research centers


Search results: Found 4

Listing 1 - 4 of 4
Sort by

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 - 4 of 4
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (4)


Language

Arabic and English (4)


Year
From To Submit

2019 (2)

2018 (1)

2017 (1)