New versions of Liu-Type estimator in weighted and non-weighted mixed regression model
العناوين الأخرى
إصدارات جديدة لمقدر ليو-تايب في نموذج الانحدار المختلط المرجح و غير المرجح
المؤلف
المصدر
العدد
المجلد 17، العدد 1 (sup) (31 مارس/آذار 2020)، ص ص. 361-370، 10ص.
الناشر
جامعة بغداد كلية العلوم للبنات
تاريخ النشر
2020-03-31
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
This paper considers and proposes new estimators that depend on the sample and on prior information in the case that they either are equally or are not equally important in the model.
The prior information is described as linear stochastic restrictions.
We study the properties and the performances of these estimators compared to other common estimators using the mean squared error as a criterion for the goodness of fit.
A numerical example and a simulation study are proposed to explain the performance of the estimators.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
al-Hiti, Mustafa Ismail Nayif. 2020. New versions of Liu-Type estimator in weighted and non-weighted mixed regression model. Baghdad Science Journal،Vol. 17, no. 1 (sup), pp.361-370.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-970043
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
al-Hiti, Mustafa Ismail Nayif. New versions of Liu-Type estimator in weighted and non-weighted mixed regression model. Baghdad Science Journal Vol. 17, no. 1 (Supplement) (Mar. 2020), pp.361-370.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-970043
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
al-Hiti, Mustafa Ismail Nayif. New versions of Liu-Type estimator in weighted and non-weighted mixed regression model. Baghdad Science Journal. 2020. Vol. 17, no. 1 (sup), pp.361-370.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-970043
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 369
رقم السجل
BIM-970043
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