العنوان بلغة أخرى: |
Using Box - Jenkins Methodology to Forecasting the Number of the Injured with Covid-19 in the Municipality of Tobruk |
---|---|
المصدر: | مجلة جامعة بنغازي الحديثة للعلوم والدراسات الإنسانية |
الناشر: | جامعة بنغازي الحديثة |
المؤلف الرئيسي: | السنوسي، الشريف مسعود (مؤلف) |
المجلد/العدد: | ع17 |
محكمة: | نعم |
الدولة: |
ليبيا |
التاريخ الميلادي: |
2021
|
الصفحات: | 1 - 19 |
رقم MD: | 1537119 |
نوع المحتوى: | بحوث ومقالات |
اللغة: | العربية |
قواعد المعلومات: | HumanIndex |
مواضيع: | |
كلمات المؤلف المفتاحية: |
السلاسل الزمنية | نماذج بوكس جنكنز | معيار معلومات أكايكي | معيار معلومات بيزيان | فيروس كورونا | Time Series | Box – Jenkins Model | Akaike Information Criterion | Bayesian Information Criterion | Covid-19
|
رابط المحتوى: |
المستخلص: |
تم في هذا البحث استخدام نماذج تحليل السلاسل الزمنية بالاعتماد على منهجية (بوكس جنكنز) لدراسة وتحليل البيانات اليومية بعدد المصابين بفيروس كورونا في بلدية طبرق للفترة من (03/08/2021 إلى 15/11/2021) لما تمتاز به هذه النماذج من دقة ومرونة عاليتين في تحليل السلاسل الزمنية. وبمقارنة عدة نماذج مختلفة مع النموذج المقترح باستخدام معيار (AIC) ومعيار (BIC) أظهرت النتائج أن النموذج الملائم لتمثيل بيانات السلسة الزمنية هو (0.1.1) ARIMA ووفقا لنتائج تقدير هذا النموذج تم التنبؤ بالقيم المستقبلية من 15/11/2021 إلى 31/12/2021. This research del with using time series model to study and analysis the daily data on the number of people with Covid-19 in the municipality of Tobruk, for the period (03/08/2021-15/11/2021), whereas this models are distinct with high accuracy and flexible in analysis time series, and by comparing several different models with the proposed model using Akaike Information Criterion (AIC), Bayesian Information Criterion (BIC). The results show that the proper model for representing time series data is the ARIMA (0,1,1). According to estimation results of this model done forecasting predict future values during the period (16/11/2021-31/12/2021). |
---|