(untitled) (مجلة الباحث الجامعي للعلوم الانسانية, 2001)
#التقدير متغير كمي متصل تابع من خلال مجموع قيم متغيرات مرتبة مستقلة قد لا يكون نموذج الانحدار الخطي البسيط مناسبا لعدة أسباب أهمها وجود قيم شاذة في البيانات والذي يعني انتماء شرط التورع الطبيعي للبقايا ( Residuals ) . الأمر الذي هو أحد أهم الشروط الأساسية لاستخدام طريقة المريعات الصغرى أو أقل المربعات في التقدير والمعالجة مثل هذا الموضيع هناك طرق تقدير مختلفة لتقليل تأثر القيم الشاذة اختير منها طريقة أقل الانحرافات المطلقة LAD أو Least Absolute Deviation) L1Nom( والمصطلح عليها MAD (Minimum Absolute LAV (Least Absolute Variation( أو )Least Absolute Deviation( (Deviation والتي يشيع استخدامها في الكثير من مسائل التحليل العددي شذوذ المجموع الكلى للمتغيرات المرتبة المستقلة ربما يأتي من أن نظام التدرج في هذه المتغيرات غير مناسبا وبالتالي وإن كان الأمر كذلك فهل بالإمكان إيجاد أنظمة تدرج أفضل لهذه المتغيرات مع الاحتفاظ بنفس خصائص التدرج كأن تكون القيم موجبة وصحيحة وكذلك مرتبة داخل كل متغير باستخدام طريقة أقل الاشراقات المطلقة المقيدة ( Constrained LI-Norm Method) أو اختصارا CL1 أمكن استنتاج أنظمة تدرج جديدة المتغيرات مستقلة مرتبة من خلال أنظمة التدرج القديمة حيث عند استخدامها الجديدة - على نفس البيانات أمكن الحصول على نتائج تقدير أكثر دقة عملية إعادة قيم التدرج بهذه الطريقة أفرزت طريقة بسيطة لتقليص عدد المتغيرات المستقلة وهي خاصية مرغوب فيها خاصة عندما يكون عندها كبيرا وكذلك إذا ما ساعد في زيادة دقة التقدير وهذا ما حدث في المثال المصاحب