Key points are not available for this paper at this time.
في البيانات ذات الأبعاد المنخفضة وضمن إطار نموذج الانحدار الخطي الكلاسيكي، نعتزم مقارنة طرق اختيار المتغيرات والتحقيق في دور انكماش التقديرات في دراسة محاكاة. هدفنا الأساسي هو بناء نماذج وصفية تلتقط هيكل البيانات بكفاءة، بينما هدفنا الثانوي هو اشتقاق نموذج تنبؤ. تُعتبر دراسات المحاكاة أداة مهمة في أبحاث المنهجية الإحصائية إذا تم تصميمها وتنفيذها وتقريرها بشكل جيد. ومع ذلك، فإن التحيز لصالح طريقة "مفضلة خاصة" شائع في معظم دراسات المحاكاة التي يتم فيها اقتراح طريقة جديدة ومقارنتها بالطرق الموجودة. للتغلب على مثل هذا التحيز، تم اقتراح دراسات المقارنة المحايدة، التي تتجاهل تفوق أوInferiority أسلوب معين. في هذه الورقة، صممنا دراسة محاكاة مع المبادئ الأساسية لدراسات المقارنة المحايدة في الاعتبار، على الرغم من أنه لا يمكن استبعاد بعض التحيزات غير المتعمدة. لتحسين تصميم ودعم دراسة المحاكاة، اتبعنا الهيكل المقترح حديثًا ADEMP، الذي يتضمن تحديد الأهداف (A)، وآليات توليد البيانات (D)، والتقدير/الهدف من التحليل (E)، والطرق (M)، ومقاييس الأداء (P). لضمان إمكانية إعادة إنتاج النتائج، نشرنا البروتوكول قبل إجراء الدراسة. بالإضافة إلى ذلك، قدمنا إصدارات سابقة من التصميم للعديد من الخبراء الذين أثرت تعليقاتهم على جوانب معينة من التصميم. سنقارن طرق الانحدار المعاقبة الشائعة (لاسو، لاسو التكيفي، لاسو المرخي، والجاروت غير السالب) التي تجمع بين اختيار المتغيرات والانكماش مع طرق اختيار المتغيرات الكلاسيكية (أفضل اختيار فرعي والإلغاء الخلفي) مع أو بدون انكماش ما بعد التقدير لتقديرات المعامل.
درس كيبرتو وآخرون (Mon,) هذا السؤال.