TY - JOUR ID - TI - Estimation of logistic and gompertz models to study of oil exportsgrowth in iraq for the period (2009-2010) تقدير أنموذجي Logistic و Gompertzلدراسة نمو صادرات النفط في العراق للفترة (2010-2009) AU - Ankeen Antranik hayk Dr. Mustafa Muhammed kazem أ.م. د أنكين انترانيك هايك PY - 2018 VL - 16 IS - 59 SP - 151 EP - 166 JO - Iraqi Journal For Economic Sciences المجلة العراقية للعلوم الاقتصادية SN - 18128742 2791092X AB - Estimating the parameters of nonlinear models is one of the most important things to calculate in nonlinear regression to see how models respond to research data. Several nonlinear models have been used to describe a particular growth, e.g. Logistic model and Gompertz model.The Nonlinear Least Squares Method is a common way of estimating parameters through the Gauss-Newton algorithm, as well as the simplicity and ease of the method of solving several problems. The maximal posterior method. The aim of the research is to compare two estimation methods using some statistical indicators, such as mean error squares and the coefficient of selection. The study showed that the Nonlinear Least Squares method is better than the maximal A posteriori method because it possesses the least MSE.

يعد تقدير معلمات النماذج اللاخطية من أهم الأمور التي يتطلب حسابها في الإنحدار اللاخطي لمعرفة مدى استجابة الأنماذج لبيانات البحث، وقد تم استخدام عدة نماذج لاخطية لوصف حالة نمو معين منها أنموذج Logistic وأنموذج . Gompertz إن طريقة المربعات الصغرى اللاخطية Nonlinear Least Squares Method تعد من الطرق الشائعة في تقدير المعلمات من خلال صيغ معدة لها كطريقة كاوس نيوتن The Gauss –Newton Algorithm فضلاً عن بساطة وسهوله الطريقة في حل مشاكل عدة كذلك تم استخدام طريقة تعظيم دالة التوزيع اللاحق Maximum A Posteriori Method. وإن هدف البحث هو المقارنة بين طريقتين للتقدير بإستخدام بعض المؤشرات الإحصائية مثل متوسط المربعات الخطأ MSE ومعامل التحديد . وتبين من البحث ان طريقة المربعات الصغرى اللاخطية Nonlinear Least Squares أفضل من طريقة تعظيم دالة التوزيع اللاحق Maximum A Posteriori Method لأنها تمتلك أقل MSE. ER -