Fulltext

A Comparison among generalized ridge regression parameter estimating with application on chronic renal insufficiency

مقارنة بين طرق تقدير معلمة انحدار الحرف المعممة مع التطبيق على بيانات مرض العجز الكلوي المزمن

Nada Nazar Alobaidy نـــــــدى نـــــــزار العبيدي --- Zakariya Y. Algamal زكريا يحيى نوري الجمّال

AL-Anbar University journal of Economic and Administration Sciences مجلة جامعة الانبار للعلوم الاقتصادية والادارية
ISSN: 19988141 Year: 2019 Volume: 11 Issue: 25 Pages: 468-479
Publisher: University of Anbar جامعة الانبار

Abstract

The regression model is a well-known model in several real applications. However, it is known that multicollinearity negatively affects the ordinary least squared estimator. To address this problem, a generalized ridge regression estimator has been proposed. The performance of this estimator is fully depending on the biasing parameter. In this paper, numerous selection methods of the biasing parameter are explored and investigated. Our real application results suggest that our proposed methods can bring significant improvement relative to others, in terms of mean squared error.

يعد نموذج الانحدار احد أهم النماذج الخطية المستخدمة في العديد من المجالات العلمية. قد تتعرض المتغيرات المستقلة الداخلة في بناءه إلى ارتباط عالي بين متغيرين أو أكثر مما يؤثر سلباَ على عملية تقدير معلمات الأنموذج بطريقة المربعات الصغرى الاعتيادية. يهدف هذا البحث إلى مقارنة طرق تقدير معلمات نموذج الانحدار الخطي عندما يعاني من مشكلة التعدد الخطي شبه التام عبر طريقة انحدار الحرف المعممة فضلاَ عن اقتراح طريقتين لمعلمة التحيز. تم استخدام بيانات مرض العجز الكلوي المزمن كحالة تطبيقية لاثبات اهمية الطريقتين المقترحتين مقارنة بالطرق الاخرى. حيث اظهرت النتائج تفوق هاتين الطريقتين على باقي الطرق الاخرى بالاعتماد على معيار متوسط مربعات الخطأ.

Keywords

regression parameter estimating --- mean squared error --- biasing parameter --- النماذج الخطية --- مربعات الخطأ --- طريقة انحدار الحرف المعممة --- لمربعات الصغرى