Assessing logistic and poisson regression model for analyzing data count of patients with tuberculosis disease in Erbil, Iraqi Kurdistan region
Author
Source
Journal of Arab Statisticians Union
Issue
Vol. 7, Issue 1 (30 Nov. 2023), pp.39-52, 14 p.
Publisher
Publication Date
2023-11-30
Country of Publication
Jordan
No. of Pages
14
Main Subjects
Economics & Business Administration
Statistics
Abstract AR
تختار العديد من الدراسات تحليل وتصنيف متغيرات العد على أنها ثنائية .الغرض الرئيسي من هذا البحث هو تحديد عدد متغيرات التوقعة وعلاقته بمتغير الاستجابة البعض .لتحقيق ذلك ، تم استخدام نماذج الانحدار اللوجستي وبواسون تعد مراجعة بيانات المرضى المصابين بمرض السل في أربيل، إقليم كردستان العراق المحورالرئيسي لهذا البحث.
حيث يعتبر الجنس (ذكر، أنثى) متغير استجابة فئوية وهناك متغيرات توقع متعددة .تشير البيانات التي تم جمعها حول هذا المرض إلى أنه قد يكون مشكلة كبيرة في مجتمعنا ، حيث أنه يؤثر على مجموعة واسعة من الناس لعدد من الأسباب.
وبلغ العدد الإجمالي للمشاهدات خلال تلك الفترة (1346) حالة من (12()18-2()2) لتقييم ملاءمة كل نموذج ، تم استخدام معيارين .أظهرت النتائج أن نموذج الانحدار اللوجستي هو الأنسب لنمذجة متغير الاستجابة الثنائية في شكل بيانات تعداد بناء على معياري التقييم المستخدمين معايير معلومات (AIC) ومعايير المعلومات (BIC).
Excel sMicrosoft 16 Stata و 25 SPSS هي برامج التطبيقات الإحصائية المستخدمة.
Abstract EN
Many studies choose to analyze and classify count variables as binary.
The main purpose of this research is to determine how several predictor variables and a response variable relationship to each other’s.
To achieve this, logistic and Poisson regression models were being used.
The review of patient data count for TB disease in Erbil, Iraqi Kurdistan Region, is the main focus of this research.
where Gender (male, female) is a categorical response variable and there are multiple predictor variables.
The data collected on this disease indicates that it might be a big problem in our society, as it affects a wide range of people for a number of reasons.
The total number of cases during that time was (1346).
(2012 to 2018).
To assess each model's goodness of fit, two criterions were used.
The results showed that the Logistic regression model is the best fit in modeling binary response variable in the form of a count data based on the two evaluation criteria used [Akaike Information Criterions (AIC) and Bayesian Information Criterions (BIC)].
Microsoft Excel, Stata 16, and SPSS 25 are the statistical application software used.
American Psychological Association (APA)
Umar, Bare Khan Abd Allah. 2023. Assessing logistic and poisson regression model for analyzing data count of patients with tuberculosis disease in Erbil, Iraqi Kurdistan region. Journal of Arab Statisticians Union،Vol. 7, no. 1, pp.39-52.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1555785
Modern Language Association (MLA)
Umar, Bare Khan Abd Allah. Assessing logistic and poisson regression model for analyzing data count of patients with tuberculosis disease in Erbil, Iraqi Kurdistan region. Journal of Arab Statisticians Union Vol. 7, no. 1 (Nov. 2023), pp.39-52.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1555785
American Medical Association (AMA)
Umar, Bare Khan Abd Allah. Assessing logistic and poisson regression model for analyzing data count of patients with tuberculosis disease in Erbil, Iraqi Kurdistan region. Journal of Arab Statisticians Union. 2023. Vol. 7, no. 1, pp.39-52.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1555785
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 51-52
Record ID
BIM-1555785