Using Multinomial Logistic Regression Model to Predict the Most Important Factors Affecting in the Students’ Selection for Specialization in Secondary Level for some Schools Erbil City
| العنوان بلغة أخرى: |
استخدام نموذج الانحدار اللوجستي المتعدد لتنبؤ بأهم العوامل المؤثرة في اختيار الطلبة للتخصص في المرحلة الثانوية لبعض المدارس في مدينة أربيل |
|---|---|
| المصدر: | مجلة جامعة كركوك للعلوم الإدارية والاقتصادية |
| الناشر: | جامعة كركوك - كلية الإدارة والاقتصاد |
| المؤلف الرئيسي: | كيورك، لوسين عمانويل (مؤلف) |
| مؤلفين آخرين: | جلال، ساكار علي (م. مشارك) |
| المجلد/العدد: | مج13, ع2 |
| محكمة: | نعم |
| الدولة: |
العراق |
| التاريخ الميلادي: |
2023
|
| الصفحات: | 1 - 22 |
| DOI: |
10.32894/1913-013-002-001 |
| ISSN: |
2222-2995 |
| رقم MD: | 1414177 |
| نوع المحتوى: | بحوث ومقالات |
| اللغة: | الإنجليزية |
| قواعد المعلومات: | EcoLink |
| مواضيع: | |
| كلمات المؤلف المفتاحية: |
الانحدار اللوجستي المتعدد | طريقة الإمكان الأعظم | جدول التصنيف | منحنى خاصية التشغيل | Multinomial Logistic Regression | Maximum Likelihood Method | Classification Table | ROC Curve
|
| رابط المحتوى: |
عدد مرات التحميل
2
| المستخلص: |
الهدف من البحث هو استخدام تحليل الانحدار اللوجستي المتعدد لبناء أفضل نموذج رياضي (أي إيجاد أفضل نموذج مناسب ليصف العلاقة بين نوع التخصص متغير الاستجابة ومجموعة من المتغيرات التفسيرية المتعلقة بالدرجات والمعلومات الشخصية لطلبة الصف الثالث المتوسط. إضافة إلى استخدام طريقة الإمكان الأعظم لتقدير معاملات نموذج (MLR)، وتحديد أهم العوامل التي تؤثر على اختيار النوع التخصص في المرحلة الثانوية وحسب التسلسل، وكذلك تقييم الأداء للنموذج المقدر في التنبؤ باختيار النوع التخصص (أي معرفة مدى ملاءمة النموذج للتنبؤ) باستخدام أسلوبين أولا، جدول التصنيف للفئات المتنبئة (عضوية المجموعة) من خلال التنبؤ باحتمالات كل فئة من الفئات المتغير التابع. ثانيا، تحليل منحنى خاصية التشغيل المستقبل (ROC) للبيانات لتقييم أداء النموذج الملائم. توصل البحث إلى عدد من النتائج أهمها عند مقارنة التخصص المهني مع التخصص الرابع العام نلاحظ أن المتغيرات المؤثرة كانت عددها خمسة حسب أهمية والتسلسل، بينما عند مقارنة التخصص الكمبيوتر بالتخصص الرابع العام، نلاحظ أن هناك ثماني متغيرات مؤثرة حسب تسلسل في حين عند مقارنة التخصصات الأخرى OtherASA مع التخصص الرابع العام، وجد أن هناك سبعة من المتغيرات المؤثرة المعنوية مرتبة حسب تسلسل. من ناحية أخرى، فان النسبة الإجمالية للتصنيف الصحيح تقريبا ٧٥% و٧٤% لمجموعة البيانات التدريب والاختبار على التوالي. هذا يعني أن نموذج الانحدار اللوجستي المتعدد لديه القدرة على التنبؤ باختيار نوع التخصص. The aim of this paper is to use multinomial logistic regression analysis is to construct the best mathematical model (i.e. to find the best fit for a model) that describes the relationship between the type of specialization (response variable) and a set of explanatory variables related to scores and personal information of third-grade intermediate students, using the maximum likelihood method to estimate the coefficients of the (MLR) model, determining the most important factors that influence the choice student for the type of specialization in the secondary stage and according to the sequence as well as evaluation of the predictive performance of the estimated model in predicting the student's choice of the type of specialization (i.e., knowing the suitability of the model for prediction) using two techniques: First, the classification table for the predictive classes (group membership) by predicting the probabilities of each category of the dependent variable. Second, the receiver operating characteristic curve (ROC curve) analysis for the data to evaluate the performance of the fitted model. The paper reached a number of results: When comparing the professional specialization with the fourth general specialization, we note that there are five influencing variables of importance according to the sequence, while when comparing the computer with the fourth general specialization, we note that the important influential variables arranged in a sequence were eight variables. Whereas when comparing OtherASA with the fourth general specialty, the significant influencing variables were seven variables arranged in a sequence. On the other hand, the total percentage of the correct classification is about 75% and 74% for the training and test dataset respectively. This means that the multinomial logistic regression model has the ability to predict by choosing the type of specialization. |
|---|---|
| ISSN: |
2222-2995 |
عناصر مشابهة
-
Determine of the Most Important Factors that Affect the Incidence of Heart Disease Using Logistic Regression Model: Applied Study in Erbil Hospital
بواسطة: Mohammed, Mohammed A. منشور: (2020) -
Using Multinomial Logistic Regression Model to Study Factors that Affect Chest Pain
بواسطة: صالح، سميرة محمد منشور: (2021) -
Logistic Regression Model to Study the Most Important Factors that Affect Students' Academic Commitment: A Case Study on Imam University Students
بواسطة: Elsayed, Karema Ahmed منشور: (2021) -
Prediction and Factors Affecting of Chronic Kidney Disease Diagnosis Using Artificial Neural Networks Model and Logistic Regression Model
بواسطة: Alshebly, Omar Qusay منشور: (2019) -
The Use of the Binary Logistic Regression Model for Determining Factors that Effect on Anemia Patients in Misan City
بواسطة: جاسم، صباح حسن منشور: (2018)
