ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > تقدير نموذج خطأ القياس غير الم...>الوصف

تقدير نموذج خطأ القياس غير المتجانس في حالة الانحدار شبه المعلمي

العنوان بلغة أخرى: Heteroscedastic Measurement Error Model Estimation in Semiparametric Regression
المصدر: مجلة الدراسات والبحوث التجارية
الناشر: جامعة بنها - كلية التجارة
المؤلف الرئيسي: عبدالعاطي، فاطمة علي (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Abdul-Ati, Fatima Ali
مؤلفين آخرين: المنجي، هشام محمد رجب (م. مشارك) , مجاهد، سلوى أحمد (م. مشارك)
المجلد/العدد: س42, ع4
محكمة: نعم
الدولة: مصر
التاريخ الميلادي: 2022
الصفحات: 301 - 319
ISSN: 1110-1547
رقم MD: 1405571
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
عملية القياس | التحليلات الإحصائية | الانحراف المعياري
كلمات المؤلف المفتاحية:
خطأ القياس | عدم التجانس | الانحدار شبه المعلمي | الانحدار اللوجستي | المتغيرات الخالية من الأخطاء | شرائح-B | Measurement Error | Heteroscedasticity | Semiparametric Regression | Logistic Regression | Error Free Covariate | B-Splines
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

5

حفظ في:
المستخلص: في عملية قياس المتغيرات قد تتم عملية القياس بدرجة عالية من الدقة وبالتالي يتمكن الباحث من الحصول على القياسات الصحيحة للمتغيرات وأحيانا قد يواجه الباحث صعوبة في إجراء عملية القياس فيؤدي ذلك إلى قياسات غير دقيقة للمتغيرات وبالتالي ينتج عن ذلك ما يعرف إحصائيا بخطأ القياس (measurement error) وقد يكون خطأ القياس في متغير واحد أو في كل المتغيرات بناءا على درجة دقة القياس. وأبسط تعريف لخطأ القياس هو الفرق ما بين القيمة المقاسة للمتغير والقيمة الحقيقية لنفس المتغير (جابر، ۲۰۱۸)؛ وينقسم إلى نوعين خطأ قياس متجانس وخطأ قياس غير متجانس. وفي حالة وضع فروض خطأ قياس لا تناسب طبيعة البيانات فسوف يؤثر ذلك على دقة التقدير وكفاءة الاستنتاج الإحصائي. وفي هذا البحث سيتم التركيز على فرض خطأ القياس غير المتجانس ومدى ملائمته للبيانات وأيضا تأثيره على نتائج التقدير في حالة استخدام طريقة شرائح-B (B-splines). أما بالنسبة للجانب التطبيقي سيتم استخدام نموذج الانحدار شبه المعلمي الانحدار اللوجستي لبيانات حجمها (429) مريض كورونا المستجد (covid-19) لمعرفة هل يوجد علاقة بين ارتفاع ضغط الدم والإصابة بالفيروس أم لا.

In the process of measuring variables, the measurement process could be carried out with a high degree of accuracy and thus the researcher can obtain the correct measurements of the variables and sometimes the researcher may face difficulty in conducting the measurement process which leads to inaccurate measurement of the variables and the thus results in what is known statistically as the measurement error. The measurement error may be in one variable or in all variables based on the degree of accuracy of the measurement. The simplest definition of measurement error is the difference between the measured value of the variable and the real value of the same variable (جابر، 2018) and it is divided into two types: homoscedastic measurement error and heteroscedastic measurement error. In the case of incorrect assumptions of the measurement error and inappropriate to the nature of the data, this will affect the accuracy of the estimate and the efficiency of the statistical conclusion. In this research, the focus will be on the hypothesis of the heteroscedastic measurement error and it's suitability to the data, also it's impact on the estimation results in the case of using the B-splines method. On the practical side, a semi- parametric regression model (logistic regression) will be used for the data of (429) corona patients (covid-19) to find out whether there is a relationship between high blood pressure and infection with the virus or not.
ISSN: 1110-1547

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.