research centers

Search results: Found 1

Listing 1 - 1 of 1
Sort by

Use types of robust regression in treatment of the outliers in simple linear regression
استعمال أنواع الانحدار الرصين في معالجة القيم الشاذة في الانحدار الخطي البسيط

Author: Ali .L. Aref علي لطيف عارف
Journal: Thi-Qar University Journal for Agricultural Researches مجلة جامعة ذي قار للبحوث الزراعية ISSN: 22225005 Year: 2012 Volume: 2 Issue: 2222-5005 Pages: 93-104
Publisher: Thi-Qar University جامعة ذي قار


In the analysis of the simple linear regression there is only one independent variable . My be there exist a problem because there are extreme points having higher remains (Residuals) in comparison with those of observations , for there are odd values (outliers ) in the groups of the observations . Usually least square method are used so as to estimation the parameters of a model .The analysis of this regressions begins with data designs of those which are remains in the opposite of an independent variety ; also , in the opposite of estimated value of Y to investigation of assumptions of that model so , the robust regression analysis in place of the least square method with outliers . This research deals with four types of assessment applied to one example along with the use of the criterions ( AIC and BIC ) applied through goodness fit . I used statistical program ( SAS 9.1) in analyzing the results.

في تحليل الانحدار بوجود متغير مستقل واحد تظهر أحيانا مشكلة وجود نقاط متطرفة تمتلك بواقي عالية مقارنة مع بواقي المشاهدات حيث تمثل قيم شاذة في مجموعة المشاهدات . تستخدم عادة طريقة المربعات الصغرى في تقدير معالم النموذج وان تحليل الانحدار يبدأ بالرسوم البيانية للبواقي مقابل المتغير المستقل وكذلك مقابل القيمة التقديرية ل y للتحقق من فرضيات النموذج فكان تحليل الانحدار الرصين بديلا عن طريقة المربعات الصغرى لوجود القيم الشاذة . تناول البحث أربعة طرائق للتقدير تم تطبيقها على مثال واحد مع استخدام معياري ( AIC , BIC ) في مطابقة النموذج. استخدم البرنامج الإحصائي SAS 9.1) ) في تحليل النتائج

Listing 1 - 1 of 1
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (1)


English (1)

From To Submit

2012 (1)