ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > تحليل البيانات غير الكاملة في...>الوصف

تحليل البيانات غير الكاملة في ظل وجود الأخطار المتنافسة: دراسة محاكاة

العنوان بلغة أخرى: Analysis Of Incomplete Data In The Presence Of Competing Risks: A Simulation Study
المصدر: مجلة كلية التجارة للبحوث العلمية
الناشر: جامعة الإسكندرية - كلية التجارة
المؤلف الرئيسي: أحمد، هبة أحمد حسن (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Ahmed, Heba Ahmed Hassan
المجلد/العدد: مج54, ع2
محكمة: نعم
الدولة: مصر
التاريخ الميلادي: 2017
الشهر: يوليو
الصفحات: 1 - 15
DOI: 10.21608/ACJ.2017.44703
ISSN: 1110-7588
رقم MD: 977512
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
نظم المعلومات الإدارية | إدارة المخاطر | لغات البرمجة
كلمات المؤلف المفتاحية:
البيانات غير الكاملة | الأخطار المنافسة | دالة المأمونية | دراسة محاكاة | اللغة "R" البرمجية | Incomplete Data | Competing Risks | Reliability Function | Simulation Study | R Program
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: يهدف هذا البحث إلى تقييم عدد من المقدرات المعلمية واللامعلمية المستخدمة في تقدير نماذج الأخطار المتنافسة ذات البيانات غير الكاملة باستخدام "دراسة المحاكاة". وتشمل هذه المقدرات اللامعلمية: مقدر (KM)Kaplan – Meier التقليدي، ومقدر "KM" المرجح المعدل (MWKM) وقد استخدم لتقدير دالة المأمونية في ظل وجود الأخطار المتنافسة والبيانات المراقبة من جهة اليمين في دراسة المحاكاة. بينما تشمل المقدرات المعلمية: المقدر الأسي ومقدر وايبل. وقد تم مقارنة نتائج دراسة المحاكاة بمعيار "الكفاءة النسبية". وقد أوضحت نتائج دراسة المحاكاة أن التوفيق المعلمي باستخدام توزيع وايبل (التوزيع الخطأ) "أفضل" مقارنة بالتوفيقات اللامعلمية، كما أن التوفيقات اللامعلمية باستخدام "KM" أفضل مقارنة بالتوفيقات اللامعلمية باستخدام "MWKM"، كما أنه مع زيادة حجم العينة ونسبة الوقف "لا تتغير" كفاءة المقدر المعلمي من توزيع وايبل (التوزيع الخطأ)، بينما "تتحسن" كفاءة المقدرات اللامعلمية باستخدام "KM"، في حين "تسوء" كفاءة المقدرات اللامعلمية باستخدام "MWKM".

This research aims at assessing a number of parametric and nonparametric estimators that are used in the estimation of competing risks models in the presence of incomplete data using a “simulation study”. The nonparametric estimators used to estimate the reliability function in the presence of competing risks and right censored data in the simulation study are Kaplan-meier estimator (KM) and modified weighted Kaplan-meier estimator (MWKM). In addition, the parametric estimators are exponential estimator and weibull estimator. The “relatively efficient” was used to compare the results of the simulation study. The findings showed that the parametric estimator using weibull distribution (in-correct distribution) is better comparaed to the nonparametric estimators. Moreover, the nonparametric estimator using “KM” is better comparaed to the nonparametric estimator using “MWKM”. Additionally, the estimated parametric efficiency of the weibull distribution (incorrect distribution) is not enhanced as the sample size and the censored ratio are increasing. Furthermore, the efficiency of the nonparametric estimators using “KM” is improved; however it deteriorates when using “MWKM”.
ISSN: 1110-7588

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.