Tahani Ali Esmail Adam2017-08-062017-08-062016http://hdl.handle.net/123456789/4640Abstract This research primarily aims at evaluating the performance of the ridge regression estimators as remedial techniques to the multicollinearity problem. The study is based on Monte Carlo experiments in which the performance of ridge estimators is investigated under different levels of multicollinearity, .population variance & sample size A new method suggested by the author and based on using a variable biasing constant with values proportional to the variances of the estimates of the regression coefficients led to great improvement in the performance of the ridge estimate. This weighted estimator resulted not only in increased precision of the regression estimate compared to the unweighted estimate, but also worked as a controlling factor to the mean squares of the regression estimates when these explode at .large values of biasing constants The thesis also reviews in detail the performance of the weighted & unweighted ridge regression estimators under varying levels of sample size, population variance & degree of linear correlation. It also examined the effect of linear 6 correlation under different levels of variance & sample size on .the ordinary regression estimates A value of the biasing constant of 0.1 appeared to be a dividing line for the mean square of the ridge regression estimates as it explodes greatly after it if weighing is not used. Hence the author recommended that weighted estimates should be used for biasing factor greater than 0.1 as well as when the independent variables differ greatly in their .variances مستخلص يهدف هذاا البحثا أسباس اًباا لتقميميما أداءا مقسدراتا إنحسدارا التسلا كعل جا لمشسكلةا التشستراكا الخطس يا .ا لوتسستند الدراسها عل ىا تجسباربا محباكسباةا نيتسما فميهسباا التحسر يا عسنا أداءا مقسدراتا التسلا تحستا مسستاونيباتا مختلفسها لدرجسة التشتراكا الخط ي،ا تببانينا المجتمعا لوحجما العمينة. أدتا طرنيقها جدنيدها إقترحتهباا البباحثها تقاوما عل ىا إستخداما ثبابتا تحميزا متغميرا نيتنباسبا طردني اًباا معا تببانينا مقسسدرات النحدارا إل ىا تحسنا كبميرا ف يا أداءا مقدراتا التل.ا هذاا المقدرا المرجسحا أدىا لميسسا فقسطا لزنيسبادها فس يا دقسةا مقسدر النحدرا مقبارنةا ببالمقدرا غميرا المرجحا لولكنها أنيض اًباا عملا كعباملا تحكما لمتاوسطباتا مربعباتا مقدراتا النحدار عندمباا تتضخما هذها عندا ثاوابتا تحميزا كبميرة. لوتستعرضا الرسبالها أنيض اًباا بتفصميلا أداءا مقدراتا إنحداا التلا المرجحها لوالغميرا مرجحها عندا مستاونيباتا متغميسرة لحجما العمينه،ا تببانينا المجتمعا لودرجةا الرتبباطا الخط ي.ا لوتدرسا أنيض اًباا أثرا الرتبباطا الخطس يا تحستا مسستاونيبات مختلفها ا للتببانينا لوا حجما العمينها عل ىا مقدراتا النحدارا العبادنيه. منا نباحميها أخرى،ا تبمينا أنا ثبابتا إنحدارا بمقدارا 1.0ا ا نيمثلا حد اًاا فباصس اًلا لمتاوسسطا مربعسباتا مقسدراتا إنحسدار التلا حميثا نيتضخما بدرجةا لفتسها بعسدها إذاا لسما نيسستخدما الترجميسح.ا لهسذاا ألوصستا البباحثسةا بإسستخداما المقسدرات المرجحها عندا إستخداما ثبابتا ترجميحا نيزنيدا عنا 1.0ا ا لوعندمباا تتفبالوتا المتغميراتا المستقلةا ف يا تببانينباتهبا.الرياضياتstatistics