ( Multi-CoLinearity ) و نحن في صدد الكشف عن وجود تلك المشكلة بين المتغيرات التوضيحية بأستعمال اختبار فيرار كلوبر, بالأضافة الى شرط خطية البيانات و لعدم توفر الشرط الأخير تم اللجوء الى الأنحدار اللامعلمي (Nonparametric Regression ) و معالجة المشكلة بإستعمال دالة انحدار الحرف اللبي Kernel Ridge Regression و التي تعتمد على تقدير عرض الحزمة (معلمة التمهيد) و لذلك تم اللجوء الى طريقتين مختلفتين لتقدير المعلمة التمهيدية و هما طريقة قاعدة الأبهام Rule of thumb ( RULE) و الطريقة التمهيدية Bootstrap (BOOT) و المقارنة بين تلك الطرق بأستعمال اسلوب المحاكاة .

The content you want is available to Zendy users.

Already have an account? Click here to sign in.
Having issues? You can contact us here