دراسة مقارنة لنماذج السلاسل الزمنية أحادية المتغير Comparative study of Univariate Time Series Modelling

نوع المستند : المقالة الأصلية

المؤلفون

1 كلية التجارة ـ جامعة لمنصورة

2 كلية التجارة ـ جامعة المنصورة

3 كلية التجارة ـ جامعةالمنصورة

المستخلص

                                                                            الملخص
هدفت هذه الدراسة الى تحليل السلسلة الزمنية باستخدام نماذج  ARIMA,SARIMA ونموذج Holt-winters الموسمي الطريقة المضافة ، ومقارنة هذه النماذج لتحديد أفضل  نموذج احصائي وذلك للتنبؤ  بأعداد الإصابة الشهرية لمرضى الدرن بمدينة الزاوية (ليبيا) خلال الفترة من(2000إلى2018)  .
وتوصلت نتائج الدراسة الى أن نموذج  Holt-Winter هو النموذج الأفضل طبقا لمعايير المفاضلة ، الجدر التربيعي لمتوسط مربع الأخطاء RMSE)  ) ومتوسط الأخطاء المطلقة النسبي  (MAPE)  ، وبالتالي  يمكن استخدامه في التنبؤ بأعداد المصابين الشهرية بمرض الدرن.
الكلمات المفتاحية : نماذج الانحدار الذاتي والمتوسطات المتحركة التكاملية   ARIMA  ونماذج الانحدار الذاتي والمتوسطات المتحركة التكاملية الموسمية SARIMA ،نموذج هولت ونتر الموسمي الطريقة المضافة ،التنبؤ.
 
 
Abstract
This study aimed at analyzing the time chain using the models of ARIMA, SARIMA and the seasonal Holt-Winters additive model, and comparing these models to determine the best statistical model in order to predict the numbers of monthly injury to tuberculosis patients in the city of Zawiya (Libya) during the period from (2000 to 2018).
The results of the study concluded that the Holt-Winter model is the best model according to the standards of comparison, the root mean square error (RMSE) and the mean absolute percentage errors (MAPE), and thus can be used to predict the numbers of monthly people with tuberculosis.
Key Words :ARIMA, SARIMA Model ,Holt Winters additive Model, forecasting,

الموضوعات الرئيسية

ملفات

شارك

إرسال الاستشهاد إلى

الإحصائيات