| LEADER |
03933nam a22003257a 4500 |
| 001 |
1518315 |
| 041 |
|
|
|a eng
|
| 100 |
|
|
|9 558620
|a علوان، طه فريد احمد
|e مؤلف
|
| 245 |
|
|
|a Comparative Performance of ARIMA and Kernel Estimation of the Conditional Mean:
|b Time Series of Traffic Violations in Gaza Strip
|
| 246 |
|
|
|a الأداء المقارن لنماذج آريما وتقدير النواة للمتوسط الشرطي:
|b السلاسل الزمنية للمخالفات المرورية في قطاع غزة
|
| 260 |
|
|
|a غزة
|c 2019
|
| 300 |
|
|
|a 1 - 73
|
| 336 |
|
|
|a رسائل جامعية
|
| 502 |
|
|
|b رسالة ماجستير
|c الجامعة الإسلامية (غزة)
|f كلية العلوم
|g فلسطين
|o 0303
|
| 520 |
|
|
|a في هذه الرسالة، سوف نقدم المفاهيم الأساسية والتقنية المتعلقة بمجال التنبؤ بالسلسلة الزمنية، باستخدام طريقتين مختلفتين. الطريقة الأولى كانت نماذج الانحدار الذاتي والمتوسطات المتحركة التكامليةARIMA من اعداد Box و Jenknis والطريقة الثانية كانت نداريا – واتسون المحسن RNW التي تعد واحدة من طرق التقدير اللامعلمية لتقدير المتوسط الشرطي. تم تنفيذ الطريقتين على مجموعة من البيانات الشهرية للمخالفات المرورية في قطاع غزة من يناير 2010 حتى أكتوبر 2016 والبالغ عددها (82) قراءة. تكتسب هذه الدراسة أهمية بالغة بسبب كثرة تجاوزات السائقين والمواطنين العاديين لقوانين السير، وما يترتب على ذلك من أعاقة لحركة السير، وخسائر مادية، وأصابة أو موت المواطنين. تهدف هذه الدراسة إلى الحصول على توقعات أكثر دقة لأعداد المخالفات المرورية في قطاع غزة باستخدام طرقتين مختلفتين، هما ARIMA وRNW. حيث تم اعتبار 87% من البيانات كمجموعة تدريبية. لجعل التنبؤ أكثر كفاءة وأقل أخطأ تم معالجة القيم المفقودة، وأيجاد الفروق الاولى للبيانات في طريقة ARIMA وأيجاد اللوغاريتم الطبيعي للبيانات في طريقة .RNW أظهرت الدراسة أن(1،1،2) ARIMA هو أفضل نموذج من نماذج ARIMA، تم إجراء مقارنة بين النتائج التي تم الحصول عليها من تطبيق كل من أساليب ARIMA وRNW. أظهرت النتائج بوضوح أن نتائج نموذج ARIMA كانت أفضل من نموذج RNW. نوصي باستخدام أكثر من نموذج للتنبؤ بالمستقبل، ومعالجة القيم الشاذة لأنها تؤثر على التقديرات المستقبلية ودقة النموذج.
|
| 653 |
|
|
|a المتوسط الشرطي
|a المخالفات المرورية
|a السلاسل الزمنية
|a قطاع غزة
|a فلسطين
|
| 700 |
|
|
|a صالحه، رائد بشير
|g Salha, Raid B.
|e مشرف
|9 558576
|
| 856 |
|
|
|u 9808-001-009-0303-T.pdf
|y صفحة العنوان
|
| 856 |
|
|
|u 9808-001-009-0303-A.pdf
|y المستخلص
|
| 856 |
|
|
|u 9808-001-009-0303-C.pdf
|y قائمة المحتويات
|
| 856 |
|
|
|u 9808-001-009-0303-F.pdf
|y 24 صفحة الأولى
|
| 856 |
|
|
|u 9808-001-009-0303-1.pdf
|y 1 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9808-001-009-0303-2.pdf
|y 2 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9808-001-009-0303-3.pdf
|y 3 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9808-001-009-0303-4.pdf
|y 4 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9808-001-009-0303-O.pdf
|y الخاتمة
|
| 856 |
|
|
|u 9808-001-009-0303-R.pdf
|y المصادر والمراجع
|
| 930 |
|
|
|d y
|
| 995 |
|
|
|a Dissertations
|
| 999 |
|
|
|c 1030831
|d 1030831
|
