Abstract
A new two-parameter estimator was developed to combat the threat of multicollinearity for the linear regression
model. Some necessary and sufficient conditions for the dominance of the proposed estimator over ordinary least
squares (OLS) estimator, ridge regression estimator, Liu estimator, KL estimator, and some two-parameter estimators are
obtained in the matrix mean square error sense. Theory and simulation results show that, under some conditions, the
proposed two-parameter estimator consistently dominates other estimators considered in this study. The real-life
application result follows suit
model. Some necessary and sufficient conditions for the dominance of the proposed estimator over ordinary least
squares (OLS) estimator, ridge regression estimator, Liu estimator, KL estimator, and some two-parameter estimators are
obtained in the matrix mean square error sense. Theory and simulation results show that, under some conditions, the
proposed two-parameter estimator consistently dominates other estimators considered in this study. The real-life
application result follows suit
Keywords
Liu estimator
MSE
Multicollinearity
ridge regression
Simulation study
Abstract
طُوِّر مُقدِّر جديد ثنائي المعامل لمواجهة خطر التعدد الخطي في نموذج الانحدار الخطي. وقد توافرت بعض الشروط الضرورية والكافية لهيمنة المُقدِّر المُقترح على مُقدِّر المربعات الصغرى العادية (OLS)، ومُقدِّر الانحدار التلالي، ومُقدِّر ليو، ومُقدِّر KL، وبعض المُقدِّرات ثنائية المعامل، وذلك من منظور خطأ متوسط مربعات المصفوفة. وتُظهر نتائج النظرية والمحاكاة أنه في ظل ظروف مُعينة، يُهيمن المُقدِّر ثنائي المعامل المُقترح باستمرار على المُقدِّرات الأخرى المُستخدمة في هذه الدراسة. وتتبع نتائج التطبيق العملي نفس النهج
Keywords
مقدر ليو، خطأ متوسط الخطأ، التعدد الخطي، الانحدار التلالي، دراسة المحاكاة