مقارنة بين طرائق المربعات الصغرى الجزئية و المركبات الرئيسية باستعمال المحاكاة

المؤلفون

  • رباب عبد الرضا صالح

DOI:

https://doi.org/10.33095/jeas.v22i87.725

الكلمات المفتاحية:

/ انحدار المربعات الصغرى الجزئية- انحدار المركبات الرئيسية -المتغيرات الكامنة - تقليص الابعاد - التعدد الخطي .، Partial Least Squares Regression (PLSR); Principal Components Regression (PCR); latent variables, Dimension Reduction, Multicollinearity

الملخص

المستخلص

تعد طريقة المركبات الرئيسة والمربعات الصغرى الجزئية من الطرائق المهمة في تحليل الانحدار حيث ان الاثنان تستعملان لتحويل مجموعه من المتغيرات ذات الارتباط العالي الى مجموعة من المتغيرات المستقلة  الجديدة تعرف بالمركبات وتكون هذه المركبات خطية  متعامدة مستقلة بعضها عن البعض الاخر باستعمال تحويلات خطية ويستعمل الاثنان ايضا في تخفيض الابعاد .

تم في هذا البحث استعمال طريقة المربعات الصغرى الجزئية باستعمال خوارزمية التكرار غير الخطي للمربعات الصغرى الجزئية Non-linear Iterative partial least squares NIPALS(PLS1)  وطريقة انحدار المركبات الرئيسية بخوارزمية تجزئة القيم المفردة  ((SVD) Singular value decomposition ).

اذ تم اجراء  المقارنة للطريقتين المذكورتين آنفا من خلال تجارب المحاكاة  عندما يتوزع الخطأ توزيعا طبيعيا لحجوم عينات وابعاد متغيرات مختلفة ،  واتضح من خلال المقارنة  ان طريقة المربعات الصغرى الجزئية افضل من طريقة المركبات الرئيسية في حالة كون عدد المشاهدات اكبر من عدد المتغيرات وكذلك في حالة كون عدد المتغيرات اكبر من عدد المشاهدات.   .

التنزيلات

تنزيل البيانات ليس متاحًا بعد.

منشور

2016-02-01

إصدار

القسم

بحوث احصائية

كيفية الاقتباس

صالح ر.ع.ا. (2016) "مقارنة بين طرائق المربعات الصغرى الجزئية و المركبات الرئيسية باستعمال المحاكاة", مجلة العلوم الاقتصادية والادارية, 22(87), ص 50. doi:10.33095/jeas.v22i87.725.

المؤلفات المشابهة

1-10 من 806

يمكنك أيضاً إبدأ بحثاً متقدماً عن المشابهات لهذا المؤلَّف.

الأعمال الأكثر قراءة لنفس المؤلف/المؤلفين