مقدر ليو المقيد عشوائياً لنموذج الإنحدار الذي يبدو غير مرتبط
Title Stochastic Restricted Liu-Type estimator for SUR model
الباحث الرئيس طارق محمود أحمد عمارة
التخصص: الرياضيات
التخصص الدقيق: الاحصاء
المستخلص: في هذة الدراسة، تم اقتراح مقدر جديد للقيود العشوائية لنموذج الإنحدار الذي غير مرتبطة . هذا المقدر هو مقدر ليو تيب للقيود العشوائية، و لهذا المقدر الجديد قدرة على التعامل مع مشكلة الإزدواج الخطي عندما تكون هناك قيود على المعلمات، ولقد تم بيان مدى تفوق هذا المقدر على مجموعة من المقدرات الأخري وفق معيار مصفوفة متوسط مربع الخطء، وفي النهاية تم عمل دراسة محاكاة لبيان افضلية المقدر المقترح على مقدرات القيود العشوائية و مقدر القيود العشوائية لردج وفق مجموعة من العامل المقترحة.
Abstract: In this paper, we introduce new Stochastic Restricted Estimator for SUR model, defined by Stochastic Restricted Liu-Type SUR estimator (SRLTSE). The proposed estimator has to deal with multicollinearity in SUR model if there is a degree of uncertainty in the parameters restriction. Moreover, the superiority of (SRLTSE) was derived with respect to mean squared error matrix (MSEM) criterion. Finally, a simulation study was conducted. This simulation used standard mean squares error (MSE) criterion to illustrate the advantage between Stochastic Restricted SUR estimator (SRSE), Stochastic Restricted Ridge SUR estimator (SRRSE), and Stochastic Restricted Liu Type SUR estimator (SRLTSE) at several factors.
الحالة: محكم ومنشور
جهة التحكيم: Pakistan Journal of Statistics and Operation Research
دار النشر: Pakistan Journal of Statistics and Operation Research