research centers


Search results: Found 1

Listing 1 - 1 of 1
Sort by

Article
Application the generalized estimating equation Method (GEE) to estimate of conditional logistic regression model for repeated measurements
تطبيق أسلوب معادلات التقدير المعممة لتقدير نموذج الانحدار اللوجستي الشرطي للقياسات المكررة

Authors: انتصار عريبي فدعم --- يوسف خليل الخفاجي
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2017 Volume: 23 Issue: 96 Pages: 363-383
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Conditional logistic regression is often used to study the relationship between event outcomes and specific prognostic factors in order to application of logistic regression and utilizing its predictive capabilities into environmental studies. This research seeks to demonstrate a novel approach of implementing conditional logistic regression in environmental research through inference methods predicated on longitudinal data. Thus, statistical analysis of longitudinal data requires methods that can properly take into account the interdependence within-subjects for the response measurements. If this correlation ignored then inferences such as statistical tests and confidence intervals can be invalid largely. For estimating the conditional regression model in the analysis of environment pollution as a function of oil production and environmental factors using the generalized estimating equation (GEE) in the formulation of inference methods that facilitate the conditional logistic regression model taking advantage of the actual correlations between responses in the data, as well as the specific correlation structure through robust sandwich estimators (RSE) as well as application many of various model selection criteria. Because the efficiency of estimates is contingent on the working correlation matrix specification, the appropriate selection of a working correlation matrix can significantly advance the GEE statistical inference efficiency. After comparing the performance of specific criteria indicating that QIC is the selection criterion that is most suited for GEE method. The application results showed that QIC had the lowest information loss in GEE method in which the objective to develop a predictive model of the candidate set, Through this research, condition logistic regression has also been demonstrated to be an effective tool that can be used in other studies to explore the relationships between response and explanatory variables.

غالباً ما يستخدم الانحدار اللوجستي الشرطي لدراسة العلاقة بين نتائج حدث ما وعوامل تشخيصية محددة من اجل تطبيق الانحدار اللوجستي والاستفادة من قدراته التنبؤية في الدراسات البيئية. ويهدف هذا البحث إلى اثبات نهجاً جديداً لتطبيق الانحدار اللوجستي الشرطي في البحوث البيئية من خلال طرق الاستدلال المبنية على البيانات الطولية. وبذلك يتطلب التحليل الإحصائي للبيانات الطولية الأساليب التي يمكن أن تراعي بشكل سليم للترابط داخل العناقيد لقياسات الاستجابة. إذا تم تجاهل هذا الارتباط فان استدلالات مثل الاختبارات الإحصائية وفترات الثقة يمكن أن تكون غير صالحة إلى حد كبير. ولغرض تقدير نموذج الانحدار الشرطي بتحليل تلوث البيئة كدالة لإنتاج النفط والعوامل البيئية تم استخدام نهج معادلة التقدير المعممة (GEE) في صياغة طرق الاستدلال التي من شأنها تسهيل نموذج الانحدار اللوجستي الشرطي بالاستفادة من الارتباطات الفعلية بين الاستجابات في البيانات وكذلك بنية الارتباط المحددة من خلال مقدرات الشطيرة الحصينة (RSE)، فضلاً عن تطبيق العديد من معايير اختيار النموذج المختلفة. لان كفاءة التقديرات تتوقف على مواصفات مصفوفة الارتباط العاملة، وان الاختيار المناسب لمصفوفة الارتباط العاملة يمكن ان يحرز تقدم كبير في كفاءة الاستدلال الإحصائي للـ GEE. وبعد مقارنة أداء المعايير المحددة تبين لنا أن QIC هو معيار الاختيار الأنسب لطريقة GEE، حيث أظهرت نتائج التطبيق أن QIC له فقدان المعلومات الأدنى في ضمن طريقة GEE الذي كان الهدف لتطوير نموذج تنبؤي من مجموعة النماذج المرشحة، وقد ثبت أيضاً من خلال هذا البحث، ان شرط الانحدار اللوجستي يكون أداة فعالة يمكن استخدامها في دراسات أخرى لاستكشاف العلاقات بين متغيرات الاستجابة والتفسيرية.

Listing 1 - 1 of 1
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (1)


Year
From To Submit

2017 (1)