في كثير من الأحيان يفشل تحليل المربعات الصغرى (LS) تماماً في حالة وجود قيم شاذة في الظواهر المدروسة، اذ ستفقد OLS خصائصها ومن ثم تفقد صفة المقدر الخطي الجيد Beast Linear Unbiased Estimator (BLUE) لِما تسببه الشواذ Outliers من تأثير سيئ علـى نتـائج التحليـل الاحـصائي للبيانـات اذ أن وجودها يؤدي الى إرباك كبير في تحليل البيانات في حالة إستخدام الطرائق التقليدية، ولعلاج هذه المشكلة تم تطوير أساليب إحصائية جديدة بحيث لا تتأثر بالقيم الشاذة بسهولة. هذه الطرائق تمتاز بالحصانة أو (المقاومة). ولذا كانت طريقة المربعات الصغرى المشذبة Least Trimmed Squares (LTS) كبديل جيد يحقق نتائج أكثر مقبولية وأمثليه. الاّ انه يمكن افتراض أوزان تأخذ بنظر العناية مواقع تواجد القيم الشاذة في البيانات وتحددها بشكل دقيق. ولزيادة قوة التقدير بطريقة المربعات الصغرى المشذبة الموزونة Weighted Least Trimmed Squares (WLTS) هو بأعاده الوزن لبيانات العينة حول المقدر المطلوب بصورة تكرارية وهو ما سيدعى طريقة المربعات الصغرى المشذبة المعاد وزنها Reweighted Least Trimmed Squares (RWLTS). ولتحقيق هذا البحث استدعت الحاجة الكشف والتقصّي عن تأثير التلوث مياه نهر دجلة في محافظة واسط بسبب مياه الصرف الصحي وبالذات التلوث بالمواد الصلبة غير الذائبة في الماءTotal Dissolved Solids (TDS) وتأثير ثلاث ملوثات أملاح الكبريتات Sulphates (SO4)، الكلورايدات Chlorides (Cl) والفوسفات Phosphates ((PO4 على ذلك. وتم تقديم ذلك بدراسة احصائية وتقييمها بشكل دقيق ورفعها الى الجهات المختصّة ولتحقيق هذا الهدف تم استعمال بحجم عينة (91) موقع تم سحبها وفحصها في مختبرات بلدية محافظة واسط. وتم إجراء التحليل باستعمال برنامج MATLAB-R2015b)).
1.jpg)
