التقارب والأداء الإحصائي لطريقتي المربعات الصغرى غير الخطية (NLS) والمربعات الصغرى غير الخطية القابلة للفصل مع الإسقاط المتغير (SNLS-VP) في ظل الأخطاء غير الطبيعية وقيم البدء الصعبة
الكلمات المفتاحية:
المربعات الصغرى غ ري الخطية؛ المربعات الصغرى غ ري الخطية القابلة للفصل؛ الإسقاط المتغ ري؛ التقارب؛ الأخطاء ئية غ ري الطبيعية؛ القيم الابتداالملخص
تتناول هذه الدراسة تقارب وأداء طريقة المربعات الصغرى غ ري الخطية التقليدية ) (NLSوطريقة المربعات الصغرى غ ري الخطية القابلة للفصل باستخدام أسلوب الإسقاط المتغ ري) (SNLS-VPظل أخطاء غ ري طبيعية وقيم ابتدائية ضعيفة. ُأجريت دراسة محاكاة يف ، وذلك بطريقة مونت كارلو باستخدام 500تكرار لكل سيناريو محاكاة، مع ثلاثة مستويات لصعوبة القيم الابتدائية (سهلة، ومتوسطة، وصعبة)، ، وتوزي ع يلطبيع وثلاثة توزيعات للأخطاء (التوزي ع ا Student’s tبدرجات حرية تساوي ،) 3وثلاثة أحجام يلطبيع ا يريتم ، والتوزي ع اللوغا للعينات(200و .)n=50,100وتمت مقارنة الطريقت ري من حيث التح ري) (Biasلمتوسط مربع الخطأ يبيع لير ، والجذر ا )، (RMSE ومتوسط عدد التكرارات) ، (ANIومعدل التقارب( . (CRأظهرت النتائج أن طريقة NLSتحقق عمو ًما قي ًما أقل لكل من التح ري و،RMSE ولا سيما عند أحجام العينات الصغ رية وتحت أخطا يلطبيع ء التوزي ع ا وأخطاء , t3و المقابل أظهرت طريقة يف SNLS-VP يف استقرا ًرا أك ري التقارب ضمن السيناريوهات المدروسة، حيث حققت معدل تقارب بلغ 100جميع سيناريوهات المحاكاة. كما تب ري أن يف SNLS-VP % أن ح ري يف أك ري متانة تجاه القيم الابتدائية الصعبة، NLSتكون عمو ًما أسرع عند تحقيق التقارب، لكنها تتطلب قي ًما ابتدائية أفضل. . وبوجه يلطبيع ا يريتم وتتضاءل الفروق يف الأداء الإحصا يئ ب ري الطريقت ري مع زيادة حجم العينة، ولا سيما تحت أخطاء التوزي ع اللوغا ي لطريقبر ي عام، تش ري النتائج إلى أن الأداء النسرب NLSو SNLS-VPيتأثر بحجم العينة، وتوزي ع الأخطاء، وظروف القيم الابتدائية، مما . ر ي يعكس وجود توازن ب ري الدقة الإحصائية واستقرار التقارب الحسائ
التنزيلات
