| المستخلص: |
هدفت الدراسة إلى الوصول لأفضل نموذج للتنبؤ عند تحليل بيانات السلسلة الزمنية لعدد الحوادث المرورية باستخدام الأساليب الإحصائية التقليدية ونماذج بوكس وجنكيز. استخدمت الدراسة عينة لعدد الحوادث المرورية الشهرية في الفترة الزمنية من عام 1423هـ حتى عام 1432هـ وقد استخدمت الدراسة المنهج الوصفي المقارن . وقد توصلت الدراسة إلى أن النموذج التربيعي كان أفضل النماذج التقليدية في تمثيل البيانات لهذه السلسلة . وعند استخدام نماذج بوكس وجنكيز تم تحديد النموذج (1,0,1) ARIMA كنموذج ملائم للبيانات من خلال فحص دالة الارتباط الذاتي ACF ودالة الارتباط الذاتي الجزئي PACF وبعض المؤشرات وبعد مروره بكافة مراحل بوكس وجنكيز. عند التحقق من أفضلية التنبؤ باستخدام النماذج الإحصائية التقليدية ونماذج بوكس وجنكيز أكدت جميع المقاييس المستخدمة لدقة التنبؤ MAPE و MAD و MSE ، على أفضلية النموذج (1,0,1)ARIMA . وعند تقويم النموذج (1 ,0, 1) ARIMA كانت جميع القيم التنبئية لقيم المشاهدات الخمسة التي تم حذفها تقع داخل فترات الثقة . كما كانت نسبة الأخطاء باستخدام المقياس MAPE تساوي (0,27). وفي ضوء نتائج الدراسة قدمت مجموعة من التوصيات
The aim of this study is to find the best forecasting model for the analysis of time series data in the case of traffic accidents using the traditional statistical methods and Box and Jenkins models. The study used a sample of a number of monthly traffic accidents during the period from 1423H to 1432H. The study employed the comparative descriptive methodology and found that the quadratic model was the best traditional model in the representation of data for this series. When Box and Jenkins models were used, the ARIMA(1,0,1) model was identified as a model suitable for the data by means of examining the autocorrelation function ACF and the partial autocorrelation function PACF and some indicators, after passing through all the stages of Box and Jenkins models. When the best forecasting was verified by using the traditional statistical methods and Box and Jenkins models, all the measures used for the accuracy of forecasting including MAPE, MAD and MSE confirmed the preference of ARIMA(1,0,1). When the ARIMA(1,0,1) model was evaluated, all the forecasting values of the five observations that were deleted fell within the confidence interval and The error rate using MAPE measure was 0.27. In the light of this study a set of recommendations were proposed
|
