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

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

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

The comparison of double informative priors which are assumed for the reliability function of Pareto type I distribution. To estimate the reliability function of Pareto type I distribution by using Bayes estimation, will be  used two different kind of information in the Bayes estimation; two different priors have been selected for the parameter of Pareto  type I distribution . Assuming distribution of three double prior’s chi- gamma squared distribution, gamma - erlang distribution, and erlang- exponential distribution as double priors. The results of the derivaties of these estimators under the squared error loss function with two different double priors. Using the simulation technique, to compare the performance for

Several authors have used ranking function for solving linear programming problem. In This paper is proposed two ranking function for solving fuzzy linear programming and compare these two approach with trapezoidal fuzzy number .The proposed approach is very easy to understand and it can applicable, also the data were chosen from general company distribution of dairy (Canon company) was proposed test approach and compare; This paper prove that the second proposed approach is better to give the results and satisfy the minimal cost using Q.M. Software

 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.             <

Three hundred Iraqi people participated in demographic and attitudes study about red and white meat consumption. The mean age of the participants was 50 SD ± 11 years (mean 30-72); 51% were females and 49% males, mostly in forties who lived ≥ 5 years in Baghdad. The results showed that 80% of individuals prefer red meat. A 90% of people prefer fresh meat compared to frozen and processed meat. A 60% of people buy meat from popular markets. Nearly 87% of respondents believe the improving of livestock sector is essential and 80% of people confirmed there are obstacles to development this sector. An 80% of participates thought the reasons of the high prices of local fresh meat is the lack of plann

افرض ان (X1, X2, …. , Xn) هي عينة عشوائية من توزيع له دالة احتمالية الكثافة . المثال المعتاد في مثل هكذا تقدير للامكان الاعظم (MLE)  هو ليس وحيد باخذ  ليكون كثافة منتظمة عليه، مثل .

انظر [Bicked and Doksum (1977, P111)] او [Hogg and Craig (1978, P(207)] بالاضافة الى احضار بعض الامور غير الطبيعية.

In this paper we will explain ,how use Bayesian procedure in analysis multiple linear regression model with missing data in variables X's  as the new method suggest , and explain some of missing  Patterns under missing mechanism , missing complete at random MCAR and compare Bayesian estimator with complete case estimator by use  simulation procedure .           

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.