ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







يجب تسجيل الدخول أولا

استخدام اسلوب بيز والانحدار المتدرج فى تقدير معلمات الانحدار اللوجستي الثنائي الاستجابة للمصابين بأمراض فقر الدم الحاد والمزمن

العنوان بلغة أخرى: Comparison between Bayes and the Stepwise Regression of the Logistic Regression with Application
المصدر: مجلة جامعة الأنبار للعلوم الاقتصادية والإدارية
الناشر: جامعة الأنبار - كلية الإدارة والاقتصاد
المؤلف الرئيسي: الهاشمي، مزاحم محمد يحيى (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Al-Hashimi, Muzahem Mohammed Yahya
مؤلفين آخرين: الخطيب، احمد نزيه عبدالله (م. مشارك)
المجلد/العدد: مج11, ع26
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2019
الصفحات: 490 - 517
ISSN: 1998-8141
رقم MD: 1030617
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
كلمات المؤلف المفتاحية:
فقر الدم الحاد والمزمن | الانحدار اللوجستي الثنائي الاستجابة المتدرج | الانحدار اللوجستي الثنائي الاستجابة البيزي | الاحتمال الاولى ذو المعلومات القليلة | الاحتمال الاولي ذو المعلومات | Acute and Chronic Anemia | Stepwise Binary Logistic Regression | Bayesian Binary Logistic Regression | Non-Informative Prior Distribution | Informative Prior Distribution
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

49

حفظ في:
المستخلص: يتضمن البحث استخدام انموذج الانحدار اللوجستي الثنائي الاستجابة المتدرج كأسلوب تقليدي في نمذجة وتحليل أثر مجموعة من المتغيرات التوضيحية على فقر الدم (يتضمن نوعين، فقر الدم المزمن والحاد) والذي يمثل متغير نوعي ثنائي الاستجابة في بعض المستشفيات العراقية. تم التحليل على اعتبار أن الإناث هي المستوى المرجعي. تم استخدام طريقة بيز كأسلوب حديث في تقدير معلمات انموذج الانحدار ثنائي الاستجابة. وتم استخدام كلاً من الاحتمال الأولي غير المعلوماتي والاحتمال الأولي ذو المعلومات لإيجاد التقديرات البيزية. تمت المقارنة بين نتائج التقديرات البيزية وفقا لدالتي الاحتمال. كما تمت المقارنة بين الطريقة التقليدية والنتائج التي تم التوصل إليها من طريقة بيز. تم استخدام معايير دقة التوفيق AIC وSC و2 Log L-، كما تم استخدام كلا من منحنى خصائص عمليات المستقبل (Receiver Operating Characteristic) وجدول التصنيف في التعرف على قدرة الأنموذج على التصنيف. توصل البحث إلى أن التقديرات البيزية هي الأفضل في توفيق البيانات قيد الدراسة. وكانت أهم المتغيرات المؤثرة في فقر الدم عند الذكور (باعتبار أن الإناث هي المستوى المرجعي)، هي الجنس ونسبة التعداد الشبكي فضلاً عن نقص الحديد في الدم.

This paper involves applied a binary logistic regression as a traditional method for modeling and analyzing the effect of a set of explanatory variables on anemia (including two types, chronic and acute anemia), which represents a categorical binary response variable in some of Iraqi hospitals. The analysis was considered that females are the reference level. The Bayes method was applied as a modern method to estimating the parameters of a binary response regression model. Both the non-information and information prior probability distributions were used to find the Bayesian estimates. The results of the Bayesian estimates were compared according to probability function. A comparison was also made between the traditional method and the results obtained from the Bayes method. The AIC, SC, and 2 Log L as a model selection criterion were used. Both the Receiver Operating Characteristic and the classification table were used also to identify the model's accuracy and classification capability. The paper found that the parameters estimates of the binary logistic regression has similar to the non-informational prior distribution with a very slight superiority of the latter method according to the standard deviations of the estimated parameters as well as the model selection criterion. The analysis showed a clear superiority of the Bayes method according to the information prior distribution based on estimates of the logistic regression parameters on the other estimates. The analysis showed the high classification capacity of the Bayes method according to the prior information distribution. One of the most important variables affecting anemia in males (considering that females are the reference level), is sex and the Reticulocyte count as well as iron deficiency in the blood.

ISSN: 1998-8141