header
Image from OpenLibrary

Estimating Flexible Generalized Linear Model Parameters for Longitudinal Count Data / Fatma El Zahraa Saudi Salama Atwaa ; Amany Mousa Mohamed,Ahmed Mahmoud Gad,Ahmed Amin El Sheikh

By: Contributor(s): Material type: TextTextPublication details: 2022.Content type:
  • text
Media type:
  • Unmediated
Carrier type:
  • volume
Other title:
  • تقدير معالم نموذج خطى معمم مرن للبيانات العددية الطولية
Subject(s): DDC classification:
  • 310
Dissertation note: Thesis (Ph.D)-Cairo University,Faculty of Graduate Studies for Statistical Research,Department of Applied Statistics and Econometrics. Summary: من الطرق الشائعة للتعامل مع البيانات العددية هى إستخدام نماذج التعميم الخطية ويعتبر نموذجى بواسون وذو الحدين من أكثر النماذج إستخداماً وقد ظهر فى الاونة الاخيرة نموذج مختلط يعتمد على بواسون وهو الكوم بواسونCOM-Poisson model وهو نموذج مرن لتعاملة مع بعض المشكلات التى تضاف للبيانات مثل نقص او زيادة التشتت (over-under dispersion) لهذة البيانات. ونظراً لأهمية الكوم بواسون فى معالجة البيانات ذات التشتت تم إستخدامة مع البيانات الطولية العددية longitudinal count data فى هذة الاطروحة وايضا إستخدام نموذج الكوم بواسون الصفرىZero Inflated COM Poisson model لمعالجة المشكلات المتعلقة بنموذج البواسون ومن هذة الطرق (طريقة المعادلات المقدرة المعممةgeneralized estimating equation - طريقة دوال الإستدلال التربيعىquadratic inference functions - طريقة شبة الإمكان الأكبرالمعممةgeneralized quasi likelihood ) لتحديد ايهما افضل وذلك من خلال تطبيق الطرق الخاصة بالبيانات الطولية وذلك تحت ظروف مختلفة منها اختلاف حجم العينة واختلاف مصفوفه الارتباط بين المشاهدات حيث انه تم الاعتماد على نوعين من الارتباط وهما الارتباط التغيرىexchanagble والارتباط الخطى الذاتى من الدرجة الاولى AR(1). وقد توصلت الدراسة الى مجموعة من النتائج وكانت ابرز هذة النتائج ان طرية المعادلات المقدرة المعممة هى الافضل فى التطبيق على النموذجين المقترحين وذلك بإستخدام احجام عينات مختلفة كما ان تغيير نوع الارتباط من ارتباط تغيرى الى ارتباط خطى ذاتى لم يؤثر على نتائج الدراسة.
Tags from this library: No tags from this library for this title. Log in to add tags.
Star ratings
    Average rating: 0.0 (0 votes)
Holdings
Item type Current library Home library Call number Status Date due Barcode
Thesis Thesis قاعة الرسائل الجامعية - الدور الاول المكتبة المركزبة الجديدة - جامعة القاهرة Cai01.18.04.Ph.D.2022.Fa.E (Browse shelf(Opens below)) Not for loan 01010110087150000

Thesis (Ph.D)-Cairo University,Faculty of Graduate Studies for Statistical Research,Department of Applied Statistics and Econometrics.

Bibliography: p. 98-106.

من الطرق الشائعة للتعامل مع البيانات العددية هى إستخدام نماذج التعميم الخطية ويعتبر نموذجى بواسون وذو الحدين من أكثر النماذج إستخداماً وقد ظهر فى الاونة الاخيرة نموذج مختلط يعتمد على بواسون وهو الكوم بواسونCOM-Poisson model وهو نموذج مرن لتعاملة مع بعض المشكلات التى تضاف للبيانات مثل نقص او زيادة التشتت (over-under dispersion) لهذة البيانات. ونظراً لأهمية الكوم بواسون فى معالجة البيانات ذات التشتت تم إستخدامة مع البيانات الطولية العددية longitudinal count data فى هذة الاطروحة وايضا إستخدام نموذج الكوم بواسون الصفرىZero Inflated COM Poisson model لمعالجة المشكلات المتعلقة بنموذج البواسون ومن هذة الطرق (طريقة المعادلات المقدرة المعممةgeneralized estimating equation - طريقة دوال الإستدلال التربيعىquadratic inference functions - طريقة شبة الإمكان الأكبرالمعممةgeneralized quasi likelihood ) لتحديد ايهما افضل وذلك من خلال تطبيق الطرق الخاصة بالبيانات الطولية وذلك تحت ظروف مختلفة منها اختلاف حجم العينة واختلاف مصفوفه الارتباط بين المشاهدات حيث انه تم الاعتماد على نوعين من الارتباط وهما الارتباط التغيرىexchanagble والارتباط الخطى الذاتى من الدرجة الاولى AR(1). وقد توصلت الدراسة الى مجموعة من النتائج وكانت ابرز هذة النتائج ان طرية المعادلات المقدرة المعممة هى الافضل فى التطبيق على النموذجين المقترحين وذلك بإستخدام احجام عينات مختلفة كما ان تغيير نوع الارتباط من ارتباط تغيرى الى ارتباط خطى ذاتى لم يؤثر على نتائج الدراسة.

There are no comments on this title.

to post a comment.