research centers


Search results: Found 4

Listing 1 - 4 of 4
Sort by

Article
Comparison between normal weights and conditional Bays weights in Iterative principal component estimators
المقارنة بين الاوزان الاعتيادية والاوزان البيزية الشرطية في مقدرات المركبات الرئيسية التكرارية

Author: اياد حبيب شمال
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2018 Volume: 24 Issue: 109 Pages: 535-544
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Abstract:This paper discusses the problem of semi maulticollinearity in the nonlinear regression model (the multi-logistic regression model) When the dependent variable is a qualitative variable, the binary response is either equal to one for a response or zero for no response, Through the use of Iterative principal component estimatorsWhich are based on the normal weights and conditional Bays weights .If the appliede Estimates this model Through the use of two types of drugs concentrations thy concentration of ciprodar (variable X1) On a number of people with Patients with renal disease represent the dependent variable (The person heals from the disease , The person has not recovered from the disease )from through Mean Error Squares (MSE) The results were indicative of Iterative principal component estemaite Depending on the conditional Bays weights prefer the Iterative principal component estimators Depending on the the normal weights.

المستخلص: Abstractيناقش هذا البحث مشكلة التعدد الخطي شبه التام في انموذج الانحدار اللاخطي ( انموذج الانحدار اللوجستي المتعدد) ، عندما يكون المتغير المعتمد متغير نوعيا يمثل ثنائي الاستجابة اما ان يساوي واحد لحدوث استجابة او صفر لعدم حدوث استجابة ، من خلال استعمال مقدرات المركبات الرئيسية التكرارية(IPCE) التي تعتمد على الاوزان الاعتيادية والاوزان البيزية الشرطية .اذ تم تطبيق مقدرات هذا الانموذج من خلال استعمال نوعين من تراكيز الادوية هما تركيزciprodar (المتغير ) وتركيز garaycin )المتغير ) على عدد من الاشخاص المصابين بمرض الالتهاب الكلوي الذين يمثلون المتغير المعتمد ( الشخص يشفى من المرض ، الشخص لم يشفى من المرض ) ، ومن خلال متوسط مربعات الخطأ MSE كانت النتائج تدل على ان مقدرات المركبات الرئيسية التكرارية بالاعتماد على اوزان بيز الشرطية افضل من مقدرات المركبات الرئيسية التكرارية بالاعتماد على الاوزان الاعتيادية .


Article
استعمال الطرائق الجزائية في تقدير معلمات أنموذج الانحدار اللوجستي في حالة وجود مشكلة الفصل والتعدد الخطي مع تطبيق عملي

Loading...
Loading...
Abstract

Abstract This research dealt with the subject of study logistic regression model which is one of nonlinear models Taking character more advanced in the process of statistical analysis, which aims to get the high-level estimates of efficiency. Of the most important problems that appear in this model is the separation between the observations of the dependent variable binary response, and Multicollinearity between the explanatory variables. It was has been represented by a real anemia and data that have been true of incidence of, which was obtained from Kut hospital of Department artificial during estimate methods according to the penalized maximum likelihood estimators and double penalized maximum likelihood estimators parameters were double penalized maximum likelihood estimators is the best on penalized maximum likelihood estimators in the treatment of separation problem and Multicollinearity.

1.1المستخلص: تناول هذا البحث دراسة موضوع انموذج الانحدار اللوجستي الذي يعد من النماذج اللاخطية اذ يأخذ طابعاً اكثر تقدماً في عملية التحليل الاحصائي الذي يهدف للحصول على تقديرات ذات مستوى عالِ من الكفاءة. ان من اهم المشاكل التي تظهر في هذا الانموذج هو الفصل بين مشاهدات المتغير التابع ثنائي الاستجابة الذي يعتمد على احجام العينات , والتعدد الخطي بين المتغيرات التوضيحية . اذ تم تطبيق بيانات حقيقية متمثلة بالإصابة بفقر الدم والتي تم الحصول عليها من مستشفى الكوت قسم الكلى الصناعية من خلال طرائق التقدير وفقاً لطرائق مقدرات الأماكن الأعظم الجزائية ومقدرات الإمكان الأعظم الجزائية المزدوجة فكانت مقدرات الإمكان الأعظم الجزائية المزدوجة هي الأفضل على مقدرات الإمكان الأعظم الجزائية في معالجة مشكلة الفصل والتعدد الخطي.


Article
استعمال خوارزمية تجزئة القيم المفردة لمعالجة مشكلة التعدد الخطي (عالية الابعاد) لتحديد وتميز أهم العوامل المؤثرة على امراض القلب

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper, one of the problems of statistical data was examined in the case of multicollinearity variables. This is the problem of linear multicollinearity. The problem multicollinearity was solved using a Singular Value Decomposition that changes the structure of the data to eliminate the problem while preserving the nature of the data in terms of the effect on the variable Affiliate.Comparative analysis and logistic analysis were used to compare the two after the application of a single value fragmentation algorithm to medical data representing recovery status and death of heart attack (y = 0 deaths, y = 1 healing) and factors affecting heart attack After the differential analysis, the most important factors with a high effect on heart attack were (emotion, heart disease, smoking, age). In the case of logistic analysis (emotion, heart disease, smoking, pressure, sugar and age) Affect the heart attack disease.

في هذا البحث تم دراسة أحد المشاكل التي تعاني منها البيانات الإحصائية في حالة المتغيرات المستقلة المتعددة وهي مشكلة التعدد الخطي اذ تم معالجة مشكلة التعدد الخطي باستعمال خوارزمية تجزئة القيمة المفردة التي تقوم بتغير هيكلية البيانات لتخلص من المشكلة مع الحفاظ على طبيعة البيانات من حيث التأثير على المتغير التابع.تم استعمال التحليل التمييزي والتحليل اللوجستي بعد تطبيق خوارزمية تجزئة القيمة المفردة على بيانات طبيه تمثل حالة البقاء على قيد الحياة وحالة الوفاة لمرض النوبة القلبية (y=0 حالة وفاة ، y=1 حالة يقاء على قيد الحياة ) والعوامل التي تؤثر على مرض النوبة القلبية ( متغيرات مستقلة تعاني مشكلة التعدد الخطي ) وبعد اجراء التحليل التمييزي وجد ان اهم العوامل ذات التأثير العالي على مرض النوبة القلبية هي ( الانفعال ، امراض القلب ، التدخين ، العمر ) وفي حالة التحليل اللوجستي وجد ( الانفعال ، امراض القلب ، والتدخين ، والضغط ، والسكر ، والعمر) هي التي تؤثر على مرض النوبة القلبية


Article
Using Discriminatory Analysis to Determine the Factors Affected Eye
استعمال التحليل التمييزي لتحديد اهم العوامل التي تؤثر على امراض العين

Authors: Haidar Raed Talib حيدر رائد طالب --- Ahmed Razaq Abd احمد رزاق عبد --- Ayad Habeeb Shimal اياد حبيب شمال
Journal: Diyala Journal For Pure Science مجلة ديالى للعلوم الصرفة ISSN: 83732222 25189255 Year: 2019 Volume: 15 Issue: 03 Pages: 125-144
Publisher: Diyala University جامعة ديالى

Loading...
Loading...
Abstract

Discriminatory analysis is one of the most widely used statistical methods in the field of data analysis and classification, which can be used as linear models in the field of data classification. One of the basic conditions that must be available in the qualitative analysis is that the homogeneity of the matrix of variance and the common covariance and the test of the normal distribution of the data. We also note that the analysis of distinction is outlier of the same; Including the test (Kolmogorov Smirnov) and this test exists in the statistical program SPSS.The important objective of using the differential analysis method is to test the significance of differences between groups for independent variables as well as to differentiate the independent variables that share as much differences as possible between the dependent variable groups.

يعتبر التحليل التمييزي من أكثر الطرق الإحصائية استخدامًا في مجال تحليل وتصنيف البيانات، والتي يمكن استخدامها كنماذج خطية في مجال تصنيف البيانات. أحد الشروط الأساسية التي يجب توافرها في التحليل التميزي هو أن تجانس مصفوفة التباين والتباين المشترك واختبار التوزيع الطبيعي للبيانات، نلاحظ أيضا أن تحليل التمييز في حد ذاته يعتمد على اختبار (Kolmogorov سميرنوف) وهذا الاختبار موجود في البرنامج الإحصائي SPSS. الهدف المهم من استخدام طريقة التحليل التغاير هو اختبار أهمية الاختلافات بين المجموعات للمتغيرات المستقلة وكذلك للتمييز بين المتغيرات المستقلة التي تشترك في أكبر قدر ممكن من الاختلافات بين مجموعات المتغيرات التابعة.

Listing 1 - 4 of 4
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (4)


Language

Arabic (2)

Arabic and English (1)

English (1)


Year
From To Submit

2019 (2)

2018 (1)

2015 (1)