تعداد نشریات | 161 |
تعداد شمارهها | 6,532 |
تعداد مقالات | 70,501 |
تعداد مشاهده مقاله | 124,099,050 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 97,206,640 |
مقایسه رگرسیون خطی و الگوریتمهای رگرسیون انقباضی (ستیغی، لسو و الستیک شبکهای) با استفاده از دادههای بیماران استرسپسازسانحه | ||
فصلنامه پژوهشهای کاربردی روانشناختی | ||
مقاله 13، دوره 11، شماره 3، آذر 1399، صفحه 193-206 اصل مقاله (1.09 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/japr.2020.305766.643568 | ||
نویسنده | ||
حجت اله فراهانی* | ||
استادیارگروه روانشناسی،دانشکده علوم انسانی، دانشگاه تربیت مدرس،تهران،ایران | ||
چکیده | ||
هدف از ابن پژوهش، معرفی الگورینم های رگرسیونی جایگزین، برای رگرسیون خطی بود. به این منظور ازالگوریتم های رگرسیونی نوین چونان ستیغی ،لسو والستیک استفاده شد که درآنان دقت پبش بینی از رهگذر میزان سازی نابع هرینه بیشینه می شود.دراین پژوهش نخست به توضیح مبانی نظری این الگوریتمهای نوین پرداخته شد و سپس در قالب یک مثال عددی با استفاده از دادههای بیماران استرس پس از سانحه به تفسیر خروجی نرمافزار و مقایسه آنها مبادرت شد.جامعه پژوهش افراد مبتلا استرس پس از سانحه شهر تهران در سال 1399 بود که دادههای 97 بیمار (73 زن و 24 مرد) که در آنها هشت متغیر مرتبط با شدت بازتجربه ترما اندازهگیری شده بود به عنوان نمونه پژوهش بررسی شدند. داده هابا رگرسیون چندگانه خطی کلاسیک ،رگرسیون ستیغی (RR) ، لسو (Lasso) و رگرسیون الستیک شبکه ای (Elastic) با استفاده از نرمافزار R تحلیل شدند. یافتهها نشان داد که رگرسیون الستیک، لسو و ستیغی، بهترتیب بیشترین درصد واریانس تببینی و کمترین میانگین خطا را در مقایسه با رگرسیون خطی نشان دادند. در شرایطی که مفروضه های نبود، همخطی و ثبات واریانس باقیماندهها احراز نشود، کاربست رگرسیون خطی مشکلساز و کاربرد این روشهای جایگزین پیشنهاد می شود. | ||
کلیدواژهها | ||
عدم و ثبات واریانس؛ همخطی چندگانه؛ رگرسیون ستیغی؛ رگرسیون لسو؛ رگرسیون شبکهای الستیک | ||
مراجع | ||
فراهانی، ح.، و عریضی، ح. (1387). روشهای پیشرفته پژوهش در علوم انسانی. اصفهان: جهاد دانشگاهی اصفهان. Cohen, J., Cohen, P., West, S., G., Aiken, L., S. (2003). Applied multiple regression and correlation analysis for the behavioral sciences. Third Edition. New York: Routledge. Ernst, A. F., & Albers, C. J. (2017). Regression assumptions in clinical psychology research practice—a systematic review of common misconceptions. PeerJ. 16(5), e3323. Fox, J. (2016). Applied regression analysis and generalized linear models (3rd Ed.). Thousand Oaks, CA: Sage publications. Hair, J. F., Babin, B. J., Anderson, R. E., & Black, W. C. (2018). Multivariate Data Analysis. 8th edition: USA. Hastie, T., Tibshirani, R., & Wainwright, M. (2015). Statistical learning with sparsity: The Lasso and generalizations. Chapman Hall, London. Howell, D. (2013). Statistical Methods for Psychology. USA: Wadsworth. Liu, H., & Zhang, J. (2009). Estimation consistency of the group Lasso and its applications. J Mach Learn Res Workshop Conf Proc. 5, 376–83. Maronna, R. A. (2011). Robust ridge regression for high-dimensional data. Technometrics. 53(1), 44-53. Montgomery, D. C., Peck, E. A., &Vining, G. G. (2012). Introduction to linear regression analysis. USA: Wiley & Sons. Park, H., & Konishi, S. (2015). Robust logistic regression modelling via the elastic net-type regularization and tuning parameter selection. Journal of Statistical Computation and Simulation. 86(7), 1-12. Saleh, A. K. M. E., Arashi, M., & Kibria, B. M. G. (2019). Theory of Ridge Regression Estimation with Applications. Wiley, Hoboken, NJ, USA. Samkar, H., & Alpu, O. (2010). Ridge regression based on some robust estimators. Journal of Modern Applied Statistical Methods. 9(2). 495-501. Stein, C. M. (1981). Estimation of the mean of a multivariate normal distribution. Annals of Statistics.9(6), 1135-1151. Wilcox, R. R. (2019). Multicolinearity and ridge regression: results on type I errors, power and heteroscedasticity. Journal of Applied Statistics. 46(5), 946-957. Williams, M. N., Grajales, C., & Kurkiewicz, D. (2013). Assumptions of multiple regression: correcting two misconceptions. Practical Assessment. Research & Evaluation. 18(11), 1–14. Zou, H., & Hastie, T. (2005). Regularization and Variable Selection via the Elastic Net. Journal of the Royal Statistical Society (B). 67(2), 301-320. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 1,774 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 1,145 |