Explore the vast range of titles available.

هدفت الدراسة الحالية إلى معرقة دور تنمية الموارد البشرية في تحقيق الميزة التنافسية بأبعادها المدروسة في شركات الصناعة الدوائية. أجريت الدراسة الميدانية في شركات صناعة الدواء العاملة في دمشق وريفها، حيث تم اعتماد المنهج الوصفي والأساليب الإحصائية لتحميل النتائج واختبار العينة المؤلفة من (16) شركة دوائية بشكل عشوائي. تم جمع البيانات بالاعتماد على الاستبانة لقياس متغيري الدراسة: تنمية الموارد البشرية وتحقيق الميزة التنافسية، حيث تم تحليل 180 استبانة، وقد تمتعت المقاييس بدرجة جيدة من الصدق والثبات. توصلت الدراسة إلى مجموعة من النتائج أهمها: أن آراء عينة الدراسة تجاه أبعاد تنمية الموارد البشرية والميزة التنافسية كانت إيجابية وبنسب توافر مرتفعة مما يدل على أهمية تنمية الموارد البشرية للوصول إلى الميزة التنافسية في شركات الصناعة الدوائية. وأن من بين المتغيرات المستقلة الثلاث كان لمتغير تحسين وتخطيط المسار الوظيفي التأثير الأكبر على متغيرات الميزة التنافسية وجاء متغير تحسين بيئة العمل بالمرتبة الثانية وفي المرتبة الثالثة التدريب من وجهة نظر المستقصين. وأوصت الدراسة أن يم التركيز على تنمية مهارات الأفراد بتدريبهم والاهتمام بتطوير وتحسين مسارهم الوظيفي للوصول إلى الميزة التنافسية لهذه الشركات، كما ويجب العمل بشكل مستمر على تحديث وتطوير البيئة المحيطة بالعمال.

يهدف البحث إلى التنبؤ بخرائط سكان محافظة ذي قار بمقارنة طرائق الاستيفاء المكاني وهي طريقة مقلوب المسافة الوزنية Inverse Distance Weighting (IDW) وطريقة دوال القاعدة الشعاعية Radial Basis Functions (RBF)، ويسعى البحث أيضا إلى تسخير تقانات الاستيفاء المكاني لإنتاج خرائط تكون ذات مستوى ادراك عال في تمثيل البيانات السكانية الخاصة بمنطقة الدراسة بعد استكشاف طبيعة قواعد البيانات المستعملة إحصائيا، ومكانيان وتحليلها، وطريقة توزيعها باستعمال مجموعة متنوعة من أدوات استكشاف البيانات المكانية المتوافرة داخل بيئة نظم المعلومات الجغرافية GIS التي تسهم في تقويم خصائص البيانات، وتوزيعها، وتحليلها، ومنها: اختبار توزيع البيانات ومعرفة اتجاهها، وكشف الارتباطات المكانية لها مما يعكس أهمية الدراسة، ومعرفة نمط توزيع البيانات لسكان منطقة الدراسة وذلك؛ لتسهيل إعداد الخطط المستقبلية التي تخدم التنظيم المكاني عبر بناء نماذج مكانية لتوزيع مجموع السكان والسكان الحضر والريف على مستوى الوحدات الإدارية لمنطقة الدراسة، باستعمال طرائق التحليل الإحصائي المكاني Geostatistical Analysis ضمن مفهوم الاستيفاء المكاني في نظم المعلومات الجغرافية، واشتمل البحث على تحليل بيانات التوزيع العددي والتوزيع البيئي (حضر- ريف) لسكان محافظة ذي قار والمعتمدة من وزارة التخطيط عبر اعتماد المنهج الاستقرائي ومنهج التحليل الكمي، واستكشاف البيانات الخاصة بسكان منطقة الدراسة عن طريق اختبار توزيع البيانات وتمييز اتجاه البيانات والارتباط الذاتي المكاني، وأيضا تضمن طرائق الاستيفاء المكاني وهي طريقة مقلوب المسافة الوزنية وطريقة دوال القاعدة الشعاعية، وأيضا مقارنة طرائق الاستيفاء المكاني ومعايير دقة النتائج وتوصلت الدراسة بعد التحقق من صدق النتائج باستعمال منحنى التصديق Cross-Validation إلى أن طريقة دوال القاعدة الشعاعية (RBF) أكثر النماذج دقة في التنبؤ المكاني للبيانات السكانية في تمثيل بيانات التوزيع العددي للسكان الريف في منطقة الدراسة؛ لأنها تمتلك أقل جذر تربيعي لمتوسط الخطأ RMSE الذي بلغ 24731.19، وتليها طريقة مقلوب المسافة الوزنية (IDW) لتمثيل بيانات فئة كبار السن وبجذر تربيعي المتوسط الخطأ RMSE ٢٥٢٣٦.٦٣٥، مما يدل على أن استعمال المعايير الإحصائية يعمل على تحسين دقة الاستيفاء المكاني وإن التنبؤ المكاني لبيانات سكان منطقة الدراسة بطريقة دوال القاعدة الشعاعية (RBF) كان أكثر دقة من طريقة مقلوب المسافة الوزنية (IDW) باعتماد المؤشرات الإحصائية.

This study compares bootstrap, stratified, and systematic sampling for housing price regression models. Using both simulated and King County real-world data, we evaluate their impact on predictive accuracy through adjusted R2. Key Findings Stratified sampling outperformed other methods consistently, showing 8.3% higher R² than bootstrap and 12.7% higher than systematic sampling. This advantage was strongest for smaller samples (n<1000). Method Comparison Bootstrap sampling showed small-sample bias risks, while systematic sampling displayed high variability with clustered data. Stratified sampling maintained superior performance across all sample sizes. Real-World Validation King County data confirmed stratified sampling's advantages were even greater in practice than simulations, highlighting its real-world applicability. Implications Results strongly recommend stratified sampling for real estate modeling, particularly with limited data. Findings emphasize sample representativity's crucial role in regression accuracy, with broader applications to naturally stratified variables. The study contributes to the growing body of literature on sampling methodology optimization and provides empirical evidence for best practices in regression model development.

This study aims to forecast livestock using the Box-Jenkins methodology, specifically applying it to a time series of annual livestock numbers in Algeria from 1990 to 2021. It concluded with the estimation of a forecasting model based on the Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) approach, specifically ARIMA(0,1,1), which demonstrated good accuracy with a Mean Absolute Percentage Error (MAPE) of 10.40%. The forecast indicates an increase in livestock numbers during the period from 2022 to 2025.

The study aims to understand the influence of three factors (financial gain, passion for innovation and social recognition) on entrepreneurial motivation of Algerian students. Methodology: using a sample of 204 students and Covariance-Based Structural Equation Modeling (CB-SEM), we aimed to test the hypothesis regarding the relationships between intrinsic and extrinsic motivation and entrepreneurial motivation. Findings: The research reveals that the passion for innovation is the most influential factor with the financial gain closely following, and then social recognition. The study further suggests that education programs involving aspects of creativity and innovations; should be employed to enhance the students' entrepreneurial motivation.

ازدادت الأبحاث عن حالة عدم التأكد في السياسة الاقتصادية كعامل مؤثر في القرارات الاقتصادية خلال السنوات الأخيرة، حيث أدرجت معظم الدول مؤشر عدم التأكد في السياسة الاقتصادية إلى دورياتها الإحصائية كمؤشر هام يدل على صحة الاقتصاد. لذا قدم هذا البحث إطارا لقياس عدم التأكد في السياسة الاقتصادية في سورية وفق منهج التقلب العشوائي، على اعتبار أن عدم التأكد عامل كامن يقود التقلبات المشتركة والخاصة لمجموعة من المتغيرات الاقتصادية والمالية باستخدام نموذج (Bayesian Stochastic Volatility). بينت النتائج ارتفاعاً في حالة عدم التأكد في السياسة الاقتصادية خلال الفترات المقابلة للأحداث الاقتصادية والسياسية في سورية، مما يعكس عدم وضوح السياسة الاقتصادية من قبل المصرف المركزي وصانعي السياسات، وبالتالي صعوبة معرفة وتوقع اتجاه تطور الاقتصاد خلال المرحلة المقبلة.

Objectives: The COVID-19 pandemic was directly responsible for a large number of death cases worldwide and Kuwait was no exception. This article attempted to analyze and understand any impacts of demographic factors on COVID-19 mortality in Kuwait over 2020. Specifically, age, nationality status, gender and population density of the deceased were considered. Method: Statistical and spatial analysis utilized ArcGIS and hypothesis testing to obtain the results. Results: Based on the results, it was found that all three demographic factors (age, nationality and gender) had significant statistical impact on COVID-19 mortality. As the elderly, males and citizens were the groups at highest risk of dying from COVID-19. Furthermore, a spatial analysis has shown that population density of Kuwait's governorates did not have any significant impact on mortality due to COVID-19. Conclusion: The findings suggested that any policies and public health campaigns for future pandemics or COVID-19 waves should be designed in a way to mitigate the impacts on the most vulnerable groups.

This study aims to highlight the crucial role of statistical data and information in the processes of decision-making and policy formulation in general. The rapid growth of data science, driven by technological advancements, has broadened its application across various domains, making statistics an indispensable element influencing all aspects of daily life, including economics, finance, marketing, and insurance. To assess the comprehension of the role and importance of statistical information in the decision-making process, we conducted a survey at Algiers 3 University (Faculty of Economic sciences, Commercial, and Management Sciences). The choice of this department was deliberate, considering its specialization, along with respondents' familiarity and prevailing perceptions regarding our subject and its broader implications. The findings of our study emphasized the paramount role of statistics in contributing to development planning, prompting many countries to prioritize establishing or enhancing efficient statistical systems.