ملخص
الهدف من المشروع هو إنشاء نماذج تحليل بيانات وظيفية لبيانات التعداد. يعد التحليل الإحصائي لبيانات التعداد مجالًا بحثيًا متخصصًا في الإحصاء نظرًا لأهميته العملية العالية. على وجه التحديد، فإن تطبيقات بيانات العد تكون في المقام الأول في اتجاهين. الأول هو أداة إحصائية للعد، ومن الأمثلة على ذلك عدد الركاب الذين دخلوا المستشفى. والثاني هو تسجيل أمثلة البيانات الفئوية، وهي تصنيف العناصر في فئات جودة مرتبة ومستبعدة بشكل متبادل اعتمادًا على مستوى الخلل.
تحدث بيانات العد الوظيفية بشكل متكرر في الممارسة الحقيقية. مجموعة البيانات المحفزة الأولى هي عدد ركاب سيارات الأجرة المسجلين على مدى بضع سنوات بين مناطق مختلفة في نيويورك، انظر Dubey and Müller (2022). مجموعة البيانات المحفزة الثانية هي حالات دخول المستشفى على مدى بضع سنوات بين مناطق مختلفة في ليدز، انظر ليو وآخرون. (2024). ومع ذلك، فإن منهجية بيانات العد الوظيفي متخلفة كثيرًا. على حد علمنا، لا يوجد سوى عملين ذوي صلة: كانال ودونسون (2012) وسنتورك وآخرون. (2014). القيد الرئيسي لهذين العملين هو أنهما لا يمكنهما تقليل البعد وبالتالي لا يمكن إنشاء متابعة الانحدار والتصنيف والتجميع بطريقة تحليل البيانات الوظيفية (FDA).
ولذلك، في هذا المشروع، نهدف إلى إنشاء إطار تحليل المكونات الرئيسية الوظيفية (FPCA) (بما في ذلك FPCA المتعددة) لبيانات العدد الوظيفي. تعد FPCA أداة مهمة في إدارة الغذاء والدواء (FDA)، لفائدتها في تقليل الأبعاد واستكشاف أوضاع التباين.
المراجع:
كانال، أ، ودونسون، دي بي (2012). نموذج بايزي غير معلمي لعدد البيانات الوظيفية. في XLVI Riunione Scientifica SIS (الصفحات 1-8). CLEUP-Coop. مكتبة تحرير جامعة بادوفا.
دوبي، ب.، ومولر، إتش. جي. (2020). النماذج الوظيفية للكائنات العشوائية المتغيرة بمرور الوقت. مجلة الجمعية الإحصائية الملكية السلسلة ب: المنهجية الإحصائية، 82(2)، 275-327.
ليو، إتش، أيفاليوتيس، جي، كومار، في، وهووينج-دويسترمات، جيه (2024). حول تقدير تأثير تأخر المتنبئات والتنبؤ في النموذج الخطي الوظيفي. الإحصاء في العلوم البيولوجية، 16(1)، 1-24.
سينتورك، D.، دالريمبل، L. S.، ونغوين، D. V. (2014). النماذج الخطية الوظيفية لبيانات العد الصفرية المضخمة مع التطبيق على نمذجة حالات الاستشفاء في المرضى الذين يخضعون لغسيل الكلى. الإحصاء في الطب، 33(27)، 4825-4840.
الملف التعريفي للطالب:
يجب أن يتمتع مرشح الدكتوراه الناجح بخلفية قوية في الرياضيات والإحصاء، مع اهتمام قوي بالنمذجة الإحصائية لبيانات العد. المهارة الأساسية المطلوبة للمشروع هي الاستخدام الكفء لرقم R.
