ماں کی شان
نحمدہ ونصلی علی رسولہ الکریم امّا بعد فاعوذ بااللہ من الشیطن الرجیم
بسم اللہ الرحمن الرحیم
معزز اسا تذہ کرام اور میرے ہم مکتب ساتھیو!
آج مجھے جس موضوع پر اظہار خیال کرنا ہے وہ ہے:’’ماں کی شان ‘‘
صدرِ ذی وقار!
ماں کا نام جب زبان پر آتا ہے تو جسم کالواں لواں سراپا ادب واحترام بن جاتا ہے۔ دل میں ماں کی محبت کی شمع روشن ہو جاتی ہے، تمام بدن عجز وانکساری کے جذبات سے معمور ہو جاتا ہے، روح انسانی طراوت اور تازگی محسوس کرتی ہے اور زندگی کی گاڑی شاہرا ہ حسن و جمال پر رواں دواں ہو جاتی ہے۔
صدرِ محترم!
ماں کیا ہے، ماں ایک گلشنِ حیات کا تر و تازہ گل سر سبز ہے جس پرکبھی پژمردگی نہیں چھاتی ، ماں ایک ایسا بار آور شجر سایہ دار ہے جو کبھی خزاں آشنا نہیں ہوتا، ماں ایک ایسی شمع مستنیر ہے جس کا روح پروانوں کی طرح طواف تو کرتی ہے لیکن جل کر راکھ نہیں ہوتی۔
محترم صدر!
ماں ایک صنف نازک ہے، جو ایک وقت میں اپنے باپ کی گود میں ہوتی ہے، جس پر ایک وقت ایسا بھی آتا ہے کہ بھائی اس کے سر پر دستِ شفقت رکھتا ہے، زندگی کے حسین وجمیل لمحات وہ بیوی بن کر بھی گزارتی ہے۔ لیکن وہ ساعتیں جو اسے مناصب ِرفیعہ پرمتمکن کرنے کا باعث بنتی ہیں وہ صرف اسے ماں بن کر ہی حاصل ہوتی ہیں۔
معزز سامعین!
قرآن و حدیث عظمت ِماں کے شاہد ہیں ، تمام رشتے مقدس ہوتے ہیں۔ والد کا رشتہ عظیم ہوتا ہے، یہ گھر کا سربراہ ہوتا ہے، سارے گھر کی ذمہ داری اس پر ہوتی ہے، بچوں کی تربیت کا مرحلہ ہو، خاندانی امور اپنانے کی بات ہو، باہمی لین دین ہو، عزیز و...
The COVID-19 outbreak has had a serious impact on almost all countries in the world, including Indonesia. In response to this case, various policies began to emerge. Starting from the implementation of work from home, social distancing and physical distancing, until the implementation of large-scale social restrictions (PSBB). Overseas investors are busy focusing their finances on the needs of their respective countries to fight the virus. Domestic investment (PMDN) is also predicted to experience a slowdown. The social distancing policy resulted in the community not being able to run the economic system well, especially in the Indonesian investment sector so that the perokoniman namely investment in Indonesia decreased and there were some delays in investment by other countries in Indonesia.
This thesis is concerned with the expansion of diagnostic methods in parametric regression models with some biased estimators. Of which, the Liu estimator, modified ridge estimator, improved Liu estimator and ridge estimator have been developed as an alternative to the ordinary least squares estimator in the presence of multicollinearity in linear regression models. Firstly, we introduce a type of Pena’s statistic for each point in Liu regression. Using the forecast change property, we simplify the Pena’s statistic in a numerical sense. It is found that the simplified Pena’s statistic behaves quite well as far as detection of influential observations is concerned. We express Pena’s statistic in terms of the Liu leverages and residuals. For numerical evaluation, simulated studies are given and a real data set has been analyzed for illustration. Secondly, we formulated Pena’s statistic for each point while considering the modified ridge regression estimator. Using this statistic, we showed that when modified ridge regression was used to mitigate the effects of multicollinearity, the influence of some observations could be significantly changed. The normality of this statistic was also discussed and it was proved that it could detect a subset of high modified ridge leverage outliers. The Monte Carlo simulations were used for empirical results and an example of real data was presented for illustration. Next, we introduce a type of Pena’s statistic for each point in the improved Liu estimator. Using this statistic, we showed that when the improved Liu estimator was used to mitigate the effects of multicollinearity, the influence of some observations could be significantly changed. The Monte Carlo simulations were used for empirical results and an example of real data was presented for illustration. The ridge estimator having growing and wider applications in statistical data analysis as an alternative technique to the ordinary least squares estimator to combat multicollinearity in linear regression models. In regression diagnostics, a large number of influence diagnostic methods based on numerous statistical tools have been discussed. Finally, we focus on ridge version of Nurunnabi et al. (2011) method for identification of multiple influential observation in linear regression. The efficiency of the proposed method is presented through several well-known data sets, an artificial large data with high-dimension and heterogeneous sample and a Monte Carlo simulation study.