TY - JOUR ID - TI - Comparison of Some Methods for Estimating Parameters of General Linear Model in Presence of Heteroscedastic Problem and High Leverage Points مقارنة بعض طرائق تقدير معلمات انموذج الانحدار الخطي العام في حالة عدم تجانس تباين الخطأ وظهور القيم الشاذة المتطرفة (HLPS) AU - Qasim Mohammed Saheb قاسم محمد صاحب AU - Saja Mohammad Hussein سجى محمد حسين PY - 2021 VL - 27 IS - 127 SP - 213 EP - 228 JO - journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية SN - 25185764 2227703x AB - Linear regression is one of the most important statistical tools through which it is possible to know the relationship between the response variable and one variable (or more) of the independent variable(s), which is often used in various fields of science. Heteroscedastic is one of the linear regression problems, the effect of which leads to inaccurate conclusions. The problem of heteroscedastic may be accompanied by the presence of extreme outliers in the independent variables (High leverage points) (HLPs), the presence of (HLPs) in the data set result unrealistic estimates and misleading inferences. In this paper, we review some of the robust weighted estimation methods that accommodate both Robust and classical methods in the detection of extreme outliers (High leverage points) (HLPs) and the determination of weights. The methods include both Diagnostic Robust Generalized Potential Based on Minimum Volume Ellipsoid (DRGP (MVE)), Diagnostic Robust Generalized Potential Based on Minimum Covariance Determinant (DRGP (MCD)), and Diagnostic Robust Generalized Potential Based on Index Set Equality (DRGP (ISE)). The comparison was made according to the standard error criterion of the estimated parameters SE (〖HC〗_4W) and SE (〖HC〗_5W) of the general linear regression model, for sample sizes (n=60, n=100, n=160), with different degree (severity) of heterogeneity, and contamination percentage (HLPs) are (τ =10%, τ=30%). it was found through comparison that weighted least squares estimation based on the weights of the DRGP (ISE) method are considered the best in estimating the parameters of the multiple linear regression model because they have the lowest standard error values of the estimators (〖HC〗_4W) and (〖HC〗_5W) as compared to other methods.Paper type: A case study

يعتبر الانحدار الخطي احد اهم الادوات الاحصائية التي يمكن من خلاله معرفة العلاقة بين متغير الاستجابة (Response Variable) ومتغير واحد او عدد من المتغيرات التوضيحية (Independed Variable) ، الذي استخدم في مجالات العلوم المختلفة . عدم تجانس التباين تعد احدى مشاكل الانحدار الخطي والتي يؤدي تأثيرها الى استنتاجات غير دقيقة ، كما قد يرافق مشكلة عدم تجانس التباين وجود القيم الشاذة المتطرفة في المتغير التوضيحي (HLPS) ، وان وجودها في مجموعة البيانات يؤدي الى تقديرات غير واقعية واستدلالا مضللا . نستعرض في هذا البحث بعض طرائق التقدير الموزونة الحصينة التي تستوعب كل من الطرائق الحصينة والتقليدية في الكشف عن القيم الشاذة المتطرفة (HLPS) وتحديد الاوزان ،الطرائق تشمل كل من التشخيص الحصين العام الكامن بناءً على اصغر حجم قطع ناقص (DRGP(MVE))، التشخيص الحصين العام الكامن بناءً على اصغر محدد مصفوفة تباين مشترك (DRGP(MCD))، التشخيص الحصين العام الكامن بناءً على مساواة مجموعة الفهرسة (DRGP(ISE)) ، تمت اجراء المقارنة وفق معيار الخطأ المعياري لمصفوفة معلمات انموذج الانحدار الخطي العام المقدرة SE(HCW4) و SE(HCW5) ، ولحجوم عينات (n=60,n=100,n=160) وحدة عدم تجانس مختلفة وبنسب تلوث (HLPS) هي (τ=10%,τ=30%) ، تبين من خلال المقارنة ان مقدرات المربعات الصغرى الموزونة المعتمدة على اوزان طريقة (DRGP(ISE)) تعتبر الافضل في تقدير معلمات انموذج الانحدار الخطي المتعدد لكونها تمتلك اقل قيم الخطأ المعياري للمقدرين (HCW4) (HCW5) بالمقارنة مع بقية الطرائق ER -