Comparison of Some Suggested Estimators Based on Differencing Technique in the Partial Linear Model Using Simulation

في هذا البحث تم تقديم طرائق مبنية على اساس تقنية الفروق وهي مقدر انحدار الحرف الجاكنايف المعدل المعمم على اساس الفروق (DMJGR) ومقدر انحدار الحرف الجاكنايف المعمم على اساس الفروق (DJGR)  في تقدير معلمات الجزء الخطي من النموذج الخطي الجزئي. أما بالنسبة للجزء غير الخطي الممثل بالدالة اللامعلمية، فقد تم تقديره باستخدام مقدر Nadaraya Watson . تمت مقارنة النموذج الخطي الجزئي باستخدام هذه الطرائق المقترحة مع مقدرات أخرى تعتمد على تقنية الفروق من خلال معيار مقارنة MSE في دراسة محاكاة.In this paper new methods were presented based on technique of differences which is the difference- based modified jackknifed generalized ridge regression estimator(DMJGR) and difference-based generalized  jackknifed ridge regression estimator(DGJR), in estimating the parameters of linear part of the partially linear model. As for the nonlinear part represented by the nonparametric function, it was estimated using Nadaraya Watson smoother. The partially linear model was compared using these proposed methods with other estimators based on differencing technique through the MSE comparison criterion in simulation study

New Versions of Liu-type Estimator in Weighted and non-weighted Mixed Regression Model

            هذا البحث يصف ويقترح مقدرين جديدين بالاعتماد على معلومات العينة وكذلك المعلومات الاولية في حالة كانت هذه المعلومات متساوية من ناحية الاهمية في بناء النموذج ام غير متساوية. لقد كانت المعلومات الاولية موصوفة كقيود تصادفية خطية.  سنقوم بدراسة خواص واداء هذه المقدرات المقترحة مقارنة مع مقدرات اخرى معروفة وذلك من خلال استخدام متوسط مربعات الخطأ كمعيار لجودة التقدير. مثال عددي وكذلك دراسة محاكاة تم اقتراحهما لتوضيح سلوك واداء المقدرات المقترحة في هذا البحث.This paper considers and proposes new estimators that depend on the sample and on prior information in the case that they either are equally or are not equally important in the model. The prior information is described as linear stochastic restrictions. We study the properties and the performances of these estimators compared to other common estimators using the mean squared error as a criterion for the goodness of fit. A numerical example and a simulation study are proposed to explain the performance of the estimators

New Biased Estimators To Handle The Problem Of Multicollinearity [QA278.2. N577 2008 f rb].

Analisis regresi merupakan satu kaedah statistik yang sering digunakan dalam bidang ekonomi, teknologi, sains sosial dan kewangan. Regression analysis is a statistical method widely used in many fields such as economics, technology, social sciences and finance

Performance of Some Stochastic Restricted Ridge Estimator in Linear Regression Model

This paper considers several estimators for estimating the stochastic restricted ridge regression estimators. A simulation study has been conducted to compare the performance of the estimators. The result from the simulation study shows that stochastic restricted ridge regression estimators outperform mixed estimator. A numerical example has been also given to illustrate the performance of the estimators