استعمال تقنيات العنقدة في الانحدار التقسيمي لنموذج الأثر الثابت دراسة محاكاة

الملخص

يتناول هذا البحث استخدام الانحدار التقسيمي كأحد أساليب تحليل البيانات الطولية لنماذج الأثر الثابت، ودمجه مع تقنيات العنقدة بهدف تحديد مجموعات فرعية (عناقيد) من الوحدات ذات الخصائص أو السلوكيات المتشابهة، لتحقيق ذلك، تم توظيف خوارزميتي التجميع K-Means وK-Medoids ومقارنة فاعليتهما في الكشف عن هذه العناقيد الكامنة بين الوحدات. يُعد الانحدار التقسيمي أداةً إحصائيةً مرنةً وقويةً تتيح لنا تحليل العلاقة بين المتغيرات عند مواقع مختلفة من توزيع المتغير التابع، بدلًا من الاقتصار على تقدير المتوسط الشرطي كما في الانحدار التقليدي. تُمكّن هذه المرونة من الحصول على فهم أعمق للتباينات في البيانات، خاصةً في حالة التوزيعات غير المتجانسة أو وجود قيم شاذة (Outliers). في هذا البحث، تم اعتماد منهجية المحاكاة Monte Carlo لتقييم أداء الدمج بين الانحدار التقسيمي وطرق التجميع المذكورة تحت ظروف مختلفة. استُخدم معيار متوسط مربعات الخطأ (MSE) لمقارنة دقة النماذج عبر سيناريوهات متنوعة من حيث طول الفترة الزمنية ونسبة القيم الشاذة.