| LEADER |
05120nam a22002537a 4500 |
| 001 |
1906426 |
| 041 |
|
|
|a ara
|
| 044 |
|
|
|b السودان
|
| 100 |
|
|
|9 623236
|a أحمد، إبراهيم محمد إبراهيم سيد
|e مؤلف
|
| 245 |
|
|
|a التنبؤ بإعداد المصابين بمرض الكورونا بالسودان باستخدام نماذج السلاسل الزمنية في الفترة من مارس 2020 - مايو 2021 م.
|
| 260 |
|
|
|b مركز بحوث ودراسات دول حوض البحر الأحمر وجامعة الحضارة
|c 2021
|g سبتمبر
|m 1443
|
| 300 |
|
|
|a 141 - 160
|
| 336 |
|
|
|a بحوث ومقالات
|b Article
|
| 520 |
|
|
|a يهدف هذا البحث إلى استخدام نماذج السلاسل الزمنية في التنبؤ بأعداد المصابين بمرض الكورونا بالسودان، وتتمثل مشكلة البحث في ندرة النماذج الإحصائية التي تستخدم في التنبؤ بمثل هذا المرض الخطير بالسودان، وفروض هذا البحث هي أن النموذج المقدر لبيانات الدراسة نموذج ملائم ومناسب ودقيق ويصلح للتنبؤ بأعداد المرضى في المستقبل، وتم استخدام المنهج التحليلي عن طريق برنامج SPSS21، وأهم الاستنتاجات التي توصل لها البحث هي أن استخدام تحليل السلاسل الزمنية مناسب ومفيد في دراسة أعداد المصابين بمرض الكورونا بالسودان، والنموذج الإحصائي للسلسلة الزمنية لبيانات المصابين بمرض الكورونا بالسودان هو ARMA (0,1,2)، والسلسلة الزمنية للمصابين تتزايد بصورة شهرية ويتوقع تزايدها بصورة كبيرة خاصة إذا لم تطبق الدولة الاحترازات الصحية لمجابهة المرض، يوصي البحث باستخدام النموذج الذي توصلت إليه الدراسة من قبل الجهات الصحية لمعرفة الاتجاهات المستقبلية للظاهرة ووضع الخطط اللازمة لمجابهة وتقليل أعداد المصابين بالمرض ونوصي مستقبلا باستخدام تحليل السلاسل الزمنية المتعدد المتغيرات وذلك من خلال أخذ السلسلة لعدة متغيرات حيث يمكن دراسة أعداد الوفيات مع أعداد المصابين وأعداد المتعافين من المرض لتساهم تلك الدراسات في وضع الخطط للازمة للجهات الصحية لمجابهة المرض.
|
| 520 |
|
|
|b This research aims to use time series models in predicting the number of people with corona virus in Sudan, the research problem is the scarcity of statistical models that serve to predict such a serious disease in Sudan, and this research is assumed to be that the estimated model of study data is appropriate and accurate and suitable for predicting the number of patients in the future, and the analytical approach used through spss21, and the most important conclusions of the research are that the use of time series analysis is appropriate and useful in studying the numbers of people affected by corona virus In Sudan, the statistical model of the time series data for affected people in Sudan is (ARMA(0,1.2), and the time series of patients is increasing monthly and is expected to increase significantly especially if the state does not apply health precautions to cope with the virus, the researchers recommend using the model reached by the study by health authorities to see the future trends of the phenomenon and develop plans to confront and reduce the number of people affected by the virus. In the future, we recommend using multi-variable time series analysis by taking the series to several variables where the number of deaths can be studied with the number of infected people and the preparation of those recovering from the virus to contribute to the development of plans for the crisis for health authorities to cope with the virus.
|
| 653 |
|
|
|a فيروس كورونا "كوفيد-19"
|a الجهات الصحية
|a أعداد المصابين
|a البيانات الإحصائية
|a التدابير الوقائية
|a السودان
|
| 692 |
|
|
|a السلسلة الزمنية
|a تقدير النموذج
|a تشخيض النموذج
|a التنبؤ
|a فيروس الكورونا
|b Time Series
|b Model Identification
|b Diagnostics Checking Forecasting
|b COV-19
|
| 700 |
|
|
|9 623243
|a عباس، مجدي عبدالإله محمد
|e م. مشارك
|
| 773 |
|
|
|4 العلوم الاجتماعية ، متعددة التخصصات
|6 Social Sciences, Interdisciplinary
|c 008
|e Al Qulzum Journal for Economic and Social studies
|l 006
|m ع6
|o 2205
|s مجلة القلزم للدراسات الاقتصادية والاجتماعية
|v 000
|x 1858-9995
|
| 856 |
|
|
|u 2205-000-006-008.pdf
|
| 930 |
|
|
|d y
|p y
|q n
|
| 995 |
|
|
|a EcoLink
|
| 995 |
|
|
|a HumanIndex
|
| 999 |
|
|
|c 1163024
|d 1163024
|
