الفهرس 
Summary
Identification of outlying observationsOnly 14 pages are availabe for public view
 |  | from | 161 |  |  |
| | | from | 161 | | |
Abstract
تعتبر طريقة المربعات الصغرى العادية اكثر الطرق شيوعا لتوفيق النماذج الخطية وهذا يرجع الى بساطة هذه الطريقة من الناحية الرياضية والحسابية ايضا. بالاضافة الى ذلك ومع تحقق الفروض التى تقوم عليها هذه الطريقة ( استقلال الاخطاء – التباين الثابت للاخطاء – الاخطاء تتوزع طبيعى – استقلال المتغيرات التفسيريةالخ ) فان مقدرات المربعات الصغرى يكون لها اقل تباين بين مجموعة المقدرات ( الخطية ) غير المتحيزة (best ( linear) unbiased estimators ) . وعلى الرغم من ذلك فقد بدا الاهتمام يتزايد فى السنوات الاخيرة بعدد من طرق التقدير البديلة لطريقة المربعات الصغرى وقد نشا هذا عن الاداء غير المرضى لمقدرات المربعات الصغرى فى احوال معينة عند عدم تحقق بعض فروض نموذج الانحدار او عند وجود ارتباط خطى قوى ( ازدواج خطى ) بين المتغيرات التفسيرية فى النموذج. فكفاءة تقديرات المربعات الصغرى تتاثر بشدة فى مثل هذه الاحوال. وفى هذا البحث نستعرض بعض اساليب البديلة لطريقة المربعات الصغرى ( المقدمة فى الدراسات السابقة ) والتلى يفضل استخدامها فى مثل هذه الاحوال السابقة حيث يكون استخدام طريقة المربعات الصغرى غير مناسب. فمن المعروف ان وجود مشاهدات شاذة ( outliers ) فى مجموعة البيانات او على وجه العموم عندما تتبع الاخطاء العشوائية احد التوزيعات ذات الاطراف الثقيلة - heavy ) ( tailed distributions ، فان ذلك يؤثر بشدة وبشكل غير مناسب على التقديرات النهائية لنموذج الانحدار كنتيجة لجذب مستوى الانحدار ناحية المشاهدات الشاذة الامر الذى يؤدى الى ان الاختبار الناتج للبواقى يكون مضلل لان قيم البواقى حينئذ تبدو مثل القيم المعتادة. لذلك قدم الباحثون مقدرات بديلة غير حساسة ( insensitive ) لوجود المشاهدات الشاذة وكذلك لتوزيعات الاخطاء ذات الاطراف الثقيلة وهى التى تعرف بالمقدرات القوية ( robust estimator ) ويتناول فى هذا البحث ثلاث انواع عامة من المقدرات القوية تسمى مقدرات ( Lp- estimators ) Lp مقدرات M ( M – estimators ) ومقدرات المربعات الصغرى المقطوعة ( trimmed least squares estimators ).