@Article{, title={A Comparisons Among Some Biased Estimators in Generalized Linear Regression Model in present of Multicollinearity المقارنة بين بعض المقدرات المتحيزة في الانحدار الخطي العام بوجود التعدد الخطي}, author={Haneen Mourad Yousif حنين مراد يوسف الصالحي and Saja M. Hussein سجى محمد حسين}, journal={AL-Qadisiyah Journal For Administrative and Economic sciences مجلة القادسية للعلوم الإدارية والاقتصادية}, volume={17}, number={2}, pages={222-234}, year={2015}, abstract={The Multicollinearity problem has currently became known by many researchers and knowledge of the statistical effects on parameters of the multiple linear regression model.In a simple case this problem causes to move away the estimate of parameters in the regression model that he scientific capabilities that desired in interpretation of the phenomenon in a correct way.This problem has been found in many areas that has been got negative effects on the estimates and variances of coefficients of (OLS). So we should avoid this problem and develop appropriate solution. In this article we will present some methods to estimate a (GRR, GJR, GL) to overcome this problem. The aim is to select the best estimator for the multiple linear regression model in case presence of Semi Perfect Multicollinearity among the explanatory variables by using Monte Carlo method. Then, We will compare among the estimators by using MSE. Finally, We conclude that (GL) is the best method.Keywords: Multicollinaerity ,Generalized Ridge Regression (GRR), Generalized Jackknife Ridge Regression (GJR), Generalized Liu Estimator (GL).

أن مشكلة تعدد العلاقة الخطية أصبحت معروفة لدى العديد من الباحثين الإحصائيين وكذلك معرفة أثارها الإحصائية على معلمات أنموذج الانحدار الخطي المتعدد إذ تؤدي هذه المشكلة في ابسط حالتها إلى ابتعاد معلمات أنموذج الانحدار المقدرة عن خصائصها العلمية المرجوة منها في تفسير الظاهرة العلمية بالأسلوب الصحيح , حيث تعد هذه المشكلة من المشاكل القائمة الوجود في العديد من المجالات وان وجودها له تأثيرات على تقديرات وتباينات معاملات المربعات الصغرى الاعتيادية (OLS) , لذا وجب تفادي هذه المشكلة ووضع الحلول المناسبة .وقد تم في هذا البحث التطرق إلى عدة طرائق في التقدير وهي (GL) Generalized Liu Estimator و(,Generalized Jackknife Ridge Regression (GJR Generalized Ridge Regression(GRR) للتغلب على هذه مشكلة ومن هنا تركز اهتمامنا في هذا البحث على اختيار أفضل المقدرات لأنموذج الانحدار الخطي العام في حالة وجود مشكلة تعدد العلاقة الخطية بين المتغيرات التوضيحية من خلال استخدام المحاكاة بأسلوب مونت كارلو, حيث تمت المقارنة فيما بينها وفق معيار المقارنة متوسط مربعات خطأ MSE))Mean Square Error , وقد تبين إن أفضل المقدرات هو المقدر GL حيث يمتلك اقل متوسط مربعات خطأ ( MSE ) مقارنة مع مقدرات المربعات الصغرى وبقية المقدرات المتحيزة الأخرى .} }