ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







نمذجة بيانات القياس المتكررة باستخدام هياكل الترابط المختلفة

العنوان بلغة أخرى: Modeling Repeated Measure Data Using Different Correlation Structures
المؤلف الرئيسي: القرعان، حنين عاطف (مؤلف)
مؤلفين آخرين: الروش، محمد يوسف (مشرف)
التاريخ الميلادي: 2017
موقع: إربد
الصفحات: 1 - 103
رقم MD: 871328
نوع المحتوى: رسائل جامعية
اللغة: الإنجليزية
الدرجة العلمية: رسالة ماجستير
الجامعة: جامعة اليرموك
الكلية: كلية الدراسات العليا
الدولة: الاردن
قواعد المعلومات: Dissertations
مواضيع:
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

58

حفظ في:
المستخلص: تشتمل الدراسات في العلوم البيولوجية والاجتماعية وجود بيانات طولية حيث تمثل اندماج بينات الانحدار وتحليل السلاسل الزمنية. ظهور قيم مفقودة بالبيانات الطولية ظاهرة لا يمكن تجنب حدوثها، حيث يتم أخذ القياسات المتكررة مع مرور الوقت لعناصر الدراسة بحيث يتم فقدان البيانات نتيجة عدم حضور الشخص للدراسة أو انسحابه خلال فترة الدراسة. يعتبر الهدف الأساسي في أطروحتنا هو وضع نماذج للعلاقات المتبادلة ومعالجة البيانات المفقودة التي تمثل أكثر المشاكل صعوبة في تحليل مثل هذه البيانات. قدم ليانغ وزيجر (1986) المعادلات التقديرية المعممة (GEE) التي تفترض القليل من الشروط على توزيع البيانات. وقد نوقشت العديد من التعديلات والتحسينات في أسلوب GEE في الدراسات العلمية في هذا المجال. في هذه الأطروحة باستخدام فكرة ويتل (1961) للتقدير الغاوسي (GE) من السلاسل الزمنية إلى البيانات الطولية وعرض معادلات تقدير الانحدار ومعلمات الارتباط بعد عرض بعض آليات التعامل مع القيم المفقودة اعتمادا على هياكل ارتباط بخيلة مثل AR(1) و CS. علاوة على ذلك، فإننا نصف طريقة اشتقاق نماذج البيانات بعد استخدام آلية الوسط الحسابي والانحدار الخطي لمعالجة القيم المفقودة وصياغة نماذج لمصفوفة التباين باستخدام التقنيات الرسومية وغير المعلمية. وأخيرا، يتم توضيح الطرق المقترحة باستخدام مجموعة بيانات تمثل دراسات حقيقية، وتمت مقارنة أداء التقديرات الغاوسية بعد التعامل مع القيم المفقودة مع طرق أخرى معروفة.

عناصر مشابهة