TY - JOUR ID - TI - استخدام طريقة التقلص في تقدير انحدار كاما باسلوب المحاكاة AU - الباحث لؤي عادل عبد الجبار AU - أ.د قتيبة نبيل نايف PY - 2021 VL - 1 IS - 31 SP - 101 EP - 110 JO - Journal Of AL-Turath University College مجلة كلية التراث الجامعة SN - 20745621 AB - In this paper, we will illustrate a gamma regression model assuming that the dependent variable (Y) is a gamma distribution and that its mean (μ_i) is related through a linear predictor and with link function which is identity link function g(μ) = μ .It also contains the shape parameter 〖(α〗_i) which is not constant and also depends on the linear predictor and with link function which is the log link :h(α_i )=□log log (α_i ) , and we will estimated the parameters of gamma regression by using two estimation methods which are The method of Method Maximum Likelihood and the method of shrinkage and make a comparison between these methods by using the average of the integral error squares (IMSE), and by using the simulation method using (R) program and with two experiments as each experiment has default values and with different sample sizes (50,70,100), the simulation results showed that there is a decrease in the values of (IMSE) and with an increase in the sample size, and the best estimation method was the Shrinkage Method because it gave less (IMSE).

سنوضح في هذا البحث انموذج انحدار كاما على افتراض أن المتغير التابع (Y) هو توزيع كاما وأن متوسطه (μ_i) مرتبط من خلال تركيبة خطية بواسطة identity link∶g(μ)=μ الطبيعية الربط دالة. ويحتوي أيضًا على معلمة الشكل 〖(α〗_i)، والتي تكون غير ثابتة وتعتمد ايضاً على تركيبة خطية بواسطة دالة الربط اللوغارتميةLog link∶h(α_i )=□log log (α_i ) ، حيث سيتم تقدير معلمات انحدار كاما باستعمال طريقتي للتقدير وهي طريقة الامكان الاعظم ( Method Maximum Likelihood ) و طريقة التقلص (Shrinkage Method ) واجراء المقارنة بين هذه الطرائق بأستعمال معيار المقارنة متوسط مربعات الخطأ التكاملي (IMSE) ، وباستخدام اسلوب المحاكاة باستعمال برنامج (R) وبتجربتين حيث ان كل تجربة فرضت لها قيم افتراضية وبحجوم عينات مختلفة (50,70,100) ، اظهرت نتائج المحاكاة ان هنالك تناقص في قيم متوسط مربعات الخطأ التكاملي (IMSE) وبازدياد حجم العينة وكانت افضل طريقة للتقدير هي طريقة التقلص (Shrinkage Method ) لانها اعطت اقل (IMSE). ER -