تحليل زمن البقاء باستخدام أسلوب الشبكات العصبية الاصطناعية ونموذجي انحدار كوكس والانحدار اللوجستي (دراسة تطبيقية) | ||||
| التجارة والتمويل | ||||
| Article 4, Volume 42, Issue 4, December 2022, Page 856-896 PDF (1.85 MB) | ||||
| DOI: 10.21608/caf.2022.280943 | ||||
 View on SCiNiTO | ||||
| Author | ||||
| عبد الرحيم عوض عبد الخالق بسيونى | ||||
| Abstract | ||||
| استهدف البحث دراسة مقارنة بين اسلوب الشبكات العصبية الاصطناعية ونموذج انحدار كوكس ونموذج الانحدار اللوجستي وذلك بالتطبيق على عينة من 161 مريض سرطان للرئة ومجموعة من العوامل المؤثرة في زمن البقاء على قيد الحياة وتوصلت الدراسة الى ان باستخدام اسلوب الشبكات العصبية الاصطناعية اهم العوامل المؤثرة في زمن البقاء هي التدخين والمهنة ودرجة المرض ثم العمر بكفاءة تصل الى 86% وحساسية 85% ونوعية 87% ونسبة تصنيف خاطئ 14% اما نموذج انحدار كوكس توصل الى ان اهم العوامل المؤثرة في زمن البقاء وهي درجة المرض , طرق العلاج، الاصابة بكورنا والتدخين وذلك بكفاءة 80.7% وحساسية 82.5% ونوعية 79% ونسبة تصنيف خاطئ 19.8% اما باستخدام نموذج الانحدار اللوجستي فأهم العوامل المؤثرة في زمن البقاء هي المهنة، ودرجة المرض, التدخين ثم العمر بكفاءة تصل الى 67.1% وحساسية 54.3% ونوعية 76.9% ونسبة تصنيف خاطئ 32.9% وبالتالي هناك أفضلية للشبكات العصبية الاصطناعية عن نموذج انحدار كوكس ونموذج الانحدار اللوجستي في تحديد العوامل المؤثرة في زمن البقاء والتصنيف والتنبؤ بالمشاهدات الجديدة . | ||||
| Keywords | ||||
| زمن البقاء; الشبكات العصبية الاصطناعية; انحدار كوكس; الانحدار اللوجستي; دراسة تطبيقية | ||||
|
Statistics Article View: 351 PDF Download: 874 |
||||
