Use Principle Component Regression Method In Addressing Linear Multiplicity Problem

,; ,

	Use Principle Component Regression Method In Addressing Linear Multiplicity Problem
journal of kerbala university
Article 1, Volume 14, Issue 2, 2018, Pages 248-261 PDF (0 K)
Authors
;
Abstract
When constructing a linear linear regression model, the researcher often encounters the problem of multi-linearity. Thus, the estimation of the method of the least squares becomes inefficient, with low predictive capacity . Thus as alternatives to overcome this problem are the regression method of the Principal components Regression. The aim is to reach the best method with estimated values, from which a simple random gamble of 100 patients from patients with stroke and cardiac arrest at Al-Hussein hospital in Karbala governorate were taken we used statistical programs (SPSS, NCSS), for analysis the data. The results showed that the the Principal components method was a successful method to address the problem of multiplicity with accurate results. عند بناء نموذج انحدار خطي متعدد غالبا ما تواجه الباحث مشكلة التعدد الخطي Multi Linearity Co , فتصبح تقديرات طريقة المربعات الصغرى غير كفؤة , وذو قدرة تنبؤيه ضعيفة ومن البدائل لتخطي هذه المشكلة هي طريقة انحدار المركبات الرئيسية Principal components Regression وبهدف الوصول الى طريقة تمتلك قيم تقديرية دقيقة سحبنا عينة عشوائية بسيطة حجمها 100 شخص من المرضى المصابين بالجلطة الدماغية والقلبية الراقدين في مستشفى الحسين في محافظة كربلاء وباستعمال البرامج الاحصائية ((SPSS,NCSS )) , لتحليل البيانات والكشف عن وجود مشكلة التعدد الخطي ومعالجتها بطريقة الانحدار PCR, وقد تبين من خلال النتائج ان طريقة المركبات الرئيسية تكون طريقة ناجحة لمعالجة مشكلة التعدد وذات نتائج دقيقة

Statistics Article View: 55 PDF Download: 49