المستخلص: |
إن اجتياز النموذج المرشح للفحوص التشخيصية يعد بوابة توظيف النمـوذج في إمكانية تمثيله للبيانات و استخدامه في التنبؤ و السيطرة، لذا تم التعامل فـي هـذا البحث مع مجموعة من اختبارات الــ ـ Portmanteau و كون الاختبار الـشائع فـي البرمجيات الجاهزة هو اختبار Ljung-Box (L-B) ، ونظرا لان عـدة دراسـات ذكرت أن هذا الاختبار يعاني تضخما في التباين، لذا تطرقنا إلى جملة من أحدث هذه الاختبارات مثل اختبـار Li-McLeoad (L-M) وHuitema-McKean(H-M)، محاولين دراسة قوتها التجريبية و خصائصها الإحصائية (الوسط و التباين) وإجراء تعديل عليها من خلال اعتماد معاملات الارتباط الذاتي الجزئي PACF بدل معاملات الارتباط الذاتيACF عند حسابها . مع اقتراح اختبار جديد بالاعتماد علـى الوسـط الحسابي لمعاملات الارتباط الذاتي -–rk الذي اقترحه Moran عام 1948. و لبلـوغ هذه الغايات فقد استخدم أسلوب المحاكاة لمقارنة اختبارات الـ Portmanteau فضلا عن الاختبار المقترح، وأظهـرت الدراسـة أن اسـتخدام PACF فـي اختبـارات الـ Portmanteau ساهم في زيادة القوة التجريبية لها و تقليل تباينها.
Passing the chosen diagnosed candidate model is considered an employed modeled gate and the possibility of data presentation to be used in prediction and control. Also the research has dealt with different tests for Portmanteau and because the wide spread test in the ready made Programs is the L-B test, and sicne many studies mentioned that this test suffers from huge differences in variation this led us to deal with the most recent tests like H-M and LM trying to study its trial empirical power and its statistical specification (mean, variance) and applying some modification through adopting the partial autocorrelation coefficient PACF instead of the autocorrelation coefficients ACF, when calculated and suggesting a new test depending on the mean of the autocorrelation coefficient -rk- that was suggest by Moran 1948 . To reach this target simulation technique was used to comparieson Portmanteau tests in addition to the suggested test .The study showed that the use of the PACF in portmanteau tests contributed to increase it's empirical power and at the same time decrease it's variance
|