ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







نموذج الانحدار المناسب في تحليل البقاء في حالة المتغير التابع الثنائي عند أخذ الزمن بعين الاعتبار

العنوان المترجم: The Appropriate Regression Model in Survival Analysis in the Case of Binary Dependent Variable When Taking Time into Account
المصدر: مجلة جيل العلوم الإنسانية والاجتماعية
الناشر: مركز جيل البحث العلمي
المؤلف الرئيسي: الكفراني، شامل مناور عزيز (مؤلف)
المجلد/العدد: ع32
محكمة: نعم
الدولة: لبنان
التاريخ الميلادي: 2017
الشهر: جوان
الصفحات: 75 - 88
DOI: 10.33685/1316-000-032-006
ISSN: 2311-5181
رقم MD: 828923
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: HumanIndex
مواضيع:
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

126

حفظ في:
LEADER 03646nam a22002417a 4500
001 1587401
024 |3 10.33685/1316-000-032-006 
041 |a ara 
044 |b لبنان 
100 |9 444275  |a الكفراني، شامل مناور عزيز  |q Alkafarani, Shamel Menawer Aziz  |e مؤلف 
242 |a The Appropriate Regression Model in Survival Analysis in the Case of Binary Dependent Variable When Taking Time into Account 
245 |a نموذج الانحدار المناسب في تحليل البقاء في حالة المتغير التابع الثنائي عند أخذ الزمن بعين الاعتبار 
260 |b مركز جيل البحث العلمي  |c 2017  |g جوان 
300 |a 75 - 88 
336 |a بحوث ومقالات  |b Article 
520 |a  إن استخدام نموذج الانحدار اللوجستي Logistic Regression والذي اعتمدت عليه كثير من الدراسات السابقة يعتبر من أكثر الأساليب الإحصائية شيوعا في التعامل مع البيانات الوصفية ، إلا إن هذا النموذج يواجه مشكلة عدم القدرة على التعامل مع البيانات التي تعتمد على التغير في النقطة الزمنية التي تسبق حدوث الحدث ، وتحتوي على بيانات الاختفاء Censored Dataوخاصة في الدراسات المقطعية Cross Sectional،لذلك كان هنالك البديل الأكثر تعاملا مع هذه الحالة وهو انحدار كوكس، وتم التركيز في هذا الدراسة على نموذج انحدار كوكس Cox Regression Model والذي يعتبر أحد الأساليب المستخدمة في تحليل البقاء Survival Analysis والتي تتعامل مع الزمن في التحليل،حيث يتمتع هذا الأسلوب بمزايا عدة أهمها أنه يعتبر من الأساليب الحديثة بالإضافة إلى سهولة التعامل مع بيانات الاختفاء والتي تظهر عند أخذ الزمن بعين الاعتبار. 
520 |f The use of the Logistic Regression model, which was adopted by many previous studies, is one of the most common statistical methods in dealing with metadata. However, this model faces the problem of not being able to deal with data that depends on the change in the time point preceding the event, and the data contains the disappearance of Censored Data, especially in the cross-sectional cross studies, so there was the most appropriate alternative to this case and that is Cox regression, and the focus of this study is on the Cox regression Model, which is considered one of the methods that is used in Survival Analysis, which deals with time in analysis, as this method has several advantages, most important of them is that it is a modern method in addition it is to easy to deal with the data of disappearance, which appears when the time is taken into account.\nThis abstract translated by Dar AlMandumah Inc. 2018 
653 |a الانحدار اللوجستى  |a الإحصاء  |a الإحصاء الطبى  |a تحليل البقاء  |a الانحدار الخطى 
773 |4 العلوم الإنسانية ، متعددة التخصصات  |6 Humanities, Multidisciplinary  |c 006  |e JiL Journal of Human and Social Sciences  |f Mağallaẗ ğīl al-ʿulūm al-insāniyyaẗ wa-al-iğtimāʿiyyaẗ  |l 032  |m ع32  |o 1316  |s مجلة جيل العلوم الإنسانية والاجتماعية  |v 000  |x 2311-5181 
856 |u 1316-000-032-006.pdf 
930 |d y  |p y  |q y 
995 |a HumanIndex 
999 |c 828923  |d 828923