شهدت كلية الادارة والاقتصاد مناقشة رسالة الماجستير الموسومة ( مقارنة بعض طرائق اختزال الابعاد لأنموذج الانحدار مع تطبيق عملي) في تخصص الاحصاء للطالب (سهل سهيل كريم )
تهـــدف الرسالة إلى تحليل البيانات عالية الأبعاد التي تضم متغيرات مشتركة قد تكون غير مفيدة أو غير معلوماتية باستعمال طرق إحصائية حديثة نسبياً وتطبيق طرق بديلة عن طريقة انحدار والمقارنة بين طرق الانحدار المستعملة وبيان أفضليتها في تقليص المتغيرات وتقدير المعالم بالاعتماد على متوسط مربعات الخطأ (MSE) كمعيار للمقارنة.
وقدم الباحث عدد من التوصيات اهمها توسيع نطاق البحث في الموضوع من خلال إيجاد طرق جديدة بديلة لانحدار (lasso) تتناسب مع البيانات عالية الابعاد كاستخدام طرق انحدار الشرائح (regression splines) مع الدوال اللبية (kernel) وكذلك استعمال طرق جديدة مرتبطة بانحدار (lasso) لدراسة البيانات عالية الابعاد التي تضم الكثير من المتغيرات المشتركة غير المعلوماتية واستعمال أنموذج انحدار (islasso) في حالة العينات الصغيرة والمتوسطة (n≤50) كونه يعطي نتائج موثوقة وقيم احتمالية (p-value) أكثر دقة كما يمكن من خلاله اختبار الفرضيات الخاصة بمعاملات معادلة الانحدار وحساب قيم إحصاءه (Wald -Chi Squared) بسهولة نسبياً وبناءاً على النتائج المستحصل عليها من خلال الجانب التطبيقي نوصي وزارة الصحة بالعمل على تطوير الطرق الخاصة بالكشف المبكر عن مرض سرطان الثدي فضلاً عن الاهتمام بالمتغيرات ذات التأثيرات المعنوية في نموذج الانحدار (islasso) كونها تساعد في تحديد اهم العوامل المسببة لمرض سرطان الثدي كما تساعد أيضا في تحديد اهم مؤشرات التشخيص المبكر لسرطان الثدي.