Abstract | Keywords | Fulltext | Export | TOC

Abstract: This research aims to compare Bayesian Method and Full Maximum Likelihood to estimate hierarchical Poisson regression model.The comparison was done by simulation using different sample sizes (n = 30, 60, 120) and different Frequencies (r = 1000, 5000) for the experiments as was the adoption of the Mean Square Error to compare the preference estimation methods and then choose the best way to appreciate model and concluded that hierarchical Poisson regression model that has been appreciated Full Maximum Likelihood Full Maximum Likelihood with sample size (n = 30) is the best to represent the maternal mortality data after it has been reliance value parameter to the distribution obtained through a program of (easy fit) (μ = 3.9167 ), and then we take the hypothetical values for this one smaller parameter (μ = 2.50) greater than the other (μ = 4.50) so as to obtain more accurate results, so it has been applied to real data that have been obtained from the Ministry of Health where he was recording the number of deaths mothers over five years and on a quarterly basis, were three circles healthier choice in Baghdad, since the validity of each circle represents the total will be so (20) watch for each group and the total aggregate Views will be (60).

المستخلص يهدف هذا البحث الى مقارنة طريقة بيز (Bayesian Method) وطريقة الإمكان الأعظم الكاملة (Full Maximum Likelihood) لتقدير أنموذج إنحدار بواسون الهرمي . تمت المقارنه من خلال اسلوب المحاكاة وبإستعمال أحجام عينات مختلفة (n=30 , 60 , 120) وتكرارت مختلفة (r=1000 , 5000) للتجارب إذ تم إعتماد معيار متوسط مربعات الخطأ (Mean Square Error) للمقارنة بين أفضلية طرائق التقدير ومن ثم إختيار أفضل طريقة لتقدير الأنموذج وتوصلنا الى ان أنموذج بواسون الهرمي الذي تم تقديره بطريقة الإمكان الأعظم الكاملة وبحجم عينة (n=30) هو الأفضل لتمثيل بيانات وفيات الأمهات وذلك بعد ان تم عتماد قيمة معلمة التوزيع التي حصلنا عليها من خلال برنامج الـ(easy fit) ( ) ، ومن ثم أخذنا قيمتين افتراضية لهذه المعلمة إحداهما أصغر منها ( ) والأخرى أكبر منها ( ) وذلك للحصول على نتائج أكثر دقة ، لذا تم تطبيقه على البيانات الحقيقية التي تم الحصول عليها من وزارة الصحة حيث تم تسجيل عدد وفيات الأمهات على مدى خمس سنوات وبشكل فصلي ، وتم إختيار ثلاث دوائر صحه في بغداد ، إذ ان كل دائرة صحه تمثل مجموعه لذا ستكون (20) مشاهده لكل مجموعه وان مجموع المشاهدات الكلي سيكون (60) .

Maternal Mortality --- Hierarchical Poisson Regression Model --- Full Maximum likelihood --- Bayesian Method . --- المستخلص يهدف هذا البحث الى مقارنة طريقة بيز Bayesian Method --- وطريقة الإمكان الأعظم الكاملة Full Maximum Likelihood --- لتقدير أنموذج إنحدار بواسون الهرمي . تمت المقارنه من خلال اسلوب المحاكاة وبإستعمال أحجام عينات مختلفة n=30 --- 60 --- 120 --- وتكرارت مختلفة r=1000 --- 5000 --- للتجارب إذ تم إعتماد معيار متوسط مربعات الخطأ Mean Square Error --- للمقارنة بين أفضلية طرائق التقدير ومن ثم إختيار أفضل طريقة لتقدير الأنموذج وتوصلنا الى ان أنموذج بواسون الهرمي الذي تم تقديره بطريقة الإمكان الأعظم الكاملة وبحجم عينة n=30 --- هو الأفضل لتمثيل بيانات وفيات الأمهات وذلك بعد ان تم عتماد قيمة معلمة التوزيع التي حصلنا عليها من خلال برنامج الـeasy fit --- ، ومن ثم أخذنا قيمتين افتراضية لهذه المعلمة إحداهما أصغر منها --- والأخرى أكبر منها --- وذلك للحصول على نتائج أكثر دقة ، لذا تم تطبيقه على البيانات الحقيقية التي تم الحصول عليها من وزارة الصحة حيث تم تسجيل عدد وفيات الأمهات على مدى خمس سنوات وبشكل فصلي ، وتم إختيار ثلاث دوائر صحه في بغداد ، إذ ان كل دائرة صحه تمثل مجموعه لذا ستكون 20 --- مشاهده لكل مجموعه وان مجموع المشاهدات الكلي سيكون 60 --- .