استعمال طريقة البوتستراب لتقدير أنموذج الإنحدار اللوجستي لمرضى سرطان الثدي
Use of the Bootstrap in the logistic regression model for Breast cancer disease
Keywords:
الانحدار اللوجستي الثنائي ،طريقة الامكان الاعظم ،طريقة البوتستراب ، طريقة انحدار الحرف اللوجستي.Abstract
يعـد أنموذج الانحدار اللوجستي مـن اقـدم نمـاذج الانحـدار واكثـرها شيوعا ، ويعرف على انه واحدة من النماذج الاحصائيـة التي تستـعـمـل لـوصف وتقـديـر العـلاقـة بين متغيـر عشـوائي تابع ومتغيرات عشوائية توضيحيـة ، ويمكن يـكــون فيـهـا الـمتـغـيـر التـابـع ثـنـائي الاستجابة يـأخـذ قـيـمـتـيـن ( واحـد عـنـد وقــوع حـدث معيـن و صـفـر عـنـد عــدم وقـوع ذلك الـحـدث ) ، وتستعمل عدة طرائق لتقدير هذا الانموذج ومنها طريقة البـوتستراب هو احدى طرق التقدير التي تعتمد على مبدأ المعاينة مـع الارجاع ،و تتمثل بأعـادة عينـة تشتمـل على (n) مـن العـنـاصـر المسحـوبـة بـالإرجـاع بشكـل عشوائي من (N) من البيانات الاصلية ، وهو طريقة حسابية تستعمل لتحديد قياس الدقة لتقدير الاحصاءة ، ولهذا تم استعمال هذاه الطريقة لإيجاد تقديرات اكثر دقة .
وتم استعمال طريقتي الامكان الاعظم و انحدار الحرف لتقدير أنموذج الانحدار اللوجستي ثنائي الاستجابة باعتماد طريقة البوتستراب واجراء المقارنة بين المقدرات وفقاً لمعيار متوسط مربعات الخطأ (MSE).
واتضح من خلال المقارنة ان طريقة انحدار الحرف باعتماد طريقة البوتستراب هي الافضل في تقدير معلمات أنموذج الانحدار اللوجستي حيث انها تمتلك اقل متوسط مربعات خطأ للانموذج (MSE) .
Downloads
References
-Al-Jaouni, Farid and Ghanem, Adnan, (2011), “The Use of Dual-Response Logistic Regression Technique in the Study of the Most Important Economic Determinants of Family Sufficiency An Applied Study A Random Sample of Households in Damascus Governorate”, Research of the Journal of the University of Economic and Legal Sciences, Volume (27), Issue ( 1).
-Algamal , Zakariya Y. , And , Resheed , Khairy B. ," Re - Sampling in Linear Regression Model Using" Jackknife and Bootstrap " , Research Published In The Iraqi Journal Statistical Science , 2010.
-Azim, H.A.;Santoro, L. and Pavlidis, N.(2011).pregnancy following breast cancer diagnosis: a meta-analysis of 14 studies. Eur J Cancer. 47(1):74-83
-Berkson, J. (1944) "Application of the Logistic Function to Bio – Assay" JASA, Vol. 39, pp. 357 – 365
-Bertsimas, D., & King, A. (2017). Logistic regression: From art to science. Statistical Science, 32(3), 367-384.
-Collaborative Group on Hormonal Factors in Breast Cancer. Breast cancer and hormonal contraceptives: collaborative reanalysis of individual data on 53 297 women with breast cancer and 100 239 women without breast cancer from 54 epidemiological studies. Lancet. 1996 Jun 22;347(9017):1713-1727
- Czepiel, S. A. (2002). Maximum likelihood estimation of logistic regression models: theory and implementation. Available at czep. net/stat/mlelr. Pdf
-Freedman, D.A., and Peter, S.C., (1984) “Bootstrapping a Regression Equation: Some Empirical Results”, JASA, 79, 385, 97 – 106.
- Freedman, D.A., and Peter, S.C., (1984) “Bootstrapping an Econometric Model”, Journal of Business & Economic Statistics, 2,2, 150 – 158.
-Gebara, Azhar Kazem, (2014) "Multiple response data analysis for diagnosing eye diseases using discriminatory function and logistic regression, a comparative study", Master Thesis submitted to the Department of Statistics, College of Business and Economics, Al-Mustansiriya University
- Kibria, B. M. G., K. Mansson, and G. Shukur, (2012). "Performance of some logistic ridge regression estimators". Compute Econ 40, 401–414.
-Liang, H., & Du, P. (2012). Maximum likelihood estimation in logistic regression models with a diverging number of covariates. Electronic Journal of statistics, 6, 1838-1846.
- Mansson, K. and G, Shakur, (2011)."On ridge parameters in logistic regression". Communications in Statistics-Theory and Methods 40, 3366–3381
