Volume 15, Issue 27, Summer and Autumn 2018, Page 1-149


Spatial Prediction for Real Data using Kriging Technique

Shaymaa Riyadh Thanoon Thanoon

IRAQI JOURNAL OF STATISTICAL SCIENCES, 2018, Volume 15, Issue 1, Pages 1-11
DOI: 10.33899/iqjoss.2018.159251

This study investigates the prediction of unstable random spatial process using the Ordinary Kriging technique, based on the variogram function Y(X,Y) in finding out the predictors, and the universal multivariate technique, which has been applied by computing the Cross Variogram Function. Practically, the data were taken from a geological study conducted in the Department of Geography, Faculty of Education, Mosul University. The study includes the height levels of (40) oil wells in Kirkuk. We discovered out the estimation of the Variogram and Cross the Variogram functions as well as the Mean Squared Error (MSE). Most of the results have been presented in tables and figures and the results were generally good, acceptable and close to reality,Our results showed that the overall Kriging technique or technique that was computed by the Cross Variogram Function was better than the Ordinary Kriging technique or technique based on the variogram function. .

Construction of the Transfer Model by Using Fuzzy Data: A Comparative Study

Esraa A. Saleh

IRAQI JOURNAL OF STATISTICAL SCIENCES, 2018, Volume 15, Issue 1, Pages 1-22
DOI: 10.33899/iqjoss.2018.159246

یتضمن ىذا البحث استخدام بعض التقنیات الإحصائیة لد ا رسة السمسمة الزمنیة لمسعر
العالمی لمحنطة کسمسمة مخرجات ، والإنتاج العالمی لمحنطة کسمسمة مدخلات ، وذلک باستخدام
نماذج دالة التح ویل عمى بیانات مستقرة مرة ، عمى بیانات مضببو ومستقرة مرة أخرى ثم المقارنة
بین ىاتین الحالتین لمحصول عمى أفضل نموذج دالة تحویل لمبیانات من خلال بعض معاییر
التنبؤ ، وکان النموذج الملائم لیذه البیانات ىو نموذج دالة تحویل لبیانات مضببة ومستقرة
لامتلاکو أقل قیم لممعاییر .

Using Markov Chains in Medical Field

Abd Al-Gafoor G. Al-Obeady; Ammar Y. Suleman

IRAQI JOURNAL OF STATISTICAL SCIENCES, 2018, Volume 15, Issue 1, Pages 107-120
DOI: 10.33899/iqjoss.2018.159249

تم فی ىذا البحث د ا رسة السمسمة الزمنیة لعدد الإصابات بمرض ذات الرئة کمتسمسمة
مارکوف ، وذلک بوضع افت ا رضات عمى عدد الإصابات لصیاغة المسألة وفق نموذج متسمسمة
مارکوف بالاعتماد عمى عدد الحالات التی تمثل الظاىر. وبعد إیجاد الصفات الإحصائیة لیذه السمسمة
تبین أنیا ثبوتیة ) Ergodic ( ، وتم إیجاد التوزیع المستقر ) Stationary distribution ( لیذه
السمسمة .

Expected demand for Electricity Residential sector in Nineveh governorate for the period (2004-2016) using Unobserved Components Model

Mahmod H. Abd Alla

IRAQI JOURNAL OF STATISTICAL SCIENCES, 2018, Volume 15, Issue 1, Pages 121-136
DOI: 10.33899/iqjoss.2018.159254

اىتم ىذا البحث بد ا رسة الطاقة الکیربائیة فی محافظة نینوى بواقع ) 69 ( شی ا رً ولممدة من
4002 ولغایة 4004 ، أظیر التحمیل الاحصائی لمبیانات المدروسة بانیا تحوی عمى التأثی ا رت
الموسمیة والاتجاه العام وکذلک العشوائیة، تم استخدام نموذج المکونات غیر العشوائیة ( UCM )
( Unobserved Components Model ( فی تحمیل السمسمة المدروسة والتنبؤ لمدة مستقبمیة،
. إِذ تم التنبؤ لممدة من 4004 ولغایة 4009
وبالاعتماد عمى احصاءات حسن التوفیق لأخطاء التنبؤ، فقد تبین حسن مطابقة النموذج
لمبیانات المستخدمة فی البحث.