@Article{, title={A comparison Between Principal Component Regression and Partial Least Squares Regression Methods with application in The Kirkuk Cement Factory مقارنة بين طريقتي انحدار المكونات الرئيسة والمربعات الصغرى الجزئية مع التطبيق على معمل إسمنت كركوك}, author={}, journal={Tikrit Journal of Pure Science مجلة تكريت للعلوم الصرفة}, volume={21}, number={7}, pages={185-203}, year={2016}, abstract={Appear in Many Application Areas for Regression Analysis and Presence the case of More Than One Variable Dependent Affected by A variety of Explanatory Variable and at The Same Time The Number of Observation is Relatively Small Compared to The Number of Variables, and Show Here The Problem of not Provide Offers Several Hypotheses Multiple Regression Analysis, More Over Prominence Problem of Multicollinearity between the Explanatory Variables Beside The Correlation between The Explanatory Variables and The Dependent Variables and Reflexive that on the Regression Estimates. and in This Research was Dealing with Problems from this Type Related to Variables Kirkuk Cement Factory, used the Methods, Principal Component PC and Partial Least Squares PLS to Solve the Problems Above, The First Method is Considered as one of the Commonest Methods used in Solving the Problem of Multicollinearity between the Explanatory Variables and the Second Method is Considered as one of the Methods Which Dally Methodically Different in Deduction the Components Dependent on Curing The Correlation the Presence between The Explanatory Variables and The Dependent Variables. Through the Statistical Analysis, Orphan Conduction to The PLS Method it has Succeeded in Establishing the Optimal Regression Model for all Depended Variables, Besides Superiority This Method Whence Ability on the Prediction for Futuristic Values Apiece Dependent Variables and Also Whence Dimension Reduction. The (Minitab, Version, 16.1) is used in the Statistical Analysis for the Data of this Research .

تظهر في العديد من مجالات تطبيق تحليل الانحدار وجود حالة أكثر من متغير معتمد واحد يتأثر بمجموعة من المتغيرات التوضيحية وبنفس الوقت يكون عدد المشاهدات قليل نسبياً مقارنة بعدد المتغيرات ، وتظـــهر هنا مشـــكلة عـــدم توفر العديد من فروض تحليل الانحدار المتعدد إضافة إلى بروز مشكلة تعدد العلاقات الخطية بين المتغيرات التوضيحية بالإضافة إلى الارتباط بين المتغيرات التوضيحية والمتغيرات المعتمدة وانعكاسات ذلك على مقـــدرات الانحدار. وفي هذا البحث تم التعامل مع مشـــاكل من هـــذا النـــوع تتعـــلق بمتـــغيرات معـــمل إســـمنت كركوك ، لقد تم استخدام طريقتي المكونات الرئيسة PC والمربعات الصغرى الجـــزئية PLS لمعالجة المشاكل أعلاه ، باعتبار أن الطريقة الأولى من الطرائق الشائعة في حل مشـــكلة تعـــدد العلاقات الخطية بين المتغيرات التوضيحية والثانية باعتبارها من الطـــرائق التي لها منهجية مخـــتلفة في استخلاص المكــــونات معتمدة على معالجة الارتباط الموجود فيما بين المتغيرات التوضيحية وكذلك بينها وبين المتغيرات المعتمدة . من خلال التحليل الإحصائي تم التوصل إلى أن طريقة المربعات الصغرى الجزئية PLS تمكنت من توفيق أنموذج انحدار أمثل ولجميع المتغيرات المعتمدة ، بالإضافة إلى ذلك تفوقها في القدرة على التنبؤ بالقيم المســــتقبلية لكل المتغيرات المعتمدة وأيضاً من حيث تخفيض البعــــد مقارنة بطريقة المكونات الرئيسة PC . تــــم استخدام البرنامــــج الإحصـــائي الجاهــــز (Version,16.1, (Minitab في التحليل الإحصائي لبيانات البحث .} }