research centers


Search results: Found 1

Listing 1 - 1 of 1
Sort by

Article
Robust Sliced Inverse Regression
الانحدار المعكوس المُجَزّأ الحصين

Author: Tahir Reisan Dikheel طاهر ريسان دخيل
Journal: AL-Qadisiyah Journal For Administrative and Economic sciences مجلة القادسية للعلوم الإدارية والاقتصادية ISSN: 18169171 23129883 Year: 2014 Volume: 16 Issue: 1 Pages: 227-242
Publisher: Al-Qadisiyah University جامعة القادسية

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper, two methods were suggested to make the estimations of Effective Dimension Reduction directions (E.D.R.-directions) robust in sliced inverse regression (SIR), through the robust estimate of the matrix of covariance, which depends upon the method, by using fast consistent high breakdown (FCH) and reweighted fast consistent high breakdown (RFCH) methods, we called the proposed methods (FCH-SIR) and (RFCH-SIR). Data has been contaminating by two types of outliers values which are asymmetric contamination (ACN) and symmetric contamination (SCN), and different contaminating ratios and sample sizes. Have been reached, through simulation experiments and real data. Conclusions showed that the two proposed methods in this paper gave better results compared to the ordinary SIR depending on the mean square errors (MSE) criterion for comparison.

في هذا البحث تم اقتراح طريقة لجعل مقدرات اتجاهات تخفيض البعد المؤثر (اتجاهات E.D.R.) حصينا في طريقة الانحدار المعكوس المجزأ SIR, من خلال تقدير مصفوفة التباين المشترك التي تعتمد عليها الطريقة بشكل حصين باستخدام طريقتي FCH و RFCH الحصينتين وسميت الطريقتين المقترحتين FCH-SIR و RFCH-SIR , وقد تم تلويث البيانات المستخدمة بنوعين من القيم الشاذة وهي ACN و SCN وبنسب تلويث واحجام عينات مختلفة . وتم التوصل من خلال تجارب المحاكاة والبيانات الحقيقية الى استنتاجات بينت ان الطريقتين المقترحتين في هذا البحث اعطت نتائج افضل مقارنة بطريقة SIR الاعتيادية اعتمادا على معيار MSE اساسا للمقارنة.

Keywords

SIR --- FCH --- RFCH --- ACN --- SCN --- inverse regression --- curse of dimensionality

Listing 1 - 1 of 1
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (1)


Language

English (1)


Year
From To Submit

2014 (1)