تمت في كلية الادارة والاقتصاد / جامعة بغداد ، مناقشة رسالة الماجستير الموسومة (اختيار افضل طريقة لتقدير القيمة المفقودة لأنموذج تحليل التباين احادي الاتجاه المقيد مع التطبيق) في تخصص الاحصاء للطالب (مثنى ابراهيم عبد الأمير) بأشراف أ. د . احمد ذياب احمد
تهدف الرسالة الى مقارنة عدة طرائق لتقدير القيمة المفقودة لأنموذج تحليل التباين احادي الاتجاه المقيد وبافتراض ان الخطأ يتوزع طويل الذيل المتماثل وبأستعمال معيار متوسط مربعات الخطأ (MSE) و بأسلوب المحاكاة واعتماد نتائجها لأختيار افضل طريقة للتقدير من بين طرائق التقدير المستعملة وتطبيقها على بيانات حقيقية .
وقد توصلت الدراسة الى عدد من الاستنتاجات اهمها:
- اثبتت طريقة الامكان الاعظم المعدلة ( MMLE_2) انها افضل طريقة لتقدير القيمة المفقودة لأنموذج تحليل التباين احادي الاتجاه المقيد من بقية طرائق التقدير المستعملة بالاعتماد على المعيار الاحصائي متوسط مربعات الخطأ (MSE) .
- اظهرت نتائج المحاكاة ان مقدرات طريقة الإمكان الأعظم (MLE_N) اقل كفاءة في تقدير القيمة المفقودة لأنموذج تحليل التباين احادي الاتجاه المقيد مقارنة مع طريقة الإمكان الأعظم المعدلة MMLE_1) ) و ( MMLE_2 ) وطريقة (M) المتوسط.
- اظهرت الطرائق MMLE_1) ) و ( MMLE_2 ) تقديرات جيدة بالنسبة الى طريقة (MLE_N) من خلال استعمال المعيار الاحصائي متوسط مربعات الخطأ (MSE) .
- كانت طريقة (M) المتوسط بالمرتبة الثانية في كفاءة التقدير بعد طريقة الإمكان الأعظم المعدلة (MMLE) بأعتماد على المعيار الاحصائي متوسط مربعات الخطأ (MSE) .
ومن خلال الاستنتاجات التي توصلت اليها الدراسة قدم الباحث عدد من التوصيات اهمها :
- الاعتماد على معيار اكايكي للمعلومات (Criterion Akaike’s Information) لبيان فيما اذا كانت البيانات تتوزع طويل الذيل المتماثل .
- استعمال طريقة الإمكان الأعظم المعدلة لتقدير القيمة المفقودة لأنموذج تحليل التباين احادي الاتجاه المقيد .
- التوسع بالدراسة لتناول طرائق جديدة مع توظيف خوارزميات الذكاء الاصطناعي في تقدير القيمة المفقودة لأنموذج تحليل التباين احادي الاتجاه المقيد .
- عدم استعمال طريقة الإمكان الأعظم كونها سجلت كأسوء طريقة للتقدير لانها اعطت (MSE) اعلى بكثير من بقية الطرائق