Studying the performance of robust estimators for partially linear regression model / (Record no. 174625)
[ view plain ]
| 000 -LEADER | |
|---|---|
| fixed length control field | 07955namaa22004211i 4500 |
| 003 - CONTROL NUMBER IDENTIFIER | |
| control field | OSt |
| 005 - أخر تعامل مع التسجيلة | |
| control field | 20251015122504.0 |
| 008 - FIXED-LENGTH DATA ELEMENTS--GENERAL INFORMATION | |
| fixed length control field | 251008s2025 ua a|||frm||| 000 0 eng d |
| 040 ## - CATALOGING SOURCE | |
| Original cataloguing agency | EG-GICUC |
| Language of cataloging | eng |
| Transcribing agency | EG-GICUC |
| Modifying agency | EG-GICUC |
| Description conventions | rda |
| 041 0# - LANGUAGE CODE | |
| Language code of text/sound track or separate title | eng |
| Language code of summary or abstract | eng |
| -- | ara |
| 049 ## - Acquisition Source | |
| Acquisition Source | Deposit |
| 082 04 - DEWEY DECIMAL CLASSIFICATION NUMBER | |
| Classification number | 519.536 |
| 092 ## - LOCALLY ASSIGNED DEWEY CALL NUMBER (OCLC) | |
| Classification number | 519.536 |
| Edition number | 21 |
| 097 ## - Degree | |
| Degree | M.Sc |
| 099 ## - LOCAL FREE-TEXT CALL NUMBER (OCLC) | |
| Local Call Number | Cai01.18.04.M.Sc.2025.Ha.S |
| 100 0# - MAIN ENTRY--PERSONAL NAME | |
| Authority record control number or standard number | Haidy Hanafy Mahmoud, |
| Preparation | preparation. |
| 245 10 - TITLE STATEMENT | |
| Title | Studying the performance of robust estimators for partially linear regression model / |
| Statement of responsibility, etc. | by Haidy Hanafy Mahmoud ; Supervision Dr. Mohamed Reda Abonazel. |
| 246 15 - VARYING FORM OF TITLE | |
| Title proper/short title | دراسة أداء المقدرات الحصينة لنموذج الانحدار الخطي جزئيًا |
| 264 #0 - PRODUCTION, PUBLICATION, DISTRIBUTION, MANUFACTURE, AND COPYRIGHT NOTICE | |
| Date of production, publication, distribution, manufacture, or copyright notice | 2025. |
| 300 ## - PHYSICAL DESCRIPTION | |
| Extent | 101 Leaves : |
| Other physical details | illustrations ; |
| Dimensions | 30 cm. + |
| Accompanying material | CD. |
| 336 ## - CONTENT TYPE | |
| Content type term | text |
| Source | rda content |
| 337 ## - MEDIA TYPE | |
| Media type term | Unmediated |
| Source | rdamedia |
| 338 ## - CARRIER TYPE | |
| Carrier type term | volume |
| Source | rdacarrier |
| 502 ## - DISSERTATION NOTE | |
| Dissertation note | Thesis (M.Sc)-Cairo University, 2025. |
| 504 ## - BIBLIOGRAPHY, ETC. NOTE | |
| Bibliography, etc. note | Bibliography: pages 87-101. |
| 520 #3 - SUMMARY, ETC. | |
| Summary, etc. | A semi parametric model having one nonparametric (smooth) component is known as a partially linear model. Partially linear regression models PLM are commonly used in statistical modelling as a compromise between parametric and nonparametric regression models. The covariates in these models are divided into parametric and nonparametric components. The parametric part of the model can be viewed as a linear model, whereas the nonparametric part removes the model's structural constraints. When it is assumed that the response is dependent on some variables in a linear relationship but is nonlinearly related to other explanatory variables, they are more flexible than traditional linear models. These models have been widely used in economics, social science, and biology.<br/> There are various approaches for estimating nonparametric components in partially linear models, as well as Robinson's estimator, Speckman estimator, and Back-fitting estimator (also known as partial residuals technique), penalized spline estimator, and difference-based estimator, among others, but the most popular approaches are the spline smoothing approach and the kernel smoothing approach.<br/> In 1988, Speckman presented the kernel approach method for PLM nonparametric component estimation based on the partial residuals technique (PRT).<br/> In this study, introduce (PLRR) a new Partial Residuals – Robust - Ridge regression estimator for partial linear models, β ̂_PLRRof the regression parameters β in the partial linear model.<br/>Partial residuals technique, robust regression and ridge regression estimators have attracted increasing attention for analyzing PLM in the recent literature.<br/> It is proposed to deal with the problems of the nonparametric component when the explanatory variables are highly correlated it is called multicollinearity as well as the data contains outliers in a partially linear model respectively.<br/> This (PLRR) is for solving these problems. The technique of the estimator requires using the robust estimators to estimate the ridge parameter based on the spline partial residuals technique (SPR).<br/> The performance of the proposed estimator was examined by a Monte Carlo simulation study. The results indicated that the proposed estimators are more efficient and reliable than the other estimator. |
| 520 #3 - SUMMARY, ETC. | |
| Summary, etc. | تعد نماذج الانحدار شبه المعلمية هي نماذج جمعت بين المزايا في كلٍ من نماذج الانحدار المعلمي والانحدار اللامعلمي وقد اقترحت هذه الفكرة من منطلق النماذج التجميعية التي دمجت بين النماذج المعلمية والنماذج اللامعلمية بنموذج شبه معلمي يحتوي على القيود الصارمة في الجزء المعلمي ومرونته العالية في الجزء اللامعلمي، كما يتميز بمرونته العالية في التطبيق؛ ولهذا فهو أفضل من النماذج اللامعلمية لتجنبه مشكلة تزايد الأبعاد التي تحدث في النماذج اللامعلمية عند زيادة عدد المتغيرات، ومن جهة أخرى يعد أيضًا أكثر مرونة من النماذج المعلمية؛ وذلك بسب التقليل من الإفترضات الخطية المفروضة على هذا النموذج.<br/>يتلقى موضوع نماذج الانحدار شبه المعلمية اهتمامًا واضحًا في معظم الدراسات التي تأخذ طابعًا أكثر تقدمًا في عملية التحليل الإحصائي الدقيق الهادف للحصول على مقدرات ذات مستوى عالي من الكفاءة. فحديثًا تطورت تلك النماذج تطورًا كبيرًا، وتستخدم نماذج الانحدار شبه المعلمية لدراسة العلاقة بين المتغير التابع وواحد أو أكثر من المتغيرات المفسرة عندما تكون الصيغة الرياضية للعلاقة بين المتغير التابع والمتغيرات المفسرة معلومة مع وجود متغير مفسر على الأقل الشكل الرياضي للعلاقة بينه وبين المتغير التابع غير معلومة.<br/>تعد نماذج الانحدار شبه المعلمي كثيرة. وتهتم هذه الرسالة بدراسة نموذج منها وهو نموذج الانحدار الخطي<br/>الجزئي، إذ يعد نموذج الانحدار الخطي الجزئي من أشهر أنواع النماذج شبه المعلمية حيث يتكون من جزئي معلمي وآخر لا معلمي. ولتقدير هذا النموذج لابد من تقدير شقيه المعلمي واللا معلمي.<br/> هناك بعض طرق التقدير التي تعمل على تقدير هذا النموذج حيث بعض هذه الطرق تقدر الجزء المعلمي أولًا ثم تقدر الجزء اللا معلمي ثانيًا وبعض الطرق الأخرى تعمل على تقدير الجزء المعلمي والجزء اللامعلمي معًا. ومن أشهر هذه المقدرات ما يلي: مقدر سبيکمان Speckman Estimator - مقدر روبنسون Robinson's Estimator - ومقدر سبيلاين Spline Estimator - ومقدر التوفيق الخلفي Back-fitting Estimator – ومقدر الفروق Difference Based Estimator .<br/>تم اقتراح مقدرًا جديدًا يعمل على تقدير نموذج الانحدار الخطي الجزئي في حالة وجود مشكلتين مهمتين وهما القيم المتطرفة والارتباط الخطي. كما أثبت هذا المقدر كفائته في تقدير نموذج الانحدار الخطي الجزئي وقد تم توثيق هذا المقدر المقترح وتأكيد نتائجه باستخدام محاكاة مونت كارلو Monto Carlo Simulation باستخدام أحجام عينات مختلفة. |
| 530 ## - ADDITIONAL PHYSICAL FORM AVAILABLE NOTE | |
| Issues CD | Issues also as CD. |
| 546 ## - LANGUAGE NOTE | |
| Text Language | Text in English and abstract in Arabic & English. |
| 650 #0 - SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM | |
| Topical term or geographic name entry element | Ridge regression (Statistics) |
| 650 #0 - SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM | |
| Topical term or geographic name entry element | الانحدار التلالي (الإحصاء) |
| 653 #1 - INDEX TERM--UNCONTROLLED | |
| Uncontrolled term | Nonparametric regression models |
| -- | semi parametric regression models |
| -- | partially linear model |
| -- | B-Splines |
| -- | partial residuals technique |
| -- | kernel regression |
| -- | Nadaraya–Watson estimator |
| -- | spline regression, |
| -- | least trimmed squares (LTS) |
| 700 0# - ADDED ENTRY--PERSONAL NAME | |
| Personal name | Mohamed Reda Abonazel |
| Relator term | thesis advisor. |
| 900 ## - Thesis Information | |
| Grant date | 01-01-2025 |
| Supervisory body | Mohamed Reda Abonazel |
| Universities | Cairo University |
| Faculties | Faculty of Graduate Studies for Statistical Research (FGSSR) |
| Department | Department of Applied Statistics and Econometrics |
| 905 ## - Cataloger and Reviser Names | |
| Cataloger Name | Shimaa |
| Reviser Names | Eman Ghareb |
| 942 ## - ADDED ENTRY ELEMENTS (KOHA) | |
| Source of classification or shelving scheme | Dewey Decimal Classification |
| Koha item type | Thesis |
| Edition | 21 |
| Suppress in OPAC | No |
| Source of classification or shelving scheme | Home library | Current library | Date acquired | Inventory number | Full call number | Barcode | Date last seen | Effective from | Koha item type |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Dewey Decimal Classification | المكتبة المركزبة الجديدة - جامعة القاهرة | قاعة الرسائل الجامعية - الدور الاول | 08.10.2025 | 92119 | Cai01.18.04.M.Sc.2025.Ha.S | 01010110092112000 | 08.10.2025 | 08.10.2025 | Thesis |