مقارنة بعض طرائق تعويض البيانات المفقودة لنماذج لا معلميه وشبه معلميه مع تطبيق
Other Title(s)
A comparison some of imputation missing data methods for nonparametric and semi parametric models with application
Joint Authors
مناف يوسف حمود
كاطع، مياسة محمد
Source
Issue
Vol. 5, Issue 2 (30 Nov. 2020), pp.85-106, 22 p.
Publisher
Publication Date
2020-11-30
Country of Publication
Jordan
No. of Pages
22
Main Subjects
Abstract 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.
Abstract EN
This study aims to compare two estimation methods for the semi parametric partial linear model when the response variable has missing data (non-response).
These methods are depends on Natarajan- Watson.
The mechanism of imputation the missing data are (Deterministic imputation and Random imputation).
Simulation technique is used with different sample sizes, models, variances and missing ratios.
The results proved that the deterministic semi parametric imputation method is the best in all cases that proposed.
The same result is proved in real data that represent the Gross Domestic Product (GDP) in Iraq that is the result for real case is match with the simulation results.
American Psychological Association (APA)
مناف يوسف حمود وكاطع، مياسة محمد. 2020. مقارنة بعض طرائق تعويض البيانات المفقودة لنماذج لا معلميه وشبه معلميه مع تطبيق. مجلة اتحاد الإحصائيين العرب،مج. 5، ع. 2، ص ص. 85-106.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1556241
Modern Language Association (MLA)
مناف يوسف حمود وكاطع، مياسة محمد. مقارنة بعض طرائق تعويض البيانات المفقودة لنماذج لا معلميه وشبه معلميه مع تطبيق. مجلة اتحاد الإحصائيين العرب مج. 5، ع. 2 (تشرين الثاني 2020)، ص ص. 85-106.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1556241
American Medical Association (AMA)
مناف يوسف حمود وكاطع، مياسة محمد. مقارنة بعض طرائق تعويض البيانات المفقودة لنماذج لا معلميه وشبه معلميه مع تطبيق. مجلة اتحاد الإحصائيين العرب. 2020. مج. 5، ع. 2، ص ص. 85-106.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1556241
Data Type
Journal Articles
Language
Arabic
Notes
يتضمن مراجع ببليوجرافية : ص. 104-106
Record ID
BIM-1556241