ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > بحث>Using Multilevel Poisson Regre...>الوصف

Using Multilevel Poisson Regression with Wavelets Filters

العنوان بلغة أخرى: استخدام انحدار بواسون متعدد المستويات مع مرشحات المويجات
المصدر: مجلة جامعة كركوك للعلوم الإدارية والاقتصادية
الناشر: جامعة كركوك - كلية الإدارة والاقتصاد
المؤلف الرئيسي: بابكر، ساوين عثمان (مؤلف)
مؤلفين آخرين: بدل، محمد عبدالمجيد (م. مشارك)
المجلد/العدد: مج13, ع1
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2023
الصفحات: 179 - 192
DOI: 10.32894/1913-013-001-014
ISSN: 2222-2995
رقم MD: 1390719
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
مراكز الصحة | مرضى الغدة الدرقية | المقاييس الإحصائية | نموذج الانحدار الخطي
كلمات المؤلف المفتاحية:
انحدار بواسون | انكماش المويجات | قواعد العتبة | Poisson Regression | GLM | Wavelet Shrinkage | Thresholding Rules
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: تهدف الدارسة إلى التعرف على تأثير الدواء على مرضى الغدة الدرقية عن طريق تحليل الانحدار بطريقة المربعات الصغرى (OLS) وانحدار بواسون للنموذج العام وتقدير معالم نموذج الانحدار الخطي الانحدار بواسون (GLM) لخصت نتائج الدراسة أن مرشح المويجة (Haar, Symlets, and Daubechies) أعطى أفضل النتائج لتقدير معالم نموذج الانحدار الخطي العام من خلال المقاييس الإحصائية (MSE, R2, and P-value) أخذت بيانات الدراسة من مركز الصحة المتقدم في مدينة السليمانية لعينة (۱۲۸) من المرضى المصابون بأمراض الغدة الدرقية. مع تطبيق أسلوب المحاكاة وتوصلت الدراسة أن استخدام طريقة قطع العتبة الناعم والثابت (fixed from thresholding) للموجة أعطى نتائج كفوءة عند التوقف STOP-TSH (sym72) عن إعطاء الدواء للمريض المصاب بالغدة الدرقية مقارنة مع بقية الطرق للانحدار الكلاسيكي وانحدار بواسون وكذلك كانت ذات كفاءة مع أسلوب المحاكاة وخلال المقاييس الإحصائية. كانت المويجات (STOP_TSH (sym52 مع طريقة العتبة (الثابتة من العتبة) وقاعدة العتبة الصلبة هي الأكثر كفاءة مقارنة بجميع الطرق المقترحة الأخرى والطريقة الكلاسيكية لكل من البيانات الحقيقية والمحاكاة ووجد أن جميع الطرق المقترحة ذات كفاءة أفضل من الطريقة الكلاسيكية في تقدير نموذج انحدار بواسون، اعتمادا على متوسط معايير معلومات Akaike (AIC) ومعايير معلومات (Bayesian (BIC.

The proposed method in this study is used to identify the influence of the drug on the thyroid disease as well as the ordinary least squares method (OLS) and the generalized linear regression method (GLM) are used to prepare the estimate of the linear model. The study concluded that wavelet filters (Haar, Symlets, and Daubechies) produce the best results for estimating the Poisson Regression model when compared to the Generalized Linear Regression model based on (MSE, R2, and P-value). The data in this study has been collected from Smart Health Tower in Sulaimani, which contains 128 cases of thyroid disease, as well as the simulation data used in this study. The paper's finding showed that the STOP-TSH (sym72) wavelet with the (fixed from thresholding) threshold technique and soft threshold rule was the most efficient when compared to all other proposed methods and the classical approach for both real and simulation data. The STOP_TSH (sym52) wavelet with the (fixed from thresholding) threshold method and hard threshold rule was the most efficient compared with all other proposed methods and the classical method for both real and simulation data. All the proposed methods have better efficiency than the classical method in estimating the Poisson Regression model, depending on the average of Akaike Information Criteria (AIC) and Bayesian information criteria (BIC).
ISSN: 2222-2995

عناصر مشابهة

خيارات البحث

المزيد من البحث

هل تحتاج مساعدة؟


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.