Suatu kaedah alternatif bagi pemodelan linear dalam biostatistik

Regresi Linear Berganda (MLR) merupakan sejenis model linear statistik yang biasa digunakan. Dengan perkembangan teknologi semasa dan peningkatan pembangunan berkaitan metodologi baru atau yang diubahsuai membawa kepada pembangunan kaedah secara alternatif bagi pengiraan model regresi linear berg...

Full description

Saved in:

Bibliographic Details
Main Author:	Ibrahim, Mohamad Shafiq Mohd
Format:	Thesis
Language:	English
Published:	2018
Subjects:	QA273-280 Probabilities Mathematical statistics QA276-280 Mathematical Analysis
Online Access:	http://eprints.usm.my/56884/1/Mohamad%20Shafiq%20Mohd%20Ibrahim-24%20pages.pdf
Tags:	Add Tag No Tags, Be the first to tag this record!

id	my-usm-ep.56884
record_format	uketd_dc
spelling	my-usm-ep.568842023-03-01T03:55:58Z Suatu kaedah alternatif bagi pemodelan linear dalam biostatistik 2018-09 Ibrahim, Mohamad Shafiq Mohd QA273-280 Probabilities. Mathematical statistics QA276-280 Mathematical Analysis Regresi Linear Berganda (MLR) merupakan sejenis model linear statistik yang biasa digunakan. Dengan perkembangan teknologi semasa dan peningkatan pembangunan berkaitan metodologi baru atau yang diubahsuai membawa kepada pembangunan kaedah secara alternatif bagi pengiraan model regresi linear berganda. Dalam kajian ini, model regresi linear berganda akan dikira secara komputasi statistik dengan menggunakan bahasa pengaturcaraan SAS yang mempertimbangkan kombinasi regresi teguh, bootstrap, data berpemberat, Bayesian dan kaedah regresi kabur. Pembangunan metodologi adalah berdasarkan kepada algoritma SAS (Perisian SAS 9.4) yang merupakan komputasi statistik yang lebih teguh dengan gabungan regresi teguh, bootstrap, data berpemberat, Bayesian dan kaedah regresi kabur. Tiga algoritma SAS yang berbeza iaitu (i) Regresi Linear Berganda dengan Kaedah Boostrap (BMLR), (ii) Regresi Linear Berganda dengan Kaedah Boostrap, Data berpemberat dan Bayesian (BWBMLR) dan (iii) Regresi Linear Berganda dengan Kaedah Bootstrap, Data Berpemberat dan Regresi Kabur (FBWMLR) akan dibandingkan secara berasingan dengan purata penganggaran selang lebar. Bagi menguji keberkesanan algoritma yang dibina, tiga kajian kes akan digunakan iaitu pemodelan aras sistolik tekanan darah, pemodelan saiz tumor dan pemodelan karies awal kanak-kanak (ECC). Purata penganggaran selang lebar semua model bagi ketigatiga kajian kes telah dikira dan dibandingkan. Selang lebar yang terkecil adalah menunjukkan model yang lebih baik. Hasil keputusan menunjukkan bahawa model MLR mempunyai purata selang lebar iaitu 11.2948, 7.4816 dan 29.0407; dan model BMLR mempunyai purata selang lebar iaitu 2.5785, 3.7098 dan 19.6589. Model BWBMLR mempunyai purata selang lebar iaitu 2.3296, 3.5279 dan 16.3985; dan akhirnya, model FBWMLR mempunyai purata selang lebar iaitu 1.0066, 0.0058 dan 0.0092. Kesimpulannya, kaedah yang paling berkesan untuk mendapatkan hubungan antara pemboleh ubah bersandar dan pemboleh ubah tak bersandar adalah dengan mengunakan kaedah FBWMLR berbanding dengan kaedah MLR kerana purata penganggaran selang lebar yang terkecil. 2018-09 Thesis http://eprints.usm.my/56884/ http://eprints.usm.my/56884/1/Mohamad%20Shafiq%20Mohd%20Ibrahim-24%20pages.pdf application/pdf en public phd doctoral Universiti Sains Malaysia Pusat Pengajian Sains Perubatan
institution	Universiti Sains Malaysia
collection	USM Institutional Repository
language	English
topic	QA273-280 Probabilities Mathematical statistics QA276-280 Mathematical Analysis
spellingShingle	QA273-280 Probabilities Mathematical statistics QA276-280 Mathematical Analysis Ibrahim, Mohamad Shafiq Mohd Suatu kaedah alternatif bagi pemodelan linear dalam biostatistik
description	Regresi Linear Berganda (MLR) merupakan sejenis model linear statistik yang biasa digunakan. Dengan perkembangan teknologi semasa dan peningkatan pembangunan berkaitan metodologi baru atau yang diubahsuai membawa kepada pembangunan kaedah secara alternatif bagi pengiraan model regresi linear berganda. Dalam kajian ini, model regresi linear berganda akan dikira secara komputasi statistik dengan menggunakan bahasa pengaturcaraan SAS yang mempertimbangkan kombinasi regresi teguh, bootstrap, data berpemberat, Bayesian dan kaedah regresi kabur. Pembangunan metodologi adalah berdasarkan kepada algoritma SAS (Perisian SAS 9.4) yang merupakan komputasi statistik yang lebih teguh dengan gabungan regresi teguh, bootstrap, data berpemberat, Bayesian dan kaedah regresi kabur. Tiga algoritma SAS yang berbeza iaitu (i) Regresi Linear Berganda dengan Kaedah Boostrap (BMLR), (ii) Regresi Linear Berganda dengan Kaedah Boostrap, Data berpemberat dan Bayesian (BWBMLR) dan (iii) Regresi Linear Berganda dengan Kaedah Bootstrap, Data Berpemberat dan Regresi Kabur (FBWMLR) akan dibandingkan secara berasingan dengan purata penganggaran selang lebar. Bagi menguji keberkesanan algoritma yang dibina, tiga kajian kes akan digunakan iaitu pemodelan aras sistolik tekanan darah, pemodelan saiz tumor dan pemodelan karies awal kanak-kanak (ECC). Purata penganggaran selang lebar semua model bagi ketigatiga kajian kes telah dikira dan dibandingkan. Selang lebar yang terkecil adalah menunjukkan model yang lebih baik. Hasil keputusan menunjukkan bahawa model MLR mempunyai purata selang lebar iaitu 11.2948, 7.4816 dan 29.0407; dan model BMLR mempunyai purata selang lebar iaitu 2.5785, 3.7098 dan 19.6589. Model BWBMLR mempunyai purata selang lebar iaitu 2.3296, 3.5279 dan 16.3985; dan akhirnya, model FBWMLR mempunyai purata selang lebar iaitu 1.0066, 0.0058 dan 0.0092. Kesimpulannya, kaedah yang paling berkesan untuk mendapatkan hubungan antara pemboleh ubah bersandar dan pemboleh ubah tak bersandar adalah dengan mengunakan kaedah FBWMLR berbanding dengan kaedah MLR kerana purata penganggaran selang lebar yang terkecil.
format	Thesis
qualification_name	Doctor of Philosophy (PhD.)
qualification_level	Doctorate
author	Ibrahim, Mohamad Shafiq Mohd
author_facet	Ibrahim, Mohamad Shafiq Mohd
author_sort	Ibrahim, Mohamad Shafiq Mohd
title	Suatu kaedah alternatif bagi pemodelan linear dalam biostatistik
title_short	Suatu kaedah alternatif bagi pemodelan linear dalam biostatistik
title_full	Suatu kaedah alternatif bagi pemodelan linear dalam biostatistik
title_fullStr	Suatu kaedah alternatif bagi pemodelan linear dalam biostatistik
title_full_unstemmed	Suatu kaedah alternatif bagi pemodelan linear dalam biostatistik
title_sort	suatu kaedah alternatif bagi pemodelan linear dalam biostatistik
granting_institution	Universiti Sains Malaysia
granting_department	Pusat Pengajian Sains Perubatan
publishDate	2018
url	http://eprints.usm.my/56884/1/Mohamad%20Shafiq%20Mohd%20Ibrahim-24%20pages.pdf
_version_	1776101177932382208

Suatu kaedah alternatif bagi pemodelan linear dalam biostatistik

Similar Items