ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > تشخيص نماذج فضاء الحالة وبعض ن...>الوصف

تشخيص نماذج فضاء الحالة وبعض نماذج السلاسل الزمنية

العنوان بلغة أخرى: Identification State Space Models and some Time Series Models
المصدر: المجلة العراقية للعلوم الإحصائية
الناشر: جامعة الموصل - كلية علوم الحاسوب والرياضيات
المؤلف الرئيسي: عاصم، زينة (مؤلف)
مؤلفين آخرين: حياوي، هيام عبدالمجيد (م. مشارك)
المجلد/العدد: ع33
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2021
الصفحات: 50 - 63
ISSN: 1680-855X
رقم MD: 1164367
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
السلاسل الزمنية | النماذج الحركية | المعايير الإحصائية | نموذج فضاء الحالة
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: في هذا البحث تم دراسة مقارنة لعملية التشخيص لنماذج السلاسل الزمنية المتمثلة بنماذج ARIMA من خلال تشخيص عدة نماذج واختيار افضل نموذج بالاعتماد على بعض المعايير الإحصائية واحد النماذج الحركية المتمثلة بنماذج فضاء الحالة من خلال تشخيص عدة نماذج برتب مختلفة واختيار افضل نموذج بالاعتماد على المعايير الإحصائية وذلك بالتطبيق على بيانات عولجت من قبل الباحثين Box & Jenkins وهي tX متغير المدخلات ويمثل المؤشرا القيادي leading indicator و tY يمثل متغير المخرجات والذي يشير إلى المبيعات sales وتتضمن 150 زوج من المدخلات والمخرجات, وبعد المقارنة تبين أن نماذج فضاء الحالة تعطي تشخيص افضل للبيانات من نماذج السلاسل الزمنية بالاعتماد على المعايير الإحصائية.

In this research, a comparison of the identification process for time series models represented by ARIMA models was studied by identification several models and choosing the best model based on some statistical criteria and one of the dynamic models represented by state space models was through identification several models with different ranks and choosing the best model based on statistical criteria. On data handled by Box & Jinkins researchers, namely, Xt is the input variable and represents the leading indicator, and Yt represents the output variable, which refers to sales, and includes 150 pairs of inputs and outputs. Time frame, depending on statistical criteria.
ISSN: 1680-855X

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.