Proposing robust LAD-Atan penalty of regression model estimation for high dimensional data
العناوين الأخرى
اقتراح تقدير الجزاء الحصين LAD-Atan لنموذج انحدار بيانات عالية البعدية
المؤلفون المشاركون
Yusuf, Ali Hamid
Ali, Umar Abd al-Muhsin
المصدر
العدد
المجلد 17، العدد 2 (30 يونيو/حزيران 2020)، ص ص. 550-555، 6ص.
الناشر
جامعة بغداد كلية العلوم للبنات
تاريخ النشر
2020-06-30
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
6
التخصصات الرئيسية
الموضوعات
الملخص EN
The issue of penalized regression model has received considerable critical attention to variable selection.
It plays an essential role in dealing with high dimensional data.
Arctangent denoted by the Atan penalty has been used in both estimation and variable selection as an efficient method recently.
However, the Atan penalty is very sensitive to outliers in response to variables or heavy-tailed error distribution.
While the least absolute deviation is a good method to get robustness in regression estimation.
The specific objective of this research is to propose a robust Atan estimator from combining these two ideas at once.
Simulation experiments and real data applications show that the proposed LAD-Atan estimator has superior performance compared with other estimators.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Yusuf, Ali Hamid& Ali, Umar Abd al-Muhsin. 2020. Proposing robust LAD-Atan penalty of regression model estimation for high dimensional data. Baghdad Science Journal،Vol. 17, no. 2, pp.550-555.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-970252
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Yusuf, Ali Hamid& Ali, Umar Abd al-Muhsin. Proposing robust LAD-Atan penalty of regression model estimation for high dimensional data. Baghdad Science Journal Vol. 17, no. 2 (2020), pp.550-555.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-970252
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Yusuf, Ali Hamid& Ali, Umar Abd al-Muhsin. Proposing robust LAD-Atan penalty of regression model estimation for high dimensional data. Baghdad Science Journal. 2020. Vol. 17, no. 2, pp.550-555.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-970252
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 554
رقم السجل
BIM-970252
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