TY - JOUR ID - TI - Estimate the Survival Function By Using The Genetic Algorithm تقدير دالة البقاء بأستعمال الخوارزمية الجينية AU - Sabah Manfi Redha صباح منفي رضا AU - Anwar Taher Abdel Hadia انور طاهر عبدالهادي PY - 2020 VL - 26 IS - 122 SP - 440 EP - 454 JO - journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية SN - 25185764 2227703x AB - Survival analysis is the analysis of data that are in the form of times from the origin of time until the occurrence of the end event, and in medical research, the origin of time is the date of registration of the individual or the patient in a study such as clinical trials to compare two types of medicine or more if the endpoints It is the death of the patient or the disappearance of the individual. The data resulting from this process is called survival times. But if the end is not death, the resulting data is called time data until the event. That is, survival analysis is one of the statistical steps and procedures for analyzing data when the adopted variable is time to event and time. It could be days, weeks, months, or years from the start of the term registration until the event. This research is concerned with the question of estimating the survival function of observational data using one of the most important artificial intelligence algorithms which is the genetic algorithm and that In order to obtain optimum estimates for Weibull distribution parameters, this, in turn, is reflected in the estimation of survival function, whereby the genetic algorithm is employed in the maximum likelihood method, moment method, the least-squares method and the modified weighted least squares method. And for the capabilities of more efficient than traditional methods, and then will be a comparison between the roads depending on the experimental side is evaluated the best way depending on mean square error criterion of survival function, it will also be applied methods on the fact that data for patients with lung cancer and bronchitis.The study found that the best way to estimate the Weibull distribution parameters and the survival function produced by the experimental side is the hybrid method of the least squares using the genetic algorithm.

ان تحليل البقاء هو عبارة عن تحليل البيانات التي تكون في شكل اوقات من اصل الوقت حتى حدوث حدث النهاية ، وفي البحوث الطبية يكون اصل الوقت هو تاريخ تسجيل المفردة او المريض في دراسة ما مثل التجارب السريرية لمقارنة نوعين من الدواء او اكثر اذا كانت نقطة النهاية هي وفاة المريض او اختفاء المفردة فالبيانات الناتجة من هذه العملية تسمى اوقات البقاء اما اذا كانت النهاية هي ليست الوفاة فالبيانات الناتجة تسمى بيانات الوقت حتى الحدث ، اي ان تحليل البقاء هو من الخطوات والاجراءات الاحصائية لتحليل البيانات عندما يكون المتغير المعتمد هو الوقت حتى الحدث والوقت قد يكون ايام او اسابيع او اشهر او سنوات منذ بداية تسجيل المفردة حتى الحدث .يهتم هذا البحث بمسألة تقدير دالة البقاء لبيانات مراقبة بأستعمال احد اهم خوارزميات الذكاء الاصطناعي وهي الخوارزمية الجينية وذلك بهدف الحصول على تقديرات مثلى لمعلمات توزيع ويبل وهذا بدوره ينعكس على تقديرات داله البقاء حيث يتم توظيف الخوارزمية الجينية في طريقة الامكان الاعظم وطريقة العزوم ، طريقة المربعات الصغرى و طريقة المربعات الصغرى الموزونة المعدلة والحصول على مقدرات اكثر كفاءة من الطرق التقليدية , ثم بعد ذلك سوف يتم اجراء مقارنة بين الطرق بالاعتماد على الجانب التجريبي ويتم تقييم الطريقة الافضل بالاعتماد على معيار متوسط مربعات الخطأ لدالة البقاء, كذلك سوف يتم تطبيق الطرق على بيانات حقيقة لمرضى سرطان الرئة والقصبات .وتوصلت الدراسة الى ان افضل طريقة لتقدير معلمات توزيع ويبل ودالة البقاء التي انتجها الجانب التجريبي هي طريقة المربعات الصغرى المسندة الى الخوارزمية الجينية ER -