ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > اختيار المتغيرات في نموذج انحد...>الوصف

اختيار المتغيرات في نموذج انحدار بواسون باستخدام طرائق الإمكان الجزائية

العنوان بلغة أخرى: Variable Selection in Poisson Regression Model Using Penalized Likelihood Methods
المصدر: مجلة الإدارة والاقتصاد
الناشر: الجامعة المستنصرية - كلية الإدارة والاقتصاد
المؤلف الرئيسي: نوري، زكريا يحيي (مؤلف)
مؤلفين آخرين: عبداللطيف، أحمد مطلك (م. مشارك)
المجلد/العدد: س42, ع118
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2019
الصفحات: 285 - 294
DOI: 10.31272/JAE.42.2019.118.19
ISSN: 1813-6729
رقم MD: 987661
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
الإنحدار اللوغاريتمي | الإمكان الجزائية | انحدار بواسون
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: يعد أنموذج انحدار بواسون أحد أهم نماذج الانحدار اللوغاريتمية الخطية، وهو الأداة التي يتم من خلالها نمذجة المتغير المعتمد عندما تكون قيم ذلك المتغير على شكل قيم قابلة للعد. وكغيره من سائر نماذج الانحدار، قد يحتوي النموذج على متغيرات مستقلة كثيرة مما يؤثر سلبا على دقة النموذج وبساطته في تفسير النتائج. تهدف هذه الدراسة إلى استعراض ومقارنة طرائق اختيار المتغيرات في نموذج انحدار بواسون عبر طرائق الإمكان الجزائية باستخدام المحاكاة والبيانات الحقيقية. تم استخدام أسلوب مونت-كارلو في المحاكاة لتوليد بيانات تتبع نموذج انحدار بواسون تبعا لعوامل مختلفة كحجم العينة وقيمة معامل الارتباط البسيط وعدد المتغيرات المستقلة. تم الاعتماد على جانبين من جوانب تقييم أداء الطرائق الجزائية: الأول هو تقييم دقة التنبؤ والثاني هو تقييم اختيار المتغيرات كمعيار للمقارنة، فقد أظهرت نتائج المحاكاة تفوق طريقة (SCAD) مقارنة بطرائق التقدير الأخرى. إضافة إلى ذلك، طبقت طرائق الإمكان الجزائية على بيانات حقيقية تم جمعها من مصابين بمرض العجز الكلوي المزمن والذين يتعالجون بالغسيل الكلوي المستمر، وقد شخصت حالة المرضي من قبل أطباء مختصين بالتعاون مع مستشفى ابن سينا التعليمي-وحدة الكلية الاصطناعية.

The Poisson regression model is one of the most important models of linear logarithmic regression it is the tool by which the dependent variable is modeled when the values of that variable are in the form of count values. As with other regression models, the model may contain many explanatory variables, which negatively affect the accuracy of the model and its simplicity in interpreting the results. The aim of this study is to review and compare the methods of selecting variables in the Poisson regression model through the methods of penalization using simulations and real data. The Monte-Carlo method has been used in simulations to generate data following the Poisson regression model according to factors such as sample size, simple correlation coefficient value and number of independent variables. Two aspects of the evaluation of the performance of penal methods has been based on: the first is the evaluation of the accuracy of the prediction and the second is the assessment of the choice of variables as a benchmark for comparison. In addition, the methods of penal potential were applied to real data collected from patients with chronic renal insufficiency and who are treated with continuous dialysis. Patients were diagnosed by specialized doctors in collaboration with Ibn Sina Medical Center- Synthetic College Unit.
ISSN: 1813-6729

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.