تحسين مقدرات انحدار الريدج الحصين ومقارنتها بمقدرات انحدار الجذور الكامنه الحصينة (دراسة محاكاة) Improving of Robust Ridge Regression Estimators and Comparsion with Latent Roots Regression Estimators (Simulation Study) | ||||
| مجلة البحوث المالية والتجارية | ||||
| Volume 26, Issue 1, January 2025, Page 587-613 PDF (1.22 MB) | ||||
| Document Type: المقالة الأصلية | ||||
| DOI: 10.21608/jsst.2024.332443.1901 | ||||
 View on SCiNiTO | ||||
| Author | ||||
ساميه حسنين رجب معيط 
| ||||
| كلية التجارة جامعة بورسعيد | ||||
| Abstract | ||||
| تهدف هذه الورقة البحثية بصفة أساسيه الى إقــتراح مقــدر جـديد لطريقـــة إنحدار الريدج(Ridge regression Method) العادية ثم دمجه مع بعض طرق الإنحدار الحصينة(Robust Ridge) ومقارنته مع طريقة إنحدار الجذور الكامنه الحصينة (Robust Latent Root Regression Method) وذلك فى محاولــة لحل مشكلــة التعدد الخطــى (Multicollinearity) فى نموذج الإنحدار فى ظل وجود قيم شاذة(Outliers) ثم نقوم بدراسة محاكاة لتقييم المقدر المقترح لريدج العادى وكذلك المقدرات المقترحة الثلاثة لأسلوب انحدار ريدج الحصين عن طريق مقارنتها مع عدد من الطرق المعروفة العاديه مثل طريقة انحدار المربعات الصغرى وانحدار الجذور الكامنه وانحدار الريدج العادى بالاضافة لمقارنتها مع طريقة انحدار الجذور الكامنه الحصينة وطرق انحدار الريدج المقترحة العادى والحصين مستخدمة فى ذلك معامل التحديدR2 ومعامل تضخم التباين VIF ومتوسط مربعات الخطأ MSE كاداة للمقارنة والتقييم وتوصل البحث الى تحقق المقدرات المقترحة الأفضلية على طريقة الجذور الكامنة الحصينة عند حجم العينات الصغير نسبيا (30)ودرجة ارتباط خطي قوي ( 90) ، كما تلاحظ أن قيم MSE للمقدرات المقترحة افضل من مقدرات طرق المربعات الصغرى في جميع التوليفات التي تحوي على ارتباط خطي بين المتغيرات المفسرة ويزداد هذه الأفضلية بوجود قيم شاذة. | ||||
| Keywords | ||||
| انحدار الريدج; الانحدار الحصين; انحدار الجذور الكامنه الحصينة; معامل تضخم التباين; متوسط مربعات الخطأ | ||||
|
Statistics Article View: 93 PDF Download: 70 |
||||
