Robust estimators of logistic regression with problems multicollinearity or outliers values
Other Title(s)
المقدرات الحصينة لنماذج الانحدار اللوجستي مع وجود مشكلة التعدد الخطي أو البيانات الشاذة
Joint Authors
al-Shaybani, Rafid Malik Atiyyah
al-Abidi, Fadl Abd al-Abbas
Source
Journal of Kufa for Mathematics and Computer
Issue
Vol. 2, Issue 2 (31 Dec. 2014), pp.64-71, 8 p.
Publisher
University of Kufa Faculty of Mathematics and Computers Science
Publication Date
2014-12-31
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
8
Main Subjects
Topics
Abstract AR
مشكلة التعدد الخطي نظهر في حالة وجود العلاقة بين المتغيرات التفسيرية (X's) مما يسبب عدم دقة مقدرات معالم الأنموذج و ظهور التحيز فيها و بالتالي تصبح ذات تباين عالي مما يؤثر على المرحلة اللاحقة من الاستدلال الإحصائي (الاختبارات).
حيث تفقد طريقة المربعات الصغرى الاعتيادية (OLS) خصائصها في امتلاكها أقل تباين، لذلك يجب البحث عن طرائق لها القابلية على تجاوز هذه المشكلة و منها طريقة (Ridge).
بالإضافة إلى أن بحثنا يهتم بمعالجة المشاكل الأخرى و منها فقدان خاصية التوزيع الطبيعي أو مشكلة التلوث من خلال استخدام طرائق مزدوجة مع (Ridge) و منها (Robust Ridge).
حيث نفذت هذه الدراسة من خلال تجارب المحاكاة في توليد بيانات النماذج حيث أظهر البحث أن طريقة (Robust Ridge) هي من أفضل الطرائق لمعالجة هذه المشكلة في البيانات الملوثة و الطبيعة لتقدير معلمات أنموذج الانحدار اللوجستي.
Abstract EN
Whenever there is a relationship between the explanatory variables (Xs).
This relationship causes multicollinearity which in turn leads to inaccurate and bias estimations of the model parameters.
Therefore, this results in high discrepancy that influences the next phase of the statistical inference where (OLS), method loses its features having the lowest variance.
Consequently, this paper concerns itself with figuring out methods that can be applied by researchers and those who are interested in this field to overcome this problem using (Ridge) method.
Moreover, the paper seeks to solve other problems such as the loss of normal distribution property or abnormalility by means of methodical means including (Ridge) and (Robust Ridge).
However this study is applied through simulation experiments aim at producing the data of the model.
Based on these experiments and tests, the research has come up with the result that (Robust Ridge) is the best method that might be employed to solve the problem of has both normal and abnormal data for the estimation of the parameters of the Logistic Regression Model.
American Psychological Association (APA)
al-Abidi, Fadl Abd al-Abbas& al-Shaybani, Rafid Malik Atiyyah. 2014. Robust estimators of logistic regression with problems multicollinearity or outliers values. Journal of Kufa for Mathematics and Computer،Vol. 2, no. 2, pp.64-71.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-542962
Modern Language Association (MLA)
al-Abidi, Fadl Abd al-Abbas& al-Shaybani, Rafid Malik Atiyyah. Robust estimators of logistic regression with problems multicollinearity or outliers values. Journal of Kufa for Mathematics and Computer Vol. 2, no. 2 (Dec. 2014), pp.64-71.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-542962
American Medical Association (AMA)
al-Abidi, Fadl Abd al-Abbas& al-Shaybani, Rafid Malik Atiyyah. Robust estimators of logistic regression with problems multicollinearity or outliers values. Journal of Kufa for Mathematics and Computer. 2014. Vol. 2, no. 2, pp.64-71.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-542962
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 70-71
Record ID
BIM-542962