Estimation of Linear Regression Models and Model selection /
Shaimaa Labib Ibrahim Mohamed Barakat,
Estimation of Linear Regression Models and Model selection / تقدير نماذج الانحدار الخطي واختيار النموذج By Shaimaa Labib Ibrahim Mohamed Barakat ; Supervised by Ahmed Amin El-Sheikh, Salah Mahdy Mohamed. - 2022.
Thesis (Ph.D)-Cairo University,2022.
Bibliography: p. 84-81.
ملخص الرسالة في كثير من مشاكل الانحدار ، نحن مهتمون بالحصول على متغيرات مستقلة مهمة في التنبؤ بالمتغير التابع ، حيث يمكن تمثيل كل متغير مستقل بمجموعة من عوامل المدخلات المشتقة. تم اقتراح ودراسة عدة طرق تنتج تنبؤًا دقيقًا أثناء اختيار مجموعة من العوامل المهمة. يستخدم الاختيار المتغير لتقليل الخطأ المنحاز والمتوسط ، وبعض مقدرات الاختيار المتغيرة تكون متسقة وكافية. غالبًا ما يستخدم لعلاج الازدواج الخطي. يعتبر الازدواج الخطي من اهم المشاكل التي يتعرض لهما نموذج الانحدار الخطي والتي تتسبب في وجود مخاطر كثيرة في فروض النموذج وتتمثل هذه المخاطر في الاتي :- 1) صعوبة تقدير معالم المجتمع في نموذج الانحدار المتعدد. 2) ارتفاع قيمه التباين لمعالم المجتمع في نموذج الانحدار المتعدد. 3) يقلل من جوده تقدير المربعات الصغرى لمعالم المجتمع في نموذج الانحدار المتعدد 4) يؤثر علي معرفه جوده النموذج الخطي الحقيقية. والازدواج الخطي قد يكون كلي مرتبط بمتغيرين او اكثر من المتغيرات التفسيرية في النموذج وقد يكون جزئي مرتبط بمتغير واحد فقط من المتغيرات التفسيرية وهناك عدة طرق لاكتشاف الازدواج الخطي في نموذج الانحدار المتعدد وهي :- 1) تعارض اشارات معالم المجتمع التي تعبر عن علاقه المتغيرات التفسيرية بالمتغير التابع في نموذج الانحدار عن قيمتها الحقيقية في النظريةالاقتصادية 2) ارتفاع قيمه معامل التحديد عندما يكون معظم متغيرات النموذجالتفسيرية غير معنويه. 3) زياده قيمه عامل تضخم التباين VIF عن (3) 4) اختلاف معنويه النموذج في اختبار F)) عن معنويه النموذج في اختبار T)) 5( عدم تساوي قيمه معلمة النموذج لمتغير تفسيري معين في نموذج الانحدار الخطي المتعدد عن قيمتها لنفس المتغير في نموذج الانحدار الخطي البسيط 6) زياده قيمه الرقم الشرطي عن 10 وتنقسم الرسالة الي اربعه فصول:- الفصل الاول تم فيه عرض جميع المفاهيم الأساسية الخاصة بالازدواج الخطي,واختيار النموذج الافضل وعرض جميع الطرق المستخدمة في تقدير نموذج الانحدار الخطي. مع تقديم الفروض المستخدمة لكل طريقه وخصائص كل طريقه و تم تقديم جميع الطرق المستخدمة في اختيار والطرق المستخدمة في علاج الازدواج الخطي. والطرق المشتركة المستخدمة في علاج الازدواج الخطي واختيار النموذج الافضل للمتغيرات التفسيرية. الفصل الثاني تم فيه عرض ملخص جميع الدراسات السابقة الخاصة بطرق المعالجة. الفصل الثالث تماقتراح طرق جديده تستخدم في معالجه مشاكل الانحدار الخطي وهي:- 1) New aspect of modified group lasso. 2) Combined between modified group lasso and LARS algorithm. 3) New aspect of adaptive group lasso. 2) Combined between adaptive group lasso and LARS algorithm. والخطوات المستخدمة للحصول علي كل طريقه وتم عرض النظريات المتعلقة بكل طريقه مقترحه وتم تقديم البرهان . الفصل الرابع تم فيه دراسة محاكاه,ودراسة تطبيقيه وذلك للمقارنة بين طريقه المربعات الصغري الانحدار الخطي والطرق المقترحة في حاله احجام عينات مختلفة وكذلك عدد مختلف من المتغيرات التفسيريةوقد تم حساب متوسط مربع الاخطاء ومعامل تضخم التباين ومعامل التحديد المعدل كمعايير مستخدمه للمقارنة بين الطرق الكلاسيكية المستخدمة والطرق المقترحة وذلك باستخدام برنامج بايثونهذا بالإضافة إلي قائمة المراجع والملاحق.
Regression
mean square error
519.536
Estimation of Linear Regression Models and Model selection / تقدير نماذج الانحدار الخطي واختيار النموذج By Shaimaa Labib Ibrahim Mohamed Barakat ; Supervised by Ahmed Amin El-Sheikh, Salah Mahdy Mohamed. - 2022.
Thesis (Ph.D)-Cairo University,2022.
Bibliography: p. 84-81.
ملخص الرسالة في كثير من مشاكل الانحدار ، نحن مهتمون بالحصول على متغيرات مستقلة مهمة في التنبؤ بالمتغير التابع ، حيث يمكن تمثيل كل متغير مستقل بمجموعة من عوامل المدخلات المشتقة. تم اقتراح ودراسة عدة طرق تنتج تنبؤًا دقيقًا أثناء اختيار مجموعة من العوامل المهمة. يستخدم الاختيار المتغير لتقليل الخطأ المنحاز والمتوسط ، وبعض مقدرات الاختيار المتغيرة تكون متسقة وكافية. غالبًا ما يستخدم لعلاج الازدواج الخطي. يعتبر الازدواج الخطي من اهم المشاكل التي يتعرض لهما نموذج الانحدار الخطي والتي تتسبب في وجود مخاطر كثيرة في فروض النموذج وتتمثل هذه المخاطر في الاتي :- 1) صعوبة تقدير معالم المجتمع في نموذج الانحدار المتعدد. 2) ارتفاع قيمه التباين لمعالم المجتمع في نموذج الانحدار المتعدد. 3) يقلل من جوده تقدير المربعات الصغرى لمعالم المجتمع في نموذج الانحدار المتعدد 4) يؤثر علي معرفه جوده النموذج الخطي الحقيقية. والازدواج الخطي قد يكون كلي مرتبط بمتغيرين او اكثر من المتغيرات التفسيرية في النموذج وقد يكون جزئي مرتبط بمتغير واحد فقط من المتغيرات التفسيرية وهناك عدة طرق لاكتشاف الازدواج الخطي في نموذج الانحدار المتعدد وهي :- 1) تعارض اشارات معالم المجتمع التي تعبر عن علاقه المتغيرات التفسيرية بالمتغير التابع في نموذج الانحدار عن قيمتها الحقيقية في النظريةالاقتصادية 2) ارتفاع قيمه معامل التحديد عندما يكون معظم متغيرات النموذجالتفسيرية غير معنويه. 3) زياده قيمه عامل تضخم التباين VIF عن (3) 4) اختلاف معنويه النموذج في اختبار F)) عن معنويه النموذج في اختبار T)) 5( عدم تساوي قيمه معلمة النموذج لمتغير تفسيري معين في نموذج الانحدار الخطي المتعدد عن قيمتها لنفس المتغير في نموذج الانحدار الخطي البسيط 6) زياده قيمه الرقم الشرطي عن 10 وتنقسم الرسالة الي اربعه فصول:- الفصل الاول تم فيه عرض جميع المفاهيم الأساسية الخاصة بالازدواج الخطي,واختيار النموذج الافضل وعرض جميع الطرق المستخدمة في تقدير نموذج الانحدار الخطي. مع تقديم الفروض المستخدمة لكل طريقه وخصائص كل طريقه و تم تقديم جميع الطرق المستخدمة في اختيار والطرق المستخدمة في علاج الازدواج الخطي. والطرق المشتركة المستخدمة في علاج الازدواج الخطي واختيار النموذج الافضل للمتغيرات التفسيرية. الفصل الثاني تم فيه عرض ملخص جميع الدراسات السابقة الخاصة بطرق المعالجة. الفصل الثالث تماقتراح طرق جديده تستخدم في معالجه مشاكل الانحدار الخطي وهي:- 1) New aspect of modified group lasso. 2) Combined between modified group lasso and LARS algorithm. 3) New aspect of adaptive group lasso. 2) Combined between adaptive group lasso and LARS algorithm. والخطوات المستخدمة للحصول علي كل طريقه وتم عرض النظريات المتعلقة بكل طريقه مقترحه وتم تقديم البرهان . الفصل الرابع تم فيه دراسة محاكاه,ودراسة تطبيقيه وذلك للمقارنة بين طريقه المربعات الصغري الانحدار الخطي والطرق المقترحة في حاله احجام عينات مختلفة وكذلك عدد مختلف من المتغيرات التفسيريةوقد تم حساب متوسط مربع الاخطاء ومعامل تضخم التباين ومعامل التحديد المعدل كمعايير مستخدمه للمقارنة بين الطرق الكلاسيكية المستخدمة والطرق المقترحة وذلك باستخدام برنامج بايثونهذا بالإضافة إلي قائمة المراجع والملاحق.
Regression
mean square error
519.536