Title (Arabic)
مقارنة التنبؤ بأنموذج الأوساط المتحركة التكاملية من الرتبة الأولى IMA(1,1) مع طريقة الأوساط المتحركة الموزونة آسياً
DOI
10.33095/jeas.v26i120.1925
Abstract
The prediction process of time series for some time-related phenomena, in particular, the autoregressive integrated moving average(ARIMA) models is one of the important topics in the theory of time series analysis in the applied statistics. Perhaps its importance lies in the basic stages in analyzing of the structure or modeling and the conditions that must be provided in the stochastic process. This paper deals with two methods of predicting the first was a special case of autoregressive integrated moving average which is ARIMA (0,1,1) if the value of the parameter equal to zero, then it is called Random Walk model, the second was the exponential weighted moving average (EWMA). It was implemented in the data of the monthly traffic accidents in the province of Dhi Qar Governorate for the period from (Jan. 2011) to (Aug. 2019). It was found through the research that the model studied is well of the traffic accident, we can predict dangerous traffic accident using this model and reduce the aggravation through Develop plans strategic of the roads.
Abstract (Arabic)
تعــّـد عملية التنبؤ لبعض الظواهر المرتبطة بالزمن وبشكل خاص نماذج الانحدار الذاتي والاوساط المتحركة التكاملية (ARIMA) من المواضع المهمة في تحليل السلاسل الزمنية لعلم الإحصاء التطبيقي وأن اهميتها تكمن في المراحل الأساسية في تحليل هيكليتها أو نمذجتها والشروط الواجب توفرها في العملية العشوائية . البحث تناول طريقتين للتنبؤ الأولى كانت حالة خاصة من نماذج الانحدار الذاتي والاوساط المتحركة التكاملية والتي هي (ARIMA(0,1,1)) و عندما تكون قيمة المعلمة تساوي صفر يمكن اعتباره أنموذج المشي العشوائي (Random Walk) ، والثانية كانت الأوساط المتحركة الموزونة أسياً (Exponential Weighted Moving Average((EWMA)) وتم التطبيق في بيانات الحوادث المرورية الشهرية في محافظة ذي قار للفترة من شهر كانون الثاني لعام 2011 ولغاية شهر آب لعام 2019 .وتبين من خلال البحث أن أنموذج ARIMA(0,1,1) يمثل الحوادث المرورية بشكل جيد ويمكن التنبؤ بحوادث هذه الظاهرة الخطيرة باستعمال هذا الأنموذج والحد من تفاقمها من خلال وضع خطط استراتيجية للطرق .
Recommended Citation
Habeeb, A. S. (2020). Compare Prediction by Autoregressive Integrated Moving Average Model from first order with Exponential Weighted Moving Average. Journal of Economics and Administrative Sciences, 26(120), 426-439. https://doi.org/10.33095/jeas.v26i120.1925
First Page
426
Last Page
439
Rights
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
