research centers


Search results: Found 10

Listing 1 - 10 of 10
Sort by

Article
The value of lateral cephalometric image in sex identification

Authors: Aysar Razzaq Ali ايسر رزاق علي --- Lamia H. Al-Nakib لمياء حامد النقيب
Journal: Journal of baghdad college of dentistry مجلة كلية طب الاسنان بغداد ISSN: 16800087 Year: 2013 Volume: 25 Issue: 2 Pages: 54-58
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Background: Determination of sex and estimation of stature from the skeleton is vital to medicolegal investigations.Skull is composed of hard tissue and is the best preserved part of skeleton after death, hence, in many cases it is theonly available part for forensic examination. Lateral cephalogram is ideal for the skull examination as it gives detailsof various anatomical points in a single radiograph. This study was undertaken to evaluate the accuracy of digitalcephalometric system as quick, easy and reproducible supplement tool in sex determination in Iraqi samples indifferent age range using certain linear and angular craniofacial measurements in predicting sex.Materials and Method The sample consisted of 113of true lateral cephalometric radiographs for adults with agerange from 22-43 years old (51 males, 62 females), using certain linear and angular craniofacial measurements withthe aid of computer program “AutoCAD 2007”Results: The eleven parameters measured for males and females when compared are statistically significantlydifferent. All cranio-cephalometric measurements gave overall predictive accuracy of sex determination bydiscriminant analysis (86.7%). The stepwise selection method gave overall predictive accuracy of sex determinationby discriminant analysis (85.8%). Age showed no statistical difference among the studied age range except for thedistance from Mastoid to Frankfort plane.Conclusion: The lateral cephalometric measurements of craniofacial bones are useful to support sex determinationof Iraqi population in forensic radiographic medicine


Article
A COMPARATIVE STUDY OF HUMAN FACES RECOGNITION USING PRINCIPLE COMPONENTS ANALYSIS AND LINEAR DISCRIMINANT ANALYSIS TECHNIQUES
دراسة مقارنة لتميز الوجوه البشرية بأستخدام تقنيات مبدأ تحليل المكونات و تحليل التمايز الخطي

Author: Anas Fouad Ahmed
Journal: Journal of Engineering and Sustainable Development مجلة الهندسة والتنمية المستدامة ISSN: 25200917 Year: 2016 Volume: 20 Issue: 5 Pages: 1-12
Publisher: Al-Mustansyriah University الجامعة المستنصرية

Loading...
Loading...
Abstract

This paper presents a comparative study of human faces recognition using two feature extraction techniques: Principle Components Analysis (PCA), and Linear Discriminant Analysis (LDA). The performance of these techniques is evaluated and compared to find the best technique for human faces recognition. The experiments are carried out on the Olivetti and Oracle Research Laboratory (ORL), University of Manchester Institute of Science and Technology (UMIST), and Japanese Female Facial Expression (JAFFE) face databases, which include variability in affectation, facial details, and expressions. The obtained results for the two techniques have been compared by varying the train images/test images ratio in a three levels: 80/20, 60/40, and 40/60. The experimental results show that the LDA feature extraction technique gives better performance than PCA technique. The highest recognition rate is recorded for the LDA technique (recognition rate=95.981%) when the train images/test images ratio is (80/20). On the other side, the highest recognition rate that is recorded for PCA technique is 94.027% when the train images/test images ratio is (80/20). The PCA, and LDA techniques are implemented and their performance is measured using MATLAB (2013) program.

: هذا البحث يقدم دراسة مقارنة لتميز الوجوه البشرية بأستخدام تقنيتين للأستخلاص السمات: تقنية مبدأ تحليل المكونات (PCA) وتقنية تحليل التمايز الخطي (LDA). تم ايجاد ومقارنة اداء هاتين التقنيتين لأيجاد التقنية الأفضل لتميز الوجوه البشرية. اجريت التجارب على قواعد البيانات التالية: مختبر أبحاث أوليفيتي واوراكل (ORL), معهد جامعة مانتشستر للعلوم والتكنلوجيا (UMIST) و تعابير وجوه ألاناث اليابانيات (JAFFE) حيث ان قواعد البيانات تحوي العديد من صور الوجوه بتعابير وملامح مصطنعة ومختلفة. تمت مقارنة النتائج المستحصلة من التقنيتين عن طريق تغير نسبة صور التدريب/صور الاختبار(train images/test images ratio) وبثلاث مستويات: 20/80, 40/60 و 60/40. أظهرت النتائج أن أداء تقنية تحليل التمايز الخطي (LDA) أفضل من تقنية مبدأ تحليل المكونات (PCA). أعلى نسبة تميز سجلت لتقنية التمايز الخطي وبلغت (%95.981) عندما كانت نسبة صور التدريب/صور الاختبار (train images/test images ratio=80/20). في الجانب الأخر أعلى نسبة تميز لتقنية مبدأ تحليل المكونات (PCA) بلغت (%94.027) عندما كانت نسبة صور التدريب/صور الاختبار (train images/test images ratio=80/20). تم قياس ومقارنة أداء تقنية مبدأ تحليل المكونات وتحليل التمايز الخطي بأستخدام برنامج (2013)MATLAB .


Article
دراسة مقارنة بين اسلوب التحليل التمييزي الخطي و اسلوب التحليل التمييزي اللبي ( دراسة تطبيقية)

Author: Sakianuh shamil jasim م.م سكينه شامل جاسم
Journal: THE IRAQI MAGAZINJE FOR MANAGERIAL SCIENCES المجلة العراقية للعلوم الادارية ISSN: ISSN 10741818 Year: 2018 Volume: 14 Issue: 55 Pages: 295-311
Publisher: Kerbala University جامعة كربلاء

Loading...
Loading...
Abstract

In this research, two methods were used to classify data and they are Linear Discriminant Analysis and method Kernel Discriminant Analysis, and they are the two most statistical methods used in data analysisas requiring these methods provide a number of hypothesesThe most important of these is that the explanatory variables are distributed in a multivariate normal distribution. This research aims to find the discriminatory function of each,And used as a function of classification (discrimination) of the two methods among patients,Where the use of real data for the two groups of patients infected and non-infected and The results were obtained using the Statistical Program (SPSS) for the linear discriminant analysis methodand (R – Package) for the kernel discriminant analysis method. andIt was found that the method of linear discriminant analysis is better because it gives less error classification of data. as it has been a comparison between the two modes in accordance with the standard classification error probability of (Misclassification).

في هذا البحث تم استعمال اسلوبين في تصنيف ( تمييز) البيانات و هما اسلوب التحليل التمييزي الخطي (LDA) و اسلوب التحليل التمييزي اللبي (KDA) و هما من اكثر الاساليب الاحصائية استعمالاً في تحليل البيانات اذ تشترط هذه الاساليب توفر عدد من الفرضيات و من اهمها هي ان تكون المتغيرات التوضيحية تتوزع توزيعاً طبيعياً متعدد المتغيرات. و يهدف هذا البحث الى ايجاد الدالة التمييزية لكل منها و استعمالها كدالة تصنيف ( تمييز) للاسلوبين بين المرضى , اذ تم استعمال بيانات حقيقية لمجموعتين من المرضى المصابين و غير المصابين (بمرض اللوكيميا) و تم الحصول على النتائج باستعمال البرنامج الاحصائي (SPSS) بالنسبة لاسلوب التحليل التمييزي الخطي و برنامج (R – Package) بالنسبة لاسلوب التحليل التمييزي اللبي و تم التوصل الى ان اسلوب التحليل التمييزي الخطي هو الافضل لكونه يعطى اقل خطأ تصنيف للبيانات . اذ تم اجراء المقارنة بين الاسلوبين وفق معيار احتمال خطأ التصنيف (Misclassification ).


Article
Applications of Discriminant Analysis in Medical diagnosis
تطبيقات التحليل التمييزي في التشخيص الطبي

Authors: Hazim M.Gorgess حازم منصور كوركيس --- AnasKh. Mohammed أنس خليل محمد
Journal: Ibn Al-Haitham Journal For Pure And Applied Science مجلة ابن الهيثم للعلوم الصرفة والتطبيقية ISSN: P16094042/ E25213407 Year: 2014 Volume: 27 Issue: 1 Pages: 331-342
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper, the discriminant analysis is used to classify the most wide spread heart diseases known as coronary heart diseases into two groups (patient, not patient) based on the changes of discrimination features of ten predictor variables that we believe they cause the disease .A random sample for each group is employed and the stepwise procedures are performed in order to delete those variables that are not important for separating the groups. Tests of significance of discriminant analysis and estimating the misclassification rates are performed.

في هذا البحث, استخدم التحليل التمييزي لتصنيف أمراض القلب الأوسع انتشارا والمعروفة باسم أمراض القلب التاجية (انسداد الشرايين) إلى مجموعتين (مريض, غير مريض) على أساس التغيرات التمييزية لعشرة من المتغيرات التنبؤية التي تعتقد انها تسبب المرض.استخدمت عينة عشوائية لكل مجموعة ونُفّـذ اسلوب المراحل لحذف المتغيراتغير المهمة في فصل المجموعات ونُفّـذاختبار معنوية الدالة المميزة ومعدل خطأ التصنيف.


Article
Reducing False Notification in Identifying Malicious Application Programming Interface(API) to Detect Malwares Using Artificial Neural Network with Discriminant Analysis
تقليل التبليغات الكاذبة في تحديد واجھة برامجيات التطبيقات الضارة عند كشف البرمجيات الخبيثة باستعمال الشبكات العصبية مع التحليل المميز

Authors: Abbas M. Al-Bakri عباس محسن البكري --- Hussein L. Hussein حسين لفتة حسين
Journal: Ibn Al-Haitham Journal For Pure And Applied Science مجلة ابن الهيثم للعلوم الصرفة والتطبيقية ISSN: P16094042/ E25213407 Year: 2014 Volume: 27 Issue: 3 Pages: 556-565
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

This paper argues the accuracy of behavior based detection systems, in which theApplication Programming Interfaces (API) calls are analyzed and monitored. The workidentifies the problems that affecting the accuracy of such detection models. The work wasextracted (4744) API call through analyzing. The new approach provides an accuratediscriminator and can reveal malicious API in PE malware up to 83.2%. Results of this workevaluated with Discriminant Analysis.

يناقش هذا البحث دقةأنماط السلوك المعتمدة في أنظمة الكشف والتي يتم تحليلها ورصدها بواسطة واجهاتبرمجة التطبيقات. (API) هذا العمليحددالمشكلات التيتؤثر فيدقةنماذجالكشف.تم استخراج(API) 4744 في هذا العملعن طريق التحليل.وتتضمن هذه الطريقة الجديدة زيادة الدقة في كشف (API)الخبيثةفيالبرمجيات الخبيثةتصل إلى83.2٪. علما ان نتائج هذا العمل تم احتسابها و تقويمها باعتماد طبقة تحليلالتمايز.


Article
Discriminant analysis for evaluation evidence Employment human in Iraq
تقييم دليل التنمية البشرية في العراق لعام 2006 باستخدام منهجية التحليل التمييزي

Author: Inam abdulRahman noaman انعام عبد الرحمن نعمان
Journal: Diyala Journal For Pure Science مجلة ديالى للعلوم الصرفة ISSN: 83732222 25189255 Year: 2015 Volume: 11 Issue: 1 Pages: 97-115
Publisher: Diyala University جامعة ديالى

Loading...
Loading...
Abstract

Discriminant analysis is use in situations where the clusters are known a priori. The aim of discriminant analysis is to classify an observation, into these known groups. For instance, in credit scoring, a bank knows from past experience that there are good customers(Who repay their loan without any problems) and bad customers(Who have had difficulties repaying their loans). When a new customer asks for a loan, the bank has to decide whether or not to give the loan. The information of the bank is given in two data sets: multivariate observations on the two categories of customers(including age, salary, marital status, the amount of the loan and the like)

يستخدم اسلوب التحليل التمييزي ( الطبقي ) Discriminate analysis للتصنيف و التنبؤ في المشاكل التي يكون فيها المتغير المعتمد (Dependent variable) نوعيا . وعند اللجوء الى هذا النوع من التحليل , يجب اولا تحديد المجموعات التي يرغب الباحث في تصنيفها . وفي هذا البحث تم تصنيف المحافظات العراقية ( ومن ضمنها المحافظات التابعة لإقليم كردستان العراق ) الى اربعة مجاميع , كون النسبة المئوية لهذا التصنيف قد بلغت اعلى مقدار لها (100%). وذلك وفقا لمجموعة من المتغيرات والتي تقيس الخصائص المميزة لكل مجموعة والمتضمنة عناصر دليل التنمية البشرية في العراق ( دليل حصة الفرد من الناتج المحلي الاجمالي , دليل التعليم , دليل العمر المتوقع , دليل الالمام بالقراءة والكتابة , دليل الالتحاق بالمدارس والكليات ) وبعد ذلك يتم ايجاد افضل مجموعة خطية من هذه المتغيرات للتوصل الى المعادلة التمييزية للتنبؤ بعضوية كل محافظة وحسب المجموعة التي تنتمي اليها . فاذا ما كانت هذه الخصائص ( المتغيرات ) تخص محافظة ما , فان التحليل التمييزي يحدد مجموعة من المعاملات التمييزية (Discriminant coefficients) لكل من هذه المتغيرات والخصائص . وعند تطبيق هذه المعاملات على المتغيرات الفعلية , فانه يصبح لدى الباحثين اساس لتصنيف المحافظات ضمن احدى هذه المجاميع . ومن مزايا التحليل التمييزي انه قادر على تحليل مجموعه كاملة من الخصائص ( المتغيرات ) التي تتميز بها هذه المحافظات, وتبين الاوزان ( المعاملات ) المعطاة لكل متغير مستقل مدى اهمية المتغير في التفريق بين المجاميع . وقد تم توظيف هذه الحقيقة للتوصل الى نتائج مهمة على مستوى تحليل متغيرات ابعاد التنمية البشرية في العراقوعلى هذا الاساس ومن اجل تطبيق اسلوب التحليل التمييزي ( الطبقي ) في تقييم ابعاد دليل التنمية البشرية في العراق فقد تم تقسيم البحث الى اربعة فصول تضمنت ما يلي :-الفصل الاول :- وفيه تم عرض المقدمة واهمية البحث والهدف منه والتعريف بالمتغيرات المستخدمة في البحث .الفصل الثاني :- وقد تضمن الجانب النظري بأسلوب التحليل الطبقي وكيفية تطبيقهالفصل الثالث :- احتوى هذا الفصل على الجانب التطبيقي وعرض وتحليل النتائج , علما انه تم الاعتماد على برنامج SPSS17.0)) في استخراج النتائج .الفصل الرابع :- والمتمثل بأهم الاستنتاجات والتوصيات التي تم التوصل اليها


Article
Rigid Trunk Sewer Deterioration Prediction Models using Multiple Discriminant and Neural Network Models in Baghdad City, Iraq
نماذج تنبؤ تدهور المجاري الرئيسية الصلبة باستخدام نماذج متعددة التمايز والشبكات العصبية في مدينة بغداد،العراق

Authors: Rehab Karim Jbbar رحاب كريم جبار --- Basim Hussein Khudair باسم حسين خضير --- Awatif Soaded Alsaqqar عواطف سؤدد عبدالحميد
Journal: Journal of Engineering مجلة الهندسة ISSN: 17264073 25203339 Year: 2017 Volume: 23 Issue: 8 Pages: 70-83
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

The deterioration of buried sewers during their lifetime can be affected by several factors leading to bad performance and can damage the infrastructure similar to other engineering structures. The Hydraulic deterioration of the buried sewers caused by sewer blockages while the structural deterioration caused by sewer collapses due to sewer specifications and the surrounding soil characteristics and the groundwater level. The main objective of this research is to develop deterioration models, which are used to predict changes in sewer condition that can provide assessment tools for determining the serviceability of sewer networks in Baghdad city. Two deterioration models were developed and tested using statistical software SPSS, the multiple discriminant model (MDM) and neural network model (NNM). Zublin trunk sewer in Baghdad city was selected as a case study. The deterioration model based on the NNDM provide the highest overall prediction efficiency which could be attributed to its inherent ability to model complex processes. The MDDM provided relatively low overall prediction efficiency, this may be due to the restrictive assumptions by this model. For the NNDM the confusion matrix gave overall prediction efficiency about 87.3% for model training and 70% for model validation, and the overall conclusion from these models may predict that Zublin trunk sewer is of a poor condition.

يتأثر تدهور المجاري المدفونة خلال فترة عملها بعدة عوامل مما يؤدي الى سوء الاداء وفشل في البنى التحتية كما هو الحال مع بقية المنشات الهندسية. ﺇن التدهور الهيدروليكي للمجاري المدفونة سببه انسداد المجاري بينما التدهور الانشائي فسببه انهيار المجاري بسبب مواصفات المجاري وخصائص التربة المحيطة ومستوى المياه الجوفية. الهدف الرئيسي من هذا البحث هو تطوير نماذج تدهور والتي تستخدم لتنبؤ التغيرات في حالة الصرف الصحي والتي يمكن أن توفر أدوات تقييم وتحديد خدمية لشبكات الصرف الصحي في مدينة بغداد. وقد تم تطوير وفحص نموذجين للتدهور باستخدام برنامج SPSS وهما نموذج متعددة التمايز (MDM) ونموذج الشبكة العصبية (NNM). وقد تم اختيار خط زبلن الناقل للمجاري في مدينة بغداد كحالة دراسية. ﺇن نموذج التدهور المبني على أساس NNDM أعطى أعلى كفاءة للتنبؤ والتي يمكن أن تعزى إلى قدرته الكامنة لنمذجة العمليات المعقدة. أما نموذج MDDM فلقد قدم كفاءة تنبؤ منخفضة نسبيا وهذا قد يكون راجعا إلى الافتراضات المقيدة بواسطة هذا النموذج. بالنسبة لنموذج NNDM أعطت مصفوفة التصنيف كفاءة التنبؤ الإجمالية حوالي 87.3٪ لتدريب النموذج و 70٪ للتأكد من صحة النموذج والاستنتاج العام من هذه النماذج هو التنبؤ بأن خط زبلن الناقل للمجاري في حالة سيئة.


Article
Comparison between some of linear classification models with practical application
مقارنه بين بعض طرائق التصنيف الخطية مع تطبيق عملي

Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2014 Volume: 20 Issue: 80 Pages: 339-410
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Linear discriminant analysis and logistic regression are the most widely used in multivariate statistical methods for analysis of data with categorical outcome variables .Both of them are appropriate for the development of linear classification models .linear discriminant analysis has been that the data of explanatory variables must be distributed multivariate normal distribution. While logistic regression no assumptions on the distribution of the explanatory data. Hence ,It is assumed that logistic regression is the more flexible and more robust method in case of violations of these assumptions.In this paper we have been focus for the comparison between three forms for classification data belongs two groups when the response variable with tow categorise only.The first form is the linear discriminant function ,The second is the probability form which it is derivative as alternative for the linear discriminant function while the third form is the probability function model. Of the logistic regression the comparison between these methods is based on measure of the probability of misclassification .We show that the results of the probability form of the logistic regression has minimum probability of misclassification through the application on the data of two types of (leukemia).

يعد تحليل التمييز الخطي والانحدار اللوجستي من أهم طرائق التحليل الإحصائي متعدد المتغيرات استخداماً في مجال تحليل البيانات المصنفه (Categorical data) واللذين يمكن عدهما تطويراً لنماذج التصنيف الخطية .ان استخدام تحليل التمييز الخطي يتطلب ان تكون بيانات المتغيرات التوضيحية ذات توزيع طبيعي متعدد المتغيرات.في حين الانحدار اللوجستي لايشترط ايه افتراضات تخص توزيع المتغيرات التوضيحيه، اذ يعد الانحدار اللوجستي أكثر مرونه وأكثر حصانه في حاله عدم تحقق الافتراضات الأساسية للتحليل التمييزي الخطي. في هذا البحث تم التركيز على أجراء مقارنات بين ثلاث صيغ لتصنيف بيانات تعود لمجموعتين في حاله متغير الاستجابة مؤلف من مستتويين ( تصنيفين) فقط ، الصيغه الأولى كانت دالة التمييز الخطي في حالة المجموعتيين تتبعان التوزيع الطبيعي متعدد المتغيرات والثانيه فكانت الصيغه الاحتماليه التي اشتقت كبديل لدالة التمييز الخطي ،اما الثالثة فكانت الصيغه الاحتمالية لنموذج الانحدار اللوجستي ثنائي الاستجابه وتمت المقارنة بين هذه الصيغ الثلاثة على وفق معيار احتمال خطأ التصنيف(Misclassification) . واثبتت النتائج ان التصنيف بحسب الصيغة الاحتمالية لنموذج الانحدار اللوجستي تعطي أقل احتمال لخطأ التصنيف من خلال التطبيق على بيانات تخص نوعين من امراض سرطان الدم( اللوكيميا) .


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
Building discriminant function for repeated measurements data under compound symmetry (CS) covariance structure and applied in the health field
بناء الدالة التمييزية لبيانات القياسات المكررة بافتراض بنية التباين المشترك المتماثلة الكروية (CS) وتوظيفها في المجال الصحي

Authors: ظافر حسين رشيد --- مؤمن عباس موسى
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2015 Volume: 21 Issue: 85 Pages: 336-359
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Discriminant analysis is a technique used to distinguish and classification an individual to a group among a number of groups based on a linear combination of a set of relevant variables know discriminant function. In this research discriminant analysis used to analysis data from repeated measurements design. We will deal with the problem of discrimination and classification in the case of two groups by assuming the Compound Symmetry covariance structure under the assumption of normality for univariate repeated measures data.The importance of this research represented to find the best model to classify a group of patients who suffer from diabetes. For the purpose of studying the effects of the number of correlations, variances, and umber of repeated measurements on the performance of classification rules for this type of data based on monthly measurements of glycosylated hemoglobin (HbA1C) in the blood was taken in three stages, which is the beginning of the experiment, and after three months, and then six months for two groups of patients, the first group consists of (38) patients was suffered from diabetes type (I) and the second group includes (33) patients suffered from diabetes type (II).And through this research, concluded that when the number of parameters began to increase. Thus, the apparent error rate begin to increasing, and this is what reduces the efficiency of classification rules for this type of data. And we recommend by using the linear discriminant function when you focus on the least number of parameters to build the classification rule. And quadratic discriminant procedure Represented by equal the variance and different correlation parameters under compound symmetry covariance structures.

يعرف التحليل التمييزي بأنهۥ تَقْنِيَة تستعمل لتمييز أو لتصنيف فرد ما إلى مجموعة من بين عدد من المجموعات استنادا إلى تركيبة خطية لمجموعة من المتغيرات ذات العلاقة تعرف بالدالة التمييزية. في هذا البحث أستعمل التحليل التمييزي لتحليل بيانات تصاميم القياسات المكررة, حيث تركزت أهميته في مشكلة التمييز والتصنيف ثنائي المجموعة بافتراض تركيبة التباين المشترك المتماثلة الكروية وبوجود حالة التوزيع الطبيعي للمجموعات لبيانات القياسات المكررة المستقاة طوليا عبر الزمن على متغير الاستجابة نَفسُهُ ولكل وحدة تجريبية. أهمية البحث هذا تمثلت بإيجاد أفضل أنموذج لتصنيف مجموعة من مرضى داء السكري وذلك لغرض دراسة تأثيرات كل من عدد الارتباطات, و عدد التباينات, وعدد القياسات المكررة على أداء قواعد التصنيف لهذا النوع من البيانات, حيث تم اعتماد القياسات الشهرية لنسبة بروتين الهيموغلوبين الغليكوزيلاتي (HbA1c) في الدم والمأخوذة في ثلاث مراحل, المرحلة الأولى كانت في بداية التجربة, المرحلة الثانية كانت بعد ثلاث أشهر, أما المرحلة الثالثة فكانت بعد ست أشهر ولمجموعتين من المرضى تضمنت المجموعة الأولى بعدد (38) مريض يعاني من داء السكري من النمط الأول (I), في حين كانت المجموعة الثانية تمثل منهم (33) مريض يعاني من داء السكري من النمط الثاني (II).ومن خلال ما تم عرضه في البحث هذا والتي تمت باستعمال نتائج البيانات الحقيقية تم التوصل إلى أن انه كلما زادت عدد المعلمات المطلوب تقديرها لبناء الأنموذج التمييزي فأن نسبة التصنيف الخطأ الظاهرة الكلية تبدأ بالزيادة وهذا ما يقلل من كفاءة قواعد التصنيف لهذا النوع من البيانات, واعتماداً على ما توصل إليه البحث فأن ما يوصى به وعند التركيز على أقل عدد من المعلمات لبناء قاعدة التصنيف فانه من الممكن لإتباع أسلوب التحليل التمييزي الخطي, وأسلوب التحليل التمييزي ألتربيعي والمتمثل بتساوي معلمة التباين واختلاف معلمة الارتباط بوجود تركيبة التباين المشترك المتماثلة الكروية لتصنيف المرضى.

Listing 1 - 10 of 10
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (10)


Language

Arabic and English (4)

Arabic (3)

English (3)


Year
From To Submit

2019 (1)

2018 (1)

2017 (1)

2016 (1)

2015 (2)

More...