المقدرات المتحيزة في أنموذج انحدار كاما
Biased Estimators in Gamma Regression Model
- الباحث
- دلير عبد الجبار عبد القادر
- المشرف
- أ.د. زكريا يحيى الجمال
- الجامعة
- جامعة الكوفة
- الكلية / القسم
- علوم الحاسوب والرياضيات / الرياضيات
- الشهادة
- ماجستير
- السنة
- 2022
- لغة الرسالة
- انكليزي
- الكلمات المفتاحية
- Gamma Regression;Biased Estimators;Multicollinearity;Ridge Estimator
الملخص
ان انموذج الانحدار الخطي المتعدد يخضع لعدة فروض او شروط تجعله خاليا من المشاكل التي من الممكن ان تحدث فيه ومنها التعدد الخطي.؛ حيث يلقى موضوع انحدار كاما اهتماما واسعا وواضحا في معظم الدراسات التي يكون فيها متغير الاستجابة ذو توزيع ملتوي التواء موجب. تنبع أهمية هذه الرسالة من خلال معالجة مشكلة التعدد الخطي والتي تظهر بين المتغيرات التوضيحية من خلال وجود علاقات خطية فيما بينها في انموذج انحدار كاما. تعتبر المقدرات المقلصة (المتحيزة) أحد الطرائق في تقدير معلمات انموذج انحدار كاما عند وجود مشكلة التعدد الخطي. تم في هذه الرسالة اقتراح jade متحيز جديد يعتمد على مقدر Liu-type . تم استخدام أسلوب مونت - كارلو في المحاكاة لتوليد بيانات تتبع انموذج انحدار LAS وتعاني بذات الوقت من مشكلة التعدد الخطي تبعا لعوامل مختلفة كقيمة معامل الارتباط البسيط وحجم العينة وعدد المتغيرات التوضيحية. لقد أظهرت نتائج المحاكاة بالاعتماد على متوسط مربعات الخطأ بوضعها معياراً للمقارنة تفوق المقدرالمقترح مقارنة بمقدرات اخرىء فضلا عن عدم تأثرها بالتغير في كافة عوامل المحاكاة المختلفة. اضافة الى ذلك، تم تطبيق توظيف المقدر المقترح على بيانات حقيقية في مجال الكيمياء وجاءت النتائج التي تم الحصول عليها مطابقة الى نتائج تجارب المحاكاة بتفوق المقدر المقترح ايضا.
Abstract
The multiple linear regression model is subject to several assumptions or conditions that make it free from the problems that cause it is possible to talk about it, including linear multiplicity, where the topic of Gamma regression receives wide attention in most studies in which the response variable has a positive torsional skew distribution. The importance of this thesis stems from addressing the problem of multi-linearity that appears between the variables explanation by the presence of linear relationships among them in the gamma regression model. The biased capabilities one is one of the methods for estimating the parameters of the gamma regression model when there is a problem. In the polylinearity. In thesis a new biased estimator based on the Liu-type. estimator is proposed . Monte Carlo method is used in the simulation to generate data that follow the gamma regression model and suffer by the same time, of the polylinear problem depends on different factors such as the value of the simple correlation coefficient and the size of the sample and the number of explanatory variables. The simulation results based on mean squares error. The proposed estimate by setting it as a criterion for comparison exceeds compared to other capabilities, as well as not affected the change in all the different simulation factors. In addition, the proposed estimator employment has been implemented on real data in the field of chemistry, the results obtained were identical to the results simulation experiments outperform the suggested estimator as well.
طلب نسخة من الملف
الملفات غير منشورة على الموقع. اترك بياناتك وسيتواصل معك موظفو قسم الشؤون الثقافية والفنون لإرسال النسخة مجاناً.