الفهرس 
الفصل الأوليوجد فقط 14 صفحة متاحة للعرض العام
 |  | from | 128 |  |  |
| | | from | 128 | | |
المستخلص
يعد أسلوب تحليل السلاسل الزمنية أحد الموضوعات الهامة والمستخدمة في تفسير سلوك الظواهر عن طريق دراسة تطورها التاريخي عبر فترة زمنية قد تكون يومية أو أسبوعية أو فصلية أو شهرية... الخ ويكون الغرض منه التنبؤ بما سيحدث في مستقبل هذه الظواهر بأقل خطأ ممكن، و أن تحليل السلاسل الزمنية أصبح له دور هام في عملية اتخاذ القرارات في المجالات التطبيقية، والغاية الأساسية من تحليل السلاسل الزمنية يتمثل بالحصول على نموذج يمكن استخدامه لوصف المشكلة والتنبؤ بمستقبل الظاهرة المدروسة. تتناول هذه الدراسة المقارنة بين نماذج السلاسل الزمنية أحادية المتغير وهي نموذج الانحدار الذاتي والمتوسطات المتحركة التكاملية ARIMA ونموذج الانحدار الذاتي والمتوسطات المتحركة التكاملية الموسمية SARIMA مع نموذج التمهيد الأسي الثلاثي HOLT-WINTERS الموسمي الطريقة المضافة، واختيار أفضل وأدق نموذج للتنبؤ من خلال استخدام معايير دقة التنبؤ بحيث تكون القيم المتنبأ بها قريبة من القيم الفعلية للسلسلة الأصلية. تهدف هذه الدراسة إلى تحليل السلسلة الزمنية لبيانات (أعداد) المصابين بمرض الدرن في مدينة الزاوية (ليبيا) خلال الفترة من ( 2000 إلى 2018 )، وذلك باستخدام نماذج ARIMA,SARIMA ونموذج Holt-Winters الموسمي باستخدام الطريقة المضافة، ومقارنة هذه النماذج لتحديد أفضل نموذج إحصائي وذلك لغرض التنبؤ. وتوصلت نتائج الدراسة إلى أن نموذج Holt-Winters هو النموذج الأفضل وفقا لمعياريين : الجذر التربيعي لمتوسط مربع الأخطاء RMSE) ) ومتوسط الأخطاء المطلقة النسبي (MAPE)، وبالتالي يمكن استخدامه في التنبؤ بالأعداد الشهرية للمصابين بمرض الدرن.