In recent years, the attention of researchers has increased of semi-parametric regression models, because it is possible to integrate the parametric and non-parametric regression models in one and then form a regression model has the potential to deal with the cruse of dimensionality in non-parametric models that occurs through the increasing of explanatory variables. Involved in the analysis and then decreasing the accuracy of the estimation. As well as the privilege of this type of model with flexibility in the application field compared to the parametric models which comply with certain conditions such as knowledge of the distribution of errors or the parametric models may

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

This research introduce a study with application on Principal Component Regression obtained from some of the explainatory variables to limitate Multicollinearity problem among these variables and gain staibilty in their estimations more than those which yield from Ordinary Least Squares. But the cost that we pay in the other hand losing a little power of the estimation of the predictive regression function in explaining the essential variations. A suggested numerical formula has been proposed and applied by the researchers as optimal solution, and vererifing the its efficiency by a program written by the researchers themselves for this porpuse through some creterions: Cumulative Percentage Variance, Coefficient of Determination, Variance

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

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

Abstract

 The problem of missing data represents a major obstacle before researchers in the process of data analysis in different fields since , this problem is a recurrent one in all fields of study including social , medical , astronomical and clinical experiments .

The presence of such a problem within the data to be studied may influence negatively on the analysis and it may lead to misleading conclusions , together with the fact that these conclusions that result from a great bias caused by that problem in spite of the efficiency of wavelet methods but they are also affected by the missing of data , in addition to the impact of the problem of miss of accuracy estimation

This research deals with a shrinking method concerned with the principal components similar to that one which used in the multiple regression “Least Absolute Shrinkage and Selection: LASS”. The goal here is to make an uncorrelated linear combinations from only a subset of explanatory variables that may have a multicollinearity problem instead taking the whole number say, (K) of them. This shrinkage will force some coefficients to equal zero, after making some restriction on them by some "tuning parameter" say, (t) which balances the bias and variance amount from side, and doesn't exceed the acceptable percent explained variance of these components. This had been shown by MSE criterion in the regression case and the percent explained

The logistic regression model is an important statistical model showing the relationship between the binary variable and the explanatory variables.                                                        The large number of explanations that are usually used to illustrate the response led to the emergence of the problem of linear multiplicity between the explanatory variables that make estimating the parameters of the model not accurate.    

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