دراسة الارتباط القانوني في نماذج الانحدار الخطي واللا خطي – دراسة تطبيقية – ‏

رسالة ماجستير

اسم الباحث : آلاء فلاح حسن عطوان

الكلية : كلية الادارة والاقتصاد

الاختصاص : علوم الأحصاء

سنة نشر البحث : 2017

تحميل الملف : اضغط هنا لتحميل البحث

أعتمد البحث في مجمله على أحد موضوعات متعدد المتغيرات الإحصائي وهو تحليل الارتباط القانوني (القويم) الذي يسهل دراسة العلاقة بين مجموعتين من المتغيرات , وقد جاءت فكرة استعمال تحليل الارتباط القانوني(القويم) الخطي واللاخطي من العالم Hotelling عام  1936, إذ إن الارتباط القانوني(القويم) الخطي يهدف إلى إيجاد العلاقة بين مجموعتين من المتغيرات أي عدد من المتغيرات التابعة وعدد من المتغيرات المستقلة عن طريق إيجاد المتجهات (الأوزان) الأساسية بين المجموعتين من المتغيرات , ومن ثم إيجاد الارتباط الخطي البسيط بين أزواج المتغيرات القانونية(القويمة) للتركيبات الخطية والتي تسمى بالارتباطات القانونية .

     وأما في حالة الارتباط القانوني(القويم) اللاخطي (nonlinear canonical correlation) الذي يكتب اختصارًا(NLCC) الذي ينتمي الى الطرائق التحليلية المتعددة المتغيرات مما يسمى بنظام  Gifi-والذي يستخدم تقنية (OVERALS) فيكون بين مجموعتين أو أكثر من مجموعتين من المتغيرات , أي أكثر من مجموعة واحدة مستقلة وأكثر من مجموعة واحدة معتمدة , ومن ثم يمكن تحليل العلاقات اللاخطية بين مجموعات المتغيرات , وهو يهدف الى تحقيق حد أدنى للخسارة بين درجات المشاهدات والمتغيرات القانونية(القويمة) في كل المجموعات مجتمعة وبالمقاييس المثلى فضلاً عن حساب أكبر قدر ممكن من التباين في العلاقات بين مجموعات المتغيرات , وتحديد أوجه التشابه بين المجموعات مقارنةً مع التركيبات الخطية من المتغيرات في كل مجموعة إلى مجموعة مجهولة .

     أما الجانب التطبيقي فقد تضمن استخراج المؤشرات الإحصائية للارتباط القانوني(القويم) إذ  كانت عينة الدراسة هي درجات طلبة المرحلة الثالثة ودرجات الطلبة نفسها للمرحلة الرابعة في قسم العلوم المالية والمصرفية للدراسة الصباحية والمسائية في جامعة كربلاء , بهدف معرفة مستويات الطلبة في الدراسة المسائية عن طريق مقارنة درجاتهم بطلبة الدراسة الصباحية للمواد الدراسية نفسها , وتوصلت الدراسة إلى وجود فروق معنوية بين المجموعتين الصباحية والمسائية .

Study Canonical correlation in ‎regression models linear and non ‎linear ‎ (Applied study)‎

   The research was based on one of the topics of multivariate statistical analysis , which is the analysis of the canonical correlation which facilitates the study of the relationship between two sets of variables. The idea came to use the linear and nonlinear canonical correlation analysis of the world Hotelling in (1936) , the linear canonical correlation analysis Linear aims to find the relationship between two sets of variables ie the number of dependent variables and a number of independent variables by finding the vectors (weights) between the two sets of variables , And then find a simple linear correlation between the pairs of canonical variables of the linear structures called the canonical associations .

     As for in the case of Nonlinear canonical correalation who writes Acronym (OVERALS) , which belongs to the multivariate analytical methods so-called system Gifi- shall be between two or more than two sets of variables, ie, more than one independent group and more than one dependent group, and therefore can be analyzed relationships nonlinear  between the variables groups, which aims to achieve a minimum loss between score degrees and canonical variables in all groups combined and optimal standards, as well as calculating the maximum amount of variation in the relationships between variables groups, and to identify the similarities between the groups Comparison with linear combinations of the variables in each group to an unknown group                       .

     As for the practical aspect, it included the extraction of statistical indicators of the canonical correlation. The sample of the study was the grades of the students of the third stage and the grades of the same students for the fourth stage in the department of banking and finance to study the morning and evening at the University of Karbala, the students’ knowledge levels evening study by comparing the grades students of the morning to study the same subjects , the study found significant differences between the two groups the morning and evening groups .                              .