On robust imputation methods for non-normal longitudinal data / (Record no. 178998)
[ view plain ]
| 000 -LEADER | |
|---|---|
| fixed length control field | 05633namaa22004451i 4500 |
| 003 - CONTROL NUMBER IDENTIFIER | |
| control field | EG-GICUC |
| 005 - أخر تعامل مع التسجيلة | |
| control field | 20260313135725.0 |
| 008 - FIXED-LENGTH DATA ELEMENTS--GENERAL INFORMATION | |
| fixed length control field | 260313s2025 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 | 519.5405 |
| 092 ## - LOCALLY ASSIGNED DEWEY CALL NUMBER (OCLC) | |
| Classification number | 519.5405 |
| Edition number | 21 |
| 097 ## - Degree | |
| Degree | M.Sc |
| 099 ## - LOCAL FREE-TEXT CALL NUMBER (OCLC) | |
| Local Call Number | Cai01.03.01.M.Sc.2025.Ya.O |
| 100 0# - MAIN ENTRY--PERSONAL NAME | |
| Authority record control number or standard number | Yasmeen Ahmed Mohamed Sayed Abdelhay, |
| Preparation | preparation. |
| 245 10 - TITLE STATEMENT | |
| Title | On robust imputation methods for non-normal longitudinal data / |
| Statement of responsibility, etc. | by Yasmeen Ahmed Mohamed Sayed Abdelhay ; Supervisors Prof. Abdelnasser Saad Abdrabou, Prof. Ahmed Mahmoud Gad, Dr. Nesma Mady Mohamed Darwish. |
| 246 15 - VARYING FORM OF TITLE | |
| Title proper/short title | طرق التعويض الحصيفة للبيانات الطولية التي تتبع توزيعا غير طبيعياً |
| 264 #0 - PRODUCTION, PUBLICATION, DISTRIBUTION, MANUFACTURE, AND COPYRIGHT NOTICE | |
| Date of production, publication, distribution, manufacture, or copyright notice | 2025. |
| 300 ## - PHYSICAL DESCRIPTION | |
| Extent | 59 pages : |
| Other physical details | illustrations ; |
| Dimensions | 25 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, 2025. |
| 504 ## - BIBLIOGRAPHY, ETC. NOTE | |
| Bibliography, etc. note | Bibliography: pages 55-59. |
| 520 #3 - SUMMARY, ETC. | |
| Summary, etc. | Longitudinal data is widely used in many fields, where each subject has several measures <br/>taken over time. Analyzing longitudinal data faces a number of challenges. One of these <br/>challenges is the presence of missing values. Missing values have a significant effect on <br/>longitudinal data analysis because they lead to loss of information, biased estimates, and <br/>misleading results. <br/> There are several ways to deal with missing values. The most common method is the <br/>imputation method. It can be classified into two main branches: single and multiple imputation, <br/>based on the number of imputed values that replace missing values. However, the most <br/>traditional imputation methods assume normality of the data; these assumptions can be violated <br/>in some circumstances. For example, when the data contains outliers or has a skewed or heavy-<br/>tailed distribution. So, there is a need to use robust imputation methods that are not affected <br/>with any violation in the assumption. <br/> In this thesis, a new robust regression-based imputation method utilizing the modified <br/>adaptive linear regression model is introduced. A simulation studies are conducted to evaluate <br/>the proposed method and compare it with the available single imputation methods under a <br/>variety of circumstances. The suggested approach is also evaluated on a real data set, and the <br/>imputation techniques are compared. |
| 520 #3 - SUMMARY, ETC. | |
| Summary, etc. | تُستخدم البيانات الطولية على نطاق واسع في مجالات متعددة، حيث تتميز بقدرتها على تتبع التغيرات التي تحدث لنفس الأفراد عبر فترات زمنية. ومع ذلك، يواجه تحليل هذا النوع من البيانات عددًا من التحديات التي يتوجب معالجتها للحصول على نتائج دقيقة. ويُعد وجود القيم المفقودة أحد أهم هذه التحديات، لأنها تؤدي إلى فقدان المعلومات، وتقديرات متحيزة، ونتائج مضللة. <br/> توجد عدة طرق للتعامل مع القيم المفقودة، وأكثرها شيوعًا هي طريقة التعويض (Imputation). يتم التعويض عن طريق استبدال القيم المفقودة بقيم بديلة يتم حسابها بناءً على البيانات المتاحة. يمكن تصنيفه إلى نوعين رئيسيين: التعويض البسيط (Single Imputation) والتعويض المتعدد (Multiple Imputation) ، وذلك بناءً على عدد القيم التي تحل محل القيم المفقودة. تفترض طرق التعويض التقليدية عادةً أن البيانات تتبع التوزيع الطبيعي، ولكن في بعض الأحيان تتبع البيانات توزيعاً غير طبيعياً على سبيل المثال، عندما تحتوي البيانات على قيم شاذة أو يكون لها توزيع ملتوي (skewed) أو توزيع كثيف الأطراف(heavy-tailed) ، لذا هناك حاجة لاستخدام طرق تعويض حصيفة (Robust Imputation) لا تتأثر بأي انتهاك لهذه الافتراضات.<br/> تهدف هذه الرسالة الي تقديم طريقة تعويض حصيفة جديدة تعتمد على الانحدار وتستخدم نموذج الانحدار الخطي التكيفي المُعدل (MALR). أُجريت دراسات محاكاة لتقييم هذه الطريقة المقترحة ومقارنتها بطرق التعويض البسيطة المتاحة. كما تم تطبيق النهج المقترح على مجموعة بيانات حقيقية. |
| 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 | Statistics |
| 650 #0 - SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM | |
| Topical term or geographic name entry element | الاحصاء |
| 653 #1 - INDEX TERM--UNCONTROLLED | |
| Uncontrolled term | Longitudinal data |
| -- | Missing values |
| -- | Single imputation methods |
| -- | Robust imputation |
| -- | البيانات الطولية |
| -- | القيم المفقودة |
| 700 0# - ADDED ENTRY--PERSONAL NAME | |
| Personal name | Abdelnasser Saad Abdrabou |
| Relator term | thesis advisor. |
| 700 0# - ADDED ENTRY--PERSONAL NAME | |
| Personal name | Ahmed Mahmoud Gad |
| Relator term | thesis advisor. |
| 700 0# - ADDED ENTRY--PERSONAL NAME | |
| Personal name | Nesma Mady Mohamed Darwish. |
| Relator term | thesis advisor. |
| 900 ## - Thesis Information | |
| Grant date | 01-01-2025 |
| Supervisory body | Abdelnasser Saad Abdrabou |
| -- | Ahmed Mahmoud Gad |
| -- | Nesma Mady Mohamed Darwish |
| Universities | Cairo University |
| Faculties | Faculty of Economics and Political Science |
| Department | Department of Statistics |
| 905 ## - Cataloger and Reviser Names | |
| Cataloger Name | Shimaa |
| 942 ## - ADDED ENTRY ELEMENTS (KOHA) | |
| Source of classification or shelving scheme | Dewey Decimal Classification |
| Koha item type | Thesis |
| Edition | 21 |
| Suppress in OPAC | No |
| 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 | 13.03.2026 | 93544 | Cai01.03.01.M.Sc.2025.Ya.O | 01010110093544000 | 13.03.2026 | 13.03.2026 | Thesis |