تحصين تقدير نموذج انحدار كوكس باستخدام مقدرات M مع تطبيقها على مرضى سرطان الثدي

ركز هذا البحث على تقدير وقت البقاء لبيانات حقيقية لمرضى سرطان الثدي في محافظة نينوى للفترة من 2007 إلى 2013. تم اقتراح صيغ تقدير حصينة مع نموذج انحدار كوكس في تحليل البقاء وتحديد درجة الخطورة التي تواجهها المرأة المصابة بهذا المرض. حيث تم اقتراح استخدام بعض الأوزان الحصينة، وتم استبدال بعض مقدرات ال...

Full description

Bibliographic Details
Main Authors: سلوى صلاح الدين, بشار الطالب
Format: Article
Language:Arabic
Published: College of Computer Science and Mathematics, University of Mosul 2023-12-01
Series:المجلة العراقية للعلوم الاحصائية
Subjects:
Online Access:https://stats.mosuljournals.com/article_181221_234aa5db53e4d5b15818c2015eda49c1.pdf
_version_ 1827345243708588032
author سلوى صلاح الدين
بشار الطالب
author_facet سلوى صلاح الدين
بشار الطالب
author_sort سلوى صلاح الدين
collection DOAJ
description ركز هذا البحث على تقدير وقت البقاء لبيانات حقيقية لمرضى سرطان الثدي في محافظة نينوى للفترة من 2007 إلى 2013. تم اقتراح صيغ تقدير حصينة مع نموذج انحدار كوكس في تحليل البقاء وتحديد درجة الخطورة التي تواجهها المرأة المصابة بهذا المرض. حيث تم اقتراح استخدام بعض الأوزان الحصينة، وتم استبدال بعض مقدرات التباين التقليدية بمقدرات حصينة للوصول إلى تقدير فعال للنموذج، وكذلك اقتراح دوال وزن حصينة. كانت دالة الوزن هوبر هي الأفضل وتم تطبيقها مع القوالب الثلاثة للوصول إلى أفضل أنموذج شخص المتغيرات التي تؤثر على حدوث الحدث.
first_indexed 2024-03-07T23:03:47Z
format Article
id doaj.art-0bf1c6e417da467280dc8b7723765293
institution Directory Open Access Journal
issn 1680-855X
2664-2956
language Arabic
last_indexed 2024-03-07T23:03:47Z
publishDate 2023-12-01
publisher College of Computer Science and Mathematics, University of Mosul
record_format Article
series المجلة العراقية للعلوم الاحصائية
spelling doaj.art-0bf1c6e417da467280dc8b77237652932024-02-22T07:19:09ZaraCollege of Computer Science and Mathematics, University of Mosulالمجلة العراقية للعلوم الاحصائية1680-855X2664-29562023-12-0120216617410.33899/iqjoss.2023.0181221181221تحصين تقدير نموذج انحدار كوكس باستخدام مقدرات M مع تطبيقها على مرضى سرطان الثديسلوى صلاح الدين0بشار الطالب1قسم الإحصاء والمعلوماتية، كلية علوم الحاسوب والرياضيات، جامعة الموصل، الموصل، العراققسم الإحصاء والمعلوماتية، كلية علوم الحاسوب والرياضيات، جامعة الموصل، الموصل، العراقركز هذا البحث على تقدير وقت البقاء لبيانات حقيقية لمرضى سرطان الثدي في محافظة نينوى للفترة من 2007 إلى 2013. تم اقتراح صيغ تقدير حصينة مع نموذج انحدار كوكس في تحليل البقاء وتحديد درجة الخطورة التي تواجهها المرأة المصابة بهذا المرض. حيث تم اقتراح استخدام بعض الأوزان الحصينة، وتم استبدال بعض مقدرات التباين التقليدية بمقدرات حصينة للوصول إلى تقدير فعال للنموذج، وكذلك اقتراح دوال وزن حصينة. كانت دالة الوزن هوبر هي الأفضل وتم تطبيقها مع القوالب الثلاثة للوصول إلى أفضل أنموذج شخص المتغيرات التي تؤثر على حدوث الحدث.https://stats.mosuljournals.com/article_181221_234aa5db53e4d5b15818c2015eda49c1.pdfالكلمات المفتاحية: انحدار كوكسالانحدار الحصينالاوزان الحصينةالقيم المتطرفةهوبرتقدير m
spellingShingle سلوى صلاح الدين
بشار الطالب
تحصين تقدير نموذج انحدار كوكس باستخدام مقدرات M مع تطبيقها على مرضى سرطان الثدي
المجلة العراقية للعلوم الاحصائية
الكلمات المفتاحية: انحدار كوكس
الانحدار الحصين
الاوزان الحصينة
القيم المتطرفة
هوبر
تقدير m
title تحصين تقدير نموذج انحدار كوكس باستخدام مقدرات M مع تطبيقها على مرضى سرطان الثدي
title_full تحصين تقدير نموذج انحدار كوكس باستخدام مقدرات M مع تطبيقها على مرضى سرطان الثدي
title_fullStr تحصين تقدير نموذج انحدار كوكس باستخدام مقدرات M مع تطبيقها على مرضى سرطان الثدي
title_full_unstemmed تحصين تقدير نموذج انحدار كوكس باستخدام مقدرات M مع تطبيقها على مرضى سرطان الثدي
title_short تحصين تقدير نموذج انحدار كوكس باستخدام مقدرات M مع تطبيقها على مرضى سرطان الثدي
title_sort تحصين تقدير نموذج انحدار كوكس باستخدام مقدرات m مع تطبيقها على مرضى سرطان الثدي
topic الكلمات المفتاحية: انحدار كوكس
الانحدار الحصين
الاوزان الحصينة
القيم المتطرفة
هوبر
تقدير m
url https://stats.mosuljournals.com/article_181221_234aa5db53e4d5b15818c2015eda49c1.pdf
work_keys_str_mv AT slwyṣlạḥạldyn tḥṣyntqdyrnmwdẖjạnḥdạrkwksbạstkẖdạmmqdrạtmmʿtṭbyqhạʿlymrḍysrṭạnạltẖdy
AT bsẖạrạlṭạlb tḥṣyntqdyrnmwdẖjạnḥdạrkwksbạstkẖdạmmqdrạtmmʿtṭbyqhạʿlymrḍysrṭạnạltẖdy