ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > دراسة مقارنة لنماذج السلاسل ال...>الوصف

دراسة مقارنة لنماذج السلاسل الزمنية أحادية المتغير

العنوان بلغة أخرى: Comparative study of Univariate Time Series Modelling
المصدر: المجلة المصرية للدراسات التجارية
الناشر: جامعة المنصورة - كلية التجارة
المؤلف الرئيسي: عبدالعاطي، فاطمة علي محمد (مؤلف)
مؤلفين آخرين: شهاب الدين، محمد مصطفى عبدالرازق (م. مشارك), عيسى، نورا أبو عجيلة عيسى (م. مشارك)
المجلد/العدد: مج47, ع3
محكمة: نعم
الدولة: مصر
التاريخ الميلادي: 2023
الشهر: يوليو
الصفحات: 1 - 41
رقم MD: 1407102
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
السلاسل الزمنية | الانحدار الذاتي | الخطط المستقبلية | مرض الدرن
كلمات المؤلف المفتاحية:
ARIMA | SARIMA Model | Holt Winters Additive Model | Forecasting | نماذج الانحدار الذاتي والمتوسطات المتحركة التكاملية ARIMA | نماذج الانحدار الذاتي والمتوسطات المتحركة الموسمية SARIMA | نموذج هولت ونتر الموسمي الطريقة المضافة | التنبؤ
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

13

حفظ في:
المستخلص: هدفت هذه الدراسة إلى تحليل السلسلة الزمنية باستخدام نماذج ARIMA, SARIMA ونموذج Holt-winters الموسمي الطريقة المضافة، ومقارنة هذه النماذج لتحديد أفضل نموذج إحصائي وذلك للتنبؤ بأعداد الإصابة الشهرية لمرضى الدرن بمدينة الزاوية (ليبيا) خلال الفترة من (2000 إلى 2018). وتوصلت نتائج الدراسة إلى 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.

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.

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.