Fulltext

Proposed method to estimate missing values in Non - Parametric multiple regression model

أسلوب مقترح في تقدير القيم المفقودة في نموذج الانحدار المتعدد اللامعلمي

قتيبة نبيل نايف القزاز

journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية
ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2016 Volume: 22 Issue: 89 Pages: 396-406
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Abstract

In this paper, we will provide a proposed method to estimate missing values for the Explanatory variables for Non-Parametric Multiple Regression Model and compare it with the Imputation Arithmetic mean Method, The basis of the idea of this method was based on how to employ the causal relationship between the variables in finding an efficient estimate of the missing value, we rely on the use of the Kernel estimate by Nadaraya – Watson Estimator , and on Least Squared Cross Validation (LSCV) to estimate the Bandwidth, and we use the simulation study to compare between the two methods

في هذا البحث سوف نقدم أسلوب مقترح في تقدير القيم المفقودة لمشاهدات المتغيرات التوضحية لنموذج الانحدار المتعدد اللامعلمي ومقارنتها مع طريقة التعويض بالوسط الحسابي، أن أساس فكرة هذا الأسلوب أستندت الى كيفية توظيف العلاقة السببية بين المتغيرات في ايجاد تقدير كفوء للقيمة المفقودة، معتمدين في ذالك على استعمال تقدير Kernel والمتمثل بمقدر Nadary - Watson وعلى طريقة المربعات الصغرى للعبور الشرعي LSCV في تقدير المعلمة التمهيدية، ومستخدمين اسلوب المحاكاة في المقارنة بين الطريقتين.

Keywords

Non-Parametric Multiple Regression Model- missing observation --- Missing Data Mechanisms- Patterns of Missing Data- Nadaraya – Watson Estimator- Least Squared Cross Validation --- الانحدار المتعدد اللامعلمي- المشاهدات المفقودة- آلية الفقدان- نمط الفقدان- مقدر Nadary – Watson - المربعات الصغرى للعبور الشرعي