research centers


Search results: Found 8

Listing 1 - 8 of 8
Sort by

Article
Comparison of Partial Least Squares and Principal Components Methods by Simulation
مقارنة بين طرائق المربعات الصغرى الجزئية و المركبات الرئيسية باستعمال المحاكاة

Author: رباب عبد الرضا صالح
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2016 Volume: 22 Issue: 87 Pages: 50-71
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

The methods of the Principal Components and Partial Least Squares can be regard very important methods in the regression analysis, where they are used to convert a set of highly correlated variables to a set of new independent variables, known components and those components are be linear and orthogonal independent from each other , the methods are used to reduce dimensions in regression analysis In this paper , we use Partial Least Squares method with Non -linear Iterative partial least squares NIPALS(PLS1) algorithm and the principal components method with Singular Value Decomposition(SVD )algorithm , the simulation experiments are conduct to compare between their methods assuming that the error is normally distributed , several combination are supposed in simulation for both sample size, number of observation, dimension, and we find that the partial least squares method is better than the Principal Components method in two case, number of observation is greater than the number of variables(n>p) and the number of variables is greater than the number of observation (p>n).

تعد طريقة المركبات الرئيسة والمربعات الصغرى الجزئية من الطرائق المهمة في تحليل الانحدار حيث ان الاثنان تستعملان لتحويل مجموعه من المتغيرات ذات الارتباط العالي الى مجموعة من المتغيرات المستقلة الجديدة تعرف بالمركبات وتكون هذه المركبات خطية متعامدة مستقلة بعضها عن البعض الاخر باستعمال تحويلات خطية ويستعمل الاثنان ايضا في تخفيض الابعاد . تم في هذا البحث استعمال طريقة المربعات الصغرى الجزئية باستعمال خوارزمية التكرار غير الخطي للمربعات الصغرى الجزئية Non-linear Iterative partial least squares NIPALS(PLS1) وطريقة انحدار المركبات الرئيسية بخوارزمية تجزئة القيم المفردة ((SVD) Singular value decomposition ).اذ تم اجراء المقارنة للطريقتين المذكورتين آنفا من خلال تجارب المحاكاة عندما يتوزع الخطأ توزيعا طبيعيا لحجوم عينات وابعاد متغيرات مختلفة ، واتضح من خلال المقارنة ان طريقة المربعات الصغرى الجزئية افضل من طريقة المركبات الرئيسية في حالة كون عدد المشاهدات اكبر من عدد المتغيرات وكذلك في حالة كون عدد المتغيرات اكبر من عدد المشاهدات. .


Article
Comparison of some robust methods to estimate parameters of partial least squares regression (PLSR)
مقارنة بعض الطرائق الحصينة لتقدير معلمات انحدار المربعات الصغرى الجزئيه*

Authors: سجى محمد حسين --- رباب عبد الرضا صالح
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2014 Volume: 20 Issue: 75 Pages: 413-431
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

The technology of reducing dimensions and choosing variables are very important topics in statistical analysis to multivariate. When two or more of the predictor variables are linked in the complete or incomplete regression relationships, a problem of multicollinearity are occurred which consist of the breach of one basic assumptions of the ordinary least squares method with incorrect estimates results. There are several methods proposed to address this problem, including the partial least squares (PLS), used to reduce dimensional regression analysis. By using linear transformations that convert a set of variables associated with a high link to a set of new independent variables and unrelated with each other, which are called, the components. These components are orthogonal and independent from each other. The method of partial least squares PLS is failed in dealing with data that consist of the presence of Outliers values and hence the success of this method depends on the absence of such outliers values that have undesirable effect on the results. In order to reduce the presence of these values, we resorted to use the robust methods.In this research a method of PLSKURSD that applied SIMPLS algorithms on variance-covariance robust matrix. Also the proposed method MPLSKURSD are used which is a modified method to the PLSKURSD method. parameters linear regression model by partial least squares(PLS) is compared with modalities robust partial least squares through the simulation experiments depends on the presence of several types of outlier values of data for different rates of pollution, volumes of samples, and variables dimensions

تعد تقنية تخفيض الابعاد واختيار المتغيرات من المواضيع المهمة في التحليل الاحصائي لنماذج متعدد المتغيرات، فعندما يرتبط إثنان او اكثر من المتغيرات التوضيحية في الإنحدار بعلاقة اوعدة علاقات تامة او غير تامة ، تحدث مشكلة التعدد الخطي والتي فيها خرق لأحد الفروض الأساسية لطريقة المربعات الصغرى الاعتيادية مما يؤدي الى تقديرات غير دقيقة . هناك طرائق عدة اقترحت لمعالجة هذه المشكلة نذكرمنها طريقة المربعات الصغرى الجزئية PLS)) والتي تستعمل لتخفيض الأبعاد في تحليل الإنحدار، بإستعمال تحويلات خطية تقوم بتحويل مجموعة من المتغيرات المرتبطة إرتباطاً عالياً، الى مجموعة من المتغيرات المستقلة الجديدة وغير المرتبطة تعرف بالمكونات ، وتكون هذه المكونات خطية متعامدة ومستقلة بعضها عن البعض الآخر. ان طريقة PLS تفشل في التعامل مع البيانات التي تتضمن وجود القيم الشاذة ،وعليه فان نجاح هذه الطريقة يتوقف على عدم وجود هذه القيم الشاذة التي لها تأثير غير مرغوب على النتائج، وللحد من تواجد هذه القيم نلجأ الى استعمال الطرائق الحصينة . في هذا البحث أستعمل خوارزمية PLSKURSD، والتي تطبق خوارزمية SIMPLS على مصفوفة التباين والتباين المشترك الحصين ،فضلاً عن الطريقة المقترحةMPLSKURSD وهي تعديل الى طريقة PLSKURSD .جرى مقارنة بين معلمات انموذج الانحدار الخطي بطريقة المربعات الصغرى الجزئية مع الطرائق الحصينة للمربعات الصغرى الجزئية من خلال تجارب محاكاة، اعتمدت على وجود أنواع عدة من القيم الشاذة من البيانات وبنسب مختلفة من التلوث ولحجوم عينات وابعاد متغيرات مختلفة.


Article
Analysis of Robust Principal Components Depends on the some methods of Projection-Pursuit
تحليل المركبات الرئيسة الحصينة بالاعتماد على بعض طرائق متابعة الاسقاطات

Authors: قتيبة نبيل نايف القزاز --- رباب عبد الرضا صالح
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2015 Volume: 21 Issue: 83 Pages: 317-327
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

The analysis of the classic principal components are sensitive to the outliers where they are calculated from the characteristic values and characteristic vectors of correlation matrix or variance Non-Robust, which yields an incorrect results in the case of these data contains the outliers values. In order to treat this problem, we resort to use the robust methods where there are many robust methods Will be touched to some of them. The robust measurement estimators include the measurement of direct robust estimators for characteristic values by using characteristic vectors without relying on robust estimators for the variance and covariance matrices. Also the analysis of the principal components search for the trends of the highest scattered data projected on these vectors, but instead of using the variance as a measure for scattering, we will use robust measurement estimators as indicator for Projection-Pursuit. In this paper, we used Croux and Ruiz-Gazen algorithm, where the principal components are recognize by projection data on the highest vector for robust measurement estimators, focusing on the robust measurement to Qn and MAD.

أن تحليل المركبات الرئيسة التقليدية تكون حساسة تجاه القيم الشاذة اذ يتم حسابها من خلال القيم والمتجهات المميزة لمصفوفة التباين أو الأرتباط غير الحصين والتي تعطي نتائج غير صحيحة في حالة أحتواء البيانات على القيم الشاذة. ولمعالجة هذة المشكلة يتم اللجوء الى أستعمال الطرائق الحصينة، اذ توجد عدة طرائق حصينة سوف يتم التطرق الى بعض منها. أن مقدرات القياس الحصينة تتضمن حساب المقدرات الحصينة مباشرة للقيم المميزة بدون الأعتماد على المقدرات الحصينة لمصفوفة التباين والتباين المشترك. كذلك أن تحليل المركبات الرئيسة يبحث عن سلوك أعلى أنتشار للبيانات المسقطة على الأتجاهات لكن بدلا من أستعمال التباين كمقياس للأنتشار سيتم أستعمال مقدرات القياس الحصينة كمؤشر لمتابعة الأسقاطات Projection-Pursuit. في هذا البحث تم أستعمال خوارزمية Croux and Ruiz-Gazen حيث أن المركبات الرئيسة الحصينة تعرف بأسقاطات البيانات على أعلى أتجاه لمقدر القياس الحصين، اذ سيتم التركيزعلى القياس الحصين الى (MAD و(Qn .


Article
A comparison between the logistic regression model and Linear Discriminant analysis using Principal Component unemployment data for the province of Baghdad
مقارنة بين أنموذج الانحدار اللوجستي وانموذج التحليل المميز الخطي بأستعمال المركبات الرئيسية لبيانات البطالة لمحافظة بغداد

Authors: عادلة عبد اللطيف --- رباب عبد الرضا صالح --- صباح منفي رضا
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2017 Volume: 23 Issue: 95 Pages: 367-386
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

The objective of the study is to demonstrate the predictive ability is better between the logistic regression model and Linear Discriminant function using the original data first and then the Home vehicles to reduce the dimensions of the variables for data and socio-economic survey of the family to the province of Baghdad in 2012 and included a sample of 615 observation with 13 variable, 12 of them is an explanatory variable and the depended variable is number of workers and the unemployed. Was conducted to compare the two methods above and it became clear by comparing the logistic regression model best of a Linear Discriminant function written using the original data, either using Principal Component was reduced variables to 5 key factors by 62.875% of the total variance and the results were equal . That the performance of a logistic regression equal to using the original data and Principal Component, while performing a Linear Discriminant function using Principal Component was better than the original data.

ان الهدف من الدراسة هو بيان القدرة التنبؤية الافضل بين انموذج الانحدار اللوجستي والدالة المميزة الخطية باستعمال البيانات الاصليه اولا ثم المركبات الرئيسة لتقليص الابعاد بين المتغيرات لبيانات المسح الاجتماعي والاقتصادي للاسرة لمحافظة بغداد لعام 2012 وتضمنت عينة البحث 615 مفردة لـ13 متغير، 12منها متغير توضيحي والمتغير المعتمد شمل العاملين والعاطلين عن العمل، تم اجراء المقارنة بين الطريقتين اعلاه واتضح من خلال المقارنة ان انموذج الانحدار اللوجستي افضل من انموذج الدالة المميزة الخطية باستعمال البيانات الاصليه، اما باستعمال المركبات الرئيسة تم تقليص المتغيرات الى 5 عوامل رئيسيه بنسبة 62.875% من التباين الكلي وكانت النتائج متساوية للانموذجي الانحدار الوجستي والدالة المميزة الخطية. وان اداء انموذج الانحدار اللوجستي للبيانات الاصلية تقريبا متساوي من استعمال المركبات الرئيسة بينما اداء انموذج الدالة المميزة الخطية باستعمال المركبات الرئيسة كان افضل من البيانات الاصليه.


Article
discriminate analysis and logistic regression existence of multicolleniarty problem(Empirical Study on Anemia)
التحليل المميز والانحدار اللوجستي بوجود مشكلة التعدد الخطي (دراسة تطبيقية على مرض فقر الدم)

Authors: رباب عبد الرضا صالح البكري --- محمد شاكر محمود العزي
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2017 Volume: 23 Issue: 99 Pages: 373-397
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Abstract The method binery logistic regression and linear discrimint function of the most important statistical methods used in the classification and prediction when the data of the kind of binery (0,1) you can not use the normal regression therefore resort to binary logistic regression and linear discriminant function in the case of two group in the case of a Multicollinearity problem between the data (the data containing high correlation) It became not possible to use binary logistic regression and linear discriminant function, to solve this problem, we resort to Partial least square regression. In this, search the comparison between binary logistic regression and linear discriminant function using error Category. In the practical side in the collection of data on the data on anemia collection Two variables are severe anemia (0) and and chronic anemia (1) and several variables about the disease. The Data were collected from several Iraqi hospitals, where samples collected from patients at the hospital are asleep, and previous cases lay in the hospital a sample of (140) the patient is infected with the disease. When the test data and found that Multicollinearity problem, It has been processed using a method partial least square. The research found that linear discriminant function It is the best in the classification of data from binary logistic regression classified as linear discriminant function the data correctly and more accurate than binary logistic regression.

المستخلصتعد طريقة الانحدار اللوجستي الثنائي Binary logistic regression والدالة المميزة الخطية Linear discriminant function من اهم الطرائق الاحصائية المستخدمة في التصنيف والتنبؤ، عندما تكون البيانات من النوع الثنائي (0،1) فانه لا يمكن استخدام الانحدار الاعتيادي فلذلك نلجأ الى الانحدار اللوجستي الثنائي والدالة المميزة الخطية في حالة وجود مجموعتين، وفي حالة وجود مشكلة التعدد الخطي Multicollinearity بين البيانات (ان البيانات يوجد فيها ارتباطات عالية بين المتغيرات) اصبح عدم الامكان في استخدام الانحدار اللوجستي والدالة المميزة الخطية، ولحل هذه المشكلة نلجأ الى طريقة انحدار المربعات الصغرى الجزئية Partial least square regression لحل مشكلة التعدد الخطي.وقد جرى في هذه البحث المقارنة بين الانحدار اللوجستي الثنائي binary logistic regression والدالة المميزة الخطية linear discriminant function عن طريق خطأ التصنيف. حيث تم جمع بيانات عن مرض فقر الدم بمتغيرين هما فقر الدم الحاد بالرمز (0)، وفقر الدم المزمن بالرمز (1) وبعدة متغيرات حول المرض. جمعت البيانات من عدة مستشفيات عراقية، وجمعت عينة من المرضى الراقدين في المستشفى وحالات سابقة رقدت في المستشفى بعينة قدرها (140) مريضاً مصاباً بهذا المرض. وعند اختبار البيانات وجدت ان هناك مشكلة التعدد الخطي Multicollinearity تمت معالجتها بأستعمال طريقة المربعات الصغرى الجزئية Partial least square.وتوصل البحث الى ان الدالة المميزة الخطية linear discriminant function هي أفضل في تصنيف البيانات من الانحدار اللوجستي الثنائي binary logistic regression، اذ صنفت الدالة المميزة البيانات بشكل صحيح وأكثر دقة من الانحدار اللوجستي الثنائي.


Article
discriminate analysis and logistic regression by use partial least square
التحليل المميز والانحدار اللوجستي بأستعمال المربعات الصغرى الجزئية (دراسة تجريبية (محاكاة))

Authors: رباب عبد الرضا صالح البكري --- محمد شاكر محمود العزي
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2018 Volume: 24 Issue: 106 Pages: 407-419
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

The method binery logistic regression and linear discrimint function of the most important statistical methods used in the classification and prediction when the data of the kind of binery (0,1) you can not use the normal regression therefore resort to binary logistic regression and linear discriminant function in the case of two group in the case of a Multicollinearity problem between the data (the data containing high correlation) It became not possible to use binary logistic regression and linear discriminant function, to solve this problem, we resort to Partial least square regression. In this, search the comparison between binary logistic regression and linear discriminant function using error Category. Where the data has been generating a variable response (Y) binery data (0,1) containing Multicollinearity problem by the samples (50-100-150-250-400) and the variables (5-10-15). Multicollinearity problem has been processed using a method partial least square The research found that linear discriminant function It is the best in the classification of data from binary logistic regression classified as linear discriminant function the data correctly and more accurate than binary logistic regression.

المستخلصيعد اسلوبي الانحدار اللوجستي الثنائي Binary logistic regression والدالة المميزة الخطية Linear discriminant function من اهم الاساليب الاحصائية المستخدمة في التصنيف والتنبؤ، عندما تكون البيانات من النوع الثنائي (0،1) فانه لا يمكن استخدام الانحدار الاعتيادي فلذلك نلجأ الى الانحدار اللوجستي الثنائي والدالة المميزة الخطية في حالة وجود مجموعتين او اكثر، وفي حالة وجود مشكلة التعدد الخطي Multicollinearity بين البيانات (ان البيانات يوجد فيها ارتباطات عالية بين المتغيرات) اصبح عدم الامكان في استخدام الانحدار اللوجستي والدالة المميزة الخطية، ولحل هذه المشكلة توجد عدة طرائق منها طريقة انحدار المربعات الصغرى الجزئية Partial least square regression لحل مشكلة التعدد الخطي.وقد جرى في هذه البحث المقارنة بين الانحدار اللوجستي الثنائي binary logistic regression والدالة المميزة الخطية linear discriminant function عن طريق خطأ التصنيف. حيث تم توليد بيانات بمتغير استجابة (Y) نوع ثنائي (0,1) تحتوي على مشكلة التعدد الخطي وبحجوم عينات (50-100-150-250-400) ومتغيرات (5-10-20). حيث تمت معالجة مشكلة التعدد الخطي بأستعمال طريقة المربعات الصغرى الجزئية Partial least square.وتوصل البحث الى ان الدالة المميزة الخطية linear discriminant function هي أفضل في تصنيف البيانات من الانحدار اللوجستي الثنائي binary logistic regression، اذ صنفت الدالة المميزة البيانات بشكل صحيح وأكثر دقة من الانحدار اللوجستي الثنائي.


Article
The use of the Biz method and classical methods in estimating the parameters of the binary logistic regression model
استعمال طريقة بيز و الطرائق الكلاسيكية في تقدير معلمات انموذج الأنحدار اللوجستي الثنائي

Loading...
Loading...
Abstract

Binary logistic regression model used in data classification and it is the strongest most flexible tool in study cases variable response binary when compared to linear regression. In this research, some classic methods were used to estimate parameters binary logistic regression model, included the maximum likelihood method , minimum chi-square method , weighted least squares , with bayes estimation , to choose the best method of estimation by default values to estimate parameters according two different models of general linear regression models ,and different sample sizes ,and building an experiment simulation experience then displaying the results and the analysis using the statistical criteria Mean Squares Error (MSE),to choose the best standard methods for estimators the binary logistic regression model. Generally, The method was found to be the best one among the standard estimation methods, for the purpose of estimating the parameters for binary logistic regression model because it has the less (MSE) for estimators compared to other methods, which indicates the accuracy of the method in estimating the parameters of the model.

يعد انموذج الانحدار اللوجستي الثنائي الاسلوب المستعمل في تصنيف البيانات وهو الاداة الاكثر قوة ومرونة في حالات دراسة متغير الاستجابة الثنائي عند مقارنته بالانحدار الخطي , في هذا البحث تم استعمال بعض الطرائق الكلاسيكية لتقدير معلمات انموذج الانحدار اللوجستي الثنائي تضمنت طريقة تقدير الامكان الاعظم وطريقة تقدير تصغير مربع كاي وطريقة تقدير المربعات الصغرى الموزونة مع طريقة تقدير بيز , من أجل اختيار الطريقة الأفضل في التقدير وذلك من خلال القيم الافتراضية لتقدير المعلمات وفق انموذجين مختلفين من نماذج الانحدار الخطي العام وبأحجام عينات مختلفة , وبناء تجربة المحاكاة الخاصة بالبحث ومن ثم عرض نتائجا وتحليلها لغرض الوصول الى أفضل الطرائق الاعتيادية باستعمال المعيار الاحصائي متوسط مربعات الخطأ لمقدرات الانموذج اللوجستي الثنائي لغرض المقارنة بين أفضلية طرائق تقدير معلمات الأنموذج, وقد تم التوصل بشكل عام الى أن طريقة المربعات الصغرى الموزونة هي الأفضل بالمرتبة الأولى من بين طرائق التقدير الاعتيادية, وذلك لأنها تمتلك اقل للمقدرات, وهدا يدل على دقة الطريقة في تقدير معلمات الأنموذج.


Article
Comparison of some methods for estimating the parameters of the binary logistic regression model using the genetic algorithm with practical application
مقارنة بعض الطرائق لتقدير معلمات انموذج الانحدار اللوجستي الثنائي باستعمال الخوارزمية الجينية مع تطبيق عملي

Loading...
Loading...
Abstract

Abstract Suffering the human because of pressure normal life of exposure to several types of heart disease as a result of due to different factors. Therefore, and in order to find out the case of a death whether or not, are to be modeled using binary logistic regression model In this research used, one of the most important models of nonlinear regression models extensive use in the modeling of applications statistical, in terms of heart disease which is the binary logistic regression model. and then estimating the parameters of this model using the statistical estimation methods, another problem will be appears in estimating its parameters, as well as when the number parameters , and to find estimate the parameters using the numerical methods, sometimes does not give optimum solution because it depends on the initial estimators. Some standard methods have been proposed and employed after modifying them by using the genetic algorithm approach in estimation to suit the estimation of the parameters of this of nonlinear regression models, and then making a comparison between two types of the important estimation methods including the standard estimation methods which included the maximum likelihood method, minimum chi-square method, and improved estimation methods developed which by the researcher which included genetic algorithm method depending on the technique estimates , genetic algorithm method depending on the technique estimates , to choose the best method of estimation by default values to estimate parameter multi-linear regression model a method ols and then convert values the real to standardized and different samples sizes during simulation and by using the statistical criteria Mean Squares Error (MSE) for estimators. The method is found to be the best one in the first place one among the standard estimation methods, and method is the best among the important estimation methods for the purpose of estimating the parameters for binary logistic regression model because it has less (MSE) for estimators compared to other methods. In the practical side of this study, this model has been used for modeling the own data infected heart disease and estimating the parameters using the method, reached in it by comparing reasons for cases of occurrence death the real with reasons for cases of occurrence death for the estimated to the appropriate model in the modeling of this type of data and extraction the main cause of death is smoking and also the accuracy of the method in estimating the parameters of the model

يعاني الانسان بسبب ضغوطات الحياة الطبيعية من تعرضه الى عدة انواع من امراض القلب وذلك نتيجة لعوامل مختلفة, وبهدف معرفة حالة حدوث الوفاة من عدمه يتم نمذجتها باستعمال أنموذج الانحدار اللوجستي الثنائي, لذا تم في هذا البحث استعمال أحد أهم نماذج الانحدار غير الخطية الواسعة الاستعمال في نمذجة التطبيقات الاحصائية, من حيث الاصابة بأمراض القلب وهو انموذج الانحدار اللوجستي الثنائي ,ومن ثم تقدير معلمات هذا الأنموذج باستعمال طرائق التقدير الاحصائية ولكن اثناء استعمال هذا الأنموذج تواجهنا مشكلة في تقدير معلماته وذلك عندما يكون عدد المعلمات , وان ايجاد تقدير المعلمات باستعمال الطرائق العددية احيانا لا تعطي الحل الامثل لأنها تعتمد على المقدرات البدائية, باستعمال بعض الطرائق الاعتيادية بعد تحسينها من خلال اتباع منهجية الخوارزمية الجينية في التقدير لتلائم تقدير معلمات هذا النوع من نماذج الانحدار غير الخطية, ومن ثم المقارنة بين طرائق التقدير, وقد شملت المقارنة نوعين من طرائق التقدير المهمة وهي طرائق التقدير الاعتيادية التي تضمنت طريقة الامكان الاعظم, وطريقة تصغير مربع كاي, وطرائق التقدير المحسنة التي تم تطويرها من الباحثة والتي تضمنت طريقة الخوارزمية الجينية بالاعتماد على تقنية تقديرات الامكان الاعظم , وطريقة الخوارزمية الجينية بالاعتماد على تقنية تقديرات تصغير مربع كاي , من أجل اختيار الطريقة الأفضل في التقدير وذلك من خلال القيم الافتراضية لتقدير معلمة انموذج الانحدار الخطي المتعدد بطريقة المربعات الصغرى الاعتيادية ols وكذلك تقدير المعلمة بتحويل القيم الحقيقية الى القياسية وبأحجام عينات مختلفة خلال المحاكاة وباستعمال المعيار الاحصائي متوسط مربعات الخطأ لمقدرات الانموذج اللوجستي لغرض المقارنة بين أفضلية طرائق تقدير معلمات الأنموذج, وقد تم التوصل بشكل عام الى أن طريقة هي الأفضل بالمرتبة الأولى من بين طرائق التقدير الاعتيادية, وطريقة هي الأفضل من بين طرائق التقدير المحسنة لغرض تقدير المعلمات للأنموذج اللوجستي الثنائي وذلك لأنها تمتلك اقل للمقدرات, وقد تم في الجانب التطبيقي استعمال هذا الأنموذج لنمذجة البيانات الخاصة بالمصابين بأمراض القلب وتقدير المعلمات باستعمال طريقة , وتم التوصل فيه من خلال مقارنة اسباب حالات حدوث الوفاة الحقيقية مع اسباب حالات حدوث الوفاة المقدرة الى مدى ملائمة الأنموذج في نمذجة هذا النوع من البيانات واستخلاص السبب الرئيسي لحدوث الوفاة هو التدخين, وكذلك دقة الطريقة في تقدير معلمات الأنموذج .

Listing 1 - 8 of 8
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (8)


Language

Arabic and English (7)


Year
From To Submit

2019 (2)

2018 (1)

2017 (2)

2016 (1)

2015 (1)

More...