معالجة البيانات غير التامة و تقديرها بطريقة المكونات الرئيسية

Other Title(s)

Mechanism of missing data and estimating them by principal components

Author

النعيمي، أسوان محمد طيب

Source

المجلة العراقية للعلوم الإحصائية

Publisher

University of Mosul College of Computer Science and Mathematics

Publication Date

2010-06-30

Country of Publication

Iraq

No. of Pages

11

Main Subjects

Information Technology and Computer Science

Topics

• Data processing
• Data

Arabic Abstract

إن معالجة البيانات غير التامة (المفقودة) يتطلب معرفة سبب الفقدان، و أن اختلاف الآلية التي فقدت بها البيانات يؤدي إلى اختلاف مواصفات العينة المتاحة، و البيانات المعتمدة في الدراسة فقدت تماماً و بشكل عشوائي (MCAR)، و تم تحويلها إلى بيانات تامة.

ثم ملاحظة وجود مشكلة التعدد الخطي و كشف عنها بمقياس معامل تضخيم التباين (VIF) ثم تقديرها بطريقة انحدار المركبات الرئيسة و طبق ذلك على متغيرات إنتاج النفط و استهلاك المنتجات المكررة في أقاليم معينة من العالم (ألف برميل يومياً) للفترة من (1970-2004).

English Abstract

The mechanism of missing data requires knowing the reason behind missing them because different mechanism easy in which data is missed give rise to different specifications of the available sample.

The data on which this study depends has been missed completely at random (MCAR) and changed into complete one.

It can also be possible to find the magnitude of unbias after changing the data into complete one.

Then observing the problem of multi linear variance which can be detected by Variance Inflation Factor (VIF) gauge.

The estimation of data by the principal component, method follows that.

Finally the study applies this data on the variants of oil products and the consumption of the refined products in certain regions in the world (1000 barrels a day from 1970 to 2004).

Data Type

Conference Papers

Record ID

BIM-255945

• APA
• MLA
• AMA