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

يعود اهتمام العالم بالبيئة الى التدهور والتغيرات المستمرة جراء الاستغلال البشري الخاطئ لها من خلال رمي المخلفات وبأنواع مختلفة اذ ان البيئة المائية تتعرض يوميا الى الاف الاطنان من المخلفات المختلفة التي أدت الى تلوثها وتزداد هذه الملوثات يوما بعد يوم ومما يؤدي الى الاضرار في البيئة المائية ،و تعد الأنهار المصدر الأساسي للحياة الطبيعية ولكون نهر الفرات احد اهم المصادر المائية وتعتمد عليه العديد من الف

تم تصنيف ترسة الفرات ملساء الصدفة  Rafetus euphraticus على أنها مهددة بخطر الانقراض ضمن القائمة الحمراء للاتحاد الدولي لحفظ الطبيعة، ويُعتقد أنها تعرضت لانخفاض كبير في أعدادها مؤخرًا. تقتصر معلومات الأنواع في العراق على عدد قليل من المسوحات السريعة مع القليل من المعلومات التفصيلية عن التربية والتوزيع. هدفت الدراسة الى تقدير اعداد سلاحف الفرات ملساء الصدفة  في الأهوار الوسطى باستخدام استقراء بسيط للعدد. تم استخ

Reliability has an important role in both the industrial and engineering applications. So the need for Reliability Tests appeared are series of tests a discover out of factors that  appear through the test, knowledge limit of fit a specifics production addition for getting on goodness of production.

Therefore, the need for research to test for censor data from ( Type II ) for exponential distribution with one parameter and that test it’s (Reliability Growth) includes three curves are Idealized Growth curve estimation parameters and reliability with maximum likelihood method, Duane Growth curve takes estimation parameters and reliability with least squares method, Exponential Reliability Growth Cur

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

The grey system model GM(1,1) is the model of the prediction of the time series and the basis of the grey theory. This research presents the methods for estimating parameters of the grey model GM(1,1) is the accumulative method (ACC), the exponential method (EXP), modified exponential method (Mod EXP) and the Particle Swarm Optimization method (PSO). These methods were compared based on the Mean square error (MSE) and the Mean Absolute percentage error (MAPE) as a basis comparator and the simulation method was adopted for the best of the four methods, The best method was obtained and then applied to real data. This data represents the consumption rate of two types of oils a heavy fuel (HFO) and diesel fuel (D.O) and the use of tests to conf

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