research centers


Search results: Found 2

Listing 1 - 2 of 2
Sort by

Article
Estimate Kernel Ridge Regression Function in Multiple Regression
تقدير دالة انحدار الحرف اللبي في الأنحدار المتعدد اللامعلمي بأستعمال المحاكاة

Authors: لقاء علي محمد --- صابرين حسين كاظم
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2018 Volume: 24 Issue: 103 Pages: 411-419
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

In general, researchers and statisticians in particular have been usually used non-parametric regression models when the parametric methods failed to fulfillment their aim to analyze the models precisely. In this case the parametic methods are useless so they turn to non-parametric methods for its easiness in programming. Non-parametric methods can also used to assume the parametric regression model for subsequent use. Moreover, as an advantage of using non-parametric methods is to solve the problem of Multi-Colinearity between explanatory variables combined with nonlinear data. This problem can be solved by using kernel ridge regression which depend on what so-called bandwidth estimation (smoothing parameters). Therefore, for this purpose two different methods were used to estimate the smoothing parameter (Maximum Likelihood Cross-Validation (MLCV) and Akaike Information Criterion (AIC)). Furthermore, a comparision between the previouse methods had been provided using simulation technique , and the method of Akaike Information Criterion (AIC) has been found to be the best for the Gaussian function .

المستخلص عادة ما يستعمل الباحثون بشكل عام و الأحصائيون بشكل خاص الأنحدار اللامعلمي عندما تعجز الطرائق المعلمية عن تحقيق غاياتهم في تحليل النماذج بدقة معينة , و من ثم تكون هذه الطرائق غير مجدية لذلك يتم اللجوء الى الطرائق اللامعلمية لسهولة برمجتها حاسوبيا , كما ويمكن أن تستعمل الطرائق اللامعلمية لأفتراض النموذج المعلمي للأنحدار لأستعماله لاحقآ , و من ضمن استعمالات الطرائق اللامعلمية هي معالجة احدى مشاكل الأنحدار , ألا وهي مشكلة التعدد الخطي Multi-Colinearity Problem بين المتغيرات التوضيحية عند اقترانها بمشكلة لاخطية البيانات Nonlinear Data , و ذلك بإستعمال دالة انحدار الحرف اللبي Kernel Ridge Regression (KRR) , والتي تعتمد على تقدير عرض الحزمة ( او ما تسمى بمعلمة التمهيد smoothing parameter) Bandwidth و لذلك تم اللجوء الى طريقتين مختلفتين لتقدير المعلمة الأخيرة و هما طريقة الأمكان الأعظم للعبور الشرعي MLCV)) Maximum Likelihood Cross-Validation و طريقة معيار (AIC) AKaikeو المقارنة بين هاتين الطريقتين بأستعمال اسلوب المحاكاة و قد تم التوصل الى إن طريقة معيار (AIC) AKaikeهي الأفضل بالنسبة لدالة Gaussian .


Article
Bayesian Tobit Quantile Regression Model Using Double Adaptive elastic net and Adaptive Ridge Regression
نموذج Tobit Quantile Regression البيزي باستعمال elastic net المكيفة المضاعفة و انحدار الحرف المكيفة

Authors: محمود مهدي حسن البياتي --- هيثم حسون ماجد
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2018 Volume: 24 Issue: 107 Pages: 521-537
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Abstract: Recently Tobit Quantile Regression(TQR) has emerged as an important tool in statistical analysis . in order to improve the parameter estimation in (TQR) we proposed Bayesian hierarchical model with double adaptive elastic net technique and Bayesian hierarchical model with adaptive ridge regression technique . in double adaptive elastic net technique we assume different penalization parameters for penalization different regression coefficients in both parameters λ1and λ2 , also in adaptive ridge regression technique we assume different penalization parameters for penalization different regression coefficients in parameter λ . Simulation study was used for explain the efficiency of the proposed methods .The result illustrated the efficiency of the proposed methods for dealing with the estimation of parameters model in present of high correlation in explanatory variables . This is the first work that is discussing the parameter estimation in TQR model with double adaptive elastic net and adaptive ridge regression.

المستخلص: نموذج (Tobit Quantile Regression) انبثق حديثا كأداة احصائية مهمة في الكثير من التحليلات الاحصائية . وبغية تطوير عملية التقدير في هذا النموذج فقد تم في هذه الدراسة اقتراح النموذج البيزي الهرمي بتقنية elastic net المكيفة المضاعفة والنموذج الهرمي البيزي بتقنية انحدار الحرف المكيفة. في تقنية elastic net المكيفة المضاعفة تم افتراض ان كل معلمة من معلمات الجزاء(penalty parameters λ1, λ2) تكون مختلفة لكل معلمة من معلمات النموذج ، كذلك في تقنية انحدار الحرف المكيفة فقد تم افتراض ان معلمة الجزاءpenalization parameter (λ))) تكون ايضا مختلفة لكل معلمة من معلمات النموذج . تم استخدام اسلوب المحاكاة في بيان كفاءة الطرق المقترحة واظهرت النتائج كفاءة هذه الطرق في التعامل مع عملية تقدير معلمات النموذج في حالة وجود ارتباطات كبيرة بين المتغيرات التوضيحية . هذا هو العمل الاول (حسب علم الباحث) الذي يتم فيه مناقشة تقدير واختيار المتغيرات لنموذج Tobit Quantile Regression باقتراح النموذج الهرمي البيزي في تقنية elastic net المكيفة المضاعفة وتقنية ridge regression المكيفة.

Listing 1 - 2 of 2
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (2)


Language

Arabic and English (2)


Year
From To Submit

2018 (2)