Abstract
sometimes we are agree to identify a suitable regression model , for a such kind of data . But the behaviors of data , restrict us to use some procedure to fitting those models , specially if data consists some undesirable behaviors , like some constraints among explanatory variables , and nonlinearity . So the main problems in fitting models , is multicolinearity and also serial auto – correlations among the serial generated residuals When model was fitted , Which they makes the fitted model insignificant . In general the one of mor applicable models for alinear and independent cross-section data , is multiple linear regression , ( ordinary least square estimation , OLS ) , to estimate models parameters . The OLS method is not appropriate for data contains multicolinearity that arise with respect to the constraints , exists on the data . There are several approach of estimation to treat this condition , in this survey , the researcher used , ( restricted least square method , RLS) , to fit model with (equality constraints) in the data under consideration
Abstract
في بعض الأحيان ونحن نتفق على تحديد نموذج الانحدار مناسب، لمثل هذا النوع من البيانات. لكن السلوكيات من البيانات، وتقييد لنا لاستخدام بعض الإجراءات لتركيب تلك النماذج، خاصة إذا البيانات يتكون بعض السلوكيات غير المرغوب فيها، مثل بعض القيود بين المتغيرات التفسيرية، واستقامة. وبالتالي فإن المشاكل الرئيسية في نماذج المناسب، هو multicolinearity وأيضا السيارات المسلسل - العلاقات المتبادلة بين مخلفات المسلسل ولدت عندما تم تركيبها النموذجي، التي كانت تجعل من نموذج المجهزة ضئيلة. في عام واحد من النماذج التي تنطبق مور للبيانات المقطع العرضي alinear ومستقل، هو الانحدار الخطي متعددة، (العادي تقدير لا يقل عن مربع، وعملية شريان الحياة)، لتقدير النماذج المعلمات. طريقة عملية شريان الحياة ليست مناسبة للبيانات تحتوي على multicolinearity التي تنشأ فيما يتعلق القيود، وموجود على البيانات. وهناك عدة نهج من تقدير لمعالجة هذا المرض، في هذه الدراسة، استخدم الباحث، (أسلوب مربع المقيدة الأقل، RLS)، لتتناسب مع نموذج (القيود المساواة) في بيانات قيد النظر