تمت في كلية الادارة والاقتصاد / جامعة بغداد ، مناقشة اطروحة الدكتوراه الموسومة (تقدير واختيار المتغيرات للأنموذج التجميعي شبه المعلمي مع تطبيق عملي ) في تخصص الاحصاء للطالب (حيدر رائد طالب) بأشراف أ.د. مناف يوسف حمود
هنالك الكثير من المشكلات في القطاعات المختلفة منها الصناعية , التعليمية, الطبية, الهندسية, الزراعية وغيرها , ولدراسة أي مشكلة يجب اولاً إيجاد العلاقة بين المتغيرات التي تمثل الظاهرة قيد الدراسة وبشكل عام هذه العلاقة اما ان تكون خطية او غير خطية او تجمع بين كلا النوعين والجزء اللاخطي يكون تجميعي وفي هذه الحالة افضل انموذج يمثل هذه النوع من المشكلات والبيانات هو الانموذج الخطي الجزئي التجميعي شمتغيرات بة معلمي وفي هذه الاطروحة تم دراسة هذا الانموذج وكذلك طرائق تقديره المتمثلة بـــ Spline Approximation و Local Polynomial وكذلك تم استعمال أربعة طرائق لتقدير واختيار المتغيرات التوضيحية وهي Adaptive Lasso و SCAD وهنالك اسلوبين مقترحات هما Elastic Net و Adaptive Elastic Net وتم استعمال طريقة مقترحة لتقليل الابعاد MAVE للانموذج APLM مع دوال الجزاء مختلفة.
وتم استعمال أسلوب مونتي كارلو في المحاكاة لتوليد البيانات تتبع انموذج APLM عن طريقة برنامج R تبعاً لعوامل مختلفة كحجم العينة وقيمة معامل الارتباط وقيمة الانحراف المعياري للأخطاء, فقد ظهرت نتائج المحاكاة هو تفوق طريقة Spline Approximation لتقدير الانموذج وكفاءة Adaptive Lasso في حالة العلاقة بين المتغيرات ضعيفة واحجام عينات صغيرة وباختلاف قيم الانحراف المعياري اما في حالة الاحجام العينات الكبيرة تم كفاءة أسلوب SCAD وفي حالة معامل الارتباط متوسطة واحجام عينات صغيرة اما في حالة احجام العينات الكبيرة تم اثبات كفاءة أسلوب (MAVE Lasso) وفي حالة وجود علاقة قوية بين المتغيرات التوضيحية ولحجام عينات صغيرة (20, 50) تم كفاءة أسلوب MAVE Elastic Net اما في حالة احجام العينات كبيرة تم كفاءة أسلوب MAVE Adaptive Elastic Net وذلك باستعمال معاييرC,I, MASE للمقارنة بين الطرائق.
