رسالة ماجستير في كلية الإدارة والاقتصاد بجامعة القادسية ناقشت تقدير أقل معدل تباين صفري حصين مع التطبيق

نُوقشت في قسم الإحصاء رسالة الماجستير الموسومة (تقدير أقل معدل تباين صفري حصين مع التطبيق)
للطالبة سناء جبار طعمة.

تهدف الرسالة إلى تطوير طريقةSMAVE- AdEN التي تكون غير حصينة وحساسة للقيم الشاذة في البيانات تحت افتراضات نظرية اختزال الابعاد الكافية SDR.
لذلك تم اقتراح طريقة حصينة للقيم الشاذة تحت أفتراضات SDR والطريقة المقترحة حصينة للقيم الشاذة في المتغيرات المستقلة والمتغير المعتمد واطلقنا عليها
اسم RSMAVE- AdEN .

في طريقةSMAVE- AdEN يتم دمج أفكار طريقة MAVE مع طريقة Adaptive Elastic Net التي هي عبارة عن Lasso مع Ridge Regression للحصول على تقديرات متناثرة ودقيقة ،ومع ذلك فأن SMAVE- AdEN ليست حصينة للقيم الشاذة بسبب صياغة MAVE بشكل دالة خسارة المربعات الصغرى والتي تكون حساسة تجاه وجود القيم الشاذة في البيانات، لذلك أقترحنا طريقة حصينة RSMAVE-AdEN غير حساسة وحصينة للقيم الشاذة في x وy.

توصلت الرسالة من خلال نتائج المحاكاة وتحليل البيانات الحقيقية الى أن اداء الطريقة المقترحة أكثر كفاءة بالمقارنة مع الطريقة التقليدية والطرق الأخرى التي تعمل ضمن افتراضات SDR من حيث دقة التنبؤ واختيار المتغير وتقديرالمعلمات.