الفهرس 
مراجعة الدراسات السابقة ومشكلة الدراسة وأهميتهاOnly 14 pages are availabe for public view
 |  | from | 117 |  |  |
| | | from | 117 | | |
Abstract
تلعب التوزيعات الإحتمالية دورا هاماً وحيوياً في تحليل البيانات المختلفة التي تظهر في معظم مناحي الحياة والعلوم المختلفة مثل الطب والهندسة والإقتصاد والتمويل والتأمين وعلوم البيئة واختبارات الحياة والموثوقية وغيرها من المجالات. لقد تم استخدام التوزيعات الإحتمالية ،علي مدي عدة عقود، لتمثيل وتحليل هذه البيانات إلا ان التوزيعات الكلاسيكية قد لا تلائم هذه البيانات ولذلك زاد الإهتمام في الآونة الأخيرة بتقديم او اقتراح توزيعات احتمالية جديدة أو معدلة وكذلك تقديم عائلات جديدة من هذه التوزيعات وذلك بإضافة معلمة أو اكثر من معالم الشكل (shape parameter(s)) إلي التوزيعات الكلاسيكيه المعروفة. وتتميز هذه التوزيعات الجديدة بمرونتها الكبيرة والمتمثله في قدرتها علي تمثيل البيانات بصوره افضل من التوزيعات الكلاسيكية الموجوده وكذلك قدرتها علي التعامل مع الأشكال المختلفة والهامة لدالة معدل الفشل (hazard rate function) والتي تظهر في كثير من العلوم التطبيقية، ويمكن ذكر هذه الاشكال (monotone (increasing or decreasing failure rates) and non-monotone (bathtub-shaped, unimodal, constant, J-shape, reversed J-shape, constant-increasing-decreasing and decreasing-increasing-decreasing)، كما تتميز التوزيعات الجديدة بمرونة اشكال دالة كثافة الاحتمال الخاصة بها لتلائم الاشكال المختلفة من البيانات سواء كانت ملتويه (الي اليمين او الي اليسار) او متماثله اوor J-shaped reversed-J shaped. وعلي الرغم من وجود العديد من التوزيعات الاحتمالية فقد يكون تمثيلها او ملائمتها للبيانات غير مناسب وبالتالي نحتاج الي تقديم توزيعات او عائلات جديدة من التوزيعات الاحتمالية التي قد تكون اكثر ملائمة للتعبير والتعامل مع هذه البيانات. تهتم هذه الرسالة بتقديم عائلات جديده من التوزيعات الإحتمالية المستمرة والتي يمكن من خلالها تعريف عشرات التوزيعات الإحتمالية ذات المتغير الواحد. وقد تم تقديم ثلاث عائلات جديده تسمي The Generalized Kumaraswamy-G Family The Generalized Odd Lindley-G Family, The Odd Lomax Generator of Distributions and. وتم دراسة مجموعة من الخصائص الرياضية لكل عائلة، كما تم تقديم اربع توزيعات، كحالات خاصة، من كل عائلة. تم تقدير معالم كل عائلة باستخدام طريقة الامكان الاكبر، وتم اجراء محاكاة علي احد الحالات الخاصة من هذه العائلات للتأكد من ملائمة واتساق طريقة الامكان الاكبر لتقدير معالم هذه التوزيعات. كما قمنا باستخدام بيانات فعلية مرتبطة بظواهر حقيقيه للتأكد من مرونة هذه التوزيعات بالمقارنة مع التوزيعات الأخرى الموجودة من دراسات سابقة وذلك باستخدام الاختبارات الاحصائيه المختلفة والتي تعرف باسم Goodness-of-fit criteria والتي تشمل ما يلي Akaike information criterion, Bayesian information criterion, Hannan-Quinn information criterion, corrected Akaike information criterion, maximized log-likelihood under the model, Anderson-Darling and .Cramer-Von Mises statistics وتتكون الرسالة من ستة أبواب كالاتي: الباب الأول: مراجعة الدراسات السابقة ومشكلة الدراسة وأهميتها. الباب الثاني: بعض الاختصارات والمفاهيم الهامة ذات الصلة بموضوع الرسالة. الباب الثالث: تقديم عائله جديدة من التوزيعات الإحتمالية تسمي
The Generalized Kumaraswamy-G Family ودراسة خصائصها. الباب الرابع: تقديم عائله جديدة من التوزيعات الإحتمالية تسمي
The Generalized Odd Lindley-G Family ودراسة خصائصها. الباب الخامس: تقديم عائله جديدة من التوزيعات الإحتمالية تسمي
The Odd Lomax Generator of Distributions ودراسة خصائصها الباب السادس: ملخص لما تم إنجازه في الرسالة مع نقاط مقترحه للبحث المستقبلي.