TY - JOUR ID - TI - Comparison Between Tree regression (TR), and Negative binomial regression (NBR) by Using Simulation. مقارنة بين الانحدار الشجيري وانحدار ذي الحدين السالب باستعمال المحاكاة AU - Baraa Khudhair Abbas براء خضير عباس AU - Assma Najm Abd-allah أسماء نجم عبد الله PY - 2020 VL - 26 IS - 119 SP - 480 EP - 493 JO - journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية SN - 25185764 2227703x AB - In this paper, the process of comparison between the tree regression model and the negative binomial regression. As these models included two types of statistical methods represented by the first type "non parameter statistic" which is the tree regression that aims to divide the data set into subgroups, and the second type is the "parameter statistic" of negative binomial regression, which is usually used when dealing with medical data, especially when dealing with large sample sizes. Comparison of these methods according to the average mean squares error (MSE) and using the simulation of the experiment and taking different sample sizes where the results of simulation showed that the tree regression is best when the value of variance is large (5) and for all sample sizes model negative binomial regression when variance values (0.01, 0.5, 1) for all sample sizes, this method is superior to tree regression only when we take medium sample sizes.

في هذا البحث نحن بصدد المقارنة بين أنموذج الانحدار الشجيري وانحدار ذي الحدين السالب, حيث شملت هذه النماذج نوعين من الأساليب الإحصائية تمثلت بالنوع الأول "الإحصاء اللامعلمي" وهو الانحدار الشجيري الذي يهدف إلى تقسيم مجموعة البيانات إلى مجاميع فرعية. أما النوع الثاني "الإحصاء ألمعلمي" وتمثل بأنموذج انحدار ثنائي الحدين السالب والذي عادة ما يستخدم عند التعامل مع البيانات الطبية وخصوصا عند التعامل مع أحجام عينات كبيرة. حيث تمت المقارنة بين هذه الطرق وفق معيار متوسط مربعات الخطأ (MSE) وباستخدام المحاكاة للتجربة وبأخذ أحجام عينات مختلفة حيث أظهرت نتائج المحاكاة بان الانحدار الشجيري هو الأفضل عندما تكون قيمة التباين كبيرة (5) ولجميع أحجام العينات بينما عند اخذ قيم تباين صغيرة ومتوسطة نلاحظ تفوق أنموذج انحدار ثنائي الحدين السالب عند قيم التباين (0.5 , 1 0.01) ولجميع أحجام العينات. ER -