استعمال تقنية الفروق في تقدير انموذج الانحدار شبه المعلمي في ظل مشكلة التعدد الخطي شبه التام
الكاتب:أدارة الموقع
التاريخ:22/06/2017
  
  تم تقيم الموضوع من قبل 0 قراء

مناقشة رسالة الماجستير في تخصص الاحصاء للطالب ( ارشد حميد حسن )












استعمال تقنية الفروق في تقدير انموذج الانحدار شبه المعلمي في ظل مشكلة التعدد الخطي شبه التام

تمت في كلية الادارة والاقتصاد / جامعة بغداد ، مناقشة رسالة الماجستير في تخصص الاحصاء للطالب ( ارشد حميد حسن ) عن دراسته الموسومة ( استعمال تقنية الفروق في تقدير انموذج الانحدار شبه المعلمي في ظل مشكلة التعدد الخطي شبه التام مع تطبيق عملي ).

يعد انموذج الانحدار الخطي الجزئي من اشهر انواع النماذج شبه المعلمية حيث يتكون من مركبة معلمية واخرى اللامعلمية ,ولغرض تقدير المركبة المعلمية  لابد ان تتمتع بخصائص معينة تعتمد على الافتراضات التي تتعلق بالمركبة المعلمية , حيث ان عدم تحقق الافتراضات فان المركبة المعلمية سوف تعاني عدة مشكلات ومن اهمها مشكلة التعدد الخطي اي اننا بصدد عدم تحقق فرض ( ان المتغيرات التوضيحية غير مترابطة بعضها ببعض ), ولمعالجة هذه المشكلة نستخدم تقنية الفروق من خلال استخدام المقدرات المتحيزة ,ولغرض الحصول على مقدرات اقل تحيز واقل تباين اقترحنا مقدر
(Difference based modified jackknife ridge estiomator)

حيث ان من خلال دراسة المحاكاة وبالاعتماد على معيار متوسط مربعات الخطأ استنتجنا بان مقدر (Difference based Liu estimator)  افضل مقدر حيث يمتلك اقل  متوسط مربعات الخطأ ثم يليه المقدر المقترح (Difference based modified jackknife ridge estiomator)   وبفروق قليله جدا عن مقدر Difference based Liu estimator) ) .واما في الجانب التطبيقي فقد تم الاعتماد على بيانات حقيقية  وتم تطبيق افضل مقدر معلمي مع الممهدين (ممهد الخطي الموضعي (LLS)، ممهد التجاور القريب(KNN)) وتمت المقارنة بمعيار متوسط مربعات الخطأ للحصول على افضل انموذج شبه معلمي عند استعمال ممهد التجاور القريب(KNN) ،, ولتحقيق أهداف البحث فقد تم تقسيمه الى خمسة فصول: تضمن الفصل الأول، المقدمة ,هدف ومشكلة البحث مع استعراض مرجعي. أما الفصل الثاني، فقد تناول الجانب النظري من البحث النماذج شبه المعلمية وعرض انموذج(PLM) وعرض اساليب التقدير, في حين خصص الفصل الثالث للجانب التجريبي, والفصل الرابع للجانب التطبيقي واخيراً تضمن الفصل الخامس الاستنتاجات والتوصيات التي رشحت عن البحث.