مقارنة بعض طرائق تقدير أنموذج انحدار (COM-Poisson) باستخدام المحاكاة

الملخص

     يمتاز أنموذج انحدار كونواي ماكسويل بواسون (COMPR) بالمرونة العالية بسبب قدرته للتكيف مع حالات تشتت البيانات المختلفة المتزايدة والمنخفضة لوجود ثابت التسوية ومعلمة التشتت ضمن دالة توزيع (COMP)، وهذا ما يجعله مناسب لنمذجة الظواهر الاقتصادية والصحية وحوادث المرور وغيرها ذات التشتت المتفاوت. في هذا البحث تم تقدير انموذج انحدار (COMPR)  في حالة وجود البيانات ذات التشتت المتزايد والمنخفض، حيث تم اجراء دراسة محاكاة مونت كارلو، للمقارنة بين مقدر الإمكان الأعظم (MLE) وبين مقدر الإمكان الأعظم الموزونة (WMLE) وبين مقدر شبه الامكان (QLE)، حيث أظهرت نتائج المحاكاة بالاعتماد على معايير المفاضلة  (MSE) (R²) ولحجوم عينات (50، 100،150) ومتغيرات توضيحية (6) ولحالتي: انخفاض التشتت عند قيم معلمة تشتت (0.5، 0.85)، وزيادة التشتت عند قيم معلمة تشتت (3، 9)، ان مقدر الإمكان الأعظم الموزونة (WMLE) أكثر كفاءة من مقدر الإمكان الأعظم (MLE) ومقدر شبه الإمكان (QLE)  في تقدير أنموذج انحدار كونواي ماكسويل بواسون لجميع حجوم العينات ولحالتي التشتت المتزايد والمنخفض.