•  
  •  
 

Title (Arabic)

التحليل العنقودي باستخدام النموذج اللامعلمي Cubic B-Spline للبيانات الطولية

DOI

10.33095/jeas.v29i138.3045

Abstract

Longitudinal data is becoming increasingly common, especially in the medical and economic fields, and various methods have been analyzed and developed to analyze this type of data. In this research, the focus was on compiling and analyzing this data, as cluster analysis plays an important role in identifying and grouping co-expressed subfiles over time and employing them on the nonparametric smoothing cubic B-spline model, which is characterized by providing continuous first and second derivatives, resulting in a smoother curve with fewer abrupt changes in slope. It is also more flexible and can pick up on more complex patterns and fluctuations in the data. The longitudinal balanced data profile was compiled into subgroups by penalizing the pairwise distances between the coefficients of the cubic B-spline model using one of the common penalize functions, the Minimax Concave Penalty function (MCP). This method, in turn, works to determine the number of clusters through one of the model selection criteria, Bayesian information criteria (BIC), and we used optimization methods to solve their equations. Therefore, we applied the alternative direction method of the ADMM multiplier algorithm to reach approximate solutions to find the estimators of the nonparametric model using R statistical software.Longitudinally balanced data were generated in the simulation study, as the number of subjects was 60 and the number of repeats (time) was 10 for each subject. The simulation was iterated 100 times, and it showed that employing the MCP partial methods on the cubic model can group profiles into clusters, which is the aim of this paper. Paper type: Research paper.

Abstract (Arabic)

أصبحت البيانات الطولية شائعة بشكل متزايد، خاصة في المجالات الطبية والاقتصادية، وقد تم تحليل وتطوير طرائق مختلفة لتحليل هذا النوع من البيانات. في الورقة البحثية هذه، تم التركيز على تجميع هذه البيانات وتحليلها، اذ يلعب التحليل العنقودي دورًا مهمًا في تحديد وتجميع الملفات الفرعية والمعبر عنها بمرور الوقت وتوظيفها في نموذج cubic B-spline غير المعلمي، والذي يتميز بكون المشتقات الأولى والثانية لها مستمرة، مما يؤدي إلى منحنى أكثر سلاسة وأكثر مرونة اذ يمكنها التقاط أنماط وتقلبات أكثر تعقيدًا في البيانات. تم تجميع ملف البيانات الطولية المتوازنة في مجموعات فرعية عن طريق معاقبة المسافات الزوجية بين معاملات نموذج cubic B-spline باستخدام إحدى وظائف العقوبة الشائعة Minimax Concave Penalty function (MCP). وهذه الطريقة بدورها تعمل على تحديد عدد العناقيد من خلال أحد معايير اختيار النموذج وهو معايير المعلومات البايزية (BIC)، واستخدمنا طرائق التحسين لحل معادلاتها. ولذلك قمنا بتطبيق طريقة الاتجاه البديل لخوارزمية مضاعف ADMM للوصول إلى حلول تقريبية لإيجاد مقدرات النموذج غير المعلمي باستخدام برنامج R الإحصائي. وفي دراسة المحاكاة تم توليد بيانات متوازنة طولياً، ذات احجام عينة 60، 100 subjects، وعدد التكرارات (الزمن) 10 لكل subject. تم تكرار المحاكاة 100 مرة، وأظهرت أن استخدام الطرائق الجزائية MCP في النموذج المكعب يمكن أن يعنقد الملفات الشخصية في مجموعات، وهذا هو الهدف من هذه الدراسة. نوع البحث: ورقة بحثية

First Page

147

Last Page

160

Rights

http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0

Download

Share

COinS