الفهرس 
IntroductionOnly 14 pages are availabe for public view
 |  | from | 171 |  |  |
| | | from | 171 | | |
Abstract
لقد أصبح موضوع إكتشاف القيم الشاذة من أهم موضوعات الاستدلال الإحصائى خاصة فى الأونة الأخيرة ، وقد تم تعريف القيم الشاذة (Barnett & Lewis (1994)) بأنها وجود مشاهدة – أو مجموعة من المشاهدات- غير متوافقة مع باقى مجموعة البيانات. هذه القيم الشاذة تكون نتيجة لأخطاء بشرية أو خطأ فى النظام أو إنحراف طبيعى فى المجتمع . وهناك طرق عديدة لاكتشاف وجود القيم الشاذة في البيانات كما يوجد طرق عديدة لمعالجة وجود هذه القيم.
ويهدف هذا البحث الى
استخدام اسلوب بييز للتنبؤ بحدود الثقة ليانات تتبع التوزيع الاسى وذلك في حالة وجود قيم متطرفة من نوع θ+δ وكذلك θδ تطبيق طريقة البوتستراب (Bootstrap method ) لإكتشاف القيم الشاذة كأحد الطريقة لاكتشاف القيم المتطرفة وكذلك كيفية معالجة هذه القيم عن طريق حذفها . وتعتبر البوتستراب من أهم الطرق المستحدثة فى الأستدلال الإحصائى ، ويتعامل مع العينات العشوائية بحيث يتيح لنا توليد عدة عينات عشوائية من العينة العشوائية التى لدينا ، مع ملاحظة أن هذة العينات العشوائية المولدة يتم سحبها بإرجاع من نفس العينة التى لدينا بنفس الحجم أو بحجم أقل ، وكلا الأسلوبين له تطبيقاته الواسعة. وقد تم تطبيق ذلك الأسلوب على بيانات سابق استخدامها في دراسات سابق وكذلك بيانات التضخم في الاقتصاد المصري (مقاس بالرقم القياسى السنوى لأسعار المستهلكين) فى الفترة من يناير 2011 وحتى يناير 2018 ،
تطوير طريقة معالجة القيم المتطرفة باستخدام أسلوب بييز (Bayesian method approach) وذلك بالتحكم فى الأوزان المعطاة للعينات . (Bayesian Bootstrap ) وذلك لإخفاء أثر القيم الشاذة على العينة دون حذف هذة القيم . وتم تطبيق ذلك الأسلوب على Gaussian distribution ، Non-linear distribution وقد تم تقسيم البحث الى الفصول الاتية: الفصل الأول تم عرض مقدمة للمعرفة بالموضوع ، وتعريف القيم المتطرفة ، انواع القيم المتطرفة ، والقاء نظرة تاريخية علي الدراسات السابقة، والهدف من الدراسة.
الفصل الثاني تم توضح فيه بعض مفاهيم Bayesian .
الفصل الثالث تم تخصصه لتوضيح طريقةKNN واعطاء مثال بسيط لكيفية حسابها ومعرفة انواعها وذلك لاستخدامها فيما بعد فى الطريقة المقترحة للتعامل مع القيم المتطرفة باستخدام اسلوب بييز.
الفصل الرابع تم استخدام طريقة بييز للتنبؤ بحدود الثقة للتوزيع الاسى باستخدام بييز في حالة وجود قيم متطرفة
الفصل الخامس تم عرض طريقة اكتشاف وجود القيم المتطرفة باستخدام طريقة الـ Bootstrap وتم تطبيق هذا الاسلوب علي قيم تم استخدامها في دراسات سابقة بالاضافة الي تطبيقها علي بيانات من الاقتصاد المصري ( مثل بيانات التضخم).
الفصل السادس تم تخصصه لعرض الطريقة المقترحة لمعالجة (اخفاء) القيم المتطرفة وذلك دون حذفها باستخدام طريقة Bayesian Bootstrap لتنقية البيانات من القيم المتطرفة تمهيدا لمعرفة التوزيعات البعدية لكل من المعلمات والاوزان المستخدمة.
النتائج
صلاحية طريقة Bayesian Bootstrap فى معالجة القيم المتطرفة وذلك بالتطبيق على بيانات مولدة تتبع التوزيع الطبيعى (توزيع جاوس).
تصلح هذة الطريقة ايضاً للتطبيق على توزيع غير خطى عند اضافة نسب مختلفة من القيم المتطرفة.
امكانية استخدام هذه الطريقة فى تنقية البيانات.