استعمال تقنية الفروق في تقدير انموذج الانحدار شبه المعلمي في ظل مشكلة التعدد الخطي شبه التام مع تطبيق عملي == Using Difference Technique In Estimating Semiparametric Regression Model Under Semi Complete Multicollinearity Problem with Practical Application
Author name:
ارشد حميد حسن
Supervisor name:
سجى محمد حسين الهاشمي
General topic:
Administration and Economics
Specific topic:
Statistics
Degree:
Master
University:
University of Baghdad - Faculty Of Administration And Economics - Department Of Statistics
Language:
Arabic
University location:
Baghdad
First pages:
07T4727 - p.pdf
Abstract:
يعد انموذج الانحدار الخطي الجزئي من اكثر انواع النماذج شبه المعلمية استعمالا ويتكون من مركبة معلمية واخرى لامعلمية ، ولغرض تقدير المركبة المعلمية لابد ان تتمتع بخصائص معينة تعتمد على الافتراضات التي تتعلق بالمركبة المعلمية ، وان عدم تحقق الافتراضات فان المركبة المعلمية سوف تعاني عدة مشكلات ومن اهمها مشكلة التعدد الخطي اي عدم تحقق فرض (ان المتغيرات التوضيحية غير مترابطة بعضها ببعض) اذ يتم معالجة هذه المشكلة باستعمال مقدرات الفروق في تقدير المركبة المعلمية لانموذج الانحدار الخطي الجزئي شبه المعلمي وكذلك استعمال طرق التمهيد وهي ممهد التجاور الاقرب (K - Nearest Neighbor Smoother) وممهد الخطي الموضعي(Local Linear Regression Smoother) في تقدير المركبة اللامعلمية ، واهم ما يهدف اليه البحث هو الحصول على افضل مقدر لتقدير المركبة المعلمية بوجود مشكلة التعدد الخطي شبه التام وكذلك الحصول على افضل ممهد لامعلمي لتقدير المركبة اللامعلمية وبيان افضل انموذج انحدار خطي جزئي شبه معلمي معتمدين بذلك على معيار متوسط مربعات الخطا ولغرض الحصول على مقدرات اقل تحيز واقل تباين اقترحنا مقدر(Difference based modified jackknife ridge estiomator) لتقدير المركبة المعلمية لانموذج الانحدار الخطي الجزئي شبه المعلمي ، ومن خلال دراسة المحاكاة وبالاعتماد على معيار متوسط مربعات الخطا استنتجنا بان مقدر (Difference based Liu estimator) افضل مقدر لتقدير المركبة المعلمية مع الممهد الخطي الموضعي (Local Linear Regression Smoother) لتقدير المركبة اللامعلمية في انموذج الانحدار الخطي الجزئي شبه المعلمي ، واما في الجانب التطبيقي فقد تم الاعتماد على بيانات حقيقية وتم المقارنة بين النماذج الانحدار الخطي الجزئي شبه المعلمي حيث تم الحصول على افضل انموذج عند استعمال مقدر (Jackknife Difference Based Ridge Regression Estiomator) لتقدير المركبة المعلمية وممهد الخطي الموضعي (Local Linear Regression Smoother) لتقدير المركبة اللامعلمية ، ولتحقيق اهداف البحث فقد تم تقسيمه الى خمسة فصول : تضمن الفصل الاول، المقدمة هدف ومشكلة البحث مع استعراض مرجعي، اما الفصل الثاني، فقد تضمن الجانب النظري من البحث النماذج شبه المعلمية وعرض انموذج(PLM) وعرض اساليب التقدير، في حين خصص الفصل الثالث للجانب التجريبي ، والفصل الرابع للجانب التطبيقي واخيرا تضمن الفصل الخامس الاستنتاجات والتوصيات التي رشحت عن البحث. | Consider partial linear model is the most popular types of semi - parametric models which consists of a parametric component and other nonparametric component , but the purpose of the parametric estimate must enjoy a certain characteristics based on assumptions concerning the parametric component , where the lack of check assumptions, parametric will suffer several problems, the most important the problem of multicollinearity . It's about not check to assume (the explanatory variables are interrelated to each other), and to treat this problem, we use the differences technology through the use of biased estimators , but the purpose of obtaining estimators less bias and less variance ,we proposed (Difference Based Modified Jackknife Ridge Estiomator), where through a simulation study and based on mean square error criterion, a most important objective of the research is to obtain the best estimator for estimate the parametric component with present the problem multicollinearity, as well as to obtain the best curve for the estimation of the non - parametric component and to determine the best partial linear regression semiparametric model . In the simulation study, based on the mean square error criterion, we concluded that the Difference Based Liu Estimator was the best estimator for the estimation parametric component , With the Local Linear Regression Smoother to estimate the nonparametric component in the partial linear regression model. On the practical side, however, real data were used. Comparison between the partial linear regression models was obtained. to achieve the objectives of the research has been divided into five chapters : the first chapter included, Introduction, and the goal of the research problem with a review of reference. The second chapter, dealt with the theoretical side of the search semiparametric models and display (Partial Linear Model ) and display methods of estimation , while allocated Chapter three experimental side, and the fourth chapter of the side applied and finally ensure Chapter V conclusions and recommendations which have nominated for the search.
