دانلود ترجمه مقاله مدلهای تطبیقی و خطی تعمیم یافته و شبکه های عصبی - مجله اشپرینگر

قیمت خرید این محصول

۳۱,۰۰۰ تومان

دانلود رایگان نمونه دانلود مقاله انگلیسی

عنوان فارسی

مدلهای خطی تعمیم یافته، مدلهای تطبیقی تعمیم یافته، و شبکه های عصبی: مطالعه مقایسه ای در کاربردهای پزشکی

عنوان انگلیسی

Generalized Linear Models, Generalized Additive Models and Neural Networks: Comparative Study in Medical Applications

صفحات مقاله فارسی

9

صفحات مقاله انگلیسی

8

سال انتشار

2013

نشریه

اشپرینگر - Springer

فرمت مقاله انگلیسی

PDF

فرمت ترجمه مقاله

ورد تایپ شده

رفرنس

دارد

کد محصول

4050

وضعیت ترجمه عناوین تصاویر و جداول

ترجمه شده است

وضعیت ترجمه متون داخل تصاویر و جداول

ترجمه شده است

وضعیت فرمولها و محاسبات در فایل ترجمه

به صورت عکس، درج شده است

رشته های مرتبط با این مقاله

آمار و پزشکی

گرایش های مرتبط با این مقاله

آمار اقتصادی و اجتماعی

مجله

پیشرفت در رگرسیون، آنالیز بقا، افراطی ارزشها، فرآیندهای مارکف و دیگر برنامه های آماری

دانشگاه

لیسبون کشور پرتغال

فهرست مطالب

چکیده
۱ مقدمه
۲ مدلهای خطی تعمیم یافته و مدلهای تطبیقی تعمیم یافته
۳ شبکه های عصبی مصنوعی
۴ نمره فیزیولوژی حاد ساده شده جدید (SAPS II)
۵ نتایج
۶ نتایج و کار آتی

نحوه خرید نسخه پاورپوینت این مقاله

اگر مایل به تهیه نسخه پاورپوینت مقاله مدلهای خطی تعمیم یافته، مدلهای تطبیقی تعمیم یافته، و شبکه های عصبی: مطالعه مقایسه ای در کاربردهای پزشکی هستید اینجا کلیک نمایید. همچنین برای خرید مقاله ورد از دکمه های زیر استفاده نمایید.

نمونه چکیده متن اصلی انگلیسی

Abstract

During the last two decades, evaluating severity of illness and predicting mortality of critical patients became a major concern of all professionals that work in intensive care units all over the world. Due to the binary nature of the response variable, logistic regression models were a natural choice for modelling this kind of data. The objective of this study is to compare the performance of generalized linear models (GLMs) with binary response (McCullagh and Nelder, Generalized Linear Models. Chapman and Hall, London, 1989), with the performance of generalized additive models (GAMs) with binary response (Hastie and Tibshirani, Generalized Additive Models. Chapman and Hall, New York, 1990) and also with the performance of artificial neural networks (ANNs) (Bishop, Neural Networks for Pattern Recognition. Clarendon Press, Oxford, 1995), in what concerns their predictive and discriminative power. A dataset of 996 patients was collected and the entire sample was used for the developmentof the models and also for the validation process, due to the nonexistence of an external, independent dataset. The performance of the proposed methodologies was assessed, not only by the evaluation of the agreement between observed mortality and predicted probabilities of death through the use of calibration plots, but also by their discriminating ability, measured by the area under the receiver operating characteristic (ROC) curve.

نمونه چکیده ترجمه متن فارسی

چکیده

در طول دو دهه گذشته، ارزیابی شدت بیماری و پیش بینی مرگ و میر بیماران بحرانی به نگرانی اصلی کلیه متخصصین حرفه ای تبدیل گردیدکه در واحدهای مراقبتهای ویژه در سرتاسر جهان مشغول به کار هستند.به خاطر طبیعت دودویی متغیر پاسخ، مدلهای رگرسیون منطقی انتخابی طبیعی برای مدلسازی این نوع داده ها محسوب می شدند. هدف مطالعه حاضر ، مقایسه عملکرد مدلهای خطی تعمیم یافته (GLM) با پاسخ دودویی ، و عملکرد مدلهای تطبیقی تعمیم یافته (GAM) با پاسخ دودویی و همچنین با عملکرد شبکه های عصبی مصنوعی (ANN) می باشد که در اینجا به قدرت پیشگویانه و تمایز پرداخته می شود. به این منظور مجموعه داده های 996 بیمار جمع آوری و از کل نمونه برای توسعه مدلها و همچنین فرایند اعتباریابی، به خاطر عدم حضور یک مجموعه داده خارجی مستقل، استفاده گردید. عملکرد روشهای پیشنهاد شده نه فقط با ارزیابی توافق بین مرگ و میر مشاهده شده و احتمالات پیش بینی شده مرگ و میر از طریق استفاده از نمودارهای کالیبراسیون ، بلکه همچنین برحسب توانایی تمایز آنها مورد ارزیابی و سنجش قرار گرفت که برحسب مساحت یا سطح زیر نمودار مشخصه عملیاتی گیرنده (ROC) اندازه گیری گردید.

برچسب‌ها: دانلود رایگان مقالات انگلیسی پزشکی، دانلود رایگان مقالات انگلیسی ریاضی و آمار