مقارنة بين بعض الطرق المتينة في الانحدار اللا خطي

عبدالقادر خليفة (1) , السعيدي الطاهر
(1) قسم العلوم الرياضية-مدرسة علوم الاساسية-الاكاديمية الليبية, ليبيا

الملخص

طريقة المربعات الصغرى (LS) مع طريقة Gauss-Newton هي الطريقة الأكثر استخدامًا لتقدير معلمات نماذج الانحدار الغير خطية. في وجود القيم المتطرفة، قد يكون حتى لمفردة واحدة متطرفة تأثيرا كبيرا على تقديرات المعالم. تهدف هذه الورقة إلى عرض بعض التقنيات غير الخطية المتينة الشائعة والتي تستخدم عادةً كطرق بديلة أفضل للمربعات الصغرى الكلاسيكية، وهذا يشمل مقدر M، ومقدر MM. بالإضافة إلى ذلك، فإن الهدف هو مقارنة أدائها العملي تحت ظروف مختلفة مثل حجم العينة ونسبة القيم المتطرفة وصيغة النموذج. أشارت نتائج المحاكاة والبيانات الحقيقية باستخدام برنامج R إلى أن أفضل أداء تم تحقيقه بواسطة MM متبوعا بتقدير M لجميع النسب المئوية المحتملة من القيم المتطرفة (10 ٪، 20 ٪، 30 ٪، 40 ٪) وكذلك جميع أحجام العينات (50، 100، 150). علاوة على ذلك، وافقت النتائج على أن مقدر LS يبقى الأفضل عند عدم وجود قيم متطرفة.

النص الكامل

تم إنشاؤه من ملف XML

المراجع

1]-Bates, D. M. and Watts, D. G. (1988). Nonlinear Regression Analysis and Its Applications. New York: Wiley

[2]-Seber, G. A. F. and Wild, C. J. (1989). Nonlinear Regression. New York: Wiley.

[3]-Huber, P.H., Robust estimation of a location parameter, The Annals of Mathematical Statistics, 35 (1964), 7-101.

[4]-Barreto, H. and Maharry, D. (2006). Least median of squares and regression through the origin. Computational Statistics & Data Analysis, 50(6), 1391-1397.

[5]-Chen, Y., Stromberg, A.J. and Zhou, M. (1997). The least trimmed squares estimate in nonlinear regression. Technical Report Department of Statistics, University of Kentucky, Lexington, KY, 40506.

[6]-Mosteller F, Tukey JW. Data analysis and regression: a second course in statistics. Addison-Wesley Ser Behav Sci Quant Methods, 1977.

[7]-Yohai, V. J. (1987). High breakdown-point and high efficiency robust estimates for regression. The Annals of Statistics, 642–656.

[8]-Hawkins, D. and Khan, D. (2009). A procedure for robust fitting in nonlinear regression.

[9]-Khalil, A., Ali, A., Khan, S., Khan, D. M. and Khalil, U. (2013). A New Efficient Redescending M-Estimator: Alamgir Redescending M-Estimator. Research Journal of Recent Sciences, 2(8), 79-91.

[10]-Maronna, R., Martin, R. D., & Yohai, V. (2006). Robust Statistics Theory and Methods. John Wiley & Sons.

[11]-Rousseeuw, P. J. (1984). Least median of squares regression. Journal of the American Statistical Association, 79(388), 871–880.

[12]-Rousseeuw, P., & Yohai, V. (1984). Robust regression by means of S-estimators. In Robust and nonlinear time series analysis(pp. 256–272). Springer.

[13]-Stromberg, A. and Rupert, D. (1992). Breakdown in Nonlinear Regression. Journal of the American Statistical Association, 87(420), 991-997.

[14]-Herwindiati D. E., Djauhar, M. a. and Mashuri, M. 2007. Robust Multivariate Outlier Labeling. Communications in Statistics -Simulation and Computation.36(6): 1287-1294.

[15]-Tabatabai, M., Kengwoung-Keumo, J., Eby, W., Manne, U., Fouad, M. and Singh, K. (2014). A New Robust Method for Nonlinear Regression. Journal of Biometrics & Biostatistics, 5(5), 211.

[16]-Kenakin, TP. A Pharmacology Primer: Theory, Applications, and Methods. Third Edition. Academic Press; 2009. p. 286-287

المؤلفون

عبدالقادر خليفة
السعيدي الطاهر
خليفة ع. . . . . ., & الطاهر ا. (2019). مقارنة بين بعض الطرق المتينة في الانحدار اللا خطي . مجلة العلوم البحتة والتطبيقية , 18(3), 18-22. https://doi.org/10.51984/jopas.v18i3.225
تنزيل الاقتباسات
Endnote/Zotero/Mendeley (RIS) BibTeX

تفاصيل المادة

كيفية الاقتباس

خليفة ع. . . . . ., & الطاهر ا. (2019). مقارنة بين بعض الطرق المتينة في الانحدار اللا خطي . مجلة العلوم البحتة والتطبيقية , 18(3), 18-22. https://doi.org/10.51984/jopas.v18i3.225

المؤلفات المشابهة

يمكنك أيضاً إبدأ بحثاً متقدماً عن المشابهات لهذا المؤلَّف.

الأعمال الأكثر قراءة لنفس المؤلف/المؤلفين

تطبيق تقنيات الكشف عن القيم المتطرفة في الانحدار اللاخطي

عبدالقادر خليفة السالم، السعيدي ا لمهدي ا لطاهر
Abstract View : 1082
Download :387