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

The repeated measurement design is called a complete randomized block design for repeated measurement when the subject is given the all different treatments , in this case the subject is considered as a block . Many of nonparametric methods were considered like Friedman test (1937) and Koch test(1969) and Kepner&Robinson test(1988) when the assumption of normal distribution of the data is not satisfied .as well as F test  when the assumptions of the analysis of variance is satisfied ,where the observations within blocks are assumed to be equally correlated . The purpose of this paper is to summarize the result of the simulation study for comparing these methods as well as present the suggested

Me

زاد اهتمام الباحثين في السنوات الاخيرة بنماذج الانحدار شبه المعلمية وذلك اذ يمكن من خلالها دمج نماذج الانحدار اللامعلمي والمعلمي في ان واحد ومن ثم تكوين انموذج انحدار يتميز بامكانية التعامل مع مشكلة تعدد الابعاد الموجودة في النماذج اللامعلمية والتي تحصل عند زيادة عدد المتغيرات التوضيحية الداخلة في التحليل و من ثم تناقص دقة التقدير.  فضلا عن امتياز هذا النوع من النماذج بمرونة في المجال التطبيقي مقارنةً

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

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

        يقدم هذا البحث الانموذج الرمادي GM(1,1) من الرتبة الأولى و بمتغير واحد و هو أساس نظرية النظام الرمادي تناول هذا البحث خصائص الانموذج الرمادي ومجموعة من طرائق تقدير معالم الانموذج الرمادي GM(1,1) وهي طريقة المربعات الصغرى (LS) , طريقة المربعات الصغرى الموزونة (WLS) , طريقة المربعات الصغرى الكلية (TLS) و طريقة الانحدار التدريجي (DS) حيث تمت المقارنة بين هذه الطرق اعتمادا على نوعين من المقاييس متوسط مربع الخطأ MSE))

تحليل الأخطاء الصوتية في بعض كتب اللغة الروسية الدراسية

تستخدم تقنيات التصنيفِ ًبصورة واسعة جدا في كثير من المجالات التطبيقية. ولاسيما في المجالات الاقتصادية والتحليلات المالية كما في عِلْمِ تحليل الزبونِ التنبؤيِpredictive customer analytics ، الذي يتضمن ذلك  الإمتلاكِ، المقايضة، إحتكار وإحراز الإئتمانِ والجباياتِ. إنّ هدفَ أيّ نموذج تصنيفِ هو أَنْ يُصنّفَ َ المشاهدات   في مجموعتين أَو أكثرِ للوصول الى التنبؤ بنتيجةً ترتبط بكُلّ مشاهدة ومثا

The development in manufacturing computers from both (Hardware and Software) sides, make complicated robust estimators became computable and gave us new way of dealing with the data, when classical discriminant methods failed in achieving its optimal properties especially when data contains a percentage of outliers. Thus, the inability to have the minimum probability of misclassification. The research aim to compare robust estimators which are resistant to outlier influence like robust H estimator, robust S estimator and robust MCD estimator, also robustify misclassification probability with showing outlier influence on the percentage of misclassification when using classical methods. ,the other

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