ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > Building a Statistical Model t...>الوصف

Building a Statistical Model to Forecast Traffic Accidents for Death and Injuries by Using Bivariate Time Series Analysis

العنوان بلغة أخرى: دروستكردنى مۆدێلێكى ئامارى بۆ پێشبينيكردنى ڕووداوەكانى هاتوچۆ بۆ مردن و برينداربوون بە بەكارهێنانى زنجيرە كاتيەكانى دوانەى گوڕاو Bivariate Time Series Analysis
بناء نموذج إحصائي للتنبؤ بحوادث المرور للوفيات والإصابات باستخدام تحليل السلاسل الزمنية ثنائية المتغير
المصدر: زانكو - الإنسانيات
الناشر: جامعة صلاح الدين
المؤلف الرئيسي: محمود، نوزاد حسين (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Mahmood, Nozad Hussein
مؤلفين آخرين: قادر، دلير حسين (م. مشارك) , محسن، عوبيد محسن (م. مشارك)
المجلد/العدد: مج28, ع1
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2024
الشهر: فبراير
الصفحات: 278 - 289
ISSN: 2218-0222
رقم MD: 1463300
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: HumanIndex
مواضيع:
السلاسل الزمنية | حوادث السير | إدارة المرور | معدلات الوفيات | العراق
كلمات المؤلف المفتاحية:
سلاسل زمنية ثنائية المتغير | التنبؤ | حوادث المرور | Multivariate Time Series | VARMA (P, Q) | Forecasting | Traffic Accident
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: في دراستنا، تم استخدام سلاسل زمنية متعددة المتغيرات تضمنت متغيرين، وهما معدلات الوفيات والإصابات الناجمة عن حوادث السيارات في مدينة أربيل العراقية. تم جمع بيانات السلسلتين شهريا من يناير 2015 إلى ديسمبر 2020، لذلك هناك 72 وحدة في كل سلسلة. أهم نتيجة هي أن السلسلة الزمنية ثابتة، والنموذج المناسب لتمثيل الظاهرة المدروسة هو فارما (1، 0) تم اعتماد نموذج إحصائي للتنبؤ بالحوادث التي أدت إلى الوفاة والإصابات لعام 2024، ووجد أنه مناسب. وعلاوة على ذلك، لتحليل البيانات لدينا، ونحن نستخدم برمجة (ر) وستاتا الإصدار 17. ونتيجة لذلك، أشارت الدراسة إلى أن إدارة المرور في كردستان العراق يمكن أن تستخدم النموذج الذي تم تطويره للتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية للظاهرة.

In our study, multivariate time series were used that included two variables, namely, the death and injury rates from car accidents in Erbil City Iraq. The data for the two series were collected monthly from January 2015 to December 2020, so there are 72 units in each series. The most important finding is that the time series is stationary, and the appropriate model to represent the phenomenon studied is VARMA (1,0). A statistical model was adopted to forecast accidents resulting in death and injuries for 2024, and it was found to be appropriate. Furthermore, we use R programing and STATA version 17 to analyze our data. As a result, the study suggested that the Iraqi Kurdistan Traffic Department could use the model developed to forecast the phenomenon's future trends.

داتاکانی ئه م تویژینه وه یه بریتیبوو له دیاردە ی مردن و برینداربوون بە هوی رووداوە کانی ئوتومبیلە وە لە مانگی یە کی سالی 2015 تا کانوونی دووە می ۲۰۲۰، لە لیکولینە وە کە ماندا دە رکە وت کە زنجیرە کاتیە کانی دوانە ی گوراو جیگرن کە ئە مە ش یە کیکە لە مە رجە بنە رە تیە کانی بە کارهینانی ئە م جورە موديله، هە ربویە ریگە مان پیدە دات کە مودیلە کانی VARMA (1,0) بە کاربهینین پاشان دوای بە کارهینانی هە مان مودیل بو پیشبینیکردنی (Forecasting) دیاردە ی مردن و برینداربوون بو سالی ۲۰۲٤ دە رکە وت کە ئە و مودیلە ی دروستمان کردوە زور سە رکە وتووە و دە توانریت پشتی پیببە ستری بو ئە م مە بە ستە ش پروگرامی (ر) وستاتا - وە شانی ۱۷، بە کارهینراوە بو شیکردنە وە ی داتاکانمان هە ربویە پیشنیار دە کە ین کە بە ریوە بە رایە تی هاتووچوی کوردستان سود لە م تویژینە وە یە وە ربگریت بو کە مکردنە وە و کونترولکردنی رووداوە کانی داهاتوو لە سالانی داهاتودا.
ISSN: 2218-0222

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.