TY - JOUR ID - TI - Employing difference technique in some Liu estimators to semiparametric regression model توظيف تقنية الفروق في بعض مقدرات LIU لأنموذج الانحدار شبه المعلمي AU - Saja Mohammad Hussein سجى محمد حسين AU - Arshad Hameed Hassan ارشد حميد حسن PY - 2017 VL - 13 IS - 4 - part 2 SP - 24 EP - 37 JO - Academic Science Journal مجلة العلوم الاكاديمية SN - 83732222 25189255 AB - Semiparametric methods combined parametric methods and nonparametric methods ,it is important in most of studies which take in it's nature more progress in the procedure of accurate statistical analysis which aim getting estimators efficient, the partial linear regression model is considered the most popular type of semiparametric models, which consisted of parametric component and nonparametric component in order to estimate the parametric component that have certain properties depend on the assumptions concerning the parametric component, where the absence of assumptions, parametric component will have several problems for example multicollinearity means (explanatory variables are interrelated to each other) , To treat this problem we use a difference based through the use of biased estimators, in order to get less biased and variance estimators therefor we used difference based estimator liu and difference based almost unbiased liu estiomator. throughout studying simulation based upon mean square error, we concluded that difference based almost unbiased liu estiomator is better than difference based estimator liu since it has the smallest mean square error after that we estimate nonparametric component so removing parametric component and estimated Nonparametric using k-nearest neighbor smoother.

يلقى موضوع الطرائق شبه المعلميه والذي يدمج الطرائق المعلميه والطرائق اللامعلميه اهتماماً واضحا في معظم الدراسات والتي تأخذ طابعا أكثر تقدما في عملية التحليل الإحصائي الدقيق الذي يهدف إلى الحصول على مقدرات ذات مستوى عالٍ من الكفاءة ،اذ يعد انموذج الانحدار الخطي الجزئي من اشهر انواع النماذج شبه المعلمية حيث يتكون من مركبة معلمية واخرى اللامعلمية ,ولغرض تقدير المركبة المعلمية التي تتمتع بخصائص معينة تعتمد على الافتراضات التي تتعلق بالمركبة المعلمية ,حيث ان عدم تحقق الافتراضات فان المركبة المعلمية سوف تعاني عدة مشكلات ومنها مشكلة التعدد الخطي اي اننا بصدد عدم تحقق فرض (ان المتغيرات التوضيحية غير مترابطة بعضها ببعض),ولمعالجة هذه المشكلة نستخدم تقنية الفروق من خلال استخدام المقدرات المتحيزة ,ولغرض الحصول على مقدرات اقل تحيز واقل تباين نستخدم مقدر (Difference based liu estimator) ومقدر (Difference based almost unbiased liu estiomator) ومن خلال دراسة المحاكاة وبالاعتماد على معيار متوسط مربعات الخطأ استنتجنا بان مقدر (Difference based almost unbiased liu estiomator)افضل مقدر حيث يمتلك اقل متوسط مربعات الخطأ ونشير الى انه عندما يتم تقدير المركبة اللامعلمية يتم ازالة المركبة المعلمية من الانموذج شبه المعلمي ويتم تقدير المركبة اللامعلمية بأستخدام ممهد التجاور القريب (k-nearest neighbor smoother). ER -