Andishe-ye-amari
اندیشه آماری
Andishe
Basic Sciences
http://andisheyeamari.irstat.ir
1
admin
1026-8944
2717-4549
8
7
14
8888
13
fa
jalali
1400
9
1
gregorian
2021
12
1
26
1
online
1
fulltext
fa
روش های شناسایی نقاط تاثیرگذار برای روش کمترین توان های دوم
Influential points Detection Methods for the Least Squares Method
تخصصي
Special
كاربردي
Applicable
<p dir="rtl">روش کمترین توانهای دوم برای برآورد ضرایب رگرسیونی مدلهای خطی روشی بسیار ساده، کاربردی و مفید است. این روش آماری توسط کاربران رشتههای مختلف بهسبب ارائه بهترین برآوردگر خطی نااریب با کمترین واریانس مورد استفاده قرار میگیرد. متاسفانه این روش در شرایطی که مشاهده ‎(مشاهدات)‎ پرت در مجموعه داده حضور داشته باشند، خروجی قابل اطمینانی نخواهد داشت، زیرا نقطه فروریزش (معیار استواری برآوردگر) این روش %0 است. به همین سبب شناسایی این مشاهدات امری حائز اهمیت است. تاکنون روشهای مختلفی برای شناسایی این مشاهدات پیشنهاد شده است. در این مقاله به ‏مرور و بحث در مورد جزئیات روشهای معرفیشده پرداخته میشود. در انتها با ارائه یک مثال شبیهسازی به بررسی هر یک از روشهای معرفی شده میپردازیم.</p>
<p>‎The method of least squares is a very simple‎, ‎practical and useful approach for estimating regression coefficients of the linear models‎. ‎This statistical method is used by users of different fields to provide the best unbiased linear estimator with the least variance‎. ‎Unfortunately‎, ‎this method will not have reliable output if outliers are present in the dataset‎, ‎as the collapse point (estimator consistency criterion) of this method is 0% ‎. ‎It is therefore important to identify these observations‎. Until now, ‎the various methods have been proposed to identify these observations‎. ‎In this article‎, the proposed methods are ‎reviewed ‎and ‎discussed in details‎‎‎. ‎Finally‎, ‎by presenting a simulation example‎, ‎we examine each of the proposed methods‎.</p>
کمترین توان های دوم, نقطه اهرمی, نقطه پرت, شناسایی نقاط پرت
Least Squares, Leverage point, Outliers, Outlier Detection
1
24
http://andisheyeamari.irstat.ir/browse.php?a_code=A-10-1358-1&slc_lang=fa&sid=1
Monireh
Maanavi
منیره
معنوی
m.maanavi95@gmail.com
4560110265
10031947532846003781
No
Semnan University
دانشگاه سمنان
Mahdi
Roozbeh
مهدی
روزبه
m.roozbeh.stat@gmail.com
3932813111
10031947532846003782
Yes
Semnan University
دانشگاه سمنان