research centers


Search results: Found 11

Listing 1 - 10 of 11 << page
of 2
>>
Sort by

Article
analysis statistical
التحليل الاحصائي لتجارب القياسات المكررة للبيانات المصنفةفي حالة معالجتين وثلاث معالجات

Authors: حلا كاظم عبيد --- سجى محمد حسين
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2010 Volume: 16 Issue: 59 Pages: 187-209
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

المستخلص
من اهداف بعض التجارب هي معرفة تاثير التسلسلات المختلفة لبعض الادوية او التغذية او تجارب التعلم. وفي بعض الاحيان قد تكون الوحدات التجريبية نادرة لهذا نقوم باستخدام الوحدات التجريبية على نحو متكرر. او بسبب الميزانية المحدودة فان صاحب التجربة يخضع كل وحدة تجريبية لاختبارات عديدة ويطلق على هذا النوع من التجارب التي يتم فيها استخدام الوحدات التجريبية (الاشخاص) Subject على نحو متكرر من خلال تعريضها لسلسلة من المعالجات المختلفة اسم تجارب القياسات المكررة. وكانت البيانات لجميع هذه التجارب من النوع الكمي. ولكن في بعض الاحيان نواجه الدراسات التي فيها مستويات المتغيرات معرفة على اساس الرتب فقط حيث ان الاهتمام سوف يكون على عدد المشاهدات عند كل مستو من مستويات المتغير وان هذا النوع من البيانات يطلق عليه اسم البيانات المصنفة
(Categorical Count Data) .
تركزت الدراسة في هذا البحث على اختبارات القياسات المكررة للبيانات المصنفة حيث تم دراسة كل من الاختبارات التالية (Cochran, Mc Nemar, Ireland & Kullback, Stuart, Bhapkar, Ireland & Ku & Kullback) للقياسات المكررة ذات المعالجتين وكل معالجة بمستويين (صنفين) ودراسة كل من الاختبارات التالية (Stuart, Bahapkar, Ireland & Ku & Kullback) للقياسات المكررة ذات معالجتين وكل معالجة بأكثر من مستويين (صنفين) ودراسة ايضا اختبارات
(Cochran, Ireland & Kullback,) واختبارات المربعات الصغرى الموزونة WLS للقياسات المكررة ذات ثلاث معالجات وكل معالجة بمستويين وتم تطبيق جميع الاختبارات على بيانات حقيقية حيث تمت المقارنة بين الاختبارات من خلال النتائح التي تم الوصول اليها وبالتالي التوصل الى مجموعة من الاستنتاجات.


Article
repeated measurement
مقارنة بعض الطرائق المعلمية واللامعلمية لتصميمالقطاعات العشوائية للقياسات المكررة

Authors: سجى محمد حسين --- ظافر حسين رشيد
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2007 Volume: 13 Issue: 48 Pages: 279-299
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

The repeated measurement design is called a complete randomized block design for repeated measurement when the subject is given the all different treatments , in this case the subject is considered as a block . Many of nonparametric methods were considered like Friedman test (1937) and Koch test(1969) and Kepner&Robinson test(1988) when the assumption of normal distribution of the data is not satisfied .as well as F test when the assumptions of the analysis of variance is satisfied ,where the observations within blocks are assumed to be equally correlated . The purpose of this paper is to summarize the result of the simulation study for comparing these methods as well as present the suggestedMethod and compare their results .

ان تصميم القطاعات العشوائية للقياسات المكررة هو التصميم الذي تعطى فيه الوحدة التجريبية (subject)لكل المعالجات ففي هذه الحالة الوحدة التجريبية تعامل على انها قطاع (block) . لقد تم اقتراح العديد من الاختبارات اللامعلمية منها اختبار 1937)) Friedman واختبار Koch (1969) واختبار 1988))Kepner& Robinson في حالة عدم تحقق افتراض التوزيع الطبيعي للبيانات بالاضافة الى اختبار F في حالة تحقق شروط تحليل التباين عندما تكون المشاهدات داخل القطاع تفترض لان تكون متساوية الارتباط . ان الغرض من هذا البحث هو تلخيص نتائج دراسة المحاكاة لمقارنة هذه الطرائق بالاضافة الى عرض الطريقة المقترحة من قبل الباحثين ومقارنة نتائجها .


Article
المقارنة بين معالجة السيطرة والمعالجة تحت الاهتمام في حالة القياسات المكررة لبعض الطرائق المعلمية واللامعلمية

Authors: ظافر حسين رشيد --- سجى محمد حسين
Journal: IRAOI JOURNAL OF STATISTICAL SCIENCES المجلة العراقية للعلوم الاحصائية ISSN: 1680855X Year: 2007 Volume: 7 Issue: 11 Pages: 1-21
Publisher: Mosul University جامعة الموصل

Loading...
Loading...
Abstract

The simplest case of the Repeated Measures Designs which consist of comparing two treatments for the single subject.The Repeated Measures Designs are the designs which many of treatments or conditions are applied on the same subject. Therefore, for comparing between two treatments we use nonparametric methods as well as parametric method when the assumption of normal distribution is satisfied . We also present the suggested method and compare it's result with other metods by applying an actual experiment on them.

ان ابسط حالة لتصاميم القياسات المكررة المتضمن مقارنة معالجتين للوحدة التجريبية الواحدة. اذ ان تصاميم القياسات المكررة هي التصاميم التي فيها تطبق مجموعة من المعالجات او الشروط التجريبية على نفس الوحدة تجريبية. ولاجل المقارنة بين معالجتين لهذه التصاميم فقد تم استعمال الطرائق اللامعلمية بالاضافة الى الطريقة المعلمية في حالة عدم تحقق افتراض التوزيع الطبيعي للبيانات . وكذلك عرض الطريقة المقترحة ومقارنة نتائجها مع الطرائق الاخرى من خلال تطبيق بيانات تجربة حقيقية عليها .

Keywords


Article
Comparison of some robust methods to estimate parameters of partial least squares regression (PLSR)
مقارنة بعض الطرائق الحصينة لتقدير معلمات انحدار المربعات الصغرى الجزئيه*

Authors: سجى محمد حسين --- رباب عبد الرضا صالح
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2014 Volume: 20 Issue: 75 Pages: 413-431
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

The technology of reducing dimensions and choosing variables are very important topics in statistical analysis to multivariate. When two or more of the predictor variables are linked in the complete or incomplete regression relationships, a problem of multicollinearity are occurred which consist of the breach of one basic assumptions of the ordinary least squares method with incorrect estimates results. There are several methods proposed to address this problem, including the partial least squares (PLS), used to reduce dimensional regression analysis. By using linear transformations that convert a set of variables associated with a high link to a set of new independent variables and unrelated with each other, which are called, the components. These components are orthogonal and independent from each other. The method of partial least squares PLS is failed in dealing with data that consist of the presence of Outliers values and hence the success of this method depends on the absence of such outliers values that have undesirable effect on the results. In order to reduce the presence of these values, we resorted to use the robust methods.In this research a method of PLSKURSD that applied SIMPLS algorithms on variance-covariance robust matrix. Also the proposed method MPLSKURSD are used which is a modified method to the PLSKURSD method. parameters linear regression model by partial least squares(PLS) is compared with modalities robust partial least squares through the simulation experiments depends on the presence of several types of outlier values of data for different rates of pollution, volumes of samples, and variables dimensions

تعد تقنية تخفيض الابعاد واختيار المتغيرات من المواضيع المهمة في التحليل الاحصائي لنماذج متعدد المتغيرات، فعندما يرتبط إثنان او اكثر من المتغيرات التوضيحية في الإنحدار بعلاقة اوعدة علاقات تامة او غير تامة ، تحدث مشكلة التعدد الخطي والتي فيها خرق لأحد الفروض الأساسية لطريقة المربعات الصغرى الاعتيادية مما يؤدي الى تقديرات غير دقيقة . هناك طرائق عدة اقترحت لمعالجة هذه المشكلة نذكرمنها طريقة المربعات الصغرى الجزئية PLS)) والتي تستعمل لتخفيض الأبعاد في تحليل الإنحدار، بإستعمال تحويلات خطية تقوم بتحويل مجموعة من المتغيرات المرتبطة إرتباطاً عالياً، الى مجموعة من المتغيرات المستقلة الجديدة وغير المرتبطة تعرف بالمكونات ، وتكون هذه المكونات خطية متعامدة ومستقلة بعضها عن البعض الآخر. ان طريقة PLS تفشل في التعامل مع البيانات التي تتضمن وجود القيم الشاذة ،وعليه فان نجاح هذه الطريقة يتوقف على عدم وجود هذه القيم الشاذة التي لها تأثير غير مرغوب على النتائج، وللحد من تواجد هذه القيم نلجأ الى استعمال الطرائق الحصينة . في هذا البحث أستعمل خوارزمية PLSKURSD، والتي تطبق خوارزمية SIMPLS على مصفوفة التباين والتباين المشترك الحصين ،فضلاً عن الطريقة المقترحةMPLSKURSD وهي تعديل الى طريقة PLSKURSD .جرى مقارنة بين معلمات انموذج الانحدار الخطي بطريقة المربعات الصغرى الجزئية مع الطرائق الحصينة للمربعات الصغرى الجزئية من خلال تجارب محاكاة، اعتمدت على وجود أنواع عدة من القيم الشاذة من البيانات وبنسب مختلفة من التلوث ولحجوم عينات وابعاد متغيرات مختلفة.


Article
Compared the Proposed Method (AUGJRR) with Biased Methods to Estimate the Generalized Ridge Regression of the Existence of Multicollinearity
مقارنة الطريقة المقترحة (AUGJRR) مع الطرائق المتحيزة لتقديرانحدار الحرف العامة بوجود التعدد الخطي

Author: Saja M. Hussein سجى محمد حسين
Journal: Al-Rafidain University College For Sciences مجلة كلية الرافدين الجامعة للعلوم ISSN: 16816870 Year: 2016 Issue: 37 Pages: 69-78
Publisher: Rafidain University College كلية الرافدين الجامعة

Loading...
Loading...
Abstract

The estimate the parameters of the General linear model, which suffers from a breach in one of the assumptions which is semi multicollinearity between the explanatory variables be using methods of estimating generalized Ridge regression which it will focus our attention in this research such as Generalized Ridge Regression Estimator (GRRE), Modified Jackknife Ridge Regression (MJRRE), Generalized Jackknife Ridge Regression)GJRRE( , Generalized Liu Estimator (GLE), Almost unbiased Generalized Liu (AUGLE) , Almost unbiased Generalized Ridge Regression (AUGRRE) addition to the proposed method Almost unbiased Generalized Jackknife Ridge Regression (AUGJRRE) Where in this research to derive the proposed method (AUGJRRE) to estimate the parameters of the model, which suffers from the problem of multicollinearity and the proposed method were compared with the methods mentioned above as well as the method (ols).

ان تقدير معلمات الااانموذج الخطي العام الذي يعاني من خرق في احدى فروضه وهو تعدد العلاقة الخطية (Multicollinearity) بين المتغيرات التوضيحية شبه التام يكون باستعمال طرائق تقدير انحدار الحرف العام والذي سيتركز عليه اهتمامنا في هذا البحث مثل:•Generalized Ridge Regression Estimator (GRRE،(•Modified Jackknife Ridge Regression (MJRRE(.•Generalized Jackknife Ridge Regression (GJRRE).•Generalized Liu Estimator (GLE).•Almost unbiased Generalized Liu (AUGLE(.•Generalized Ridge Regression Almost unbiased (AUGRRE).بالاضافة الى الطريقة المقترحة:•Almost unbiased Generalized Jackknife Ridge (AUGJRRE)حيث تم في هذا البحث اشتقاق طريقة (AUGJRR) لتقدير معلمات الااانموذج الذي يعاني من مشكلة التعدد الخطي وتمت مقارنة الطريقة المقترحة مع الطرائق المذكورة اعلاه بالاضافة الى طريقة(OLS). وكانت النتيجة بإن أفضل المقدرات هما المقدر (AUGLE) والمقدر المقترح (AUGJRRE)والمقدر (AUGRRE) حيث يمتلكون اقل متوسط مربعات خطأ (MSE) مقارنة مع مقدر المربعات الصغرى وبقية المقدرات المتحيزة الاخرى.


Article
Compared of estimating two methods for nonparametric function to cluster data for the white blood cells to leukemia patients
مقارنة طريقتي تقدير الدالة اللامعلمية لبيانات عنقودية عن كريات الدم البيضاء لمرضى اللوكيميا

Authors: سجى محمد حسين --- حلا كاظم عبيد
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2017 Volume: 23 Issue: 97 Pages: 394-419
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

We can notice cluster data in social, health and behavioral sciences, so this type of data have a link between its observations and we can express these clusters through the relationship between measurements on units within the same group. In this research, I estimate the reliability function of cluster function by using the seemingly unrelated Kernel Estimators method and the Generalized Least Squares Smoothing Spline Estimators method, and I applied these two methods on Leukemia patients and made a comparison between the two methods by using MSE and MAE comparison standard, the empirical results showed the efficiency of the Generalized Least Squares Smoothing Spline Estimators method

البيانات العنقودية تظهر في الكثير من العلوم الاجتماعية والصحية والسلوكية. ويتميز هذا النوع من البيانات بوجود الارتباط بين مشاهداتها . وممكن التعبير عن العنقدة من حيث العلاقة بين القياسات على الوحدات ضمن المجموعة نفسها . تم في هذا البحث تقدير الدالة اللامعلمية للبيانات العنقودية باستعمال طريقة المقدرات اللبية غير المرتبطة ظاهريا The Seemingly Unrelated Kernel Estimators , وطريقة المربعات الصغرى المعممة لمقدرات الشريحة التمهيدية The Generalized Least Squares Smoothing Spline Estimators وتم تطبيق الطريقتين المذكورتين على بيانات مرضى اللوكيميا وتمت المقارنة بين الطريقتين عن طريق معيار المقارنة و واوضحت النتائج التطبيقية كفاءة مقدر المربعات الصغرى المعممة لمقدرات الشريحة التمهيدية.


Article
Some Estimation methods for the two models SPSEM and SPSAR for spatially dependent data
بعض طرائق تقدير الأنموذجين و للبيانات المعتمدة مكانيا

Authors: سجى محمد حسين سجى محمد حسين --- احمد عبد علي عكار احمد عبد علي عكار
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2019 Volume: 25 Issue: 113 Pages: 499-525
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

In This Paper, some semi- parametric spatial models were estimated, these models are, the semi – parametric spatial error model (SPSEM), which suffer from the problem of spatial errors dependence, and the semi – parametric spatial auto regressive model (SPSAR). Where the method of maximum likelihood was used in estimating the parameter of spatial error ( λ ) in the model (SPSEM), estimated the parameter of spatial dependence ( ρ ) in the model ( SPSAR ), and using the non-parametric method in estimating the smoothing function m(x) for these two models, these non-parametric methods are; the local linear estimator (LLE) which require finding the smooth parameter ( h ) according to the cross validation criterion ( CV ), the Local linear two step estimator after removing the effect of the spatial errors dependence , once using variance- covariance spatial matrix of errors ( Ω )using kernel function(LLEK2) and other through the use of variance- covariance spatial matrix of errors ( Ω* ) using cubic B-Spline estimator (LLECS2), to remove the effect of the spatial errors dependence, also the Local linear two step estimator using Suggested kernel estimator, once using variance- covariance spatial matrix of errors using kernel estimator (SUGK2), and other through the use of variance- covariance spatial matrix of errors using cubic B-Spline estimator (SUGCS2) to removing the effect of the spatial errors dependence.From the simulation experiment, with a frequency of 1000 times, for three sample sizes, three levels of variance, for two model, and Calculate the matrix of distances between the sites of the observations through the Euclidean distance, the two estimated methods mentioned above were used to estimate (SPSEM) and (SPSAR) models, using the spatial Neighborhoods matrix modified under the Rook Neighboring criteria. Comparing these methods using mean absolute percentage error (MAPE) turns out that the best method for the SPSEM) model is (SUGCS2) method, and for (SPSAR) model is (LLECS2) method.

في هذا البحث تم تقدير بعض النماذج المكانية شبه المعلميه والمتمثلة بانموذج خطأ الانحدار الذاتي المكاني شبه المعلمي والذي يعاني من مشكلة ارتباطات الأخطاء المكانية وإنموذج الانحدار الذاتي المكاني شبه المعلمي ، إذ تم استعمال طريقة الإمكان الأعظم لتقدير معلمة الخطاء المكاني في إنموذج وتقدير معلمة الاعتماد المكاني في إنموذج ، وكذلك استعملت عدة طرائق لامعلمية لتقدير دالة التمهيد للأنموذجين ومن هذه الطرائق طريقة المقدر الخطي الموضعي والتي من ضمنها إيجاد معلمة التمهيد وفقا لمعيار العبور الشرعي ، وطريقة ذو المرحلتين للمقدر الخطي الموضعي مرة باستعمال مصفوفة التباين والتباين المشترك المكانية للأخطاء باستعمال دالة كيرنل وأخرى من خلال استعمال مصفوفة التباين والتباين المشترك المكانية للأخطاء باستعمال شريحة -التكعيبية ، وذلك لإزالة تأثير الارتباطات المكانية للأخطاء، وكذلك طريقة ذو المرحلتين للمقدر الخطي الموضعي باستعمال دالة كيرنل المقترحة مرة باستعمال مصفوفة التباين والتباين المشترك المكانية للأخطاء باستعمال دالة كيرنل ، وأخرى من خلال استعمال مصفوفة التباين والتباين المشترك المكانية للأخطاء باستعمال شريحة -التكعيبية وذلك لإزالة تأثير الارتباطات المكانية للأخطاء.وبعد إجراء تجربة المحاكاة وبتكرار 1000 مرة ولثلاث حجوم عينات وثلاث مستويات للتباين ولأنموذجين وحساب مصفوفة المسافات بين مواقع المشاهدات من خلال المسافة الاقليدية تم استعمال طرائق التقدير أعلاه لأنموذجي و مستعملا مصفوفة التجاورات المكانية المعدلة في ظل معيار تجاور Rook وبمقارنة هذه الطرائق بمعيار متوسط الخطأ النسبي المطلق تبين أن أفضل طريقة في تقدير إنموذج هي طريقة ، أما تقدير إنموذج فهي طريقة .


Article
A Comparisons Among Some Biased Estimators in Generalized Linear Regression Model in present of Multicollinearity
المقارنة بين بعض المقدرات المتحيزة في الانحدار الخطي العام بوجود التعدد الخطي

Loading...
Loading...
Abstract

The Multicollinearity problem has currently became known by many researchers and knowledge of the statistical effects on parameters of the multiple linear regression model.In a simple case this problem causes to move away the estimate of parameters in the regression model that he scientific capabilities that desired in interpretation of the phenomenon in a correct way.This problem has been found in many areas that has been got negative effects on the estimates and variances of coefficients of (OLS). So we should avoid this problem and develop appropriate solution. In this article we will present some methods to estimate a (GRR, GJR, GL) to overcome this problem. The aim is to select the best estimator for the multiple linear regression model in case presence of Semi Perfect Multicollinearity among the explanatory variables by using Monte Carlo method. Then, We will compare among the estimators by using MSE. Finally, We conclude that (GL) is the best method.Keywords: Multicollinaerity ,Generalized Ridge Regression (GRR), Generalized Jackknife Ridge Regression (GJR), Generalized Liu Estimator (GL).

أن مشكلة تعدد العلاقة الخطية أصبحت معروفة لدى العديد من الباحثين الإحصائيين وكذلك معرفة أثارها الإحصائية على معلمات أنموذج الانحدار الخطي المتعدد إذ تؤدي هذه المشكلة في ابسط حالتها إلى ابتعاد معلمات أنموذج الانحدار المقدرة عن خصائصها العلمية المرجوة منها في تفسير الظاهرة العلمية بالأسلوب الصحيح , حيث تعد هذه المشكلة من المشاكل القائمة الوجود في العديد من المجالات وان وجودها له تأثيرات على تقديرات وتباينات معاملات المربعات الصغرى الاعتيادية (OLS) , لذا وجب تفادي هذه المشكلة ووضع الحلول المناسبة .وقد تم في هذا البحث التطرق إلى عدة طرائق في التقدير وهي (GL) Generalized Liu Estimator و(,Generalized Jackknife Ridge Regression (GJR Generalized Ridge Regression(GRR) للتغلب على هذه مشكلة ومن هنا تركز اهتمامنا في هذا البحث على اختيار أفضل المقدرات لأنموذج الانحدار الخطي العام في حالة وجود مشكلة تعدد العلاقة الخطية بين المتغيرات التوضيحية من خلال استخدام المحاكاة بأسلوب مونت كارلو, حيث تمت المقارنة فيما بينها وفق معيار المقارنة متوسط مربعات خطأ MSE))Mean Square Error , وقد تبين إن أفضل المقدرات هو المقدر GL حيث يمتلك اقل متوسط مربعات خطأ ( MSE ) مقارنة مع مقدرات المربعات الصغرى وبقية المقدرات المتحيزة الأخرى .

Keywords


Article
Comparing the two methods proposed (MPRM) and (MPLSKURSD) with the modalities of partial least squares (PLS) fortified
مقارنة الطريقتين المقترحتين (MPRM) و (MPLSKURSD) مع طرائق المربعات الصغرى الجزئية (PLS) الحصينة

Author: Prof. Dr. Saja Mohammad Hussein أ.م.د سجى محمد حسين
Journal: Journal of Administration and Economics مجلة الادارة والاقتصاد ISSN: 18136729 Year: 2016 Issue: 109 Pages: 320-334
Publisher: Al-Mustansyriah University الجامعة المستنصرية

Loading...
Loading...
Abstract

The emergence of multi-linear full problem in the explanatory variables to model multi Alanhaddaralkhti variables makes it difficult to apply the classical methods such as the method (ols) because they give inaccurate results and to address such a problem using other methods such as least-squares District (pls) .ala that this method be sensitive towards anomalous values, if any, in the data set, so it is advisable to resort to methods such as fortified (PRM) and (PLSKURSD). In this research will be to use the two methods above in addition to (pls) will be compared with the methods proposed (MPRM) and (MPLSKURSD) by simulation through two experiments first experiment relied on several types of anomalous values of data and different rates of pollution and volumes of samples and the dimensions of different variables and adopted a second on a comparison between the methods when the error is distributed naturally distributed in addition to other distributions. Terminology: partial least squares, gay, simpls algorithm, broker multivariate, covariance matrix fortified, kurtosis, projections, segmentation singular value

ان ظهور مشكلة التعدد الخطي التام في المتغيرات التوضيحية لنموذج الانحدارالخطي المتعدد المتغيرات يجعل من الصعوبة تطبيق الطرائق الكلاسيكية مثل طريقة (ols) لانها تعطي نتائج غير دقيقة ولمعالجة مثل هذه المشكلة تستعمل طرائق اخرى منها المربعات الصغرى الجزئية (pls) .الا ان هذه الطريقة تكون حساسة تجاه القيم الشاذه ان وجدت في مجموعة البيانات لذا فمن المستحسن اللجوء الى الطرائق الحصينة ومنها (PRM) و (PLSKURSD). في هذا البحث سيتم استعمال الطريقتين اعلاه فضلاً عن (pls) وسيتم مقارنتها مع الطريقتين المقترحتين (MPRM) و (MPLSKURSD) عن طريق المحاكاة من خلال تجربتين اعتمدت التجربة الاولى على عدة انواع من القيم الشاذة من البيانات وبنسب مختلفة من التلوث ولحجوم عينات وابعاد متغيرات مختلفة واعتمدت الثانية على المقارنة بين الطرائق عندما يتوزع الخطأ توزيعاً طبيعياً فضلاً عن توزيعات اخرى . المصطلحات : المربعات الصغرى الجزئية ، الشواذ ،خوارزمية simpls ، وسيط متعدد المتغيرات، مصفوفة التباين المشترك الحصينة ، التفرطح،الاسقاطات , تجزئة القيمة المفردة


Article
Employing difference technique in some Liu estimators to semiparametric regression model
توظيف تقنية الفروق في بعض مقدرات LIU لأنموذج الانحدار شبه المعلمي

Authors: Saja Mohammad Hussein سجى محمد حسين --- Arshad Hameed Hassan ارشد حميد حسن
Journal: Diyala Journal For Pure Science مجلة ديالى للعلوم الصرفة ISSN: 83732222 25189255 Year: 2017 Volume: 13 Issue: 4 - part 2 Pages: 24-37
Publisher: Diyala University جامعة ديالى

Loading...
Loading...
Abstract

Semiparametric methods combined parametric methods and nonparametric methods ,it is important in most of studies which take in it's nature more progress in the procedure of accurate statistical analysis which aim getting estimators efficient, the partial linear regression model is considered the most popular type of semiparametric models, which consisted of parametric component and nonparametric component in order to estimate the parametric component that have certain properties depend on the assumptions concerning the parametric component, where the absence of assumptions, parametric component will have several problems for example multicollinearity means (explanatory variables are interrelated to each other) , To treat this problem we use a difference based through the use of biased estimators, in order to get less biased and variance estimators therefor we used difference based estimator liu and difference based almost unbiased liu estiomator. throughout studying simulation based upon mean square error, we concluded that difference based almost unbiased liu estiomator is better than difference based estimator liu since it has the smallest mean square error after that we estimate nonparametric component so removing parametric component and estimated Nonparametric using k-nearest neighbor smoother.

يلقى موضوع الطرائق شبه المعلميه والذي يدمج الطرائق المعلميه والطرائق اللامعلميه اهتماماً واضحا في معظم الدراسات والتي تأخذ طابعا أكثر تقدما في عملية التحليل الإحصائي الدقيق الذي يهدف إلى الحصول على مقدرات ذات مستوى عالٍ من الكفاءة ،اذ يعد انموذج الانحدار الخطي الجزئي من اشهر انواع النماذج شبه المعلمية حيث يتكون من مركبة معلمية واخرى اللامعلمية ,ولغرض تقدير المركبة المعلمية التي تتمتع بخصائص معينة تعتمد على الافتراضات التي تتعلق بالمركبة المعلمية ,حيث ان عدم تحقق الافتراضات فان المركبة المعلمية سوف تعاني عدة مشكلات ومنها مشكلة التعدد الخطي اي اننا بصدد عدم تحقق فرض (ان المتغيرات التوضيحية غير مترابطة بعضها ببعض),ولمعالجة هذه المشكلة نستخدم تقنية الفروق من خلال استخدام المقدرات المتحيزة ,ولغرض الحصول على مقدرات اقل تحيز واقل تباين نستخدم مقدر (Difference based liu estimator) ومقدر (Difference based almost unbiased liu estiomator) ومن خلال دراسة المحاكاة وبالاعتماد على معيار متوسط مربعات الخطأ استنتجنا بان مقدر (Difference based almost unbiased liu estiomator)افضل مقدر حيث يمتلك اقل متوسط مربعات الخطأ ونشير الى انه عندما يتم تقدير المركبة اللامعلمية يتم ازالة المركبة المعلمية من الانموذج شبه المعلمي ويتم تقدير المركبة اللامعلمية بأستخدام ممهد التجاور القريب (k-nearest neighbor smoother).

Listing 1 - 10 of 11 << page
of 2
>>
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (11)


Language

Arabic (7)

Arabic and English (4)


Year
From To Submit

2019 (1)

2017 (3)

2016 (2)

2015 (1)

2014 (1)

More...