research centers


Search results: Found 4

Listing 1 - 4 of 4
Sort by

Article
A Comparison between Methods of Laplace Estimators and the Robust Huber for Estimate parameters logistic regression model
مقارنة بين طريقتي مقدرات لابلاس وهوبر الحصين لتقدير معلمات أنموذج الانحدار اللوجستي

Authors: ايمان حسن أحمد --- ضمياء حامد شهاب
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2017 Volume: 23 Issue: 101 Pages: 524-547
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

The logistic regression model regarded as the important regression Models ,where of the most interesting subjects in recent studies due to taking character more advanced in the process of statistical analysis . The ordinary estimating methods is failed in dealing with data that consist of the presence of outlier values and hence on the absence of such that have undesirable effect on the result. We will review in this research to estimate parameters of logistic regression model these methods are Laplace Estimators (LP-) and Huber estimator (H). Was conducted to compare between two methods through the simulation and using comparison criteria mean square error (MSE) for proportion different of contamination and sample sizes for determinant to reach the best method to estimate the parameter. It was found that method (H) is better in estimate parameters of logistic regression model.

المستخلصيعد أنموذج الانحدار اللوجستي من نماذج الانحدار المهمة، حيث يلقى اهتماماً واضحاً في معظم الدراسات التي تأخذ طابعاً اكثر تقدماً في عملية التحليل الاحصائي.أن طرائق التقدير الاعتيادية تفشل في التعامل مع البيانات التي تتضمن وجود القيم الشاذة حيث أن لها تأثير غير مرغوب على النتائج.سنستعرض في هذا البحث طرائق لتقدير معلمات انموذج الانحدار اللوجستي وهذه الطرائق هي: طريقة مقدر لابلاس (Laplace estimator) (LP-) وطريقة مقدر هوبر الحصين (Huber estimator) (H) .اذ تم اجراء المقارنة بين هاتين الطريقتين من خلال أسلوب المحاكاة وبأستعمال معيار المقارنة متوسط مربعات الخطأ (MSE) بنسب مختلفة من التلوث ولحجوم عينات مختلفة للوصول الى الطريقة الأفضل في تقدير المعلمات.واتضح من خلال المقارنة أن طريقة (H) هي الأفضل في تقدير معلمات أنموذج الانحدار اللوجستي .


Article
The use of the Principal components and Partial least squares methods to estimate the parameters of the logistic regression model in the case of linear multiplication problem
استعمال طريقتي المركبات الرئيسية والمربعات الصغرى الجزئية لتقدير معلمات أنموذج الانحدار اللوجستي ثنائي الاستجابة في حالة وجود مشكلة التعدد الخطي

Authors: محمود مهدي البياتي --- هديل حميد شاكر
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2018 Volume: 24 Issue: 106 Pages: 338-355
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

The logistic regression model is one of the nonlinear models that aims at obtaining highly efficient capabilities, It also the researcher an idea of the effect of the explanatory variable on the binary response variable. The large number of explanatory variables usually used to illustrate the response led to the problem of linear multiplicity between the explanatory variables that make estimating the parameters of the model not very accurate. In this paper, examined methods for estimating the parameters of the logistic regression model in the case of the problem of linear multiplicity These methods are: Principal components of logistic regression method and Partial least square regression method. The results of the simulation showed that the method (PCLR(3pc’s)) is best for estimating the parameters of the binary logistic regression model response in the case of a problem of linear multiplicity.

المستخلصيعد أنموذج الانحدار اللوجستي من النماذج اللاخطية الذي يهدف الى الحصول على مقدرات تمتلك كفاءة عالية , كما انه يعطي الباحث فكره عن مقدار تأثير المتغير التوضيحي على متغير الاستجابة الثنائية.أن العدد الكبير لمتغيرات توضيحية تستعمل عادة لتوضيح الاستجابة ادى الى ظهور مشكلة التعدد الخطي بين المتغيرات التوضيحية التي تجعل تقدير معلمات النموذج ليست دقيقة جدا.يتم عرض في هذا البحث طريقتين لتقدير معلمات أنموذج الانحدار اللوجستي في حالة وجود مشكلة التعدد الخطي (Multicollinearity) وهما : طريقة المركبات الرئيسية للانحدار اللوجستي (PCLR), وطريقة انحدار المربعات الصغرى الجزئية(PLSR). اذ تم اجراء المقارنة بين هاتين الطريقتين من خلال اسلوب المحاكاة وبأستعمال معيار المقارنة متوسط مربعات الخطأ(MSE) للوصول الى الطريقة الأفضل في تقدير المعلمات في حالة وجود مشكلة التعدد الخطي, وقد بينت نتائج المحاكاة أن طريقة (PCLR(3pc’s)) هي الافضل في تقدير معلمات أنموذج الانحدار اللوجستي ثنائي الاستجابة في حالة وجود مشكلة التعدد الخطي.


Article
Comparison of the method of partial least squares and the algorithm of singular values decomposion to estimate the parameters of the logistic regression model in the case of the problem of linear multiplicity by using the simulation
مقارنة بين طريقة المربعات الصغرى الجزئية وخوارزمية تجزئة القيم المفردة لتقدير معلمات أنموذج الانحدار اللوجستي في حالة وجود مشكلة التعدد الخطي بأستعمال المحاكاة

Authors: محمود مهدي البياتي --- هديل حميد شاكر
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2018 Volume: 24 Issue: 109 Pages: 458-471
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

The logistic regression model is an important statistical model showing the relationship between the binary variable and the explanatory variables. The large number of explanations that are usually used to illustrate the response led to the emergence of the problem of linear multiplicity between the explanatory variables that make estimating the parameters of the model not accurate. The methods used to estimate the parameters of the logistic regression model in the case of the linear multiplication problem. These methods are the method of regression of the partial least squares and the algorithm of singular value decomposion. The simulation method was used to compare estimation methods through the mean error squares of the model. It has been shown through the comparison that the algorithm of singular value decomposion is best in estimating the parameters of the logistic regression model in the case of the problem of linear multiplicity

يعد أنموذج الانحدار اللوجستي من النماذج الاحصائية المهمة حيث يوضح العلاقة بين المتغير التابع ثنائي الاستجابة والمتغيرات التوضيحية (التفسيرية).أن العدد الكبير لمتغيرات توضيحية تستعمل عادة لتوضيح الاستجابة ادى الى ظهور مشكلة التعدد الخطي(Multicollinearity) بين المتغيرات التوضيحية التي تجعل تقدير معلمات النموذج ليست دقيقة.تم في هذا البحث استعمال طرائق لتقدير معلمات أنموذج الانحدار اللوجستي في حالة وجود مشكلة التعدد الخطي وهذه الطرائق هي طريقة انحدار المربعات الصغرى الجزئية(PLSR) و خوارزمية تجزئة القيم المفردة(SVD), اذ تم استخدام اسلوب المحاكاة للمقارنة بين طرائق التقدير من خلال متوسط مربعات الخطأ(MSE) للأنموذج.واتضح من خلال المقارنة أن خوارزمية تجزئة القيم المفردة (SVD) هي الافضل في تقدير معلمات أنموذج الانحدار اللوجستي في حالة وجود مشكلة التعدد الخطي.


Article
Comparison Some Robust Estimators for Estimate parameters logistic regression model to Binary Response – using simulation)).
مقارنة بعض المقدرات الحصينة لتقدير معلمات أنموذج الانحدار اللوجستي ثنائي الاستجابة بأستعمال المحاكاة

Authors: ايمان حسن احمد --- ضمياء حامد شهاب
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2018 Volume: 24 Issue: 102 Pages: 423-440
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

The logistic regression model of the most important regression models a non-linear which aim getting estimators have a high of efficiency, taking character more advanced in the process of statistical analysis for being a models appropriate form of Binary Data. Among the problems that appear as a result of the use of some statistical methods Is not to achieve some or all the requirements including the presence of abnormal values between data, appears when the data of the studied phenomenon are contaminated ,it means some of the observations variety clearly from other observations called outliers. From this point was the goal of this research to estimate parameters of logistic regression model through study some of Robust estimation methods The representing of the Robust weighted maximum likelihood estimators(WMLE), Quadratic Distance Estimators(QDE) We Use Simulation to comparison between two methods for different sample sizes and for difference proportions of contamination through mean square error (MSE) of the model, to reach the best method to estimate the parameter. It was Concluded in through this Research to advantage of the method (WMLE( )) in estimate parameters of binary response logistic regression model for different of samples sizes

المستخلصيعد أنموذج الانحدار اللوجستي من نماذج الانحدار اللاخطية الذي يهدف الى الحصول على مقدرات تمتلك كفاءة عالية، والذي يأخذ طابعاً اكثر تقدماً في عملية التحليل الاحصائي لكــونه من النماذج الملائمة للبيانات الثنائية (Binary Data).ومن بين المشاكل التي تظهر نتيجة استخدام بعض الطرائق الاحصائية هي مشكلة عدم تحقق بعض الشروط المطلوبة او كلها مثل مشكلة وجود القيم الشاذة بين البيانات حيث تكون بيانات الظاهرة المدروسة ملوثة, اي وجود بعض المشاهدات تنحرف وبشكل ملحوظ عن المشاهدات الاخرى تدعى بالشواذ.ومن هنا جاء هدف هذا البحث لتقدير معلمات أنموذج الانحدار الوجستي من خلال دراسة بعض طرائق التقدير الحصينة المتمثلة بطريقـة مقدرات الامكان الاعظم الموزونة الحصينة (WMLE) ,طريقة مقدرات المسافة التربيعية الحصينة (QDE)، وقد تم استخدام اسلوب المحاكاة للمقارنة بين الطريقتين بأختلاف احجام العينات ونسب التلوث المختلفة من خلال متوسط مربعات الخطأ(MSE) للانموذج للوصول الى الطريقة الأفضل في تقدير المعلمات. تم التوصل من خلال هذا البحث الى افضلية طريقة (WMLE( )) في تقدير معلمات انموذج الانحدار اللوجستي ثنائي الاستجابة بأختلاف حجوم العينات.

Listing 1 - 4 of 4
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (4)


Language

Arabic and English (4)


Year
From To Submit

2018 (3)

2017 (1)