@Article{, title={ESTIMATE CONFIDENE INTERAVALS FOR MONOTONE NONPARAMETRIC REGRESSION تقدير حدود الثقة لنموذج الانحدار اللامعلمي الرتيب}, author={Dejla.I.Mahdi دجلة إبراهيم مهدي and Asmaa. N.Abdulla أسماء نجم عبدالله}, journal={Academic Science Journal مجلة العلوم الاكاديمية}, volume={10}, number={1}, pages={13-28}, year={2014}, abstract={Monotonic regression is a nonparametric method designed for application in which the expected value of a response variable increases or decreases in relation to one or more explanatory. One approach is to first apply nonparametric regression to data Estimation of a response variable as a function of two continuous predictor variables is considered and then monotone smooth the initial estimates to ًiron outً violations to the assumed order. Here, such estimators are considered, where local polynomial regression is first used, followed by monotone method using simple averages( SAT) and we use bootstrap procedure and compare by this methods through Monte Carlo simulation using mean – squared error(MSE) . The primary focus of this work is to estimate different types of confidence intervals for these monotone nonparametric regression estimators Most of the confidence intervals use local polynomial regression and resampling methods bootstrap procedure and suggested method and combine between this methods, the methods are then applied for a real data in air pollution field.

عند تطبيق الانحدار اللامعلمي على البيانات ، ربما يتوقع الباحث في حالات معينة بان دالة متوسط الاستجابة ستكون رتيبة( متزايدة أو متناقصة ) وعلى الرغم من مرونة الانحدار اللامعلمي ، فان هناك بعض الحالات والتي تكون فيها الدالة المقدرة ليست رتيبة ، لذا سيتم معالجة القيم الشاذة (outlier) لجعل الدالة اللامعلمية المقدرة رتيبة ،لقد تم تقدير دالة الانحدار اللامعلمي باستخدام ممهد الـ loess أو Lowess(Locally weighted scttarplot smoothing (وهو مختصر لممهد الرسم المبعثر الموزون الموضـــعي ، ومن ثم نقوم بتقدير الطرائق الرتيبة لجعل الدالة (متزايدة) ،وسوف نستخدم الطريقة الرتيبة لمعالجة القيم الشاذة من خلال التقنية المقترحة من قبل الباحثيـــن (Mukerjee & Stern) والتي تعتمد على المعدلات الاعتيادية البسيطة للحدود العليا والدنيا وهي تقنيـــة (SAT) Simple Average Methods لتعديل مقدرات kernel الأولية وربطنا مع الانحدار اللامعلمي الرتيب طرائق إعادة المعاينة الـ (bootstrap) وقارنا بين هذه الطرائق من خلال استخدام أسلوب المحاكاة باستخدام معيار متوسط مربعات الخطأMSE) (، وعليه فان هدف البحث هو تقدير الأنواع المختلفة من حدود الثقة لمقدرات الانحدار اللامعلمية هذه وتم تقدير حدود الثقة باستخدام نموذج الانحدار الموضعي المتعدد الحدود و الطرائق المستعملة والطرائق المقترحة من خلال الدمج بين طريقة الانحدار الرتيب وطرائق إعادة المعاينة وتم تطبيق هذه الطرائق على بيانات حقيقية خاصة بتلوث الهواء.} }