research centers


Search results: Found 2

Listing 1 - 2 of 2
Sort by

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
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

Listing 1 - 2 of 2
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (2)


Language

Arabic (2)


Year
From To Submit

2016 (1)

2015 (1)