ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > Comparison between Spatial Reg...>الوصف

Comparison between Spatial Regression Models and Fuzzy Estimations Using Simulation

العنوان بلغة أخرى: مقارنة بين نماذج الإنحدار المكاني والتقديرات الضبابية باستخدام المحاكاة
المصدر: مجلة الجامعة العراقية
الناشر: الجامعة العراقية - مركز البحوث والدراسات الإسلامية
المؤلف الرئيسي: علي، آمنة حسين شوق (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Shawq, Amna Hussein
مؤلفين آخرين: جلوب، إسماعيل هادى (م. مشارك)
المجلد/العدد: ع57, ج3
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2023
الشهر: يناير
الصفحات: 365 - 376
ISSN: 1813-4521
رقم MD: 1353564
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: IslamicInfo
مواضيع:
الاقتصاد القياسي | سرطان الثدي | الإحصائيات الصحية | العراق
كلمات المؤلف المفتاحية:
نماذج الانحدار المكاني | مصفوفة الأوزان المكانية | طريقة المربعات الصغرى | طريقة الامكان الأعظم | متوسط مربعات الخطأ | منطق ضبابي | Spatial Regression Models | Spatial Weights Matrix | Least Squares Method | Maximum Likelihood Estimated | Mean Squares Error | Fuzzy Logic
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

12

حفظ في:
المستخلص: نظرا لانتشار سرطان الثدي في العالم ككل وأعلى معدل إصابة بين النساء ومعدلات الإصابة المختلفة في مناطق مختلفة من العالم، يمكننا دراسة هذه الظاهرة وفقا لتأثير المكان وليس الزمان حيث تتأثر البيانات المكانية بشكل مباشر في العديد من العوامل المؤثرة، بما في ذلك: (العمر، والموقع الجغرافي، والحالة الاجتماعية والاقتصادية والإنجابية، وتناول الهرمونات، وعوامل الخطر المتعلقة بنمط الحياة (التدخين، والنظام الغذائي، والسمنة، والنشاط البدني) والتاريخ العائلي الذي يساهم في المرض. في بحثنا، تم استخدام نماذج الانحدار المكاني لتحليل البيانات المكانية لسرطان الثدي ومقارنة التقدير بين نماذج الانحدار المكاني للبيانات غير مضببة والمضببة للعثور على أفضل مقدر بين نماذج الانحدار المكاني. تم تطبيق نموذج الانحدار الذاتي المكاني (SAR)، ونموذج الخطأ المكاني (SEM)، ونموذج الانحدار التلقائي المكاني الضبابي (FSAR). كانت أفضل طريقة احتمالية لنموذج الانحدار التلقائي المكاني هي الأفضل وفقا لطريقة المقارنة المستخدمة في MSE.

Given the prevalence of breast cancer in the world as a whole and the highest infection rate among women and the different incidence rates in different regions of the world, we can study this phenomenon according to the effect of place rather than time as spatial data is affected directly in many influencing factors, including: (age, geographical location, and socioeconomic and reproductive status, hormone intake, lifestyle risk factors (smoking, diet, obesity, physical activity) and family history that contribute to the disease. In our research, spatial regression models were used to analyze the spatial data of breast cancer and compare the estimation between the spatial regression models for unfuzzy and fuzzy data to find the best estimator among the spatial regression models. The spatial autoregressive (SAR) model, the spatial error model (SEM), and the fuzzy spatial autoregressive model (FSAR) were applied. The maximum likelihood method of the spatial automatic regression model was the best according to the comparison method used MSE.
ISSN: 1813-4521

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.