[صفحه اصلی ]   [Archive] [ English ]  
:: صفحه اصلي :: درباره نشريه :: آخرين شماره :: تمام شماره‌ها :: جستجو :: ثبت نام :: ارسال مقاله :: تماس با ما ::
بخش‌های اصلی
اطلاعات نشریه::
آرشیو مجله و مقالات::
ثبت نام و اشتراک::
ارسال مقاله::
پایگاه‌های مرتبط::
برای داوران::
اخلاق در پژوهش::
تماس با ما::
تسهیلات پایگاه::
::
جستجو در پایگاه

جستجوی پیشرفته
..
دریافت اطلاعات پایگاه
نشانی پست الکترونیک خود را برای دریافت اطلاعات و اخبار پایگاه، در کادر زیر وارد کنید.
..
Google Scholar Metrics

Citation Indices from GS

AllSince 2021
Citations4814
h-index32
i10-index00
..
ثبت شده در

AWT IMAGE


..
نماد اعتماد الکترونیکی
..
آمار نشریه
تعداد دوره های نشریه: 20
تعداد شماره ها: 39
تعداد مشاهده ی مقالات: 4434374
تعداد دریافت (دانلود) مقالات: 1361125

مقالات دریافت شده: 892
مقالات پذیرفته شده: 383
مقالات رد شده: 495
مقالات منتشر شده: 380

نرخ پذیرش: 42.94
نرخ رد: 55.49

میانگین دریافت تا پذیرش: 393 روز
میانگین دریافت تا اولین داوری: 5.6 روز
میانگین پذیرش تا انتشار: 478.7 روز
____
..
:: ::
برگشت به فهرست مقالات برگشت به فهرست نسخه ها
مدل‌بندی داده‌های شمارشی با استفاده از رگرسیون پواسون آماسیده در صفر با یادگیری عمیق
ترنم ترابی نعمان ، مهدی عمادی* ، محمد آرشی
چکیده:   (8 مشاهده)
در چشم‌انداز وسیع تحلیل داده‌های مدرن، مواجهه با داده‌های شمارشی که با مشکل فراوانی بیش از حد صفر درگیر هستند، یک معضل تحلیلی بنیادین به شمار می‌رود. مدل‌های کلاسیک چون رگرسیون پواسون، در برابر این پدیده از خود ضعف نشان می‌دهد، زیرا فاقد توانایی برای تفکیک صفرهای ساختاری (ناشی از فرایندهای قطعی) از صفرهای تصادفی (ناشی از فرایندهای تصادفی) هستند. اگرچه مدل‌های رگرسیون پواسون آماسیده در صفر گامی مهم در جهت حل این چالش برداشته‌اند، اما کارایی آن‌ها در عصر داده‌های بزرگ و با ابعاد بسیار بالا، با محدودیت‌های جدی روبه‌رو است. این پژوهش، با نگاهی فراتر از چارچوب‌های سنتی، چارچوبی نوین مبتنی بر شبکه‌های عصبی عمیق را برای تقویت و متحول ساختن مدل‌های رگرسیون پواسون آماسیده در صفر معرفی می‌کند. این رویکرد ترکیبی، با بهره‌گیری از قدرت بی‌نظیر یادگیری عمیق در استخراج ویژگی‌های غیرخطی و پیچیده، قادر است فرایند دوگانه تولید داده‌ها (فرایند تولید صفر و فرایند شمارش) را با دقتی بی‌سابقه مدل‌سازی کند. نتایج حاصل از شبیه‌سازی‌های گسترده و کاربرد بر روی مجموعه داده‌های واقعی، برتری چشمگیر این معماری نوین را در سناریوهای با ابعاد بالا و روابط متغیرهای پیچیده، به وضوح آشکار می‌سازد.
واژه‌های کلیدی: پرسپترون چند لایه، داده شمارشی، رگرسیون پواسون آماسیده در صفر، رگرسیون پواسون عمیق، شبکه‌های عصبی.
متن کامل [PDF 2793 kb]   (7 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشی بنیادی | موضوع مقاله: آمار کاربردی
دریافت: 1404/9/4 | پذیرش: 1405/6/10
فهرست منابع
1. مددى، م.، ومترجم، ك. (١٤0٣). تحليل داده هاى بقا با روشهاى مختلف يادكيرى آمارى. مجله علوم آمارى، 18(2)، ٣١٥-٠٢٣٢
2. Ashraf, M., Zaman, M. and Ahmed, M. (2020), An Intelligent Prediction System for Educational Data Mining Based on Ensemble and Filtering Approaches, Procedia Computer Science, 167, 1471-1483. [DOI:10.1016/j.procs.2020.03.358]
3. Böhning, D., Dietz, E., Schlattmann, P., Mendonça, L. and Kirchner, U. (1999), The Zero-Inflated Poisson Model and the Decayed, Missing and Filled Teeth Index in Dental Epidemiology, Journal of the Royal Statistical Society. Series A (Statistics in Society), 162(2), 195-209. [DOI:10.1111/1467-985X.00130]
4. Fallah, N., Gu, H., Mohammad, K., Seyyedsalehi, S. A., Nourijelyani, K. and Eshraghian, M. R. (2009), Nonlinear Poisson Regression Using Neural Networks: A Simulation Study, Neural Computing and Applications, 18(8), 945-954. [DOI:10.1007/s00521-009-0277-8]
5. Fallah, N., Mitnitski, A. and Rockwood, K. (2011), Applying Neural Network Poisson Regression to Predict Cognitive Score Changes, Journal of Applied Statistics, 38(9), 2051-2062. [DOI:10.1080/02664763.2010.545112]
6. Haghani, S., Sedehi, M. and Kheiri, S. (2017), Artificial Neural Network to Modeling Zero-Inflated Count Data: Application to Predicting Number of Return to Blood Donation, Journal of Research in Health Sciences, 17(3), 392.
7. Hall, D. B. (2000), Zero-inflated Poisson and Binomial Regression with Random Effects: A Case Study, Biometrics, 56(4), 1030-1039. [DOI:10.1111/j.0006-341X.2000.01030.x] [PMID]
8. Lambert, D. (1992), Zero-Inflated Poisson Regression, with An Application to Defects in Manufacturing, Technometrics, 34(1), 1-14. [DOI:10.2307/1269547]
9. Lee, H., Ha, I. D. and Lee, Y. (2023), Deep Neural Networks for Semiparametric Frailty Models via H-likelihood, arXiv preprint arXiv:2307.06581.
10. Madadi,M and Motarjem, K. (2025), Survival Data Analysis Using Different Statistical Learning Methods, Journal 0f Statistical Sciences, 18(2): 415-434. [DOI:10.61186/jss.18.2.2]
11. Montesinos-López, O. A., Montesinos-López, J. C., Salazar, E., Barrón, J. A., Montesinos-López, A., Buenrostro-Mariscal, R. and Crossa, J. (2021), Application of a Poisson Deep Neural Network Model for the Prediction of Count Data in Genome-Based Prediction, The Plant Genome, 14(2), e20118. [DOI:10.1002/tpg2.20118] [PMID]
12. Montesinos-López, O. A., et al. (2022), Comparing Gradient Boosting Machine and Bayesian Threshold BLUP for Genome-Based Prediction of Categorical Traits in Wheat Breeding, The Plant Genome, 15(1), e20214. [DOI:10.1002/tpg2.20214] [PMID]
13. Ridout, M., Hinde, J. and Demétrio, C. G. B. (2001), A Score Test for Testing a Zero-Inflated Poisson Regression Model Against Zero-Inflated Negative Binomial Alternatives, Biometrics, 57(1), 219-223. [DOI:10.1111/j.0006-341X.2001.00219.x] [PMID]
14. Rizvi, S., Pettee, M. and Nachman, B. (2024), Learning Likelihood Ratios with Neural Network Classifiers, Journal of High Energy Physics, 2024(2), 136. [DOI:10.1007/JHEP02(2024)136]
15. Rodrigo, H. S. (2017), Bayesian Artificial Neural Networks in Health and Cybersecurity, Doctoral Dissertation, University of South Florida.
16. Rodrigo, H. and Tsokos, C. (2020), Bayesian Modelling of Nonlinear Poisson Regression with Artificial Neural Networks, Journal of Applied Statistics, 47(5), 757-774. [DOI:10.1080/02664763.2019.1653268] [PMID] []
17. Rumelhart, D. E., Hinton, G. E. and Williams, R. J. (1986), Learning Representations by Back-Propagating Errors, Nature, 323(6088), 533-536. [DOI:10.1038/323533a0]
18. Sharaf, I. (2015), Statistical Learning with Artificial Neural Network Applied to Health and Environmental Data, Doctoral Dissertation, University of South Florida.
19. Sharaf, I. and Tsokos, C. P. (2015), Two Artificial Neural Networks for Modeling Discrete Survival Time of Censored Data, Advances in Artificial Intelligence, 2015, 270165. [DOI:10.1155/2015/270165]
ارسال پیام به نویسنده مسئول

ارسال نظر درباره این مقاله
نام کاربری یا پست الکترونیک شما:

CAPTCHA


XML   English Abstract   Print



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
برگشت به فهرست مقالات برگشت به فهرست نسخه ها
مجله علوم آماری – نشریه علمی پژوهشی انجمن آمار ایران Journal of Statistical Sciences

Persian site map - English site map - Created in 0.17 seconds with 45 queries by YEKTAWEB 4722