د. املالشرقاوي

قسم الإحصاء كلية العلوم

الاسم الكامل

د. امل سعد عبد المبدي الشرقاوي

المؤهل العلمي

دكتوراة

الدرجة العلمية

محاضر

ملخص

• العمل بالهيئة العامة للمعلومات .. قسم الإحصاءات السكانية.. إدارة الإحصاء والتعدادات من 2001 إلى 2009 سنتين منهم العمل كرئيسة وحدة المؤشرات الديموغرافية. • التدريس كمتعاونة بكلية العلوم الطبية لمقرر الاحصاء من 2008/2007 إلى 2010/2009. • تدريس كمتعاونة لمقرر الإحصاء بكلية الهندسة 2008/2007 و2009/2008 . • عضو بهيئة التدريس كلية العلوم حالياً. المؤتمرات واللجان المشاركة بها: • المؤتمر الإحصائي الأول بكلية العلوم جامعة الفاتح "الإحصاء بين النظرية والتطبيق" 2005 المشاركه بورقة عمل تحت عنوان: التعداد السكاني ومؤشراته. • المؤتمر الإحصائي الثاني بكلية العلوم 2007 م المشاركه بورقة عمل تحت عنوان: Spectral Analysis for Systolic Blood Pressure Data by Using Some Smoothing Windows. • مندوب عن الهيئة العامة للمعلومات للمشاركة في لجنة مراجعة وتقييم التقرير الوطني المجمع وإعداد التقرير الخامس المتعلق بتنفيذ إتفاقية القضاء على جميع أشكال التمييز ضد المرأة عام 2008 التابع لإمانة مؤتمر الشعب العام. • مشرفة بعملية مراجعة بيانات المسح العنقودى متعدد المؤشرات 2003. • مشرفة بعملية مراجعة إستمارات التعداد العام للسكان لعام 2006. • عضو بلجنة المسح الوطني للمرافق الصحية الخاصة 2008-2007. • عضو بلجنة مسح التشغيل / الهيئة العامة للمعلومات 2009.

	الكل	منذ 2017
الإقتباسات
h-index
i10-index

المنشورات

Nonparametric Robust Estimator for Slop Parameter in Linear Structural Relationship Model

In this study, the linear structural relationship model’s slope parameter is determined by using the proposed robust nonparametric method based on trimmed mean. This method is an upgrade to the nonparametric method that was put forward by Al-Nasser and Ebrahem (2005) by employing trimmed mean for all likely paired slopes rather than median slopes. Simulation study and real data were used to compare the proposed method’s performance versus the traditional maximum likelihood method. In the simulation study, based on both methods’ mean square error, it was inferred that the MLE method breaks down due to the presence of outliers even though its functioning was not affected when there was no outlier in the data set. Based on the real life example, it can be concluded that the performance of our proposed method was quite well in determining slope parameter
Amel Saad Alshargawi, (1-2022)

Publisher's website

Estimate the Slope Parameter in Replicated Linear Structural Relationship Model

ABSTRACT---- Replication of observation allows consistent estimation of slope parameter of a linear structural model when the ratio of variances is unknown or when some external information about parameters is not available. In this paper, we look at the way a linear structural relationship model work by replicating observations with two different estimation methods of slope parameter and different cases of existence of outliers. The maximum likelihood estimate (MLE) and a new nonparametric robust estimation method are used to estimate the slope parameter in replicated linear structural relationship model (RLSRM). The simulation studies and the application of real data are used to investigate the performance of the estimated parameters. Keywords— Maximum likelihood method, A nonparametric method, Trimmed mean, Outlier, Linear structural relationship model with replicated.
AMEL SAAD AB ALSHARGAWI(1-2022)