Efficient regression estimators for ordinary least squares and Jackknife based on Jackknife algorithm by deleting one case
المؤلف
المصدر
Al Kut Journal of Economic and Administrative Sciences
العدد
المجلد 2017، العدد 26 (30 يونيو/حزيران 2017)8ص.
الناشر
جامعة واسط كلية الإدارة و الاقتصاد
تاريخ النشر
2017-06-30
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الموضوعات
الملخص EN
The aim of the research is to find an OLS estimator based on the Jackknife method by deleting one case that is more efficient than OLS estimator and Jackknife estimator.
Jackknife estimators and algorithms were reviewed.
The researcher found that the proposed estimator is better than OLS estimator and Jackknife estimators depending on MSE as comparison criterion.
The aim of the research is to find an OLS estimator based on the Jackknife method by deleting one case that is more efficient than OLS estimator and Jackknife estimator.
Jackknife estimators and algorithms were reviewed.
The researcher found that the proposed estimator is better than OLS estimator and Jackknife estimators depending on MSE as comparison criterion.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Ali, Fayyad Abdullah. 2017. Efficient regression estimators for ordinary least squares and Jackknife based on Jackknife algorithm by deleting one case. Al Kut Journal of Economic and Administrative Sciences،Vol. 2017, no. 26.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1208660
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Ali, Fayyad Abdullah. Efficient regression estimators for ordinary least squares and Jackknife based on Jackknife algorithm by deleting one case. Al Kut Journal of Economic and Administrative Sciences No. 26 (Jun. 2017).
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1208660
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Ali, Fayyad Abdullah. Efficient regression estimators for ordinary least squares and Jackknife based on Jackknife algorithm by deleting one case. Al Kut Journal of Economic and Administrative Sciences. 2017. Vol. 2017, no. 26.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1208660
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
-
رقم السجل
BIM-1208660
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر