ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > Study Some Risk Factors of Spo...>الوصف

Study Some Risk Factors of Spontaneous Abortion by Using Canonical Correlation Analysis

العنوان بلغة أخرى: دراسة بعض عوامل الخطر للإجهاض التلقائي باستخدام تحليل الارتباط الكنسي
المصدر: مجلة جامعة كركوك للعلوم الإدارية والاقتصادية
الناشر: جامعة كركوك - كلية الإدارة والاقتصاد
المؤلف الرئيسي: مراد، عباس كولمراد بك (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Murad, Abbas Gulmurad Beg
مؤلفين آخرين: حيدر، سوزان صابر (م. مشارك)
المجلد/العدد: مج12, ع2
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2022
الشهر: ديسمبر
الصفحات: 317 - 333
DOI: 10.32894/1913-012-002-014
ISSN: 2222-2995
رقم MD: 1343317
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
البرامج الإحصائية | الارتباط الكنسي | اجهاض الأجنة | النساء الحوامل
كلمات المؤلف المفتاحية:
تحليل الارتباط الكنسي (CCA) | المتغيرات الأساسية | الاختلاف الكنسي | نموذج مصفوفة الارتباط | تحليل المكونات الرئيسية (PCA) | Canonical Correlation Analysis (CCA) | Canonical Variates | Canonical Variation | Sample Correlation Matrix | Principal Components Analysis (PCA)
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

1

حفظ في:
المستخلص: تحليل الارتباط القويم هو نهج إحصائي استكشافي متعدد الأبعاد يعمل بنفس مبدأ تحليل المركبات الرئيسة. والغرض الرئيسي منه هو كشف الارتباطات بين مجموعتين من المتغيرات في نفس الوحدات التجريبية. من ناحية أخرى، تتعامل طريقة PCA مع مجموعة بيانات واحدة فقط وتحاول تقليل الأبعاد الكلية لمجموعة البيانات باستخدام مجموعة خطية من المتغيرات أو عوامل الخطورة، في برمجة البرمجة الإحصائية باستعمال لغة الـ(R)، يوجد رمز وظيفي متاح في إطار تثبيت الحزم القياسية، تتضمن الدراسة مجموعتي بيانات حيث تمثل كل مجموعة بيانات قياسات لعينة من (١٠٠) تشمل بيانات للنساء الحوامل في مستشفى السليمانية العام، حيث تحتوي مجموعة البيانات الأولى على متغيرات (عوامل خطورة) لمتغيرين (نوع الإجهاض، مدة الإجهاض بالأسابيع) بينما مجموعة البيانات الثانية تحتوي على قياسات لثلاثة متغيرات (عمر الزوجة، الوظيفة والإقامة داخل المدينة أو خارجها).

Canonical correlation analysis (CCA) means a involving several dimensions investigative statistical procedure that operates on the same concept as the principal component analysis. The primary occasion of it is the expedition of correlations between two sets of variables on the identical exploratory items. Furthermore, the PCA technique deals with one case study data only. It tries to decrease the general dimensional of the sample data using several linear collections of the primary variables. Some more packages can be downloaded and installed likewise (mainly the R programming codes insides packages CCA, CCP, insides CC). The case study be formed of two sample data where each dataset represents (100) pregnant women localities in the Sulaimani General Hospital. The first dataset contains measurements of biological metrics of two variables (Type of abortion, duration of abortion in weeks), and the second dataset contains measurements of three variables (wife's age, Occupation, and residence). The main idea is to by some means correlate both sets to explain what biometrics can correlate which each other. The way of replying this is to implement canonical correlation procedure described with additional tools to expedite the understanding of the outcomes in this study.
ISSN: 2222-2995

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.