أستاذ مشارك
د. محمد عبدالله علي الشهرانى
اساليب كمية تخصص (احصاء تطبيقي) العلوم والدراسات الإنسانية بالخرج - الرياضيات16بحثًا منشورًا
نظرة عامة
د. محمد عبدالله علي الشهرانى عضو هيئة تدريس في تخصص اساليب كمية تخصص (احصاء تطبيقي) بكلية العلوم والدراسات الإنسانية بالخرج في جامعة الأمير سطام بن عبدالعزيز، ويسهم في دعم مسيرة التعليم والتعلم من خلال تقديم المقررات الأكاديمية، والمشاركة في الأنشطة والبرامج التعليمية، ودعم تطوير مهارات الطلبة وتعزيز معارفهم في مجال اساليب كمية تخصص (احصاء تطبيقي)
المؤهلات العلمية
دكتوراه الإحصاء التطبيقية
الإحصاء - اساليب كمية تخصص (احصاء تطبيقي)
جامعة ليدز — المملكة المتحدة
2019
ماجستير الإحصاء
الإحصاء - احصاء
جامعة أوكلاهوما — الولايات المتحدة
2012
بكالوريوس الرياضيات
الرياضيات - الرياضيات
جامعة بيشه — المملكة العربية السعودية
2006
التدرج الأكاديمي
أستاذ مشارك
Mathematics كلية العلوم والدراسات الإنسانية بالخرج
2026
أستاذ مساعد
Mathematics كلية العلوم والدراسات الإنسانية بالخرج
2019
محاضر
Mathematics كلية العلوم والدراسات الإنسانية بالخرج
2014
الاهتمامات البحثية
Applied Statistics
Biostatistics
Bioinformatics
Big Data
Application of Data science
الأبحاث المنشورة
عرض جميع الأبحاث (16)2025
Estimation of parameters for the modified Weibull distribution under step-stress accelerated life testing with application to aircraft windshields data
NATURE PORTFOLIO
Engineering grace: A state-of-the-art statistical model with Monte Carlo simulation and an application in reliability engineering
ELSEVIER
Exploring seasonal drought patterns with climate data and machine learning models
SPRINGER
On the implications of a new statistical model and machine learning algorithms in music engineering
ELSEVIER
A modified sine-cosine probability distribution: Its mathematical features with statistical modeling in sports and reliability prospects
ELSEVIER
Geostatistical analysis and multivariate assessment of groundwater quality
Scientific Reports
On predictive modeling of the twitter-based sales data using anew probabilistic model and machine learning methods
ELSEVIER
2024
Statistical Predictive Hybrid Choice Modeling: Exploring Embedded Neural Architecture
MDPI
Improving drought monitoring using climate models with bias-corrected under Gaussian mixture probability models
International Journal of Climatology
A new probabilistic model: Its implementations to time duration and injury rates in physical training, sports, and reliability sector
Alexandria Engineering Journal
Perturbation Approach to Polynomial Root Estimation and Expected Maximum Modulus of Zeros with Uniform Perturbations
MDPI
Adopting a new sine-induced statistical model and deep learning methods for the empirical exploration of the music and reliability data
Alexandria Engineering Journal
Development of maximum relevant prior feature ensemble (MRPFE) index to characterize future drought using global climate models
Scientific Reports
A support vector machine based drought index for regional drought analysis
Scientific Reports
2023
Plant Disease Classification Based on ConvLSTM U-Net with Fully Connected Convolutional Layers
INT INFORMATION & ENGINEERING TECHNOLOGY ASSOC
Pixel Optimization Using Iterative Pixel Compression Algorithm for Complementary Metal Oxide Semiconductor Image Sensors
INT INFORMATION & ENGINEERING TECHNOLOGY ASSOC
المقررات الدراسية
3 مقررات| رمز المقرر | اسم المقرر |
|---|---|
| 1050 احص | الاحصاء والاحتمالات لطلبة الحاسب |
| 4820 ريض | مشروع تخرج |
| 2040 احص | الطرق الإحصائية |
لا توجد نتائج مطابقة
جرّب كلمة بحث أخرى أو امسح الحقل لعرض جميع المقررات
