عناصر مشابهة
Generalized Linear Modeling of Count and Categorical Data with Applications
| العنوان بلغة أخرى: | النموذج الخطي المعمم (GLM) لتحليل البيانات العددية والفئوية مع تطبيقاتها |
|---|---|
| الناشر: |
مسقط
|
| المؤلف الرئيسي: | |
| مؤلفين آخرين: | |
| التاريخ الميلادي: | 2018 |
| الصفحات: | 1 - 79 |
| رقم MD: | 965723 |
| نوع المحتوى: | رسائل جامعية |
| اللغة: | English |
| قواعد المعلومات: | Dissertations |
| الدرجة العلمية: | رسالة ماجستير |
| الجامعة: | جامعة السلطان قابوس |
| الكلية: | كلية العلوم |
| مواضيع: | |
| رابط المحتوى: |
| LEADER | 04951nam a22003257a 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | 1502221 | ||
| 041 | |a eng | ||
| 100 | |9 520416 |a Al Balushi, Eman Abdul Rahim Darwish |e Author | ||
| 245 | |a Generalized Linear Modeling of Count and Categorical Data with Applications | ||
| 246 | |a النموذج الخطي المعمم (GLM) لتحليل البيانات العددية والفئوية مع تطبيقاتها | ||
| 260 | |a مسقط |c 2018 | ||
| 300 | |a 1 - 79 | ||
| 336 | |a رسائل جامعية | ||
| 502 | |b رسالة ماجستير |c جامعة السلطان قابوس |f كلية العلوم |g عمان |o 0223 | ||
| 520 | |a تقوم نماذج الانحدار الخطي التقليدية على افتراض أن متغير المستقل يتم توزيعه بشكل طبيعي مع تباين ثابت. ومع ذلك، في العديد من التطبيقات العملية، نواجه الكثير من المتغيرات المستقلة التي لا تكون متواصلة ولكنها تكون إما فئوية أو عددية، وهذه المتغيرات لا تتبع الافتراضات الأساسية لنموذج الانحدار الخطي العادي. إلى جانب ذلك، وبالنظر إلى الطبيعة الفئوية للمتغير التابع، فإن دالة الانحدار لا يمكن أن تكون خطية وبالتالي لا يمكننا تحليل البيانات العددية والبيانات الفئوية باستخدام نموذج الانحدار الخطي العادي. ومع ذلك، في ظل بعض التحولات، يمكن التغلب على كل هذه المشكلات باتباع نهج موحد يشار إليه بالنموذج الخطي المعمم (GLM). تتمثل أهداف هذا المشروع في تقديم لمحة عامة عن تحليل البيانات العددية والفئوية باستخدام نماذج GLM مع تطبيقاتها من بيانات حقيقية مأخوذة من المسح الوطني للصحة الإنجابية في عمان عام 2008 وبيانات أداء طلاب جامعة السلطان قابوس عام 2013م. الاختيار الأمثل لتحليل البيانات العددية هو نموذج بواسون مع الوصلة اللوغاريتمية. كثيرا ما تكون البيانات العددية متفرقة بشكل مفرط (تباين المتغير المستقل أكبر من المتوسط الحسابي) وهذا يبطل استخدام نموذج بواسون. وفي هذه الظروف، يتم استخدام نماذج ممتدة من نموذج بواسون للتعامل مع الإفراط في التشتت مثل: نيجاتيف باینومیال (NB) وزیرو انفليتيد بواسون (ZIP) وزیرو انفليتيد نيجاتيف باینومیال (ZINB). قيمت الدراسة بشكل تجريبي قوة نموذج بواسون وتوسعاته الحالات التشتت المفرط في البيانات العددية ووجدت أن أفضل نموذج التحليل بيانات العد المفرط المتعلقة بعدد الأطفال المولودين من النساء هو نموذج (ZIP). تقدم هذه الدراسة لمحة عامة عن تحليل البيانات الفئوية باستخدام نموذج الانحدار اللوجستي بالتطبيق على بيانات من دراسة مسح الصحة الإنجابية في عمان 2008 تتعلق بشأن استخدام وسائل موانع الحمل. استخدم نموذج الانحدار اللوجستي الثنائي للتعرف على المتغيرات التابعة الهامة لاستخدام مانع الحمل أو عدم استخدامه. كما استخدمت نماذج الانحدار اللوجيستي المتعدد لتحليل البيانات المتعلقة بأكثر من فئتين مقاسة بالفئة الإسمية والفئة الترتيبية. | ||
| 653 | |a نماذج الانحدار الخطي المعمم |a تحليل البيانات العددية |a الدراسات الإحصائية |a الصحة الإنجابية |a سلطنة عمان |a نموذج الانحدار اللوجستي | ||
| 700 | |a Islam, M. Mazharul |e Advisor |9 508839 | ||
| 856 | |u 9809-008-007-0223-T.pdf |y صفحة العنوان | ||
| 856 | |u 9809-008-007-0223-A.pdf |y المستخلص | ||
| 856 | |u 9809-008-007-0223-C.pdf |y قائمة المحتويات | ||
| 856 | |u 9809-008-007-0223-F.pdf |y 24 صفحة الأولى | ||
| 856 | |u 9809-008-007-0223-1.pdf |y 1 الفصل | ||
| 856 | |u 9809-008-007-0223-2.pdf |y 2 الفصل | ||
| 856 | |u 9809-008-007-0223-3.pdf |y 3 الفصل | ||
| 856 | |u 9809-008-007-0223-4.pdf |y 4 الفصل | ||
| 856 | |u 9809-008-007-0223-O.pdf |y الخاتمة | ||
| 856 | |u 9809-008-007-0223-R.pdf |y المصادر والمراجع | ||
| 930 | |d y | ||
| 995 | |a Dissertations | ||
| 999 | |c 965723 |d 965723 | ||
