الفهرس 
الفصل الأوليوجد فقط 14 صفحة متاحة للعرض العام
 |  | from | 102 |  |  |
| | | from | 102 | | |
المستخلص
احدى افتارضات نموذج الانحدار الخطى التقليدى هو وجود استقلال تام بين المتغيارت التفسيريه وحيث أنه من الصعوبة دائما ان يتحقق هذا الافتارض ، مما يؤدى الى ظهور مشكلة الازدواج الخطى والتى تعرف بأنها وجود علاقة ارتباط خطى بين متغيرين او اكثر من المتغيارت التفسيريه ، ونتيجة لوجود مشكلة الازدواج الخطى O فى البيانات يصعب استخدام طريقة انحدار المربعات الصغرى العادية . ، وللتعامل مع هذه المشكلة تم L.S تطوير طرق تقديرمتحيزة ومنها انحدار ريدج وانحدار المكونات الرئيسية وانحدار المربعات الصغرى الجزئية . وتهدف هذه الدارسة للمقارنة بين بعض طرق التقدير المتحيزة من حيث القدرة التنبؤية لتلك النماذج ، بهدف الوصل الى نموذج يفضل استخدامه في حالة وجود مشكلة ازدواج خطى ناتج عن زيادة عدد المتغيارت التفسيرية gasoline مقارنة بحجم العينه المستخدمة ، وذلك من خلال دارسة تطبيقية على بيانات مشهورة وهى بيانات متغير 164 قياس لرقم الاوكتان وتمثل متغير الاستجابة فى ظل 06 ، وهى عينة مكونه من data 1997 مشاهدة تم استخدامها فى توفيق النموذج والجزء 55تفسيرى ، وقد تم تقسيمها الى جزئين الجزء الاول ويمثل متغير تفسيرى فقط 56 مشاهدات تم استخدامها لقياس القدرة التنبؤية للنموذج ، كما تم الاكتفاء بعدد 5الثانى هو فى اجارء التحليل تم تقدير نموذج الانحدار باستخدام طريقة انحدار المكونات الرئيسيه R3.6.1، وباستخدام لغة وطريقة المربعات الصغرى الجزئية ، واوضحت نتائج الدارسة التطبيقيه أن طريقة المربعات الصغرى الجزئية كانت ذات قدرة تنبؤية أعلى من طريقة المكونات الرئيسية وذلك باستخدام مقياس جديد للقدرة التنبيه يعتمد علي متوسط مربعات البواقي المحذوفة المعيارية و المتوسط المقطوع لها في حاله وجود قيم شاذه. وتوصلت الدارسة الي افضليه استخدام طريقة المربعات الصغرى الجزئية حيث انها ذات كفاءه نسبيه قدرة تنبؤيه اعلي من النماذج الأخرى عندما يكون عدد المتغيارت التفسيرية كبير مقارنة بحجم العينة المتاح للتغلب على مشكلة الازدواج الخطى.