Shrinkage estimators in inverse Gaussian regression model : Subject review
Other Title(s)
مقدرات التقليص في نموذج الانحدار الكاوسي المعكوس : مراجعة الموضوع
Joint Authors
Yunus, Farah Abd al-Ghani
Othman, Rafal Adib
Source
Iraqi Journal of Statistical Science
Issue
Vol. 19, Issue 1 (30 Jun. 2022), pp.46-53, 8 p.
Publisher
University of Mosul College of Computer Science and Mathematics
Publication Date
2022-06-30
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
8
Main Subjects
Abstract AR
إن وجود علاقة ارتباط عالية بين المتنبنين في نمذجة الانحدار له تأثيرات غير مرغوب فيها على تقدير الانحدار هناك العديد من الطرق المتحيزة المتاحة للتغلب على هذه المشكلةنموذج الانحدار الغاوسي العكسي (IGRM) هو نموذج خاص من النماذج الخطية المعممة بعد IGRM نموذجا معروفا في تطبيق البحث عندما يكون متغير الاستجابة تحت الدراسة عبارة عن بيانات منحرفة ثم اقتراح العديد من المقدرات المتميزة للتغلب على العلاقة الخطية المتعددة في IGRM في الأدبيات باستخدام نظريات مختلفة يتم تقديم لمحة عامة عن الأساليب المتحيزة الحديثة ل IGRM، تسمح لنا المقارنة بين هذه المقدرات المتحيزة بالحصول على نظرة ثاقبة.
Abstract EN
The presence of the high correlation among predictors in regression modeling has undesirable effects on the regression estimating.
there are several available biased methods to overcome this issue.
the inverse Gaussian regression model (IGRM) is a special model from the generalized linear models.
the IGRM is a well-known model in research application when the response variable under the study is skewed data.
numerous biased estimators for overcoming the multicollinearity in IGRM have been proposed in the literature using different theories.
an overview of recent biased methods for IGRM is provided.
a comparison among these biased estimators allows us to gain an insight into their performance.
American Psychological Association (APA)
Yunus, Farah Abd al-Ghani& Othman, Rafal Adib. 2022. Shrinkage estimators in inverse Gaussian regression model : Subject review. Iraqi Journal of Statistical Science،Vol. 19, no. 1, pp.46-53.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1515960
Modern Language Association (MLA)
Yunus, Farah Abd al-Ghani& Othman, Rafal Adib. Shrinkage estimators in inverse Gaussian regression model : Subject review. Iraqi Journal of Statistical Science Vol. 19, no. 1 (2022), pp.46-53.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1515960
American Medical Association (AMA)
Yunus, Farah Abd al-Ghani& Othman, Rafal Adib. Shrinkage estimators in inverse Gaussian regression model : Subject review. Iraqi Journal of Statistical Science. 2022. Vol. 19, no. 1, pp.46-53.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1515960
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 51-53
Record ID
BIM-1515960
