| LEADER |
03697nam a22002417a 4500 |
| 001 |
1602810 |
| 041 |
|
|
|a ara
|
| 044 |
|
|
|b مصر
|
| 100 |
|
|
|a البلقيني، محمد توفيق إسماعيل
|g Albalqini, Mohammed Tawfiq Ismail
|e مؤلف
|9 344019
|
| 245 |
|
|
|a التنبؤ بمعدلات الوفيات باستخدام تقدير ارتباط السلاسل الزمنية:
|b دراسة تطبيقية
|
| 260 |
|
|
|b جامعة المنصورة - كلية التجارة
|c 2017
|
| 300 |
|
|
|a 399 - 420
|
| 336 |
|
|
|a بحوث ومقالات
|b Article
|
| 520 |
|
|
|a تهدف هذه الدراسة الى تقدير معاملات الارتباط بين السلاسل الزمنية والمتمثلة بمعدلات الوفيات لعدد من المحافظات العراقية والتوصل للسلاسل الزمنية (المحافظات) التي بينها ارتباطات قوية وجعلها في سلسلة زمنية واحدة ومن ثم تطبيق مراحل تحليل السلاسل الزمنية (بوكس-جنكنز) لكل سلسلة زمنية (محافظة) على حدا وبين مجموعة من السلاسل الزمنية (محافظات) والحصول على أفضل نموذج لتقدير المعالم وبالتالي الحصول على أفضل تنبؤ مستقبلي. وبالتطبيق العملي للدراسة وحساب مصفوفة الارتباطات تبين وجود ارتباط قوي بين محافظتي بابل وكربلاء وبين محافظتي المثني وذي قار وارتباط متوسط بين محافظتي ديالي وصلاح الدين وبتطبيق منهجية بوكس-جنكنز تم التوصل الى ان التنبؤات للسنوات الأربعة القادمة (2017-2020) بالنسبة لكل محافظة لا تختلف عن المحافظة الأخرى في حالة وجود ارتباط قوي وتزداد نسبة الاختلاف كلما قلة درجة الارتباط.
|b This study aims to estimate the correlation coefficients among the time series of death rate for a number of Iraqi provinces and reach time senes (provinces) that include strong correlation and make them into a single time series and then apply the stages of time-series analysis (Box-Jenkins) for each time series (province) and at the end of a set of time-series (provinces) and get the best model to estimate parameters and thus get a better predict the future. By the application of practical study and calculate the matnx of correlations, it shows a strong correlation between the provinces of Babil, and Karbala and the provinces of Muthanna, and Phi Qar and an average correlation between the provinces of Diyala, Salahuddin. By applying the Box-Jenkms method, it has been reached that the predictions of the next four years (2017-2020) for each province is not different from other provinces in case there is a strong correlation and increase in the rate of the difference as the lack of correlation.
|
| 653 |
|
|
|a التحليل الإحصائي
|a السلاسل الزمنية
|a معدلات الوفيات
|a العراق
|
| 692 |
|
|
|b ARIMA
|b Forecasting
|b Correlation
|b RMSE
|
| 700 |
|
|
|a عبدالعاطي، فاطمة علي
|g Abdul-Ati, Fatima Ali
|e م. مشارك
|9 263183
|
| 700 |
|
|
|9 442733
|a الحسيني، وليد طالب كاظم
|e م. مشارك
|q Alhusseini, Walid Taleb Kazem
|
| 773 |
|
|
|4 الاقتصاد
|4 إدارة الأعمال
|6 Economics
|6 Business
|c 012
|e The Egyptian Journal for Commercial Studies
|l 002
|m مج41, ع2
|o 0460
|s المجلة المصرية للدراسات التجارية
|v 041
|
| 856 |
|
|
|u 0460-041-002-012.pdf
|
| 930 |
|
|
|d y
|p y
|
| 995 |
|
|
|a EcoLink
|
| 999 |
|
|
|c 847172
|d 847172
|
