•  
  •  
 

Title (Arabic)

المقارنة بين بعض الطرائق الحصينة في ظل وجود مشكلتي تعدد العلاقة الخطية ونقاط الانعطاف العالية

DOI

10.33095/jeas.v25i114.1749

Abstract

The multiple linear regression model of the important regression models used in the analysis for different fields of science Such as business, economics, medicine and social sciences high in data has undesirable effects on analysis results . The multicollinearity is a major problem in multiple linear regression. In its simplest state, it leads to the departure of the model parameter that is capable of its scientific properties, Also there is an important problem in regression analysis is the presence of high leverage points in the data have undesirable effects on the results of the analysis , In this research , we present some of the robust methods in the multiple linear regression model These methods include the (Jackknife Ridge regression) methods based on the (MM) estimator and the (GM2) estimator (Modified Generalized M-estimator) . Using the Monte Carlo simulation, the two methods were compared in accordance with the comparison criterion, the mean squares error (MSE) and sample sizes (n = 20, n = 50, n = 100) and different pollution ratios (τ = 5%, 15%) , The comparison shows that (RJGM2) is the best method for estimating the parameters of the multiple linear regression model, which has the lowest value for mean squares error (MSE) compared with the rest of the other estimations.

Abstract (Arabic)

يعد أنموذج الانحدار الخطي المتعدد من نماذج الانحدار المهمة والمستعملة في تحليل البيانات لمختلف مجالات العلم وعلى نطاق واسع مثل الاعمال والاقتصاد والطب والعلوم الاجتماعية، ان تعدد العلاقة الخطية مشكلة كبيرة في الانحدار الخطي المتعدد اذ تؤدي في ابسط حالتها الى ابتعاد معلمات الأنموذج المقدرة على خصائصها العلمية وغالباً ما تعطي استنتاجات مظللة، ايضاً هناك مشكلة هامة في تحليل الانحدار هو وجود نقاط الانعطاف العالية في البيانات مما تؤدي الى تأثيرات غير مرغوب بها على نتائج التحليل . نستعرض في هذا البحث بعض الطرائق الحصينة في أنموذج الانحدار الخطي المتعدد ومن هذه الطرائق طريقتي انحدار الحرف لمقدر ال جاكنايف (Jackknife Ridge Regression) بالاعتماد على مقدر (MM) (MM-estimator) ومقدر (GM2) (Modified Generalized M-estimator)، ومن خلال استعمال المحاكاة بأسلوب مونت كارلو تمت اجراء المقارنة بين هاتين الطريقتين وفق معيار المقارنة متوسط مربعات الخطأ (MSE) ولحجوم عينات (n=100،n=50،n=20) ونسب تلوث مختلفة ، واتضح من خلال المقارنة ان طريقة ((RJGM2 هي الافضل في تقدير معلمات أنموذج الانحدار الخطي المتعدد و يمتلك اقل قيمة لمتوسط مربعات خطأ (MSE) مقارنة مع بقية المقدرات الأخرى .

First Page

523

Last Page

538

Share

COinS