@Article{, title={Linear programming methods for estimating quantile regression with the application استخدام البرمجة الخطية في تقدير الانحدار الرُبيعي مع تطبيق}, author={Muzahem Mohammed Yahya AL-Hashimi مزاحم محمد يحيى الهاشمي}, journal={AL-Anbar University journal of Economic and Administration Sciences مجلة جامعة الانبار للعلوم الاقتصادية والادارية}, volume={11}, number={24}, pages={555-581}, year={2019}, abstract={This paper deals with a quantile regression for estimating conditional quantiles, also it deals with two methods for detecting leverage and outlier observations. To determine the best algorithm for estimating the parameters of the quantile regression for the thalassemia data in Mosul city. Three algorithms compared for regression estimation, which are simplex algorithm, smoothing algorithm, and interior point algorithm. Markov chain marginal bootstrap used to compute the confidence intervals.

يعرض البحث طريقة الانحدار الرُبيعي في تقدير الرُبيعات الشرطية، وكذلك يعرض البحث طريقتين في الكشف عن المشاهدات ذات القوة الرافعة والمشاهدات الشاردة. لتحديد الخوارزمية الافضل في ايجاد تقديرات معلمات الانحدار الرُبيعي لبيانات ثلاسيميا الاطفال في الموصل، فقد تمت المقارنة بين كُلٍ من الخوارزمية المبسطة (Simplex algorithm)، الخوارزمية الممهدة (Smoothing algorithm) وخوارزمية النقطة الداخلية (Interior point algorithm). تم استخدام طريقة اعادة المعاينة بووتستراب الهامشية لسلسلة ماركوف (Markov Chain Marginal Bootstrap) (MCMB) لحساب حدود الثقة} }