ABSTRACT---- Replication of observation allows consistent estimation of slope parameter of a linear structural model when the ratio of variances is unknown or when some external information about parameters is not available. In this paper, we look at the way a linear structural relationship model work by replicating observations with two different estimation methods of slope parameter and different cases of existence of outliers. The maximum likelihood estimate (MLE) and a new nonparametric robust estimation method are used to estimate the slope parameter in replicated linear structural relationship model (RLSRM). The simulation studies and the application of real data are used to investigate the performance of the estimated parameters. Keywords— Maximum likelihood method, A nonparametric method, Trimmed mean, Outlier, Linear structural relationship model with replicated.
AMEL SAAD AB ALSHARGAWI(1-2022)

منذ أن قام كل من بوكس وكوكس بكتابة ورقتهما الأصلية خلال سنة 1964والتي عرضت نوع من التحويلات القوة التي تهدف إلى تحويل البيانات التي لا تتبع التوزيع الطبيعي إلى بيانات تتبع التوزيع الطبيعي , هذا النوع من تحويلات القوة كان ذو أهمية كبيرة لدى الباحثين, سواء في البحوث النظرية أو في التطبيقات العملية (BOX and COX 1964) . هذه الورقة تطرقت إالى الموضوعات التالية المتعلقة بتحويلة القوة لبوكس - كوكس: * التعريف بتحويلة القوة لبوكس- كوكس *أستعراض مختصر لبعض الدراسات السابقة حول التحويلة. *شرح لكيفية تقدير معلمة تحويلة القوة لبوكس- كوكس بطريقتين مختلفتين وذلك بالإستعانة بالبرمجة ماتلاب (MATLAB Software) . عرض لبعض طرق الكشف عن مدى نجاح تحويلة القوة لبوكس- كوكس في تحويل البيانات التي لا تتبع إلى بيانات التوزيع الطبيعي.
سعاد محمد احمد البرقاوي, د البهلول عمر شلابي(12-2021)

الاختبارات القياسية لجودة المطابقة (أي اختبارات كولموغوروف-سميرنوف، كريمر-فون ميزس، وأندرسون دارلينج) تتطلب توزيعات متصلة بمعالم معلومة. عندما تكون المعالم غير معلومة وتم تقديرها من بيانات العينة فان الجداول القياسية للقيم الحرجة الموجودة لهذه الاختبارات لم تعد صالحة للاستخدام لجودة المطابقة. هذه الدراسة توفر جداول القيم الحرجة لتوزيعي باريتو وريلي عندما تكون معالم التوزيع غير معلومة وتم تقديرها من بيانات العينة. و من خلال دراسة القوة لهذه الاختبارات تبين لنا انه لجميع احجام العينات يكون اختبار أندرسون دارلينج المعدل هو الافضل مقارنة باختبار كولموغوروف - سميرنوف المعدل و اختبار ر كريمر - فون ميزس المعدل. لكلا توزيعي باريتو وريلي بمعالم مقدرة. Abstract The standard goodness-of-fit tests (i.e., Kolmogorov-Smirnov, Cramér–von-Mises, and Anderson-Darling test) require continuous underlying distributions with known parameters. When the parameters are unknown, but must be estimated from the sample data. The standard tables of critical values are no longer valid. This project gives tables of critical values for Pareto and Rayleigh distribution with unknown parameters. The results of the power study show for different sample size the modified Anderson-Darling test statistic is more powerful than modified Kolmogorov-Smirnov, and Cramér–von-Mises test statistic.
نجوى رمضان الريمي (2010)