ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > بحث>استخدام نماذج السلاسل الزمنية...>الوصف

استخدام نماذج السلاسل الزمنية للتنبؤ بأعداد الأطفال المصابين بالتهابات المجاري التنفسية في محافظة السليمانية

العنوان بلغة أخرى: Use the Time-Series Models to Predict the Numbers of Children with Respiratory Infections Streams (RIS) in the Governorate of Sulaymaniyah
المصدر: مجلة جامعة كركوك للعلوم الإدارية والاقتصادية
الناشر: جامعة كركوك - كلية الإدارة والاقتصاد
المؤلف الرئيسي: حسين، محمد محمود فقي (مؤلف)
مؤلفين آخرين: حمد، اخترخان صابر (م. مشارك)
المجلد/العدد: مج5, ع1
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2015
الصفحات: 201 - 218
DOI: 10.32894/1913-005-001-010
ISSN: 2222-2995
رقم MD: 926221
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
الأطفال | التهابات المجاري التنفسية | نماذج السلاسل الزمنية | محافظة السليمانية | العراق
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

7

حفظ في:
المستخلص: يهدف البحث إلى نمذجة التطور الزمني لأعداد الأطفال المصابين بمرض التهاب المجاري التنفسية العليا في محافظة السليمانية وذلك بالاعتماد على البيانات الشهرية للفترة (2011 – 2005) وقد أظهرت نتائج التحليل أن النموذج الملائم لها هو نموذج المتوسط المتحرك التكامل من الدرجة الثانية (0,1,2) ARIMA وبالاعتماد على هذا النموذج تم التنبؤ بأعداد الأطفال المصابين بمرض التهاب المجاري التنفسية العليا شهريا ولخمسة سنوات قادمة وقد كانت القيم التنبئية متناسقة مع قيم السلسلة الأصلية مما يدل على كفاءة النموذج.

The main objective of this paper is modeling the time evolution of the number of children with upper respiratory tract infection (URT) in the governorates of Sulaymaniyah and relying on monthly data for the period (2005-2011). The results of the analysis showed that the appropriate model is integrated moving average model of second-class ARIMA (0,1,2), and based on this model we can predicted to prepare children with upper respiratory tract infection (URT) per month and for the next five years and has been a consistent predictive values with the values of the original series which shows the efficiency of the model
ISSN: 2222-2995

عناصر مشابهة

خيارات البحث

المزيد من البحث

هل تحتاج مساعدة؟


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.