سید صادقؔ حسین (۱۸۹۸۔۱۹۸۹ء) نام اور صادقؔ تخلص کرتے تھے۔ آپ کھادڑ پاڑہ (کشمیر) میں پیدا ہوئے۔ آپ کے والدین نے کشمیر سے ہجرت کر کے شکر گڑھ (سیالکوٹ) میں سکونت اختیار کی۔ آپ کے والد صفدر کاظمی نے وفاقی سیکرٹری کے عہدے پر کام کیا۔ تعلیم مکمل کرنے کے بعد آپ نے ظفر وال سے وکالت کا آغاز کیا۔ آپ تحریکِ پاکستان میں کارکن کے طور پر کام کرتے رہے۔ ۱۹۳۶ء میں آپ صدر مسلم لیگ شکر گڑھ مقرر ہوئے۔ آپ کا واحد شعری مجموعہ ’’برگِ سبز‘‘ کے نام سے شائع ہوا۔ (۲۷۶)
صادق کو صرف ایک شعر کی وجہ سے اردو شاعر ی میں شہرت ملی۔ بعض حضرات اس شعر کو علامہ محمد اقبال سے منسوب کرتے ہیں۔ یہ شعر ان کے شعری مجموعے ’’برگ سبز‘‘ کی ایک غزل میں موجود ہے۔ شعر ملاحظہ ہو:
تندیٔ بادِ مخالف سے نہ گھبرا اے عقاب یہ تو چلتی ہے تجھے اونچا اڑانے کے لیے (۲۷۷)
صادقؔ نظم اور غزل کے شاعر ہیں۔ نظم پر اقبال کے اثرات ہیں اور غزل میں روایت کی جھلک نظر آتی ہے۔ ان کی شاعری میں قرآن مجید کے منظوم تراجم بھی موجود ہیں۔ انہیں اسلام سے سچی محبت ہے۔ اس محبت کا اظہار وہ خدائے بزرگ و برتر کی حمد و ثنا سے کرتے ہیں۔ وہ قرآن پاک کا ترجمہ کرتے ہوئے عام فہم اور سادہ زبان استعمال کرتے ہیں۔ ان کا اسلوب اتنا اچھا ہے کہ وہ ترجمہ معلوم نہیں ہوتا۔ سورت فاتحہ کی کچھ آیات کا منظوم ترجمہ ملاحظہ ہو:
خداوندِ جہاں تیرے لئے تعریف ہے ساری کہ ہے لطف و کرم تیرا ہر انس و جان پر جاری
تو ہی ہے مالک و مختارِ کل روزِ قیامت کا ہر اک ہم میں سے دم بھرتا ہے تیری ہی عبادت کا
تری ہی...
Ijmaa is the fourth source of Islamic law. It is the product of collective Ijthihad of Islamic jurists. This is one of the principal source of Islamic law and is based on the Qur'an and Sunna. It is in a way a kind of Ijthihad and can be termed as a collective Ijthihad. In modern day it can be exercised through parliament or a committee on Ijthihad. Its scope can be further widened for the Umma through an international council or congress of Islamic scholars.
Beta Exponentiated Weibull distribution (BEWD) is an extension of the exponentiated Weibull distribution which involves two additional shape parameters. Interestingly, the additional parameters control the tails weights of the distribution and affect skewness and kurtosis of the distribution. The five-parameter BEWD is a generalized distribution in modelling lifetimes of various industrial products. Its density and hazard curves are widely heterogeneous in their shapes. Three subfamilies of the BEWD family emerge under three parameter subspaces with the property that the members of each subfamily display similar density curves. It is found that some members of the BEWD family in one of the parameter subspaces approximately behave like a normal distribution. BEWD assumes decreasing, increasing or a bathtub behaviour. Using a sample hazard curve, and so a prior understanding of restrictions on the BEWD parameters we find estimates of parameters for fitting BEWD. These estimates based on maximum likelihood are essentially more efficient than when no such knowledge about the sample hazard curve is used. Characterizations based on truncated moments and hazard rate function are obtained. Simulation study of BEWD is performed in both ways; without the knowledge of parametric conditions and using parametric constraints and compare the results. Real data applications of the proposed approach support the better fitting of BEWD than other models. A generalization of BEWD is introduced in which a transmuted parameter is added and its behaviour is studied, named as Transmuted Beta Exponentiated Weibull Distribution (TBEWD). Different mathematical properties including moments, characteristic function, skewness, kurtosis and mode are being discussed. The transmuted parameter affects the basic characteristics, shape of density function and other properties of BEWD. Characterizations of TBEWD based on truncated moments and hazard rate function are also derived. The maximum likelihood estimation (MLE) is used to estimate the model parameters. Simulation Study is performed to test the efficiency of MLEs. Various aspects of this distribution are explored in the context of its applications, which include its subfamilies displaying reasonable similarity with regard to their hazard curves. The parametric restrictions so discovered are found useful in fitting this distribution. A number of applications of TBEWD model are also given.