ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







مقارنة بين تحليل المكونات المستقلة والمنطق المضبب فى التنبؤ بالسلاسل الزمنية

المصدر: المجلة العراقية للعلوم الإحصائية
الناشر: جامعة الموصل - كلية علوم الحاسوب والرياضيات
المؤلف الرئيسي: مصطفى، مثينة عبدالله (مؤلف)
المجلد/العدد: ع 21
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2012
الصفحات: 316 - 345
ISSN: 1680-855X
رقم MD: 422693
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

17

حفظ في:
المستخلص: يعتبر تحليل السلاسل الزمنية من أكثر الطرائق الإحصائية استخداما في مجالات الحياة اليومية حيث يتم تحليل الظواهر لفترة معينة من الزمن ومن ثم التكهن بها مستقبلا وفي هذا البحث يتم هذا التحليل بالاعتماد على التحليل العاملي الذي يعد منهاجا إحـصائيا لتحليل متغيرات متعددة ارتبطت فيما بينها بدرجات مختلفة من الارتباط من خلال وضع هذه المتغيرات في صورة تصنيفات مستقلة قائمة على أسس نوعية للتصنيف. ويهدف هذا البحث إلى عرض أسلوب لنمذجة السلاسل الزمنية يعتمـد علـى المكونـات المستقلة والمنطق المضبب من خلال إيجاد نماذج (ARIMA) الملائمة لكل سلسلة زمنية، ومن ثم إيجاد تكهنات للسلاسل الزمنية بطريقة المكونات المـستقلة و أسـلوب المنطـق المضبب والمقارنة بينهما بالاعتماد على معيار MSE.

The analysis of time series is the most commonly used statistical methods in the areas of daily life where phenomena are analyzed for a certain period of time and then to predict the future In this research, this analysis is based on factor analysis, which is a platform for statistical analysis of multiple variables associated with each other with varying degrees of association through the development of these variables in the form of a list of independent ratings on the basis of the quality of classification. This research aims to present a method for modeling time series depending on the independent components and fuzzy logic through (ARIMA) models appropriate for each time series, and then find the speculation of the time series of independent components in a manner and method of fuzzy logic and comparison between them depending on the standard MSE.

ISSN: 1680-855X