نوقشت في قسم الإحصاء رسالة الماجستير الموسومة ب (مقارنة بين طرق الانحدار الكمي البايزي وغير البايزي مع التطبيقات العملية) للطالب مرتضى جعفر غافل.

تهدف الرسالة الى إيجاد أفضل طريقة تقدير في الانحدار الكمي وتسليط الضوء على أهم طرق تقدير المعلمات ومزاياها وعيوبها من خلال مقارنة طرق الانحدار الكمي البايزي وغير البايزي. وكذلك إيجاد طريقة جديدة ذات جوانب جذابة أفضل من باقي الطرق المدروسة وتعالج أوجه القصور على الأقل بصورة نسبية.

تضمنت الرسالة عرضا مؤداه أن الانحدار الكمي (Quantile regression) أداة مهمة ويكتسب قبولًا متزايدًا في العديد من التطبيقات منذ إنشائه في عام 1978 من قبل كوينكر وبازيت، لأنه يوفر معلومات أكبر من الانحدار الخطي. كما انه طريقة لقياس العلاقة بين المتنبئ ومتغير الاستجابة. تم اقتراح نهج الانحدار الكمي البيزي (Bayesian quantile regression) مؤخرًا للتعامل مع النماذج غير المؤكدة والمعلمات غير المعروفة. وبعد ذلك تم اقتراح عدة طرق على من منظور بيزي.

توصلت الدراسة إلى أن هذه الأساليب لتقييم الأداء هي أفضل طريقة بينها من خلال المحاكاة والتطبيق العملي. وقد تناولت دراستنا بيانات حقيقية عن طلبة المدارس في محافظة ذي قار، وكذلك بيانات مرضى الثلاسيميا في محافظة بابل. وتطرقنا الى موضوع الانحدار الكمي المركب (Composite Quantile regression) وقد اقترحنا طريقة جديدة للتقدير واختيار المتغير (Composite Quantile regression with Composite Group Bridge Penalty). تظهر النتائج التجريبية وتحليل البيانات الحقيقية أن طريقتنا المقترحة تؤدي أداءً جيدًا مقارنةً بالطرق الأخرى المدروسة. راجين ان تكون هذه الطريقة إضافة جيدة ممكن ان يستفاد منها الباحثون مستقبلا.