ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







Improved Shrinkage Method for High Dimensional Data

العنوان بلغة أخرى: طريقة الانكماش المحسنة للبيانات عالية الأبعاد
المؤلف الرئيسي: ALkumaisi, Afrah Darwish Sloom (Author)
مؤلفين آخرين: Wesonga, Ronald (Advisor), Al Hadhrami, Ahmed (Advisor), Sarr, Amadou (Advisor)
التاريخ الميلادي: 2020
موقع: مسقط
الصفحات: 1 - 89
رقم MD: 1182220
نوع المحتوى: رسائل جامعية
اللغة: الإنجليزية
الدرجة العلمية: رسالة ماجستير
الجامعة: جامعة السلطان قابوس
الكلية: كلية العلوم
الدولة: عمان
قواعد المعلومات: Dissertations
مواضيع:
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

6

حفظ في:
المستخلص: دعم مصفوفة التغاير مجموعة متنوعة من التحليلات الإحصائية متعددة المتغيرات في كل من المجالات النظرية والتطبيقية للدراسات. غالبا ما تحدث المصفوفات المحددة غير الإيجابية لأسباب مختلفة مثل مشكلة الأبعاد العالية. في هذه الدراسة، تشمل ثلاث طرق رئيسية لتقييم التحول التغاير: طريقة الكرمة والتحويل التكراري والانكماش. لتحسين أداء الانكماش، ثم اقتراح هدفين جديدين للانكماش: هدف الاقتراح (W) (القيمة الذاتية لمصفوفه التغاير الحقيقي) وهدى الاقتراح (F) (القيمة الذاتية للهدف D). تم استخدام البيانات الخاصة بعدد المرضى المسجلين لـ 19 مرضا في 11 محافظة من وزارة الصحة العمانية للتحقق من أهداف الانكماش المقترحة. أجريت اختبارات إحصائية أولية متعددة المتغيرات على البيانات. تم تقييم هدفي الانكماش المقترحين مقابل الأهداف الأربعة الحالية A: وB وC وD باستخدام معيار Frobenius وشدة الانكماش. في جميع اختبارات التحقق من الصحة، حققت أهداف الانكماش المقترحة الجديدة أداة أفضل من الطرق الحالية مما يدل على تحسين طريقة الانكماش لتحويل التباين المشترك غير الإيجابي المرتفع.