تحديد أهم العوامل المؤثرة في مرض سرطان الثدي: باستعمال نموذج الأنحدار اللوجستك

عباس حميد عبد الحسين

المؤلفون

عباس حميد عبد الحسين جامعة اهل البيت

الكلمات المفتاحية:

العوامل المؤثرة في مرض سرطان

الملخص

ان أهم ما يشير اليه البحث هو استعمال دالة الانحدار اللوجستك في تحليل بيانات البحث الثنائية الاستجابة فقد تم دراسة مرض سرطان الثدي عن طريق الجانب التطبيقي للبحث مستخدماً طبلات 200مريض مصاب بالمرض إذ يشير المتغير المعتمد في الدراسة الى استجابتين هما اما المريض تحت المراقبة او فارق الحياة. اما المتغيرات الموضحة في البحث فهي ثمانية متغيرات .

اما الجانب التجريبي في الفصل الثاني فيشير الى نتائج برنامج المحاكاة طريقتي التقدير المستعملة في الجانب النظري في هذا البحث وهما طريقة الامكان الاعظم ML وطريقة تصغير مربع كايMCS,إذ تم تقدير معالم النماذج بالطرائق المستعملة في التقدير عن طريق تحديد مجموع مربعات الخطأ المطلقة لمعالم النموذجين .

المراجع

المصادرالعربية:-

الجبوري , شلال حبيب (1990) ," اهمية طريقة اكتشاف وتقدير القيمة (القيم) الشاذة في حالة الانحدار الخطي البسيط " مجلة كلية الادارة والاقتصاد العدد الثاني ص [335-316] .

-حسين شيرين علي (2009)مقدرات الامكان الاعظم الموزونه ومقارنتها لانموذج اللوجستك مع تطبيق عملي, رسالة ماجستير كلية الاداره واقتصاد جامعه بغداد

العاني , اميمة دهام شعبان (1999), " دراسة لصيغ التحيز النظري لتقديرات معلمات نموذج اللوجستك " , رسالة ماجستير , كلية الادارة والاقتصاد , جامعة بغداد.

العزاوي , احمد ذياب (2005) ," المقارنة بين بعض طرائق تقدير انموذج انحدار اللوجستك والطرائق الحصينة للتجارب الحياتية ذات الاستجابة الثنائية باستعمال اسلوب المحاكاة " , رسالة ماجستير , كلية الادارة والاقتصاد , جامعة بغداد.

بيثون , نغم نافع (1992) , " خواص قوة الاختبار وحدود الثقة لمعاملات نموذج اللوجستك الخطي دراسة مقارنة " رسالة ماجستير , كلية الادارة والاقتصاد , جامعة بغداد.

المصادرالاجنبية:-

Berkson. J. (1944) "Application Of The Logistic Function To Bioassay " JASA Vol .39 , PP . 357 -365.

Hosmer, D.W., Jr. And Lemeshow, S. Applied Logistic Regression, Wiley, (2000), ISBN: 0 – 471 – 35632.

Mueller, Ch.H. Neykov, N. (2003). Breakdown Points Of Trimmed Likelihood Estimators And Related Estimators In Generalized Linear Models J. Statist. Plann .Inference 116, 503 – 519..

Simeckova. M. (2005). "Maximum Weighted Likelihood Estimator In Logistic Regression ". Charles University, Faculty Of Mathematics And Physics, Part Ι, 144 – 148 .

www.mff.cuni.cz/pdf05/wD505-026-m4-simeckova.pdf

Srivastava. N. (2005). " A Logistic Regression Model For Predicting The Occurrence Of Intense Geomagnetic Storms" . Annales Geophysicae, 23, 2969 -2974.

www.ann-geophys.net /23/2969/2005.pdf

Wang, X., Van Eeden, C., Zidek, J.V. (2004). Asymptotic Properties Of Maximum Weighted Likelihood Estimators. 199, 37-54. University Of British Columbia.