مقارنة بعض طرائق تعويض البيانات المفقودة لنماذج لا معلميه وشبه معلميه مع تطبيق

الملخص AR

يهدف هذه البحث الى مقارنة طريقتين تقديريتين لأنموذج الانحدار الخطي الجزئي شبه المعملي في حالة وجود بيانات مفقودة في متغير الاستجابة بفرض ان المتغيرات التوضيحية (التفسيرية) تكون تامة المشاهدة، وهاتان الطريقتان هما طرائق شبه معلميه ولا معلميه ممثلة بالمقدر اللبي Nadaraya-Watson مع مقدر أنموذج لا معلمي لبي متعدد.

واقتصرت المقارنة لحالتين من حالات التعويض وهما حالتي التعويض الثابت Deterministic (Imputation) والعشوائي (Random Imputation).

وقد تم استعمال اسلوب المحاكاة لغرض مقارنة هذه المقدرات مع وضع نماذج افتراضية وحجوم عينات وتباينات ونسب فقدان مختلفة وقد اثبتت نتائج المحاكاة أن أفضل طريقة في التعويض عن البيانات المفقودة هي طريقة التعويض شبه المعملي الثابت (Deterministic) في جميع الحالات المفترضة وهذا ما تم اثباته أيضا في نتائج التطبيق العملي والمتمثلة بدراسة العوامل المؤثرة على الناتج المحلي الاجمالي في العراق والتي اشارت نتائجه بوضوح الى افضلية طريقة التعويض شبه المعملي الثابت.