استعمال تحليل المركبات الرئيسة اللبية لمعالجة مشكلة التعدد الخطي لبيانات اعداد المصابين بفيروس كورونا المستجد (Coronavirus)

الملخص

ان الهدف الاساسي من استعمال طرائق التحليل متعددة المتغيرات هو تلخيص كمية البيانات الكبيرة والتي غالباً ما تكون متغيراتها التفسيرية مرتبطة مع بعضها البعض بعلاقات قوية ومعقدة، اي ان اغلبها طرق تبسيطية تساعد الباحث على تكوين فكرة واستنتاج حول هذه مجاميع المتداخلة . تستعمل طريقة تحليل المركبات الرئيسة الكلاسيكية لتحويل مجموعة المتغيرات المرتبطة الى مركبات متعامدة تدعى المركبات الرئيسة لكن في حال كانت مصفوفة البيانات لا خطية يكون من الصعب التعامل مع هذه البيانات بطريقة المركبات الرئيسة. تم استعمال (18) متغيراً تمثل محافظات العراق تضم بيانات اعداد المصابين بفيروس كورونا المستجد (Coronavirus) بالاعتماد على الموقف الوبائي اليومي لدائرة الصحة العامة لوزارة الصحة العراقية. يهدف البحث الى استعمال طريقة تحليل المركبات الرئيسة اللبية ( KPCA) التي تتعامل مع مجموعة البيانات غير الخطية وهي مشابهة لتحليل المركبات الرئيسة لكنها تؤدي الى اسقاط البيانات في فضاء عالي الابعاد يدعى بفضاء الميزة او فضاء الصفة ((feature space، و قد تبين من النتائج انه يمكن معالجة مشكلة التعدد الخطي باستعمال طريقة تحليل المركبات الرئيسة اللبية اذ تم تمثيل المتغيرات المرتبطة بعدد اقل من المركبات المتعامدة والتي بلغت (14) مركبة رئيسة فسرت نسبة (%84)من التباين الكلي.