Estimating the linear regression model in high-dimensional data and collinearity
المؤلفون المشاركون
Hilmi, Nahid
Hasan, Sahar
al-Badawi, Amirah
المصدر
al-Azhar Scientific Journal of the Commercial Faculties
العدد
المجلد 2020، العدد 24 (30 يونيو/حزيران 2020)، ص ص. 69-98، 30ص.
الناشر
جامعة الأزهر كلية التجارة-بنين
تاريخ النشر
2020-06-30
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
30
التخصصات الرئيسية
الموضوعات
الملخص EN
This paper is concerned with introducing the most used penalized regression methods, including ridge regression (RR), least olute shrinkage and selection operator (LASSO), and elastic net (EN) regression for estimating the linear regression model.
These models are used in two cases low and high-dimensional data when data iscontain outliers when the explanatory variables have collinearity among them.
The Monte Carlo simulation study is conducted to evaluate and compare the performance of these estimators.
The simulation results indicate that the obtained estimators using EN are efficient and reliable than the other estimators.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Hasan, Sahar& Hilmi, Nahid& al-Badawi, Amirah. 2020. Estimating the linear regression model in high-dimensional data and collinearity. al-Azhar Scientific Journal of the Commercial Faculties،Vol. 2020, no. 24, pp.69-98.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1421142
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Hasan, Sahar…[et al.]. Estimating the linear regression model in high-dimensional data and collinearity. al-Azhar Scientific Journal of the Commercial Faculties No. 24 (Jun. 2020), pp.69-98.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1421142
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Hasan, Sahar& Hilmi, Nahid& al-Badawi, Amirah. Estimating the linear regression model in high-dimensional data and collinearity. al-Azhar Scientific Journal of the Commercial Faculties. 2020. Vol. 2020, no. 24, pp.69-98.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1421142
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
-
رقم السجل
BIM-1421142
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