This paper presents a grey model GM(1,1) of the first rank and a variable one and is the basis of the grey system theory , This research dealt  properties of grey model and a set of methods to estimate parameters of the grey model GM(1,1)  is the least square Method (LS) , weighted least square method (WLS), total least square method (TLS) and gradient descent method  (DS). These methods were compared based on two types of standards: Mean square error (MSE), mean absolute percentage error (MAPE), and after comparison using simulation the best method was applied to real data represented by the rate of consumption of the two types of oils a Heavy fuel (HFO) and diesel fuel (D.O) and has been applied several tests to

تستند أغلب الطرائق الحصينة على فكرة التنازل عن جانب معين مقابل تقوية جانب آخر من خلال عدة أساليب أما آليات الذكاء الصناعي تحاول عمل موازنة بين الضعف والقوة للوصول إلى أفضل الحلول بأسلوب بحث عشوائي . في هذا البحث تم تقديم فكرة جديدة لتحسين مقدرات معلمات نماذج المعادلات الآنية الخطية الناتجة من طريقة المتغيرات المساعدة حسب طريقة جاكنايف Jackknife Instrumental Variable Estimation(JIVE) وذل

The estimation of the parameters of Two Parameters Gamma Distribution in case of missing data has been made by using two important methods: the Maximum Likelihood Method and the Shrinkage Method. The former one consists of three methods to solve the MLE non-linear equation by which the estimators of the maximum likelihood can be obtained: Newton-Raphson, Thom and Sinha methods. Thom and Sinha methods are developed by the researcher to be suitable in case of missing data. Furthermore, the Bowman, Shenton and Lam Method, which depends on the Three Parameters Gamma Distribution to get the maximum likelihood estimators, has been developed. A comparison has been made between the methods in the experimental aspect to find the best meth

In this paper we suggest new method to estimate the missing data  in bivariate normal distribution and compare it with Single Imputation  method (Unconditional mean and Conditional mean) by using simulation. 

Kinetic analysis has received great importance in the fields of sports and biomedicine, as it provides accurate data about the motor performance of athletes and helps in improving performance and preventing injuries, and among the technological tools currently available, artificial intelligence applications such as the (on form) application, which works to analyze performance directly and indirectly and has several advantages where direct analysis of performance is possible and reduce time and costs without referring to the video and analyzing it with analysis programs such as the (kenovea) program, which needs more time and greater experience by the person analyzing it, The research aimed at a comparative study to measure some mechanical v

In this research, one of the nonlinear regression models is studied, which is BoxBOD, which is characterized by nonlinear parameters, as the difficulty of this model lies in estimating its parameters for being nonlinear, as its parameters were estimated by some traditional methods, namely the method of non-linear least squares and the greatest possible method and one of the methods of artificial intelligence, it is a genetic algorithm, as this algorithm was based on two types of functions, one of which is the function of the sum of squares of error and the second is the function of possibility. For comparison between the methods used in the research, the comparison scale was based on the average error squares, and for the purpose of data ge

تم إستعراض تقدير معلمتي التوزيع اللوجستي بإستعمال طريقة ذات مقدرات مضبوطة وهي طريقة العزوم، ومقارنتها بمقدرات تقريبية مأخوذة بالأساس من أسلوب طريقة (وايت) في التقدير بأعتبار التوزيع اللوجستي من التوزيعات الأحتمالية الأسية، وهي كل من طريقة المربعات الصغرى الأعتيادية، وطريقة أنحدار الحرف، وأقتراح تطبيق طريقة أنحدار الحرف المعدلة على هذا التوزيع. وتم أستحصال النتائج بالأستناد الى تجارب محاكاة لتلك الطر

 في هذا البحث سيتم دراسة أنموذج الانحدار اللامعلمي الذي يعاني فيه متغير الأستجابة من حالة فقدان (عدم استجابة) في بعض مشاهداتة وتحت أفتراض الية فقدان MCAR، إذ تم اقتراح طريقة تعويض قاعدة Kernel الأحادي اللامعلمي بدلاً عن القيمة المفقودة ومقارنة هذه الطريقة مع طريقة تعويض أقرب مجاور بأستخدام أسلوب المحاكاة والمتمثل بعدة تجارب لعدة نماذج مختلفة ولحالات مختلفة من حجوم العينة، التباين ونسب الفقدان.             <

المستخلـص

تم في هذا البحث دراسة الطرائق اللامعلمية الرتيبة لتقدير دالة الأنحدار اللامعلمي، ومعالجة القيم الشاذة الموجودة في دالة الأنحدار اللامعلمي لجعل الدالة رتيبة (متزايدة أو متناقصة).

لذا سنقوم أولاً بتقدير دالة الأنحدار اللامعلمي بإستخدام ممهد Kernel ومن ثم تطبيق الطرائق الرتيبة لجعل الدالة متزايدة إذ سنتناول ثلاث طرائق للتقدير:-

1- طريقة ste

ان هدف هذا البحث يتمثل بيان أهمية تقدير دالة الانحدار شبه المعلميه .إذ تم استعراض بعض الطرائق شبه المعلميه مع بعض الطرائق المقترحة لتقدير دالة الانحدار , ومن ثم مقارنة هذه الطرائق من خلال أسلوب المحاكاة باستعمال توزيعات, إحجام عينات ومستويات تباين مختلفة للمتغير X , اذ تم اقتراح مقدر مدمج شبه معلمي لتقدير دالة الانحدار وقد اثبتت النتائج افضلية هذا المقدر المقترح في حالة الأنموذجين الأول والثاني, إما للأنم