Skip to main content
SUPERVISOR
Zahra Saberi,Reyhaneh Rikhtegaran
زهرا صابری (استاد مشاور) ریحانه ریخته گران (استاد راهنما)
 
STUDENT
Mahsa Yeganeh
مهسا یگانه

FACULTY - DEPARTMENT

دانشکده ریاضی
DEGREE
Master of Science (MSc)
YEAR
1394

TITLE

A Bayesian semi-parametric approach to random-effects selection in mixed-effects models
Nowadays, with developing technology, it is possible to collect and record a large number of variables for the underlying experimental units in different researches. If these variables are collected over time for different individuals, the resulting data is called longitudinal data. Longitudinal studies are often used in Econometric, Medicine and social sciences. One important source of dependency in these types of data sets is the intra-class correlation which is created due to the effects of individuals’ characteristics on their corresponding observations. Mixed-effects models are regression models which are considered to take into account the intra-class correlation in longitudinal data through considering random effects in the structure of the underlying models.
امروزه با توجه به پیشرفت تکنولوژی ، امکان جمع‌آوری و ثبت تعداد زیادی متغیر برای واحدهای آزمایشی مورد بررسی ، در تحقیقات مختلف وجود دارد. در صورتی که این متغیرها در طی زمان برای واحدهای آزمایشی مختلف جمع‌آوری شوند ، داده‌های حاصل را داده‌های طولی می‌نامند. داده‌های طولی در مطالعات مختلفی از جمله در اقتصادسنجی، پزشکی و مطالعات اجتماعی مورد استفاده قرار می‌گیرند. یکی از منابع وابستگی مهم در این داده‌ها، همبستگی درون رده‌ای است که به واسطه تاثیرپذیری مشاهدات از واحدهای آزمایشی یکسان، ایجاد می‌شود. مدل‌های با اثرات آمیخته ، از جمله مدل‌های رگرسیونی هستند که به منظور لحاظ کردن همبستگی درون رده‌ای موجود در داده‌های طولی ، با لحاظ کردن اثرات تصادفی در ساختار مدل، مد نظر قرار گرفته‌اند. در مدل‌های با اثرات آمیخته، مسأله انتخاب اثرات تصادفی زمانی که تعداد متغیرهای توضیحی زیادی در دست است ، از اهمیت قابل توجهی برخوردار است.

ارتقاء امنیت وب با وف بومی