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

المستخلص ان عملية تقدير الانموذج وأختيار المتغير المعنوي هي عملية حاسمة في النمذجة شبه المعلميه semi-parametric modeling)) ففي بدايه عملية النمذجة كثيرا" ما يكون هنالك عدد كبير من المتغيرات التوضيحية لتجنب فقدان أي عناصر تفسيريه قد تكون هامة ونتيجة لذلك فأن أختيار المتغيرات المعنوية أصبحت ضرورة فضلاً عن ان عملية أختيار المتغير ليس الغرض منه تبسيط الأنموذج المعقد وتفسيره فقط ولكن كذلك القدرة على التنبؤ . في هذا ا

تعد النماذج متعددة المستويات من اهم النماذج الواسعة الاستعمال في تطبيق وتحليل البيانات التي تتصف بكون المشاهدات تتخذ الشكل الهرمي، وفي بحثنا هذا تم تناول انموذج الانحدار اللوجستي الثنائي متعدد المستويات (انموذج حد ثابت عشوائي وميل عشوائي )، هنا تبرز اهمية البحث ان نماذج الانحدار الاعتيادية تقوم بحساب التباين العام للأنموذج وعدم امكانيتها قراءة التباينات والتغيرات بين المستويات لكن في حالة نماذج الانح

In linear regression, an outlier is an observation with large residual.  In other words, it is an observation whose dependent-variable value is unusual given its values on the predictor variables. An outlier observation may indicate a data entry error or other problem.

An observation with an extreme value on a predictor variable is a point with high leverage. Leverage is a measure of how far an independent variable deviates from its mean. These leverage points can have an effect on the estimate of regression coefficients.

Robust estimation for regression parameters deals with cases that have very high leverage, and cases that are outliers. Robust estimation is essentially a

In this research weights, which are used, are estimated using General Least Square Estimation to estimate simple linear regression parameters when the depended variable, which is used, consists of two classes attributes variable (for Heteroscedastic problem) depending on Sequential Bayesian Approach instead of the Classical approach used before, Bayes approach provides the mechanism of tackling observations one by one in a sequential way, i .e each new observation will add a new piece of information for estimating the parameter of probability estimation of certain phenomenon of Bernoulli trials who research the depended variable in simple regression  linear equation. in addition to the information deduced from the past exper

ABSTRACT

In this research been to use some of the semi-parametric methods the based on the different function penalty as well as the methods proposed by the researcher  because these methods work to estimate and variable selection of significant at once for single index model including (SCAD-NPLS method , the first proposal SCAD-MAVE method , the second proposal  ALASSO-MAVE method ) .As it has been using a method simulation time to compare between the semi-parametric estimation method studied , and various simulation experiments to identify the best method based on the comparison criteria (mean squares error(MSE) and average  mean squares error (AMSE)).

And the use

Abstract

       There are many uncertainty sources that may affect the statistical reasoning. However, traditional methods can not deal with all kinds of uncertainty sources, which has led many researchers to develop traditional methods. Studies still exist to this day, making hypotheses to create a common understanding for the purpose of reaching new solutions through the use of new methods that combine traditional and modern theories of sources of uncertainty

       The aim of current study was to develop the adaptive fuzzy linear regression model in the case of using inaccurate data as the source of uncertainty. Specifically, the

النحت العربي في جنوب شبه الجزيرة العربية (اليمن) قبل الاسلام

يهدف هذا البحث إلى استعراض أهمية تقدير دالة الانحدار اللامعلمية باستخدام ما يسمى بدوال لب قانونية والمعتمدة على إعادة تقيس المعلمة التمهيدية التي لها دور كبيرا ومهما في مقدرات اللب ومن ثم العمل على إعطاء الكمية السليمة للتمهيد وقد تم بيان أهمية هذا الأسلوب من خلال تطبيق تلك المفاهيم على بيانات واقعية تشير إلى أسعار الصرف العالمية للدولار الأمريكي مقابل الين الياباني للفترة من يناير كانون الثاني عام 2007

تركز هذا البحث على تقدير دالة الانحدار المتمثل بتطبيق عملي يشير الى كمية صادرات النفط السعودي كدالة بدلالة عدد حقول النفط المكتشفة فيها ،اذ تم اخذ السعودية ودراسة صادراتها كونها تعد من احدى كبريات الدول المصدرة للنفط ومن الدول المستقرة سياسيا وماليا وامنيا في منطقة الخليج العربي والشرق الاوسط . ولغرض دراسة سلوك البيانات تبين ان السلوك الناتج لم يكن متبعا نمطا خطيا معروفا ولم تكن هنالك امكانية لمعرفة