ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > Using Logistic Regression Anal...>مارك

Using Logistic Regression Analysis and Linear Discriminant Analysis to identify the risk factors of Diabetes

المصدر: زانكو - الإنسانيات
الناشر: جامعة صلاح الدين
المؤلف الرئيسي: Barznji, Nazeera Sedeeq kareem (Author)
المجلد/العدد: مج22, ع6
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2018
الشهر: يونيو
الصفحات: 248 - 268
DOI: 10.21271/zjhs.22.6.17
ISSN: 2218-0222
رقم MD: 948153
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: HumanIndex
مواضيع:
الدراسات الطبية | مرضى السكر | الانحدار اللوجستى | الرعاية الصحية
كلمات المؤلف المفتاحية:
logistic Regression | Maximum Likelihood
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
LEADER 06057nam a22002417a 4500
001 1693892
024 |3 10.21271/zjhs.22.6.17 
041 |a eng 
044 |b العراق 
100 |9 509630  |a Barznji, Nazeera Sedeeq kareem  |e Author 
245 |a Using Logistic Regression Analysis and Linear Discriminant Analysis to identify the risk factors of Diabetes 
260 |b جامعة صلاح الدين  |c 2018  |g يونيو 
300 |a 248 - 268 
336 |a بحوث ومقالات  |b Article 
520 |a تشير العديد من الدراسات الطبية إلى وجود علاقة وثيقة بين الجوانب التشخيصية للمرض وبعض التحليلات الإحصائية مثل تحليل الانحدار اللوجستي (LRA) والتحليل التمييزي الخطي (LDA)، وكلاهما طريقتان إحصائيتان متعددتان تستخدمان على نطاق واسع لتحليل البيانات والتنبؤ. في هذه الورقة حيث تم مناقشة وتحليل كلا التحليلين على بيانات بحجم العينة 250 مريض مصار بداء السكري تم جمعها من مركز ليلى قاسم للمرض السكري في أربيل. هذه البيانات تحتوي على (8) متغيرات، أحداهما متغير تابع والذي يمثل وجود أو عدم وجود مرض السكري، والمتغيرات السبعة الأخرى هي متنبئات أو (متغيرات مستقلة)، يتم أخذها في النموذج الذي تمثل فيه أخطر العوامل للإصابة بمرض السكري مثل: (ارتفاع ضغط الدم، تاريخ العائلة مع المرض، مؤشر كتلة الجسم (BMI) – الجرعة، والنظام الغذائي (التغذية)، ارتفاع الدهون في الدم، النشاط البدني والعمر). تحتوي هذه الورقة الجانبان، الجانب النظري والجانب العملي وتهدف إلى المقارنة بين تحليل الانحدار اللوجستي والتحليل التميزي الخطي على أساس عدة المقاييس للدقة التنبؤية لاختيار أفضل نموذج إحصائي لتحديد عوامل الخطرة للإصابة بمرض السكري. تم إجراء اختبار نتائج كلا التحليلين، والنتيجة تشير إلى أن التنبؤ بطريقة تحليل الانحدار اللوجستي أدق من طريقة التحليل التمييزي الخطي (LDA) ومن نتائج المنطقة تحت منحنى (ROC) الذي يستخدم لمقارنة قوى التنبؤ لجميع المتغيرات أكد على أن تحليل الانحدار اللوجستي لديه أفضل تنبؤ بعوامل الخطرة لمرض السكري ولديه النموذج المناسب لذلك ظهر تحليل الانحدار اللوجستي كبديل قوي لتحليل التمييز الخطي ومن خلال الانحدار اللوجستي، فإن ترتيب عوامل الخطر على مرض السكري هو على النحول التالي: 1- تأثير الوراثي 2-(زيادة معدل السمنة) 3- ارتفاع الدهون في الدم 4- قلة النشاط البدني 5- ارتفاع ضغط الدم 6- الحمية الغذائية (التغذية)، ولكن (العمر) لا يمثل عامل الخطر. 
520 |b Many medical studies point out that there is a close relationship between the diagnostic aspects of a disease and some statistical analysis like Logistic Regression Analysis (LRA) and Linear Discriminant Analysis (LDA), both of them are two widely used multivariate statistical methods for data analysis, they are used in order to prediction. In this paper both analyses were discussed and implemented on data with sample size 250 Diabetes patients it collected from Erbil Layla Qassem Center for Diabetes. The data contained (8) variables, one of them is dependent variable that represents the presence or absence of Diabetes, and the other 7 variables are predictors (Independent variables), they are taken in the model in which they represent risk factors of diabetes disease like: [High Blood Pressure (Hypertension), Family History, Body Mass Index (BMI)-Obesity, Diet (Nutrition), High Lipid in Blood, Physical Activity and Age]. The paper aims to the comparison between Logistic Regression Analysis and Linear Discriminant Analysis based on several measures of predictive accuracy to choose the best statistical model for identifying the risk factors of diabetes. This paper contains two parts, Theoretical aspects and Practical aspects .The results of every test was done with both analyses ( Logistic Regression Analysis and Linear Discriminant Analysis),reflects to a high ratio of prediction of Logistic Regression Analysis and the result of area under the ROC Curve of all variables, which is used to compare prediction powers of the models, emphasized on that the Logistic Regression Analysis has the best prediction of risk factors of diabetes and it has the appropriate model so Logistic Regression Analysis has emerged as a robust alternative to Linear Discriminant Analysis. By logistic regression the ranking of risk factors on diabetes is as follows> 1-Family History 2-(BMI)(Obesity rate),3-HighLipid in Blood,4-Physical Activity ,5-Hypertension, 6- Diet (Nutrition)=2.033, but (age) it is not represents the risk factor. 
653 |a الدراسات الطبية  |a مرضى السكر  |a الانحدار اللوجستى  |a الرعاية الصحية 
692 |b logistic Regression  |b Maximum Likelihood 
773 |4 العلوم الإنسانية ، متعددة التخصصات  |6 Humanities, Multidisciplinary  |c 016  |e ZANCO Journal of Humanity Sciences  |f Zānkū li-l-ʿulūm al-insāniyyaẗ  |l 006  |m مج22, ع6  |o 0396  |s زانكو - الإنسانيات  |v 022  |x 2218-0222 
856 |u 0396-022-006-016.pdf 
930 |d n  |p y 
995 |a HumanIndex 
999 |c 948153  |d 948153 

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.