تقدير معلمات أنموذج الانحدار اللوجستي باستعمال طريقة المقدرات المعدلة
DOI:
https://doi.org/10.31272/jae.i148.1426الكلمات المفتاحية:
المقدرات المعدلة، التعدد الخطي، فصل البيانات، دالة اللوجستيك، التباين الموزونالملخص
تعد مشكلة الفصل بين مشاهدات المتغير التابع ثنائي الاستجابة الذي يعتمد على حجم العينة، ومشكلة التعدد الخطي بين المتغيرات التوضيحية، من اهم المشاكل التي تظهر في أنموذج الانحدار اللوجستي. وتتطلب معالجة هذه المشاكلات تطبيق طرائق فعالة، حيث تم اعتماد طرائق التقدير مقدرات الإمكان الأعظم الجزائية المزدوجة (DPMLE) وطريقة المقدرات المعدلة (Adjusted) في هذا البحث. ومن اهم النتائج التي تم التوصل اليها بعد تشخيص مشكلة الفصل والتعدد الخطي للبيانات الحقيقية المتمثلة بالإصابة بفقر الدم، والتي تم الحصول عليها من المختبرات الخاصة بأمراض الدم في مستشفى مدينة الطب، ان طريقة المقدرات المعدلة هي الافضل في معالجة مشكلتي الفصل والتعدد الخطي، وذلك بالاعتماد على متوسط مربعات الخطأ (Mse) كمعيار للمقارنة
التنزيلات
المراجع
[1] Abdelwahab, M. M., Abonazel, M. R., Hammad, A. T., & El-Masry, A. M. (2024). Modified Two-Parameter Liu Estimator for Addressing Multicollinearity in the Poisson Regression Model. Axioms, 13(1), 46.
[2] Albert, A., & Anderson, J. A. (1984). On the existence of maximum likelihood estimates in logistic regression models. Biometrika, 71(1), 1-10.
[3] Albert, A., & Lesaffre, E. (1986). Multiple group logistic discrimination. In Statistical Methods of Discrimination and Classification (pp. 209-224). Pergamon.
[4] Allison, P. D. (2008, March). Convergence failures in logistic regression. In SAS global forum (Vol. 360, No. 1, p. 11).
[5] Bi, Y., & Jeske, D. R. (2010). The efficiency of logistic regression compared to normal discriminant analysis under class-conditional classification noise. Journal of Multivariate Analysis, 101(7), 1622-1637.
[6] Efron, B. (1975). The efficiency of logistic regression compared to normal discriminant analysis. Journal of the American Statistical Association, 70(352), 892-898.
[7] Guimarães, I. A., & Bubniak, T. S. (2021). Linear programming applied to separation detection in polytomous logistic regression. Proceeding Series of the Brazilian Society of Computational and Applied Mathematics, 8(1).
[8] Lukman, A. F., Adewuyi, E., Månsson, K., & Kibria, B. G. (2021). A new estimator for the multicollinear Poisson regression model: simulation and application. Scientific Reports, 11(1), 3732.
[9] Marx, B. D., & Smith, E. P. (1990). Weighted multicollinearity in logistic regression: diagnostics and biased estimation techniques with an example from lake acidification. Canadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences, 47(6), 1128-1135.
[10] McCarthy, W. F. (2007). The Existence of Maximum Likelihood Estimates for the Binary Response Logistic Regression Model.
[11] Meyer, K. (2016). Simple penalties on maximum-likelihood estimates of genetic parameters to reduce sampling variation. Genetics, 203(4), 1885-1900.
[12] Miller, J. M., & Miller, M. D. (2011). Handling quasi-nonconvergence in logistic regression: technical details and an applied example. Interstat, 15(11), 22.
[13] Mohammed, R. F. (2022). Estimating the Parameters of the Poisson Regression Model Under the Multicollinearity Problem. Discovery Summit Americas 2022, 30mp-1148.
[14] Muya, K. B. (2018). Application of Ordinal Logistic Regression in Analyzing Students’ Performance at Kenya Certificate of Secondary Education Level in Kiambu County (Doctoral dissertation, University of Nairobi).
[15] Ogoke, U. P., Nduka, E. C., & Nja, M. E. (2013). A new logistic ridge regression estimator using exponentiated response function. Journal of Statistical and Econometric Methods, 2(4), 161-171.
[16] Pearl, R., & Reed, L. J. (1920). On the rate of growth of the population of the United States since 1790 and its mathematical representation. Proceedings of the national academy of sciences, 6(6), 275-288.
[17] Shahmandi, M., Farmanesh, F., Gharahbeigi, M. M., & Shahmandi, L. (2013). Data Analyzing by Attention to Weighted Multicollinearity in Logistic Regression Applicable in Industrial Data. British Journal of Applied Science & Technology, 3(4), 748-763.
[18] Shen, J., & Gao, S. (2008). A solution to separation and multicollinearity in multiple logistic regression. Journal of data science: JDS, 6(4), 515.
[19] Urgan, N. N., & Tez, M. (2008). Liu estimator in logistic regression when the data are collinear. In 20th euro mini conference (pp. 323-327).
[20] Won, J. H., Pany, T., & Eissfeller, B. (2012). Iterative maximum likelihood estimators for high-dynamic GNSS signal tracking. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 48(4), 2875-2893.
التنزيلات
منشور
الرخصة
الحقوق الفكرية (c) 2025 فراس منذر جاسم Monther، حسنين جليل نعمه الساعدي
هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution 4.0 International License.
مجلة الإدارة والاقتصاد هي مجلة مفتوحة المصدر حيث تكون جميع محتوياتها مجانية. تخضع مقالات هذه المجلة لشروط ترخيص المشاع الإبداعي المنسوب إلى المؤلف (CC-BY 4.0) (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode) الذي يسمح للمرخص لهم دون قيود بالبحث عن النص الكامل للمقالات أو تنزيله أو مشاركته أو توزيعه أو طباعته أو ربطه به، وفحصه للفهرسة وإعادة إنتاج أي وسيلة للمقالات بشرط أن ينسبوا إلى المؤلفين الفضل في ذلك (الاستشهاد). تسمح المجلة للمؤلفين بالاحتفاظ بحقوق الطبع والنشر لمقالهم المنشور.
. Creative Commons-Attribution (BY) 
