توظيف طريقة الانحدار المعكوس المُجَزّأ مع طريقة معكوس لاسو لتحديد أهمّ العوامل المؤثّرة على مرضى Covid-19
Keywords:
اختيار المتغيّرات , Covid-19, لاسو , الانحدار المعكوس المجزئ , معكوس لاسوAbstract
يعدّ فايروس كورونا Covid-19 من أخطر الأمراض التي واجهها العالم , إذْ واجه العالم العديد من المخاطر و الخسائر بالأرواح والخسائر اقتصادية. ولمعرفة أهمّ العوامل المؤثّرة في المرضى المصابين تَمّتْ دراسة مجموعة من العوامل التي تؤثّر في مرضى فيروس كورونا وتحليلها باستعمال إحدى طرائق اختزال الأبعاد, وهي طريقة الانحدار المعكوس المُجَزّأ (sliced inverse regression)، و توظيفها مع إحدى طرائق اختيار المتغيّرات, وهي طريقة معكوس لاسو (Reciprocal Lasso) . تَمَّ جمع البيانات الحقيقية للمرضى الراقدين في مستشفى كربلاء في محافظة كربلاء للمدّة ( 2021-2022 ). وتَمَّ تصميم استمارة بهذا الخصوص, تَمَّ جدولة بيانات الاستمارة التي احتوت عيّنة حجمها 130 مريضًا. وتَمَّ اختيارهم بشكل عشوائي, وباستعمال برنامج لغة R تَمَّ التوصّل إلى أنّ أهمّ العوامل المؤثّرة في مدّة البقاء في المستشفى للمرضى الراقدين.
Downloads
References
- Yang, L., Liu, S., Liu, J., Zhang, Z., Wan, X., Huang, B., ... & Zhang, Y. (2020). COVID-19: immunopathogenesis and Immunotherapeutics. Signal transduction and targeted therapy, 5(1), 128.
- Ciotti, M., Ciccozzi, M., Terrinoni, A., Jiang, W. C., Wang, C. B., & Bernardini, S. (2020). The COVID-19 pandemic. Critical reviews in clinical laboratory sciences, 57(6), 365-388.
- Ndwandwe, D., & Wiysonge, C. S. (2021). COVID-19 vaccines. Current opinion in immunology, 71, 111-116.
- Andersen, Charlotte Møller, and Rasmus Bro. "Variable selection in regression—a tutorial." Journal of chemometrics 24.11‐12 (2010): 728-737.
- Allen, David M. "The relationship between variable selection and data agumentation and a method for prediction." technometrics 16.1 (1974): 125-127.
- Zou, Hui. "The adaptive lasso and its oracle properties." Journal of the American statistical association 101.476 (2006): 1418-1429.
- Roth, Volker. "The generalized LASSO." IEEE transactions on neural networks 15.1 (2004): 16-28.
- Tibshirani, Robert. "Regression shrinkage and selection via the lasso." Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Methodological) 58.1 (1996): 267-288.
- Song, Qifan, and Faming Liang. "High-dimensional variable selection with reciprocal l 1-regularization." Journal of the American Statistical Association 110.512 (2015): 1607-1620.
- Mallick, Himel, et al. "The reciprocal Bayesian lasso." Statistics in Medicine 40.22 (2021): 4830-4849.
- Li, K. C. (1991). Sliced inverse regression for dimension reduction. Journal of the American Statistical Association, 86(414), 316-327.
- Li, L., & Yin, X. (2008). Sliced inverse regression with regularizations. Biometrics, 64(1), 124-131.
