Heba AbdelHaleem Basha Mansour، <br/><br/>
Simultaneous Variable selec&#116;ion and Parameters Estimation for Longitudinal Data with intermittent missingness and Covariate Measurement Error / 
 اختيار المتغيرات المفسرة وتقدير المعلمات آنياً للبيانات الطولية ذات بيانات مفقودة على فترات متقطعة ومتغيرات مفسرة معرضة لأخطاء القياس 
Heba AbdelHaleem Basha Mansour ؛ Ahmed Mahmoud Gad،Abdelnasser Saad 
 -  2022. 
<br/><br/>Thesis (M.Sc.)-Cairo University,2022. 
<br/><br/>Bibliography: p. 75-79. 
<br/><br/> اختيار المتغيرات المفسرة هو أحد أقدم الموضوعات التي تكتسب اهتمام جميع الإحصائيين. هذا الاهتمام أقل بكثير في حالة البيانات الطولية. لا تزال الأبحاث المتعلقة باختيار النماذج للبيانات الطولية غير مستكشفة إلى حد كبير خاصة عندما تكون البيانات عرضة لخطأ القياس والبيانات المفقودة في نفس الوقت، وهذا هو القاعدة وليس الاستثناء للبيانات الطولية. ان تجاهل وجود قيم مفقودة في النمذجة وتقدير المعلمات واختيار المتغيرات المفسرة قد يؤدي إلى نتائج متحيزة. يمكن أن يؤثر خطأ قياس المتغيرات سلبًا على دقة التقديرات إذا لم يتم التعامل معها بشكل صحيح. وتهتم هذه الدراسة، بتطوير طريقة متزامنة لاختيارالمتغيرات المفسرة وتقدير المعلمات للبيانات الطولية التي تعاني من قيم مفقودة متقطعة وخطأ قياس في بعض المتغيرات المفسرة باستخدام طريقة المحاكاة والاستقراء وطريقة تقدير المعلمات باستخدام المعادلات المعممة المرجحة. الهدف من هذة الرداسة هو اقتراح طريقة متزامنة لاختيارالمتغيرات المفسرة وتقدير المعلمات للبيانات الطولية التي تعاني من قيم مفقودة متقطعة وخطأ قياس في بعض المتغيرات المفسرة باستخدام طريقة المحاكاة والاستقراء وطريقة تقدير المعلمات باستخدام المعادلات المعممة المرجحة. كما تم إجراء دراسة محاكاة لتقييم أداء الخوارزمية المقترح بالإضافة الي التطبيق على بيانات حقيقية. تم تقسيم الرسالة إلى ستة فصول كالتالي: •  الفصل الأول: يهدف هذا الفصل الى شرح البيانات الطولية وكيفية ظهورها في الدراسات العلمية وكيفية التعامل مع المشاكل المصاحبة لها بالاضافة الى عرض بعض نماذج تقدير البيانات الطولية التي تم اقتراحها في الدراسات السابقة. • الفصل الثاني: في هذا الفصل يتم شرح أنواع و أساليب فقد البيانات وخصوصاً في حالة البيانات الطولية وعرض النماذج المقترحة في الدراسات السابقة للتعامل مع البيانات في حالة وجود فقد للبيانات وكذلك عرض النماذج المستخدمة لتقدير معلمات النماذج المشتركة للبيانات الطولية في حالة وجود بيانات مفقودة بالاضافة الى عرض مشكلة البيانات المعرضة لأخطاء قياس وطرق التقدير المستخدمة للتعامل مع البيانات في هذه الحالة. 
<br/><br/><label>Subjects--Topical Terms: </label><br/>Statistics
<br/><br/><label>Subjects--Index Terms: </label>Selection Model 
<br/><br/><label>Dewey Class. No.: </label>310