New estimation method in high dimensional regression models / (Record no. 177395)

MARC details
000 -LEADER
fixed length control field 04360namaa22004331i 4500
003 - CONTROL NUMBER IDENTIFIER
control field EG-GICUC
005 - أخر تعامل مع التسجيلة
control field 20260119133321.0
008 - FIXED-LENGTH DATA ELEMENTS--GENERAL INFORMATION
fixed length control field 260104s2025 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 519.536
092 ## - LOCALLY ASSIGNED DEWEY CALL NUMBER (OCLC)
Classification number 519.536
Edition number 21
097 ## - Degree
Degree Ph.D
099 ## - LOCAL FREE-TEXT CALL NUMBER (OCLC)
Local Call Number Cai01.18.04.Ph.D.2025.Mo.N
100 0# - MAIN ENTRY--PERSONAL NAME
Authority record control number or standard number Mohamed Cherif Ali Yassin,
Preparation preparation.
245 10 - TITLE STATEMENT
Title New estimation method in high dimensional regression models /
Statement of responsibility, etc. by Mohamed Cherif Ali Yassin ; Supervised Prof. Ahmed Amin El-Sheikh, Prof. Mohamed Reda Abonazel.
246 15 - VARYING FORM OF TITLE
Title proper/short title طريقة تقدير جديدة فى نماذج الانحدار عالى الابعاد
264 #0 - PRODUCTION, PUBLICATION, DISTRIBUTION, MANUFACTURE, AND COPYRIGHT NOTICE
Date of production, publication, distribution, manufacture, or copyright notice 2025.
300 ## - PHYSICAL DESCRIPTION
Extent 120 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 (Ph.D)-Cairo University, 2025.
504 ## - BIBLIOGRAPHY, ETC. NOTE
Bibliography, etc. note Bibliography: pages 92-97.
520 #3 - SUMMARY, ETC.
Summary, etc. High-dimensional statistics involve inference in situations where the number of <br/>parameters (p) greatly exceeds the sample size (n), particularly in supervised regression <br/>settings. This thesis proposes four novel techniques: Elastic Net Random Forests (ENRF), <br/>LASSO Random Forests (LRF), Adaptive Elastic Net Random Forests (AENRF), and <br/>Adaptive LASSO Random Forests (ALRF). These methods are evaluated against the <br/>modern ensemble method Random Forests (RF) using Monte Carlo simulations and real-<br/>world datasets. Model performance is assessed using mean squared error (MSE) and root <br/>mean squared error (RMSE), demonstrating the robustness and improved predictive <br/>accuracy of the proposed methods in high-dimensional contexts.
520 #3 - SUMMARY, ETC.
Summary, etc. في مجال تحليل البيانات والإحصاء، يُعد استخدام نماذج الانحدار عالية الأبعاد موضوعًا مهمًا وتحديًا معقدًا. وتتميّز هذه النماذج بوجود عدد كبير من المتغيرات المستقلة، بحيث يفوق عددها حجم العينة(p>n) .في حالات الانحدار التقليدي، تُستخدم طرق شائعة مثل طريقة المربعات الصغرى (OLS) لتقدير المعاملات. إلا أن هذه الطرق تفقد فعاليتها ودقتها عند وجود تفاوت كبير في الأبعاد. وفي هذا السياق، يسعى الباحثون إلى تطوير أساليب جديدة للتعامل مع نماذج الانحدار عالية الأبعاد، بما يتجاوز تحديات الحجم الكبير للأبعاد ويسهم في تحسين دقة التقدير وكفاءة النماذج.<br/>من بين هذه الأساليب المبتكرة تبرز فكرة دمج نماذج الانحدار الجزائيمع الغابات العشوائية. وتُعد واحدة من الطرق الواعدة في هذا السياق هي دمج نماذج LASSO، وElastic Net (EN)، وAdaptive LASSO (AL)، وAdaptive Elastic Net (AEN) مع الغابات العشوائية. تقوم هذه الطريقة على تحقيق التوازن بين دقة التنبؤ وقدرة النموذج على التعامل مع الأبعاد العالية والتباين الكبير في البيانات، إلى جانب الاستفادة من التحسينات التي يوفرها الذكاء الاصطناعي، مما يُسهم في تقليل عدد المتغيرات وتحسين أداء النموذج في البيئات ذات الأبعاد الكبيرة.
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 #0 - SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM
Topical term or geographic name entry element Regression analysis
650 #0 - SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM
Topical term or geographic name entry element تحليل الانحدار
653 #1 - INDEX TERM--UNCONTROLLED
Uncontrolled term High-Dimensional
-- LASSO
-- Elastic Net
-- Adaptive LASSO
-- Adaptive Elastic Net
-- Random Forests
700 0# - ADDED ENTRY--PERSONAL NAME
Personal name Ahmed Amin El-Sheikh
Relator term thesis advisor.
700 0# - ADDED ENTRY--PERSONAL NAME
Personal name Mohamed Reda Abonazel
Relator term thesis advisor.
900 ## - Thesis Information
Grant date 01-01-2025
Supervisory body Ahmed Amin El-Sheikh
-- Mohamed Reda Abonazel
Universities Cairo University
Faculties Faculty 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 04.01.2026 93056 Cai01.18.04.Ph.D.2025.Mo.N 01010110093056000 04.01.2026 04.01.2026 Thesis
Cairo University Libraries Portal Implemented & Customized by: Eng. M. Mohamady Contacts: new-lib@cl.cu.edu.eg | cnul@cl.cu.edu.eg
CUCL logo CNUL logo
© All rights reserved — Cairo University Libraries
CUCL logo
Implemented & Customized by: Eng. M. Mohamady Contact: new-lib@cl.cu.edu.eg © All rights reserved — New Central Library
CNUL logo
Implemented & Customized by: Eng. M. Mohamady Contact: cnul@cl.cu.edu.eg © All rights reserved — Cairo National University Library