التقدير الحصين لمعلمات الانحدار الخطي المتعدد بوجود مشكلة عدم تحقق تجانس تباين الخطأ وظهور القيم الشاذة
DOI:
https://doi.org/10.33095/jeas.v26i124.2054الكلمات المفتاحية:
the multiple linear model, Heteroscedasticity, outliers, robust weighted least square , the two step robust weighted least square method.الملخص
في كثير من الاحيان وخاصة في التطبيقات العملية يصعب الحصول على بيانات لا تشوبها مشكلة قد تتعلق بعدم تجانس تباين الخطأ او اي مشكلة اخرى تعوق استعمال الطرائق الاعتيادية المتمثلة بطريقة الـ(OLS) لإيجاد مقدرات معالم الانموذج الخطي المتعدد، لهذا يلتجئ الكثير من الاحصائيين الى استعمال التقديرات بالطرائق الحصينة وخاصة بوجود القيم الشاذة ( الملوثة) الى جانب مشكلة عدم ثبات تباين الخطأ.
فتم اعتماد طريقتين للحصانة هما طريقة المربعات الصغرى الموزونة الحصينة(RWLS) وطريقة المربعات الصغرى الحصينة ذات المرحلتين(TSRWLS) وتم التحقق من ادائهما من خلال تطبيقه للمحاكاة، واختيار افضل المقدرات الحصينة من خلال متوسط الخطأ النسبي المطلق (MAPE) معياراً احصائياً للمقارنة بينهم، وتوصلنا الى ان افضل طريقة للتقدير كانت طريقة ذات المرحلتين (TSRWLS).
التنزيلات
منشور
إصدار
القسم
الرخصة
Articles submitted to the journal should not have been published before in their current or substantially similar form or be under consideration for publication with another journal. Please see JEAS originality guidelines for details. Use this in conjunction with the points below about references, before submission i.e. always attribute clearly using either indented text or quote marks as well as making use of the preferred Harvard style of formatting. Authors submitting articles for publication warrant that the work is not an infringement of any existing copyright and will indemnify the publisher against any breach of such warranty. For ease of dissemination and to ensure proper policing of use, papers and contributions become the legal copyright of the publisher unless otherwise agreed.
The editor may make use of Turnitin software for checking the originality of submissions received.
