Explore the vast range of titles available.

تهدف هذه الدراسة إلى استخدام نموذج الدالة التمييزية متعددة المجموعات لمعرفة مستوى جودة الخدمات العامة المقدمة لمواطني قرية قندتو بمدينة شندي ومن ثم معرفة المتغيرات والخدمات الأكثر أهمية والتي تؤثر في المستوى العام للخدمات المقدمة، وتم استخدام المنهج الاحصائي الوصفي والتحليلي للوصول لنتائج الدراسة، ومن أهم النتائج التي توصلت لها الدراسة أن نموذج الدالة التمييزية متعدد المجموعات المقدر نموذج مناسب لدراسة البيانات ويتصف بالدقة وله القدرة على التمييز، أن مستوى الخدمات العامة لقرية قندتو مستوى متوسط ويحتاج لجهود كبيرة من قبل المواطنين والدولة ليصل للمستوى الجيد، وأن الخدمات التي تحتاج لجهد كبير جدًا هي خدمات ) تصريف المياه - مركز الشباب- المستشفى - المدارس).

الغرضك تطبيقات تحليلات الموارد البشرية (HRA) تثير اهتمام الباحثين والممارسين من الناحية النظرية والعملية. على الرغم من أن المنظمات بدأت في استخدام تطبيقات تحليلات الموارد البشرية، إلا أنه لا يوجد حاليًا نهج مؤسس لقياس أدائها. تهدف هذه الدراسة إلى معالجة هذه الفجوة في الأدبيات من خلال اقتراح نهج جديد لقياس أداء تطبيقات تحليلات الموارد البشرية. التصميم / المنهجية / النهج: تقترح هذه الدراسة نهجًا هجينا يجمع بين درجة الاعتقاد التراكمي (CBD) ونمذجة المعادلات الهيكلية بالمربعات الصغرى الجزئية (PLS-SEM) لقياس أداء تحليلات الموارد البشرية التنظيمي. النتائج: يتميز نهج قياس الأداء المقترح في هذه الدراسة بالقدرة على الكشف عن مستوى الأداء الكلي لتطبيقات تحليلات الموارد البشرية في المنظمة، كما أنه يتيح الفرصة لقياس أداء الأبعاد الفرعية التي تشكل تحليلات الموارد البشرية، وتشمل هذه الأبعاد الفرعية: «كفاية البيانات، والقدرة التكنولوجية، وقدرة القوى العاملة، ومستوى تطبيق تحليلات الموارد البشرية، والمناخ التنظيمي». هذا النهج قادر على مساعدة المنظمات التي لا تستخدم حاليًا تحليلات الموارد البشرية في عملياتها على اتخاذ قرار مستنير فيما يتعلق بتطبيق تحليلات الموارد البشرية، كما أنه يمكن المنظمات من تقييم أدائها المحتمل إذا قامت بتطبيق تحليلات الموارد البشرية. التطبيقات العملية: النهج المقترح يسمح للمنظمات بتقييم أداء التطبيقات التحليلية في مجال الموارد البشرية. يمكن إجراء هذا التقييم في مرحلتي ما قبل وما بعد استخدام تطبيقات تحليلات الموارد البشرية، وبالتالي يوفر هذا النهج إضافة قيمة للمنظمات، مما يمكنها من تعزيز قدراتها في هذا المجال، وبالتالي تعالج الدراسة فجوة كبيرة في البحث العلمي. بالإضافة إلى ذلك، فيما يتعلق بإمكانية تطبيق نموذج قياس أداء تحليلات الموارد البشرية المطور على مجالات تحليلية متنوعة، فإنه يمهد الطريق لتطوير دراسات أخرى لقياس الأداء. الأصالة / القيمة: عملية تقييم أداء تحليلات الموارد البشرية تشمل أبعادًا فرعية متعددة ومترابطة لتحليلات الموارد البشرية ومؤشرات أداء يمكن قياسها باستخدام مقاييس مختلفة، لذلك من الضروري تنفيذ منهجية مرنة يمكنها تحويل أشكال التقييم المختلفة إلى مقياس موحد ودمجها لإدارة التعقيد وعدم اليقين المرتبطين بعملية التقييم بشكل فعال في هذا الصدد، يثبت منهج درجة الاعتقاد التراكمي (CBD) فعاليته بشكل خاص يستخدم نهج درجة الاعتقاد التراكمي (CBD) مجموعة ضبابية من المصطلحات اللغوية لتحويل درجات مؤشرات الأداء إلى مقياس موحد، وعلى ذلك، يأخذ في الاعتبار عدم اليقين الكامن في عملية التقييم. بالإضافة إلى ذلك، تقترح المنهجية استخدام طريقة نمذجة المعادلات الهيكلية بالمربعات الصغرى الجزئية (PLS-SEM) لدمج مقاييس درجة الاعتقاد التراكمي (CBD).

Nonparametric methods play a crucial role in applied statistics, particularly when dealing with data that does not conform to traditional parametric assumptions. This article aims to evaluate the performance of various nonparametric methods commonly used in applied statistics. The evaluation is conducted based on their ability to handle different types of data, their computational efficiency, and their robustness against outliers. The results of this evaluation provide researchers and practitioners with valuable insights into the strengths and limitations of nonparametric methods, enabling them to make informed decisions when choosing the appropriate method for their specific research questions.

يعتبر تحليل السلاسل الزمنية من الأدوات الإحصائية الهامة لوضع الخطط والبرامج الإحصائية المرتبطة بدراسة ظاهرة معينة والتنبؤ بهذه الظاهرة في المستقبل اعتمادا على قيمها في الماضي، وتعتمد دقة التنبؤ بقيم الظاهرة محل الدراسة على دقة تحليل بيانات السلسلة الزمنية في الماضي، إلا أن السلسلة الزمنية تتعرض لبعض التغيرات التي تؤثر على سكونها ومن ثم دقة التنبؤ. في هذه الدراسة سوف يتم بحث تأثير كل من ذاكرة السلسلة الزمنية والعوامل الموسمية والعوامل غير المنتظمة على سكون السلسلة فضلا عن مدى تأثير العوامل غير المنتظمة على ذاكرة السلسلة الزمنية حيث أن ذاكرة السلسلة الزمنية قد تكون ذاكرة قصيرة المدى وقد تكون ذاكرة طويلة المدى، وتقوم العوامل غير المنتظمة بتوليد ذاكرة تعرف بالذاكرة طويلة المدى الزائفة وقد تم استخدام نموذج الفروق الكسرية الموسمي مع عمليات ماركوف العشوائية Markov Regime Switching - Seasonal Fractional Integrated (MRS-SARFIMA) كأداة لاختبار حالة الذاكرة المتولدة في السلسلة الزمنية، كما أنه تم استخدام كل من نموذج الفروق الكسرية الموسمي Seasonal Fractional Integrated (SARFIMA) ونموذج الفروق الكسرية الموسمي مع عمليات ماركوف العشوائية Markov Regime Switching - Seasonal Fractional Integrated (MRS-SARFIMA) للتنبؤ بالسلسلة الزمنية الشهرية الخاصة بحجم إنتاج البترول الكلي في مصر وتحديد أي النماذج الأكثر ملائمة لتحليل السلسلة الزمنية في ظل وجود العوامل الموسمية وغير المنتظمة فضلا عن تحديد أسلوب التقدير الأمثل لكل من النموذجين.

Numerical approximation of the root-finding problem its important tool for process involves finding a root, or solution of nonlinear equation of the form f (x) = 0, for a given function f. A root of this equation is also called a zero of the function f. When we implementing the method on a computer we need to consider the effects of round-off error. For example the computation of the midpoint of the interval [an, bn] should be found from the equation. The Bisection method is used to determine to any specified accuracy that your computer will permit a solution to f (x) = 0 on an interval [a, b], provided that f is continuous on the interval and that f (a) and f (b) are of opposite sign. Although the method will work for the case when more than one root is contained in the interval [a, b], we assume for simplicity of our discussion that the root in this interval is unique, the method stops if one of the midpoints happens to coincide with the root. It also stops when the length of the search interval is less than some prescribed tolerance. The having method is characterized by the fact that it always includes convergence of the individual islands. It is also characterized by the case of calculating errors, but one of its disadvantages is that it is slow to converge to reach the solution. To compare with the a new technical method of the solution . We followed applied numerical method using a new technical method in computer and we found that the new technical method of solution is much faster and more accurate.

The goal of this study is to compare linear discrimination analysis and discriminated analysis with linear programming (MMD) (Min. Sum of Deviation) in order to find the best model for classifying observations into their correct groups with the lowest possible classification error and highest classification accuracy. According to the findings of the study, discriminated analysis using linear programming differs from linear discriminated analysis in data classification because it produces the lowest error rate and the highest classification accuracy rate, and it does not require the linear discriminated analysis assumptions.

تم في هذا البحث معالجة مشكلة تعدد العلاقة الخطية بين المتغيرات التوضيحية في أنموذج الانحدار المتعدد مستخدمين طريقة انحدار الحرف المعدلة، وكان الباحث Swindle (1976) أول من قدمها، وتستند على إضافة معلومات مسبقة عن متجه المعلمات  إلى المقدر الذي قدمه Hoerl and Kennard (1970)وتم اختيارنا لتلك المعلومات المسبقة لتمثل متجه الوسط الحسابي لمكونات متجه مقدر المربعات الصغرى للمتجه ، وتم تحديد القيمة المثلى لعامل الحرف للطريقة المعدلة والتي تجعل متوسط مربعات الخطأ للمقدر الناتج أقل ما يمكن . أجريت مقارنة بين مقدرات المربعات الصغرى، ومقدرات انحدار الحرف المعدلة لبيانات تم توليدها بأسلوب مونت كارلو لخمسة عشر متغيراً توضيحياً بأحجام عينات مختلفة وبافتراض قيم مختلفة لمعاملات ارتباطات بسيطة وباختيار قيم مختلفة للمتجه  و2 ،وتحت هذه الافتراضات استنتجنا أن طريقة الحرف المعدلة أفضل من طريقة المربعات الصغرى.

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.

تعد Six Sigma من المفاهیم المطورة لإدارة الجودة الشاملة، إذ تهدف إلى الارتقاء بمستویات المنشآت الإنتاجیة أو الخدمیة من النواحي المالیة والإداریة والفنیة عن طریق تخفیض عنصرین أساسیین یؤثران سلباً على جـودة العملیات هما المعـیب Defect والتأخر Delay في تسـلیم المنتجات. وبذلك فإن منهـجیة Six Sigma تحاول الوصول إلى (4.3) وحدة معیبة في الملیون. ویستعرض هذا البحث الفلسفة الإداریة والإحصائیة لمنهجیة Six Sigmaواختبار مدى تطبیقها باستخدام مؤشر مستوى السیكما