TY - JOUR ID - TI - Evaluation Age and Gender for General Census of the population in Iraq by using nonparametric Bayesian Kernel Estimators تقويم بيانات العمر والنوع للتعداد العام للسكان في العراق باستعمال مقدرات Kernel Bayesian اللامعلمية AU - قتيبة نبيل نايف القزاز AU - مروة خليل ابراهيم PY - 2014 VL - 20 IS - 76 SP - 382 EP - 399 JO - journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية SN - 25185764 2227703x AB - The process of evaluating data (age and the gender structure) is one of the important factors that help any country to draw plans and programs for the future. Discussed the errors in population data for the census of Iraqi population of 1997. targeted correct and revised to serve the purposes of planning. which will be smoothing the population databy using nonparametric regression estimator (Nadaraya-Watson estimator) This estimator depends on bandwidth (h) which can be calculate it by two ways of using Bayesian method, the first when observations distribution is Lognormal Kernel and the second is when observations distribution is Normal Kernel.then we will be compare between the result of these methods by using UN Age-Sex Accuracy Index and analysis of the Age and Gender ratios to find the method which gave the optimum smoothing for data. And we reached that the method of estimate h when observations distributed as Lognormal Kernel of Bayesian method is the best because it achieved less value of UN Age-Sex Accuracy Index.

تعد عملية تقويم بيانات التركيب العمري والنوعي من العوامل المهمة التي تساعد اي دولة في رسم الخطط والبرامج المستقبلية، لذا تناول البحث الاخطاء التي ترافق البيانات السكانية الخاصة بتعداد العراق لعام 1997 مستهدفاً تقويمها وتنقيحها بما يخدم الاغراض التخطيطية حيث سيتم استعمال طريقـة Kernel اللامعلميـة بواسطـة مقدر (Nadaraya-Watson) لايجاد معادلة الانحدار التقديرية لتمهيد البيانات السكانية بالاعتماد على معلمة التمهيد (h) والتي سيتم ايجادها على وفق استعمال صيغة بيز بحالتين الاولى عندما يكون توزيع المشاهدات Lognormal Kernel والثانية عندما يكون توزيع المشاهدات Normal Kernel. ثم تتم المقارنة بين الطريقتين بواسطة دليل سكرتارية الامم المتحدة لدقة العمر والنوع وتحليل نسبتي العمر والنوع للوصول الى افضل تمهيد للبيانات. وتم التوصل الى ان البيانات الناتجة من عملية التمهيد بطريقة تقدير Kernel وحسب طريقة ايجاد معلمة التمهيد h : Bayes L-N هي الافضل وحققت اقل قيمة لدليل سكرتارية الامم المتحدة كما وانها حافظت على نسبتي العمر والنوع. ER -