تمت في كلية الادارة والاقتصاد / جامعة بغداد ، مناقشة اطروحة الدكتوراه الموسومة (تحليل الانحدار شبه المعلمي لنماذج البيانات الطولية مع تطبيق عملي) في تخصص الاحصاء للطالب (احمد عبد الصمد حبيب) بأشراف أ.د قتيبة نبيل نايف
لقد وجدت في هذه الأطروحة ان استعمال الأنموذج شبه المعلمي للبيانات الطولية المتزنة كان فعالاً، حيث استعملت الأنموذج الخطي الجزئي شبه المعلمي للبيانات الطولية كأنموذج شبه معلمي في الدراسة، وتمت عملية التقدير بأسلوبين الأسلوب الاول هو التقديرات التقليدية وذلك من خلال استعمال طريقة بروفايل (Profile Least Square Method) وطريقة سبكمان (Speckman Method) وطريقة المتغيرات المساعدة (Instrument Variables)، اذ تم الاعتماد على أسلوب المربعات الصغرى في ايجاد المكون المعلمي للأنموذج شبه المعلمي، بينما تم إستعمال تمهيد النواة في ايجاد المكون اللامعلمي وبطريقتين، الطريقة الأولى طريقة التقدير الموضعي الخطي متعدد الحدود (Local Linear Polynomial) وطريقة نداريا- واتسون (Nadaraya &Watson)، كطريقة ثالثة، وتم اقتراح ثلاث مقترحات في مجال التقديرات التقليدية، اذ كان المقترح الأول هو توظيف استعمال تمهيد الشريحة (Spline Smoothing) بدل تمهيد النواة (Kernel Smoothing) في طريقة سبكمان، والمقترح الثاني كان توظيف شريحة الجزاء (Penalized B-spline Estimation) ايضاً بدل تمهيد النواة في طريقة سبكمان، والمقترح الثالث هو توظيف استعمال الأنموذج الأحادي المؤشر في المكون اللامعلمي للأنموذج الخطي الجزئي (Partially Linear Single Index Model) للبيانات الطولية المتزنة، بينما كان الاسلوب الثاني للتقديرات هو اسلوب التقدير البيزي شبه المعلمي للبيانات الطولية المتزنة، ومن أهم النتائج التي توصل اليها الباحث في الدراسة هو أن طريقة التقدير بالأسلوب البيزي أعطت نتائج افضل من طرائق التقدير التقليدية في التباينات الواطئة لكنها تراجعت في التباينات العالية، بينما الطرائق الثلاث المقترحة أعطت نتائج أفضل من جميع الطرق المستعملة في الدراسة ومن ضمنها طريقة التقدير البيزي، وكانت طريقة توظيف شريحة الجزاء (Penalized B-spline Estimation) في طريقة سبكمان هي الأفضل بين الطرق جميعاً، ولتحقيق هدف الدراسىة فقد تمت صياغة تجارب المحاكاة والتحقق من أداء الطرائق المستعملة في هذا البحث ولأحجام العينات (n=50,100,200) ولمستويات التباين (σ^2=0.5,1,1.5 ) وذلك بإستعمال معيار معدل مجموع مربعات الخطأ(AMSE). كذلك تم تطبيق الطريقة الأفضل في الجانب التجريبي على مجموعتين من البيانات الحقيقية تمثلت المجموعة الأولى على بيانات انتاج اشجار النخيل التي تم الحصول عليها من مديرية زراعة البصرة للفترة ولعشرة شعب زراعية في المحافظة التي مثلت المقاطع العرضية (n=10) وللفترة الزمنية (2011-2020) مثلت السلسلة الزمنية (t=10)، وكانت المجموعة الثانية من البيانات هي بيانات الموازنة التي تم الحصول عليها من التقرير الإقتصادي العربي الموحد وكانت لعشرة بلدان عربية مثلت المقاطع (n=10) وللفترة الزمنية (2011-2020) التي مثلت السلسلة الزمنية.
