العنوان بلغة أخرى: |
Analyzing Stochastic Models for Non- stationary Time Series of Blood Cancer Diseases (Leukemia) in Basra Governorate |
---|---|
المصدر: | العلوم الاقتصادية |
الناشر: | جامعة البصرة - كلية الإدارة والاقتصاد |
المؤلف الرئيسي: | الياسين، دريد حسين بدر (مؤلف) |
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): | Badr, Duraid Hussein |
المجلد/العدد: | مج12, ع47 |
محكمة: | نعم |
الدولة: |
العراق |
التاريخ الميلادي: |
2017
|
الصفحات: | 180 - 101 |
DOI: |
10.33762/0672-012-047-004 |
ISSN: |
1814-9669 |
رقم MD: | 949129 |
نوع المحتوى: | بحوث ومقالات |
اللغة: | العربية |
قواعد المعلومات: | EcoLink |
مواضيع: | |
كلمات المؤلف المفتاحية: |
السلسة الزمنية | النماذج العشوائية للسلاسل الزمنية غير المستقرة | أنموذج الانحداد الذاتى التكاملى | أنموذج الاوساط المتحركة التكاملى | طريقة بوكس-جينكنز | معيار معلومات بيز | طريقة الامكان الاعظم | طريقة المربعات الصغرى | طريقة العزوم | Time Series | Stochastic Models For Non- Stationary Time Series | ARI(P,D) Autoregressive Integrated Model | IMA(D,Q) Integrated Moving Average Model | Box-Jenkins Method | Bayesian Criterion | Maximum Likelihood Method | Least Squares Method | Moment Method
|
رابط المحتوى: |
المستخلص: |
في هذا البحث تمت المحاولة إلى دارسة أحد الأمراض السرطانية وهو مرض سرطان الدم (اللوكيميا) في محافظة البصرة، إذ تم أخذ النماذج العشوائية للسلاسل الزمنية المستقرة وتحليلها والتعرف على أهم الخواص في بناء النماذج المناسبة للظاهرة المدروسة إذ تم اعتماد المراحل الأساسية في بناء النماذج الخاصة بالسلاسل الزمنية ابتداء من عملية التشخيص وحتى عملية وضع النموذج المناسب والتنبؤ بالظاهرة المدروسة وتم استخدام طريقة Box-Jenkins في بناء النموذج وكذلك اختبار هذه النماذج باستخدام اختبار (Box- Ljung) إذ تم استخدام البيانات الحقيقية لمرض سرطان الدم (اللوكيميا) في محافظة البصرة، وتم استخدام النموذج المشخص وهو ARIMA (0, 1, 2) في عملية التنبؤ للأعوام 2018-2014. In this research, I've tried to study one of the blood cancer diseases which we called 'Leukemia’ in Basra governorate. In this study I've taken the unstable stochastic models, through which an analysis has been made to identity the most significant properties in the process of constructing the suitable models for the intended case study , in such a way that I have depended on the basic stages in building the specified time series models beginning from the diagnose process up to the stage of producing the appropriate model ,and predicting the given phenomenon using Box-Jenkins way that's used to reconstruct the given model . Moreover, this would help in the process of analyzing these models by using (Box - Ljung) test in which realistic data of blood cancer disease are used in the research. Finally, it is worth to mention that the diagnosed model which put to the process of analysis is ARIMA (0, l, 2) in the predicting process for years 2018 -2024. |
---|---|
ISSN: |
1814-9669 |