research centers


Search results: Found 12

Listing 1 - 10 of 12 << page
of 2
>>
Sort by

Article
A Comparison between Least Squares and Adjusted Ridge Regression Methods with Application
مقارنة بين طريقتي المربعات الصغرى وانحدار الحرف المعدلة مع التطبيق

Authors: طلال عبد الرزاق الحسو --- Safaa Y. Saffawi صفاء يونس الصفاوي
Journal: TANMIAT AL-RAFIDAIN تنمية الرافدين ISSN: PISSN: 1609591X / EISSN: 2664276X Year: 2011 Volume: 33 Issue: 103 Pages: 47-57
Publisher: Mosul University جامعة الموصل

Loading...
Loading...
Abstract

AbstractIn this paper, the problem of combating multicollinearity between predictor variables in multiple linear regression model has been studied. This treatment has been done by using the adjusted ridge regression which is suggested by Swindle (1976). This method depends on adding a vector of prior information about the vector of regression parameters  to the estimator proposed by (Hoerl & Kennard, 1970). We selected the vector of prior information to represent the average of Ordinary Least Squares estimator for  . The optimal value for ridge parameter that makes the mean square error of the adjusted estimator minimum has been selected. A comparison between the ordinary least squares and the adjusted estimators has been done. A Monte Carlo simulation is made for 15 predictor variables by choosing different sample sizes simple correlation coefficients,  and and we concluded that the adjusted estimators is better than the ordinary least squares estimators .

المستخلصتم في هذا البحث معالجة مشكلة تعدد العلاقة الخطية بين المتغيرات التوضيحية في أنموذج الانحدار المتعدد مستخدمين طريقة انحدار الحرف المعدلة، وكان الباحث Swindle (1976) أول من قدمها، وتستند على إضافة معلومات مسبقة عن متجه المعلمات  إلى المقدر الذي قدمه Hoerl and Kennard (1970) وتم اختيارنا لتلك المعلومات المسبقة لتمثل متجه الوسط الحسابي لمكونات متجه مقدر المربعات الصغرى للمتجه  , وتم تحديد القيمة المثلى لعامل الحرف للطريقة المعدلة والتي تجعل متوسط مربعات الخطأ للمقدر الناتج أقل ما يمكن .أجريت مقارنة بين مقدرات المربعات الصغرى ومقدرات انحدار الحرف المعدلة لبيانات تم توليدها بأسلوب مونت كارلو لخمسة عشر متغيراً توضيحياً بأحجام عينات مختلفة وبافتراض قيم مختلفة لمعاملات ارتباطات بسيطة وباختيار قيم مختلفة للمتجه  و , وتحت هذه الافتراضات استنتجنا أن طريقة الحرف المعدلة أفضل من طريقة المربعات الصغرى.


Article
A Suggested Method of Detecting Multicollinearity in Multiple Regression Models
طريقة مقترحة لاكتشاف الازدواج الخطي في نماذج الانحدار المتعدد

Author: Abdalla M. EL-HABIL
Journal: TANMIAT AL-RAFIDAIN تنمية الرافدين ISSN: PISSN: 1609591X / EISSN: 2664276X Year: 2012 Volume: 34 Issue: 106 Pages: 7-21
Publisher: Mosul University جامعة الموصل

Loading...
Loading...
Abstract

In literature, several methods suggested for the detection of multicollinearity in multiple regression models, and one of the multicollinearity problems solutions is to omit the explanatory variables in the model, which cause the multicollinearity. In this paper, we concentrated on the extra sum of squares method as a suggested method that can be used for detecting multicollinearity. The method of extra sum of squares is applied to real data on the annually surveys about smoking were conducted by the American Federal Trade Commission (FTC). In this data, we detected multicollinearity, then we solved this problem by using the ridge regression and we got the new estimates of the new model without omitting any of the explanatory variables.

في الدراسات الأدبية، تم اقتراح العديد من الأساليب للكشف عن مشكلة الازدواج الخطي في نماذج الانحدار الخطي المتعدد، وكان من ضمن الحلول لهذه المشكلة هو حذف بعض المتغيرات المفسرة التي تتسبب في إيجاد مشكلة الازدواج الخطي من النموذج. في هذه الورقة البحثية، ركزنا على طريقة مجموع مربعات الانحدار كطريقة مقترحة يمكن استعمالها في اكتشاف الازدواج الخطي. ومن أجل ذلك قمنا بتحليل بيانات حقيقية صادرة عن المؤسسة الفيدرالية الأمريكية للتجارة والتي تعنى بعمل دراسات ميدانية سنوية عن التدخين، حيث تم اكتشاف الازدواج الخطي في النموذج المقدر، ثم بعد ذلك تم علاج تلك المشكلة باستخدام انحدار ردج دون حذف أي من المتغيرات المفسرة.


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
Model Estimated Building in Finite Population Sampling
نموذج مبنى تقديرياً في مجتمع محدود المعاينة

Authors: أ‌.صباح هادي --- سليم الغرابي --- . إيمان محمد
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2016 Volume: 22 Issue: 87 Pages: 384-390
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

The population is sets of vocabulary common in character or characters and it’s study subject or research . statistically , this sets is called study population (or abridgement population ) such as set of person or trees of special kind of fruits or animals or product any country for any commodity through infinite temporal period term ... etc.The population maybe finite if we can enclose the number of its members such as the students of finite school grade . and maybe infinite if we can not enclose the number of it is members such as stars or aquatic creatures in the sea . when we study any character for population the statistical data is concentrate by two method , the first method is census which we concentrate the data for each singular of population , and the second method is sampling method which we concentrate the data for part of population such as this part (sample) have the sane characters of population which we taken . This research proposes estimation for some of parameters in finite population sampling, such we use the estimation of average of the model and obtaining of the Best Unbiased Estimator of average of finite population by the Fuller use. This research also proposes some robust estimators of the finite population mean which suitable in the presence of some outlying observations. The robust estimators are derived on the basis of certain predictive influence functions

المجتمع هو مجموعات من المفردات تشترك في صفة او صفات وتكون موضوع دراسة او بحث ويطلق على هذه المجموعات احصائيا مجتمع الدراسة ( او اختصارا المجتمع population )وقد يكون المجتمع مجموعة ما من البشر او اشجار انواع معينة من الفاكهة او الحيوانات او انتاج دولة ما لسلع معينة خلال فترة زمنية محددة ... الخ . والمجتمع قد يكون محدودا اذا كان يمكن حصر عدد افراده مثل سكان مدينة ما او طلاب مرحلة دراسية معينة وقد يكون المجتمع غير محدود ( لانهائي ) اذا كان لا يمكن حصر عدد افراده مثل النجوم او الكواكب او الكائنات الحية بمياه البحار . ولغرض دراسة صفات معينة لمجتمع ما فان البيانات الاحصائية تجمع بأحد اسلوبين هما اسلوب الحصر الشامل وفيه تجمع البيانات عن كل مفردة من مفردات المجتمع واسلوب المعاينة وفيه يتم جمع البيانات عن جزء من مفردات المجتمع يطلق عليه عينة تحمل صفات المجتمع المسحوبة منه ثم يتم تعميم النتائج على المجتمع بأكمله .يعرض هذا البحث تقدير بعض مقدرات المجتمع محدود المعاينة حيث تم استخدام تقدير معدل النموذج والحصول على أفضل نموذج غير متحيز لمقدرات معدل مجتمع محدود باستخدام النتيجة التي استخدمها Fuller. كذلك تم عرض بعض المقدرات الحصينة للمتوسطات في مجتمع محدود المعاينة والتي تكون ملائمة في حالة وجود بعض المشاهدات الشاذة وهذه المقدرات الحصينة تشتق على أساس الدوال الفعالة التنبؤية الحقيقية.


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
Using Some Robust Methods For Handling the Problem of Multicollinearity
استعمال بعض الطرائق الحصينة في معالجة مشكلة التعدد الخطي

Authors: ghfraan esmaeel غفران اسماعيل كمال --- saif alimam سيف الامام سعدي خزعل
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2019 Volume: 25 Issue: 112 Pages: 500-514
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

The multiple linear regression model is an important regression model that has attracted many researchers in different fields including applied mathematics, business, medicine, and social sciences , Linear regression models involving a large number of independent variables are poorly performing due to large variation and lead to inaccurate conclusions , One of the most important problems in the regression analysis is the multicollinearity Problem, which is considered one of the most important problems that has become known to many researchers , As well as their effects on the multiple linear regression model, In addition to multicollinearity, the problem of outliers in data is one of the difficulties in constructing the regression model , Leading to adverse changes when taking linear regression as a basis for hypothesis testing .In this paper, we present some robust methods for estimating the parameters of the multiple linear regression model, a ridge regression method for based on the LTS estimator and Liu method for based on the LTS estimator, Using the simulation, these two methods were compared according to the mean squares error (MSE) , The comparison showed that the Liu-LTS method is the best in estimating the parameters of the multiple linear regression model.

يعد أنموذج الانحدار الخطي المتعدد من نماذج الانحدار المهمة التي اجتذبت العديد من الباحثين في مجالات مختلفة منها الرياضيات التطبيقية والاعمال والطب والعلوم الاجتماعية , ان نماذج الانحدار الخطية التي تتضمن عدد كبير من المتغيرات التوضيحية تكون ذات اداء ضعيف بسبب كبر التباين فضلا عن ذلك تؤدي الى استنتاجات غير دقيقة , ان احدى المشاكل المهمة في تحليل الانحدار مشكلة تعدد العلاقة الخطية حيث تعتبر واحده من اهم المشاكل التي اصبحت معروفة لدى العديد من الباحثين وكذلك تأثيراتها على أنموذج الانحدار الخطي المتعدد الى جانب تعدد العلاقة الخطية مشكلة القيم الشاذة في البيانات التي تعتبر احدى الصعوبات في بناء أنموذج الانحدار , مما يؤدي الى تغيرات عكسية عند اتخاذ الانحدار الخطي كأساس لأجراء اختبارات الفروض .نستعرض في هذا البحث بعض الطرائق الحصينة لتقدير معلمات أنموذج الانحدار الخطي المتعدد وهي طريقة انحدار الحرف بالاعتماد على مقدر المربعات الصغرى المشذبة (Ridge-LTS) وطريقة (Liu) بالاعتماد على مقدر المربعات الصغرى المشذبة (, (Liu-LTS ومن خلال استخدام المحاكاة تمت اجراء المقارنة بين هاتين الطريقتين وفق معيار المقارنة متوسط مربعات الخطأ (MSE) , واتضح من خلال المقارنة ان طريقة ((Liu-LTS هي الافضل في تقدير معلمات أنموذج الانحدار الخطي المتعدد .


Article
Different Methods for Estimating Location Parameter & Scale Parameter for Extreme Value Distribution Abstract
طرائق مختلفة لتقدير معلمتي الموقع والقياس لتوزيع القيمة المتطرفة

Author: جنان عباس ناصر
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2014 Volume: 20 Issue: 77 Pages: 307-332
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

In this study, different methods were used for estimating location parameter and scale parameter for extreme value distribution, such as maximum likelihood estimation (MLE) , method of moment estimation (ME),and approximation estimators based on percentiles which is called white method in estimation, as the extreme value distribution is one of exponential distributions. Least squares estimation (OLS) was used, weighted least squares estimation (WLS), ridge regression estimation (Rig), and adjusted ridge regression estimation (ARig) were used. Two parameters for expected value to the percentile as estimation for distribution function were used .Several models from extreme value distribution were used for data generating , for different sample sizes (small, medium, and large).The results were obtained by using simulation technique, Programs written using MATLAB program were used. To compare the performance for the methods used in this study, the mean squared error criterion (MSE) and mean absolute squared error criterion (MAPE) for two parameters for the extreme value distribution were used as criterion to compare the performance for the methods . The results showing according to the two criterions (MSE &MAPE), that maximum likelihood estimation is the best of all of the others methods, following by the method of moment estimation . The adjusted ridge regression estimation method have best performance for the suggested parameter for expected value to the percentile which was used as estimation for distribution function.

في هذا البحث استعملنا طرائق مختلفة لتقدير معلمتي الموقع والقياس لتوزيع القيمة المتطرفة ,مثل طريقة الإمكان الأعظم (MLE) وطريقة العزوم (ME) والمقدرات التقريبية المعتمدة على Percentiles أو ما تسمى بطريقة White في التقدير اذان توزيع القيمة المتطرفة من التوزيعات الاحتمالية الاسية . فقد استعملنا طريقة المربعات الصغرى (OLS), طريقة المربعات الصغرى الموزونة (WLS), طريقة انحدار الحرف (Rig), طريقة انحدار الحرف المعدلة (ARig). tqbW uk ذلك اقترحنا صيغتين للقيمة المتوقعة الـ Percentile كمقدر لـدالة التوزيع التجميعية . تم استعمال عدة نماذج من توزيع القيمة المتطرفة لتوليد البيانات, لإحجام عينات مختلفة (الصغيرة والمتوسطة والكبيرة).استحصلت النتائج باستعمال أسلوب المحاكاة ببرامج مكتوبة ببرنامج Matlab. لمقارنة اداء الطرائق المستعملة في البحث, تم اعتمادا على معيار متوسط مربع الخطاء (MSE) ومعيار متوسط الخطاء النسبي المطلق (MAPE) المعلمتين لتوزيع القيمة المتطرفة. تبين نتائج البحث وفقا للمعيارين بان طريقة تقدير الإمكان الأعظم الفضلى بين طرائق التقديرالاخرى ,وتليها طريقة تقديرالعزوم . نرى أيضا بان طريقة انحدار الحرف المعدلة (ARig) تمتلك أداء أفضل للمعلمة المقترحة للقيمة المتوقعة الـ Percentile الذي استعمل كمقدر لـدالة التوزيع التجميعية.


Article
Multi – Linear in Multiple Nonparametric Regression , Detection and Treatment Using Simulation
التعدد الخطي في الأنحدار المتعدد اللامعلمي , الكشف و المعالجة 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: 2017 Volume: 23 Issue: 101 Pages: 495-503
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

ABSTRACT: It is the regression analysis is the foundation stone of knowledge of statistics , which mostly depends on the ordinary least square method , but as is well known that the way the above mentioned her several conditions to operate accurately and the results can be unreliable , add to that the lack of certain conditions make it impossible to complete the work and analysis method and among those conditions are the multi-co linearity problem , and we are in the process of detected that problem between the independent variables using farrar –glauber test , in addition to the requirement linearity data and the lack of the condition last has been resorting to the nonparametric regression and processor the problem using kernel ridge regression function and that depend on estimate band width ( smoothing parameter ) therefore has been resorting to two different ways to estimate the parameter and are Rule of thumb (RULE) and Bootstrap (BOOT) and comparison between those ways using the style of simulation .

المستخلص يعتبر تحليل الأنحدار هو الحجر الأساس لعلم الأحصاء , و الذي يعتمد في الغالب على طريقة المربعات الصغرى الأعتيادية Ordinary Least Square Method , لكن كما هو معروف ان الطريقة المذكورة انفآ لها عدة شروط كي تعمل بدقة و بنتائج يمكن الأعتماد عليها , اضافة الى إن عدم توفر بعض من شروطها يجعل من المستحيل اتمام العمل و تحليل النماذج و من ضمن تلك الشروط هي عدم وجود مشكلة التعدد الخطي ( Multi-CoLinearity ) و نحن في صدد الكشف عن وجود تلك المشكلة بين المتغيرات التوضيحية بأستعمال اختبار فيرار كلوبر, بالأضافة الى شرط خطية البيانات و لعدم توفر الشرط الأخير تم اللجوء الى الأنحدار اللامعلمي (Nonparametric Regression ) و معالجة المشكلة بإستعمال دالة انحدار الحرف اللبي Kernel Ridge Regression و التي تعتمد على تقدير عرض الحزمة (معلمة التمهيد) و لذلك تم اللجوء الى طريقتين مختلفتين لتقدير المعلمة التمهيدية و هما طريقة قاعدة الأبهام Rule of thumb ( RULE) و الطريقة التمهيدية Bootstrap (BOOT) و المقارنة بين تلك الطرق بأستعمال اسلوب المحاكاة .


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.


Article
Comparison of Some Methods for Estimating the Scheff'e Model of the Mixture
مقارنة بعض طرائق تقدير ٳنموذج Scheff'e الخليط

Authors: دجلة ابراهيم مهدي العزاوي --- حلا سلمان فرحان
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2019 Volume: 25 Issue: 110 Pages: 392-405
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Because of the experience of the mixture problem of high correlation and the existence of linear MultiCollinearity between the explanatory variables, because of the constraint of the unit and the interactions between them in the model, which increases the existence of links between the explanatory variables and this is illustrated by the variance inflation vector (VIF), L-Pseudo component to reduce the bond between the components of the mixture. To estimate the parameters of the mixture model, we used in our research the use of methods that increase bias and reduce variance, such as the Ridge Regression Method and the Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) method as well as the Elastic Net estimation method, In R the comparison criterion is the absolute mean percent error (MAPE).

نظرا لما تعانيـه تجارب الخليط من مشكلة الارتبـاطات العالية ووجود مشكلة التعدد الخطي بين المتغيرات التوضيحية وذلك لوجود قيد الوحدة والتفاعلات بينها في النموذج مما يزيد من وجود الارتباطات بين المتغيرات النوضيحية وهذا ما يوضحه عامل تضخم التباين Variance Inflation Vector (VIF) , كذلك تم التطـرق الى استخـدام تحويل المكونات الزائفة للحـدود الدنيا (L-Pseudo component) للتقليل من الارتباطات بين مكونات الخليط . لتقدير معالم ٳنموذج الخليط اعتمدنا في بحثنا على استخدام طرائق تقدير تعمل على زيادة التحيز وتقلل من التباين منها طريقة ٳنحدار الحرف Ridge Regression Method وطريقة تقدير (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) (LASSO) فضلا عن طريقة تقدير الشبكة المرنة Elastic Net , وتمثيله باستخدام المحاكاة بلغة R بمعيار المقارنة متوسط مطلق الخطأ النسبي Mean Absolute Percentage Error (MAPE).

Listing 1 - 10 of 12 << page
of 2
>>
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (12)


Language

Arabic and English (9)

Arabic (2)

English (1)


Year
From To Submit

2019 (4)

2018 (2)

2017 (1)

2016 (2)

2014 (1)

More...