(435) Lecture Notes on Regression Analysis (part II) ملاحظات محاضرة حول تحليل الانحدار (الجزء 2)
تتناول هذه الدراسة موضوع تحليل الانحدار، وبصفة خاصة تحليل الانحدار المتعدد، باعتباره أحد أهم الأساليب الإحصائية والكمية المستخدمة في تفسير العلاقات بين المتغيرات الاقتصادية والاجتماعية والتنبؤ باتجاهاتها المستقبلية. وتهدف الدراسة إلى تقديم إطار نظري وتطبيقي لفهم أسس تحليل الانحدار وتوضيح الأدوات الم...
Na minha lista:
| Autor principal: | |
|---|---|
| Formato: | Livro |
| Idioma: | inglês |
| Publicado em: |
The Institute of National Planning
2025
|
| Assuntos: | |
| Acesso em linha: | http://repository.inp.edu.eg//handle/123456789/6043 |
| Tags: |
Adicionar Tag
Sem tags, seja o primeiro a adicionar uma tag!
|
| _version_ | 1869359358427529216 |
|---|---|
| author | Rees, C. J. Van |
| author_facet | Rees, C. J. Van |
| author_sort | Rees, C. J. Van |
| collection | DSpace |
| description | تتناول هذه الدراسة موضوع تحليل الانحدار، وبصفة خاصة تحليل الانحدار المتعدد، باعتباره أحد أهم الأساليب الإحصائية والكمية المستخدمة في تفسير العلاقات بين المتغيرات الاقتصادية والاجتماعية والتنبؤ باتجاهاتها المستقبلية. وتهدف الدراسة إلى تقديم إطار نظري وتطبيقي لفهم أسس تحليل الانحدار وتوضيح الأدوات المنهجية المستخدمة في تقدير العلاقات الكمية بين المتغيرات المستقلة والمتغيرات التابعة، بما يسهم في تحسين عمليات التحليل واتخاذ القرارات. اعتمدت الدراسة على منهج تحليلي كمي يقوم على عرض المبادئ الأساسية لتحليل الانحدار وتطويرها تدريجياً نحو تحليل الانحدار المتعدد. وبدأت الدراسة بمناقشة المفاهيم التمهيدية الخاصة بطبيعة العلاقات الإحصائية بين المتغيرات وأهمية تحديد النموذج المناسب للتحليل. كما ركزت على الأعمال التحضيرية اللازمة لبناء نموذج الانحدار المتعدد، بما في ذلك تحديد المتغيرات المؤثرة، وفحص البيانات، واختيار الصيغ الرياضية المناسبة للعلاقة الإحصائية. كما تناولت الدراسة التقنيات المختلفة المستخدمة في الانحدار المتعدد، موضحة كيفية تقدير معاملات الانحدار وقياس درجة تأثير كل متغير مستقل على المتغير التابع. وأشارت إلى أهمية اختبار دلالة المعاملات وقياس جودة النموذج باستخدام المؤشرات الإحصائية المختلفة، بما يسمح بتقييم مدى قدرة النموذج على تفسير التغيرات التي تحدث في الظاهرة محل الدراسة. وتناقش الدراسة كذلك التمثيلات الهندسية البديلة لنماذج الانحدار، بهدف تقديم تفسير بصري للعلاقات الرياضية والإحصائية وتوضيح الأبعاد الهندسية التي تساعد على فهم طبيعة توزيع البيانات والعلاقات المتبادلة بينها. وتخلص الدراسة إلى أن تحليل الانحدار المتعدد يمثل أداة كمية مهمة في مجالات التخطيط الاقتصادي والبحوث التطبيقية، وأن فعاليته تعتمد على دقة البيانات وصحة الافتراضات الإحصائية المستخدمة في بناء النموذج. |
| format | Book |
| id | ir-123456789-6043 |
| institution | My University |
| language | English |
| publishDate | 2025 |
| publisher | The Institute of National Planning |
| record_format | dspace |
| spelling | ir-123456789-60432026-06-29T09:55:52Z (435) Lecture Notes on Regression Analysis (part II) ملاحظات محاضرة حول تحليل الانحدار (الجزء 2) Rees, C. J. Van Multiple regression analysis alternative geometrical representation تتناول هذه الدراسة موضوع تحليل الانحدار، وبصفة خاصة تحليل الانحدار المتعدد، باعتباره أحد أهم الأساليب الإحصائية والكمية المستخدمة في تفسير العلاقات بين المتغيرات الاقتصادية والاجتماعية والتنبؤ باتجاهاتها المستقبلية. وتهدف الدراسة إلى تقديم إطار نظري وتطبيقي لفهم أسس تحليل الانحدار وتوضيح الأدوات المنهجية المستخدمة في تقدير العلاقات الكمية بين المتغيرات المستقلة والمتغيرات التابعة، بما يسهم في تحسين عمليات التحليل واتخاذ القرارات. اعتمدت الدراسة على منهج تحليلي كمي يقوم على عرض المبادئ الأساسية لتحليل الانحدار وتطويرها تدريجياً نحو تحليل الانحدار المتعدد. وبدأت الدراسة بمناقشة المفاهيم التمهيدية الخاصة بطبيعة العلاقات الإحصائية بين المتغيرات وأهمية تحديد النموذج المناسب للتحليل. كما ركزت على الأعمال التحضيرية اللازمة لبناء نموذج الانحدار المتعدد، بما في ذلك تحديد المتغيرات المؤثرة، وفحص البيانات، واختيار الصيغ الرياضية المناسبة للعلاقة الإحصائية. كما تناولت الدراسة التقنيات المختلفة المستخدمة في الانحدار المتعدد، موضحة كيفية تقدير معاملات الانحدار وقياس درجة تأثير كل متغير مستقل على المتغير التابع. وأشارت إلى أهمية اختبار دلالة المعاملات وقياس جودة النموذج باستخدام المؤشرات الإحصائية المختلفة، بما يسمح بتقييم مدى قدرة النموذج على تفسير التغيرات التي تحدث في الظاهرة محل الدراسة. وتناقش الدراسة كذلك التمثيلات الهندسية البديلة لنماذج الانحدار، بهدف تقديم تفسير بصري للعلاقات الرياضية والإحصائية وتوضيح الأبعاد الهندسية التي تساعد على فهم طبيعة توزيع البيانات والعلاقات المتبادلة بينها. وتخلص الدراسة إلى أن تحليل الانحدار المتعدد يمثل أداة كمية مهمة في مجالات التخطيط الاقتصادي والبحوث التطبيقية، وأن فعاليته تعتمد على دقة البيانات وصحة الافتراضات الإحصائية المستخدمة في بناء النموذج. This study examines regression analysis, with particular emphasis on multiple regression analysis, as one of the most important quantitative and statistical techniques used to explain relationships among economic and social variables and to forecast future trends. The study aims to provide a theoretical and practical framework for understanding the foundations of regression analysis and the methodological tools used to estimate quantitative relationships between dependent and independent variables, thereby improving analytical processes and supporting decision-making. The study adopted a quantitative and analytical approach that gradually develops from fundamental principles of regression analysis toward the application of multiple regression techniques. It begins by introducing the statistical concepts associated with variable relationships and the importance of selecting an appropriate analytical model. Particular attention is given to preparatory procedures required for constructing multiple regression models, including variable selection, data examination, and identification of suitable mathematical specifications. The study further discusses different techniques used in multiple regression analysis and explains methods for estimating regression coefficients and evaluating the impact of independent variables on dependent variables. It emphasizes the importance of statistical significance testing and model evaluation using various statistical indicators to determine the explanatory power and predictive capability of the model. In addition, the research explores alternative geometrical representations of regression models in order to provide visual interpretations of statistical relationships and to facilitate understanding of the mathematical dimensions underlying data structures. These representations contribute to clarifying interactions among variables and improving conceptual understanding of regression models. The study concludes that multiple regression analysis represents a significant quantitative tool in economic planning and applied research. Its effectiveness largely depends on data quality, the validity of statistical assumptions, and the appropriate specification of analytical models. Accurate application of regression techniques contributes to improving prediction accuracy and enhancing the quality of empirical research and policy analysis. 2025-01-13T09:20:56Z 2025-01-13T09:20:56Z 1964-05-01 Book cairo http://repository.inp.edu.eg//handle/123456789/6043 en سلسلة مذكرات خارجية;435 application/pdf The Institute of National Planning |
| spellingShingle | Multiple regression analysis alternative geometrical representation Rees, C. J. Van (435) Lecture Notes on Regression Analysis (part II) ملاحظات محاضرة حول تحليل الانحدار (الجزء 2) |
| title | (435) Lecture Notes on Regression Analysis (part II)
ملاحظات محاضرة حول تحليل الانحدار (الجزء 2) |
| title_full | (435) Lecture Notes on Regression Analysis (part II)
ملاحظات محاضرة حول تحليل الانحدار (الجزء 2) |
| title_fullStr | (435) Lecture Notes on Regression Analysis (part II)
ملاحظات محاضرة حول تحليل الانحدار (الجزء 2) |
| title_full_unstemmed | (435) Lecture Notes on Regression Analysis (part II)
ملاحظات محاضرة حول تحليل الانحدار (الجزء 2) |
| title_short | (435) Lecture Notes on Regression Analysis (part II)
ملاحظات محاضرة حول تحليل الانحدار (الجزء 2) |
| title_sort | 435 lecture notes on regression analysis part ii ملاحظات محاضرة حول تحليل الانحدار الجزء 2 |
| topic | Multiple regression analysis alternative geometrical representation |
| url | http://repository.inp.edu.eg//handle/123456789/6043 |
| work_keys_str_mv | AT reescjvan 435lecturenotesonregressionanalysispartiimlạḥẓạtmḥạḍrẗḥwltḥlylạlạnḥdạrạljzʾ2 |