Estimation the Spatial Durban Regression Model for Anemia Patients Sample in some Region of Alkarkh - Baghdad

تفصيل البيانات البيبلوغرافية
العنوان بلغة أخرى:	تقدير انموذج انحدار Durban المكاني لعينة من مرضى فقر الدم في بعض مناطق الكرخ - بغداد
المصدر:	مجلة الإدارة والاقتصاد
الناشر:	الجامعة المستنصرية - كلية الإدارة والاقتصاد
المؤلف الرئيسي:	عكار، أحمد عبد علي (مؤلف)
المجلد/العدد:	ع128
محكمة:	نعم
الدولة:	العراق
التاريخ الميلادي:	2021
الصفحات:	275 - 293
DOI:	10.31272/JAE.44.2021.128.15
ISSN:	1813-6729
رقم MD:	1164495
نوع المحتوى:	بحوث ومقالات
اللغة:	English
قواعد المعلومات:	EcoLink
مواضيع:	القطاع الصحي \| المتغير المكاني \| التجاورات المكانية \| النماذج الإنحدارية
رابط المحتوى:

صورة الغلاف

QR قانون

الوصف
المستخلص:	أن دراسة الظواهر الاقتصادية والصحية المكانية لها أهمية بالغة في البحوث حيث تم دراسة متغير مضاف ومهم ألا وهو المتغير المكاني، وبسبب ذلك يعد أنموذج انحدار ديربن المكاني (Durban Regression Model Spatial) من النماذج المهمة في التطبيقات للعديد من الظواهر، إن هدف البحث هو تقدير معلمات أنموذج انحدار ديربن المكاني مستعملا مصفوفتي التجاورات المكانية الاعتيادية والمعدلة في ظل معيار تجاور Rook باستعمال الطريقة المعلمية والمتمثلة بطريقة الإمكان الأعظم(Maximum Likelihood Method) ، إذ تم توظيف الأنموذج لدراسة مرض فقر الدم والذي يبين العلاقة بين المتغير المعتمد Y والمتمثل بنسبة الهيموغلوبين في الدم والمتغيرات التوضيحية والمتمثلة (الحالة الاجتماعية، الدورة الشهرية لأكثر من سبعة أيام، نزف أثناء الدورة الشهرية، حمل أو إنجاب خلال فترة الحياة، عدد الأحمال الكلية) في ظل أثر التجاور المكاني، ومن أهم الاستنتاجات التي تم التوصل اليها ظهور تأثيرات معنوية لبعض المتغيرات التوضيحية على المتغير المعتمد Y، كما أظهر أن مصفوفة التجاورات المكانية المعدلة M* هي أفضل من مصفوفة التجاورات المكانية الاعتيادية M عند تقدير أنموذج انحدار ديربن المكاني في تمثيل البيانات وأن القيم التقديرية للمتغير المعتمد Y تكون مقاربة للقيم الحقيقية لنفس المتغير. The study of economic and health spatial phenomena is of great importance in research, where an added and important variable is studied, which is the spatial variable, because of this the Durban spatial regression model is an important models in applications for many phenomena and the research aims to estimate the Durban spatial regression model using the ordinary and modified spatial contiguity matrix under the Rook criterion using the parametric estimation methods represented by the maximum likelihood method, as this model was described to study the relationship between the dependent variable (Yi) represented by the ratio of hemoglobin in the blood and the explanatory variables represented by (Marital status, menstrual cycle for more than seven days, bleeding during the menstrual cycle, pregnancy or childbirth during the life period and the number of total loads) under the effect of spatial contiguity. Among the most important conclusions that were reached is the emergence of significant effects of some explanatory variables on the dependent variable (Yi), also show that the modified spatial contiguity matrix (M*) is better than the ordinary spatial contiguousness matrix (M) when estimating the Durban spatial regression model in representing the data and that the estimated values of the dependent variable (Yi) are close to the real values of the same variable.