Normal view MARC view ISBD view

Residual analysis for weibull regression model with application / (Record no. 171827)

MARC details
000 -LEADER
fixed length control field	08214namaa22004091i 4500
003 - CONTROL NUMBER IDENTIFIER
control field	OSt
005 - أخر تعامل مع التسجيلة
control field	20250612110837.0
008 - FIXED-LENGTH DATA ELEMENTS--GENERAL INFORMATION
fixed length control field	250503s2024 ua a\|\|\|frm\|\|\| 000 0 eng d
040 ## - CATALOGING SOURCE
Original cataloguing agency	EG-GICUC
Language of cataloging	eng
Transcribing agency	EG-GICUC
Modifying agency	EG-GICUC
Description conventions	rda
041 0# - LANGUAGE CODE
Language code of text/sound track or separate title	eng
Language code of summary or abstract	eng
--	ara
049 ## - Acquisition Source
Acquisition Source	Deposit
082 04 - DEWEY DECIMAL CLASSIFICATION NUMBER
Classification number	519.535
092 ## - LOCALLY ASSIGNED DEWEY CALL NUMBER (OCLC)
Classification number	519.535
Edition number	21
097 ## - Degree
Degree	M.Sc
099 ## - LOCAL FREE-TEXT CALL NUMBER (OCLC)
Local Call Number	Cai01.18.04.M.Sc.2024.Ab.R
100 0# - MAIN ENTRY--PERSONAL NAME
Authority record control number or standard number	Abtihal Abdel Latif Al Hadi Bahor,
Preparation	preparation.
245 10 - TITLE STATEMENT
Title	Residual analysis for weibull regression model with application /
Statement of responsibility, etc.	by Abtihal Abdel Latif Al Hadi Bahor ; Supervised Prof. Salah M. Mohamed.
246 15 - VARYING FORM OF TITLE
Title proper/short title	تحليل البواقى لانحدار وايبل مع التطبيق /
264 #0 - PRODUCTION, PUBLICATION, DISTRIBUTION, MANUFACTURE, AND COPYRIGHT NOTICE
Date of production, publication, distribution, manufacture, or copyright notice	2024.
300 ## - PHYSICAL DESCRIPTION
Extent	57 leaves :
Other physical details	illustrations ;
Dimensions	30 cm. +
Accompanying material	CD.
336 ## - CONTENT TYPE
Content type term	text
Source	rda content
337 ## - MEDIA TYPE
Media type term	Unmediated
Source	rdamedia
338 ## - CARRIER TYPE
Carrier type term	volume
Source	rdacarrier
502 ## - DISSERTATION NOTE
Dissertation note	Thesis (M.Sc)-Cairo University, 2024.
504 ## - BIBLIOGRAPHY, ETC. NOTE
Bibliography, etc. note	Bibliography: pages 47-54.
520 ## - SUMMARY, ETC.
Summary, etc.	Regression analysis is a fundamental statistical technique employed across various fields to examine data and model the relationship between dependent and independent variables. Traditional linear regression models describe a response variable as a linear combination of predictor variables, assuming the response is a continuous variable that is approximately normally distributed. While these models are widely applicable, they struggle with discrete or skewed continuous responses. Generalized Linear Models (GLMs) address this limitation by extending linear modeling to encompass a broader range of response types, such as count data or binary outcomes.<br/>GLMs offer a cohesive framework that unifies diverse response types under a common modeling approach, facilitating estimation, testing, and diagnostics. The development of GLMs has been a cumulative effort by numerous researchers over the years. This research aims to introduce a novel regression model tailored for specific mathematical distributions, addressing practical problems encountered in various domains.<br/>The Weibull distribution, characterized by its continuous probability density function, is extensively utilized across multiple fields: in physical sciences to model phenomena like wind speed and wave heights; in engineering to assess object lifetimes based on age; and in medical imaging to quantify noise variance in magnetic resonance imaging.<br/>To evaluate the proposed model, the Monte Carlo method was employed to generate data. Key performance metrics, including bias, mean square error (MSE), and relative bias (R. Bias), were used to compare different sample sizes and parameter values. The study's findings indicate that smaller sample sizes yield better results when utilizing the Weibull regression model.
520 ## - SUMMARY, ETC.
Summary, etc.	تحليل الانحدار هو واحد من أكثر التقنيات الإحصائية المستخدمة لتحليل البيانات في مجالات مختلفة وتناسب العلاقة بين المتغيرات المعتمدة والمستقلة. يتطلب هذا التحليل افتراضات قوية يجب أن تتحقق في النموذج. تصف النماذج الخطية المتغير المستجيب باستخدام مجموعة خطية من المتغيرات المتنبئة. يجب أن يكون المتغير المستجيب متغيرًا مستمرًا على الأقل يتوزع بشكل تقريبي على نحو طبيعي. تجد هذه النماذج تطبيقات واسعة ولكنها لا تستطيع التعامل مع متغيرات متقطعه أو متغيرات مستمرة مائلة.<br/>نماذج الانحدار العامة (GLM) توسع أفكار النمذجة الخطية إلى فئة أوسع من أنواع الاستجابة ، مثل بيانات العد أو الاستجابة الثنائية.<br/>هناك العديد من الأساليب الإحصائية لهذه الأنواع من البيانات. لا يزال للنهج GLM ميزة وهي أنه يوحد مجموعة متنوعة وغير متجانسة من أنواع الاستجابة تحت منهجية النمذجة القياسية. التقدير والاختبار وتشخيص هذه الفئة من النماذج يتبع مسارًا تقليديًا. تم تطوير الأفكار التي تقف وراء GLM على مدى سنوات عديدة من قبل العديد من الباحثين. لذا ، فإن المشكلة التي تواجه البحث الحالي هي تقديم نموذج انحدار جديد لبعض التوزيعات الرياضية لحل بعض المشاكل اليومية.<br/>توزيع وايبل هو توزيع لوظيفة الكثافة الاحتمالية المستمرة. يستخدم هذا التوزيع على نطاق واسع لتوصيل مسارات نموذجية متشابكة من الإشارات المتناثرة بكثافة أثناء وصولها إلى مستقبل. علوم الفيزياء - لنمذجة سرعة الرياح وارتفاع الموجات والصوت أو إشعاع الضوء؛ الهندسة - لفحص عمر جسم ما بناءً على عمره ؛ صور الطبية - لنمذجة تباين الضوضاء في صور التصوير بالرنين المغناطيسي. قدمت الدراسة بعض الخصائص الرياضية الجديدة لتوزيع وايبل وتوزيع وايبل المعروض. الخصائص الأساسية التي تمت دراستها هي المتوسط الهندسي ودالة توليد اللحظة والدالة المميزة ودالة الكمية والاختلال والشذوذ ولحظات الحياة الباقية ومتوسط الحياة الباقية وحياة العكس وتحليل الموثوقية للتوزيع.<br/>قدمت الدراسة ودرست نموذج الانحدار وايبل ونموذج الانحدار وايبل المعروض. تم تقديم تعريف لنموذج الانحدار الجديد بناءً على التوزيع الجديد. تم دراسة بعض خصائص الانحدار مثل تحليل الباقي (الباقي المتعلق بالرهان والباقي المتعلق بالانحراف). تم تقدير المعلمات غير المعروفة باستخدام أقصى احتمال وطرق أقل مربعات عادية. تم إجراء دراسة المحاكاة لتوليد البيانات على نموذج الانحدار الجديد في مختلف أحجام العينة وقيم مختلفة للمعلمات. تم استخدام طريقة مونتي كارلو لتوليد البيانات وتم ذلك وفقًا لبعض المقاييس التي تم استخدامها لمقارنة الانحراف ومتوسط مربع الخطأ (MSE) والانحراف النسبي (R. Bias). تمت المقارنة بين أحجام العينة المختلفة وقيم المعلمات المختلفة في ضوء تلك المقاييس. استنتجت الدراسة أن الأحجام الصغيرة هي الأفضل عند توليد البيانات باستخدام نموذج الانحدار الرايلي.<br/>قارنت الدراسة أيضًا نموذج الانحدار الرايلي ونموذج الانحدار الرايلي المعروض وفقًا لبعض المقاييس الإحصائية. استنتجت الدراسة أن نموذج الانحدار الرايلي المعروض هو الأفضل بالمقارنة مع نموذج الانحدار وايبل .
530 ## - ADDITIONAL PHYSICAL FORM AVAILABLE NOTE
Issues CD	Issues also as CD.
546 ## - LANGUAGE NOTE
Text Language	Text in English and abstract in Arabic & English.
650 #7 - SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM
Topical term or geographic name entry element	Analysis of variance
Source of heading or term	qrmak
653 #0 - INDEX TERM--UNCONTROLLED
Uncontrolled term	Weibull distribution
--	Weibull regression
--	residual analysis
--	martingale residual
--	Monte Carlo
--	inflation rate
700 0# - ADDED ENTRY--PERSONAL NAME
Personal name	Prof. Salah M. Mohamed
Relator term	thesis advisor.
900 ## - Thesis Information
Grant date	01-01-2024
Supervisory body	Salah M. Mohamed
Universities	Cairo University
Faculties	Faulty of Graduate Studies for Statistical Research
Department	Department of Applied Statistics and Econometrics
905 ## - Cataloger and Reviser Names
Cataloger Name	Shimaa
Reviser Names	Eman Ghareb
942 ## - ADDED ENTRY ELEMENTS (KOHA)
Source of classification or shelving scheme	Dewey Decimal Classification
Koha item type	Thesis
Edition	21
Suppress in OPAC	No

Holdings
Source of classification or shelving scheme	Home library	Current library	Date acquired	Inventory number	Full call number	Barcode	Date last seen	Effective from	Koha item type
Dewey Decimal Classification	المكتبة المركزبة الجديدة - جامعة القاهرة	قاعة الرسائل الجامعية - الدور الاول	03.05.2025	91182	Cai01.18.04.M.Sc.2024.Ab.R	01010110091182000	03.05.2025	03.05.2025	Thesis

جامعة القاهرة

المكتبة المركزية الجديدة

مكتبة جامعة القاهرة الأهلية

Residual analysis for weibull regression model with application / (Record no. 171827)