ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







تقدير دالة الانحدار اللامعلمي لبيانات طويلة باستخدام مقدر المربعات الصغرى المعمم وتمهيد كيرنل متعدد الحدود المرجح محليا بالتطبيق على بيانات مرضى أورام المثانة

العنوان المترجم: Estimation of the nonlinear regression function of long data using the generalized subunit estimator and the locally weighted localized Kernell primer by applying data on bladder tumor patients
المصدر: مجلة الدراسات والبحوث التجارية
الناشر: جامعة بنها - كلية التجارة
المؤلف الرئيسي: عبدالعاطي، فاطمة علي (مؤلف)
مؤلفين آخرين: على، زينب رزق البدوى (م. مشارك), طاقية، البيومي عوض عوض (م. مشارك)
المجلد/العدد: س37, ع2
محكمة: نعم
الدولة: مصر
التاريخ الميلادي: 2017
الصفحات: 635 - 659
ISSN: 1110-1547
رقم MD: 934901
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

14

حفظ في:
المستخلص: يهدف البحث إلى تقدير دالة الانحدار اللامعلمي للبيانات الطولية ذات القياسات المتكررة، وذلك من خلال استخدام مقدر المربعات الصغرى المعمم GLS ومقدر تمهيد كيرنل متعدد الحدود المرجح محليا KWLPS في حالتي استخدام الأشكال المختلفة لدوال كيرنل واستخدام حزمة LOWESS، بالتطبيق على بيانات مرضى أورام المثانة التي تم تجميعها من مركز الكلى والمسالك البولية بجامعة المنصورة، كما يهدف البحث إلى المقارنة بين التقديرات باستخدام معيار التحديد ومعيار أكايكي AIC ومعيار بيز BIC لمعرفة أيهما أفضل تمثيل لبيانات الدراسة، وتوصلت النتائج إلى أن مقدر كيرنل متعدد الحدود المرجح محليا باستخدام الدالة المثلثية يعطي تقديرات ونتائج أفضل من النماذج الأخرى المستخدمة.

The aim of the research is to estimate the nonparametric regression function of longitudinal data with repeated measurements, by using Generalized Least Squares Estimator and Kernel-weighted focal polynomial smoothing method in the following cases: Using different Kernel functions, using the Lowess package applied to the data of patients with bladder cancer collected from the center of kidney and urinary tract at Mansoura University, The research also aims at comparing the estimates using the criteria of the coefficient of determination, the AIC standard- and the BIC standard to determine which is the best representation of the study data. The results showed that Kernel-weighted local polynomial smoothing using the Triangle function gave better estimates and results than the other models used.

ISSN: 1110-1547