الخوارزمية الديناميكية (DRBLTS)‎ و الموزونة احتماليا (WBP)‎ لتقدير معلمات الانحدار الحصين باستخدام تقنية الـ Bootstrap : دراسة مقارنة

الملخص AR

الـ Bootstrap واحدة من أهم تقنيات إعادة المعاينة التي جذبت انتباه الباحثين مؤخرا، وجود القيم خصوصا عندما، الشاذة في مجموعة البيانات الأصلية هي المشكلة الأساسية في عينات Bootstrap يتجاوز عددها نسبة القيم الشاذة في العينة الأصلية.

العديد من الطرق اقترحت لحل هذه المشكلة مثل DRBLTS و WBP.

هذا البحث هو محاولة لبيان دقة المعالم المقدرة بمقارنة نتائج كلا الطريقتين MSE و bias و كذلك RMSE اعتمدت كمعايير للمقارنة بين هذه المقدرات، معيار الدقة يعتمد على RMSE فالطريقة الأفضل هي الطريقة التي تزودنا بأقل قيمة لجذر متوسط مربعات الخطأ.

لهذا الغرض الدراسة استخدمت بيانات حقيقية، النتائج بينت ان مقدرات DRBLTS أكثر دقة من مقدرات الطريقة الثانية.