Comparing some of robust the non-parametric methods for semi-parametric regression models estimation
العناوين الأخرى
مقارنة بعض الطرائق اللامعلمية الحصينة لتقدير أنموذج الانحدار شبه المعلمي
المؤلفون المشاركون
Bahiz, Zahra Khalid
Rashid, Husam Abd al-Razaq
المصدر
Journal of Economics and Administrative Science
العدد
المجلد 28، العدد 132 (30 إبريل/نيسان 2022)، ص ص. 105-117، 13ص.
الناشر
جامعة بغداد كلية الإدارة و الاقتصاد
تاريخ النشر
2022-04-30
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
العلوم الاقتصادية والمالية وإدارة الأعمال
الموضوعات
الملخص AR
في هذا البحث تم استعمال بعض الطرائق اللامعلمية الحصينة لتقدير أنموذج الانحدار شبه المعلمي ومن ثم مقارنة هذه الطرائق بالاعتماد على معيار المقارنة الـ MSE اذ تم استعمال احجام عينات ومستويات تباين ونسب تلوث مختلفة وثلاثة نماذج مختلفة وهذه الطرائق تمثلت بطريقة (S-LLS) S-Estimation-Local Smoothing و(M-LLS) M-Estimation-Local Smoothing و(S-NW) S-Estimation- Nadarya_Watson Smoothing و(M-NW) M-Estimation-Nadarya-Watson Smoothing.واثبتت النتائج في الانموذج الاول ان طريقة (S-LLS) كانت هي الافضل في حالة احجام العينات الكبيرة وعند احجام العينات الصغيرة تبين ان طريقة (M-LLS) هي الافضل اما الانموذج الثاني تبين بشكل عام ان طريقة S-LLS هي الافضل بالاضافة الى طريقة M-LLS هي الافضل في بعض حالات احجام العينات وعند مستويات تباين مختلفة اما الانموذج الثالث تبين من خلال النتائج ان اغلب الحالات طريقة S-LLS هي الافضل بالاضافة طريقة M-LLS افضل في بعض حالات احجام العينات وعند مستويات تباين مختلفة
الملخص EN
In this research, some robust non-parametric methods were used to estimate the semi-parametric regression model, and then these methods were compared using the MSE comparison criterion, different sample sizes, levels of variance, pollution rates, and three different models were used.
These methods are S-LLS S-Estimation -local smoothing, (M-LLS)M- Estimation -local smoothing, (S-NW) S-Estimation-NadaryaWatson Smoothing, and (M-NW) M-Estimation-Nadarya-Watson Smoothing.
The results in the first model proved that the (S-LLS) method was the best in the case of large sample sizes, and small sample sizes showed that the (M-LLS) method was the best, while the second model showed in general that the S-LLS method was the best in addition to the method M-LLS was the best in some cases of sample sizes and at different levels of variance.
As for the third model, it was shown through the results that in most cases the S-LLS method was the best in addition to the M-LLS method which was better in some cases of sample sizes and at different levels of variance
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Bahiz, Zahra Khalid& Rashid, Husam Abd al-Razaq. 2022. Comparing some of robust the non-parametric methods for semi-parametric regression models estimation. Journal of Economics and Administrative Science،Vol. 28, no. 132, pp.105-117.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1401144
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Bahiz, Zahra Khalid& Rashid, Husam Abd al-Razaq. Comparing some of robust the non-parametric methods for semi-parametric regression models estimation. Journal of Economics and Administrative Science Vol. 28, no. 132 (2022), pp.105-117.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1401144
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Bahiz, Zahra Khalid& Rashid, Husam Abd al-Razaq. Comparing some of robust the non-parametric methods for semi-parametric regression models estimation. Journal of Economics and Administrative Science. 2022. Vol. 28, no. 132, pp.105-117.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1401144
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 115-116
رقم السجل
BIM-1401144
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