Explore the vast range of titles available.

يستهدف هذا البحث تقدير التباين التقاربي في نموذج الانحدار البواسوني لتحليل بيانات سلسلة زمنية وذلك في ظل وجود مشكلات التقدير مثل الارتباط الذاتي وعدم ثبات تباين حدود الخطأ heteroskedasticity، ويعد هذا النموذج أحد أنواع نماذج المعلمة المشتقة parameter-driven models، حيث يتم التعبير عن الارتباط الذاتي بين المشاهدات من خلال إدراج العملية الكامنة latent process في دالة الربط للنموذج، ويتم تقدير متجه معاملات الانحدار β من خلال تعظيم دالة الإمكان الزائفة maximizing the pseudo-likelihood والتي تتجاهل وجود العملية الكامنة. ويكون المقدر الناتج هو مقدر نموذج خطي معمم، وقد تم عرض الاتساق والتقارب الطبيعي لهذا المقدار في دراسة Davis et al (2000). ومن أجل إجراء الاستدلالات الإحصائية بشكل صحيح حول معاملات الانحدار، فإن ذلك يتطلب إيجاد تقدير متسق للتباين التقاربي لـ β، وحيث أن طرق التقدير المتينة تمكننا من الحصول على تقدير متسق للتباين التقاربي في ظل وجود مشكلات التقدير مثل الارتباط الذاتي وعدم ثبات تباين حدود الخطأ فإن هذا البحث سوف يقوم بالمقارنة بين طريقتين من طرق التقدير المتينة للتباين التقاربي وهما؛ طريقة أساس كرنال kernel-based التي تم اقتراحها في دراسة Wu (2012) ومقدر OPG أو خوارزمية BHHH التي نقترح استخدامها في هذا البحث. وبالتطبيق العملي على مجموعتين من البيانات؛ الأعداد الشهرية لحالات شلل الأطفال في الولايات المتحدة الأمريكية في الفترة من 1970 إلى 1983 والأعداد الشهرية لحالات استقبال الحمى الروماتيزمية في مستشفى أطفال المنصورة خلال الفترة من 2010 إلى 2021، وقد أوضحت النتائج أن مقدر OPG أو خوارزمية BHHH هي الأفضل في تقدير التباين التقاربي لـβ.

استهدفت تلك الدراسة المقارنة بين طريقتين من طرق التحليل التمييزي الأول هو أسلوب التوليفة الخطية Chung and Hun (C-H classifier) وهو عبارة عن دمج دالتين تمايز خطية واحدة للمشاهدات المكتملة والأخرى للمشاهدات غير المكتملة، وأسلوب تصنيف الإمكان الأعظم MLE classifier وهو مشتق من دالة التمييز الخطي التقليدية ولكن اعتمد على تقدير المعالم باستخدام دالة الإمكان الأعظم. وكلا الأسلوبين يتطلبا نمط خاص للبيانات وهو أن تحتوي البيانات على مشاهدات مفقودة على وتيرة واحدة ويجب أن يكون للمجتمعين نفس النمط. كما تهدف الدراسة إلى التنبؤ بمتجه مشاهدات جديدة ذو p x1 إلى إحدى المجتمعين قيد الدراسة، وقامت الدراسة لتقييم كفاءة الأسلوبين باستخدام معيار مقدر البو تستراب المعلمي لفرق معدل الخطأ المتوقع (a (parametric bootstrap estimator of the Expected Error Rate Differences لمعرفة أيهما أفضل في التصنيف، ولقد تمت الدراسة التطبيقية على مجموعة من بيانات مرضي الفشل الكلوي، المتاحة بوحدة أمراض الكلي والغسيل الكلوي بمستشفى الأطفال الجامعي (جامعة المنصورة) وقد توصلت الدراسة إلى أن أسلوب C-H هو الأفضل.

التخطيط الرياضي للموارد البشرية له استخدام على نطاق واسع لتمثيل التبعيات بين المخزونات (الأعداد الحالية) والتدفقات (الانتقالات) في أنظمة القوى العاملة، تقترح الدراسة نظام ماركوف غير المتجانس متعدد المتغيرات لتخطيط الموارد البشرية داخل إدارات جامعة دمياط مع الأخذ في الاعتبار الانتقالات الأفقية والرأسية داخل وبين الإدارات المختلفة، وتم استخدام برمجة الهدف الفازي لتحديد التخصيص الأمثل للموظفين الجدد والانتقالات بين وداخل الإدارات مع دمج التكاليف التشغيلية المتعلقة بالتوظيف والتقاعد والانتقالات بين وداخل الإدارات بالجامعة. وطبقاً لما تم الحصول عليه فإن الحل الأمثل أظهر نتائج واضحة لمتغير التوظيف (r) وهذا مما يستوجب على الإدارة الأخذ بعين الاعتبار حاجة العمل الضرورية لهذا العدد من الموظفين الجدد وعمل تقديرات لمتجهات تكاليف التوظيف والانتقال لهم، وفيما يتعلق باحتمالات الانتقال نجد أنها مقبولة، وأيضا تقديرات متجه التكاليف الإجمالي نجد أن معظم تقديرات التكاليف التي تم التحصل عليها أكبر من مستوى الطموح وبالتالي يجب زيادة مستويات الطموح من قبل الإدارة لكل درجة وظيفية على مستوى كل إدارة على حده.

إذا كان لدينا بعض البيانات المكونة من أزواج من الأعداد الفازية، نجد أن الخوارزمية التطورية تبحث في مكتبة الدوال (التي تشمل الدوال الخطية، كثيرة الحدود، الأسية، واللوغاريتمية) عن الدالة التي تقدم أفضل توفيق للبيانات، وعرضت الاختبارات الخاصة بحزمة الانحدار الفازي لكل حالة على حده، وفي النموذج الخطي عرضنا لحالتي المتغير المستقل الواحد، وأكثر من متغير مستقل، وفي جميع الحالات استخدمت البيانات المولدة في وجود أو عدم وجود العوامل العشوائية. وطبقت طريقة مونت كارلو الفازية على نماذج انحدار فازية غير خطية وذلك لتقدير الحل الأمثل، وكان الحل الأمثل عبارة عن متجه من الأعداد الفازية المثلثية (للمعاملات الفازية للنموذج) والتي تقلل قيمة الخطأ، واستخدم مولد الأرقام شبه العشوائية لإنتاج سلسلة عشوائية من هذه المتجهات الفازية والتي تتوزع بانتظام في مساحة البحث، وطبقنا تلك الطريقة في مثال عملي وحصلنا على نتائج جيدة وتمت مقارنتها مع النتائج التي حصلنا عليها باستخدام الخوارزمية التطورية.

يهدف البحث إلى تقدير دالة الانحدار اللامعلمي للبيانات الطولية ذات القياسات المتكررة، وذلك من خلال استخدام مقدر المربعات الصغرى المعمم GLS ومقدر تمهيد كيرنل متعدد الحدود المرجح محليا KWLPS في حالتي استخدام الأشكال المختلفة لدوال كيرنل واستخدام حزمة LOWESS، بالتطبيق على بيانات مرضى أورام المثانة التي تم تجميعها من مركز الكلى والمسالك البولية بجامعة المنصورة، كما يهدف البحث إلى المقارنة بين التقديرات باستخدام معيار التحديد ومعيار أكايكي AIC ومعيار بيز BIC لمعرفة أيهما أفضل تمثيل لبيانات الدراسة، وتوصلت النتائج إلى أن مقدر كيرنل متعدد الحدود المرجح محليا باستخدام الدالة المثلثية يعطي تقديرات ونتائج أفضل من النماذج الأخرى المستخدمة.

تستخدم العديد من نماذج السلاسل الزمنية وكذلك العديد من نماذج الانحدار في التنبؤ بالسلاسل الزمنية المالية ومع ذلك يوجد العديد من السلاسل الزمنية لا تحتوي على متوسط ثابت والكثير منها يظهر صورا من السكون النسبي متبوعا بفترات من التقلب العالي. مما يدعو إلى توسيع أسلوب تحليل السلاسل الزمنية، حيث يظهر سلوك بعض المتغيرات الهامة في السلاسل الزمنية المالية عدم السكون، فمتوسطات العينات لا تبدو ثابتة وقد يكون هناك ظهور واضح لعدم ثبات التباين. وتهدف هذه الدراسة إلى الوصول إلى نموذج للتنبؤ بأسعار الأسهم بالأخذ في الاعتبار مشكلة عدم ثبات متوسط وتباين السلسلة الزمنية وذلك باستخدام دمج التحليل الفازي مع نموذج السلاسل الزمنية GARCH عنفيما يسمى بنموذج FUZZY GARCH. وفي هذه الدراسة يتم المقارنة بين نموذج GARCH ونموذج FUZZY GARCH في التنبؤ بأسعار الأسهم، وقد توصلت الدراسة أن استخدام نموذج FUZZY GARCH يعد من أفضل وأدق النماذج في التنبؤ بأسعار الأسهم، ولقد تمت الدراسة التطبيقية على مجموعة من البيانات اليومية لمؤشر البورصة EGX 30 في الفترة من مايو 2013 وحتى مايو 2016.

من أوسع الأساليب الإحصائية استخداما في مجال تحليل البيانات المصنفة هما أسلوبي الانحدار اللوجستي والتحليل التمييزي واللذان يمكن استخدامهما كنماذج خطية أو غير خطية في مجال تصنيف البيانات. أن استخدام التحليل التمييزي يشترط فيه توافر عدد من الافتراضات من أهمها أن تكون بيانات المتغيرات المستقلة مستمرة وتتبع التوزيع الطبيعي، وكذلك تساوي مصفوفتي التباين والتغاير لمجتمعين، أما في الانحدار اللوجستي لا توجد شروط تخص المتغيرات المستقلة إذ يعد نسبيا أكثر حصانه من التحليل التمييزي وكذلك يتسم بالمرونة والبساطة ويعطي تفسيرا واضحا وذو دلاله ومعنى لوصف العلاقة بين المتغير التابع والمتغيرات المستقلة. تهدف هذه الدراسة إلى تصنيف البيانات على وفق ثلاث نماذج الأول نموذج الدالة الاحتمالية لدالة الانحدار اللوجستي المتعدد الاستجابة، والثاني نموذج دالة التمييز الخطي والثالث نموذج احتمالات الاستجابة لدالة التمييز الخطي، حيث استخدم الباحث أسلوبين من أساليب التصنيف والتنبؤ هما التحليل التميزي والانحدار اللوجستي وعمل مقارنه بينهما لتحديد اهم العوامل الذي توثر على طبيعية المرض وقد تكون هذه العوامل اقتصادية وديموغرافية وطبية وغيرها والمتمثلة بالمتغيرات المستقلة وما مدى تأثيرها على المتغير التابع ومعرفة أي من النماذج الثلاثة افصل وأدق في توفيق البيانات وأيهما يظهر باقل نسبة خطأ تصنيف ممكن.

يتمثل الهدف من هذا البحث في اختيار نموذج إحصائي يعطي أفضل وأدق التقديرات الشهرية لإنتاج واستهلاك الطاقة الكهربائية في العراق للفترة من يناير عام ٢٠٠٧ وحتى ديسمبر عام ٢٠١٣ في القطاع المنزلي من خلال المقارنة بين أسلوب بيز وكرنل لتقدير الانحدار اللامعلمي. وترجع أهمية هذا البحث إلى أهمية الطاقة الكهربائية واهتمام الدول والحكومات بهذه الطاقة الحيوية لاعتبارها من المصادر الرئيسية للطاقة التي يعتمد عليها في مختلف جوانب الحياة. وقد تبين وفقا للبيانات المستخدمة أن أفضل النماذج كان النموذج المقدر باستخدام بيز، وان أهم المتغيرات التي تؤثر معنويا في الكمية المستهلكة في القطاع المنزلي هي عدد المشتركين والرطوبة النسبية وفي القطاع الصناعي هي عدد المشتركين فقط.

المساهمة الكبيرة لنظرية المجموعات الفازية (Fuzzy Sets Theory) تكمن في مقدرتها على تمثيل البيانات الغامضة. المنطق الفازي (Fuzzy Logic) يقدم منهجية أساسية للتعامل مع الحالات التي تكون غامضة أو الغير معرفة (محددة) بشكل جيد. البيانات اللغوية (Linguistic Data) يتم تحويلها إلى قيم عددية قبل حساب حدود المراقبة. بعض المساهمة لخرائط المراقبة الفازية تعتمد على طرق التحويل الفازية والتي تتم باستخدام قطع (α- cut) α لتوفير القدرة على تحديد دقة الفحص حيث القيم العليا من α تعطي دقة فحص أعلى (Gulbay and Kahraman, 2007). في هذه الدراسة يتم المقارنة بين المداخل المختلفة لإنشاء خرائط مراقبة الجودة الإحصائية التقليدية والفازية للمتغيرات في حالة متغير واحد وذلك على أساس معياري عدد العينات تحت المراقبة ومتوسط طول الدورة ARL (Average Run Length). وقد توصلت الدراسة إلى أن المدخل الفازي يعد أفضل وأدق لبعض خرائط مراقبة الجودة للمتغيرات.

يهدف هذا البحث للتعرف على النماذج الإحصائية التي تستخدم ضمن التحليل ألاستنتاجي للبيانات متعددة المستويات في حالة المتغيرات التابعة النوعية، بهدف صياغة نماذج إحصائية تمكن من التنبؤ بمستوى خوف الطالب من الجريمة بناء على أربعة مقاييس للخوف من الجريمة بناء على متغيرات تفسيرية في أربعة مستويات. ولاستكمال الجانب التطبيقي تم إعداد استبانة شملت متغيرات تفسيرية لأربعة مستويات من البيانات الهرمية المتداخلة، وكذلك أربعة مقاييس مختلفة للخوف من الجريمة إحداها مقترح من الباحث. خلص باختلاف طبيعة المتغير التابع في حين ثبت اختلاف عدد وطبيعة المتغيرات التفسيرية المؤثرة على المتغيرات التابعة نتيجة للعلاقة المنطقية بينها وبين المتغيرات في المستويات المختلفة. أوصت الدراسة باستخدام المتغيرات التفسيرية المقاسة ضمن التحليل متعدد المستويات والتي يمكن تحديدها بحيادية أكثر بعيدا عن تقديرات المبحوثين. والتي تحديدها يمكن بحيادية أكثر بعدياً عن تقديرات المبحوثين. توصل البحث إلى أن طبيعة البيانات الهرمية متعددة المستويات هي التي تفرض توظيف التحليل متعدد المستويات، كما أنه تختلف النماذج الإحصائية لهذا التحليل وكذلك عدد المتغيرات التفسيرية من نموذج إلى آخر.