الكليات

وصف المقرر : مقدمة - الاتجاه العام - الموسمية- الدورية. سلاسل ماركوف-طرق تحويل البيانات: طريقة الفروق - التعديل الموسمي. التنبؤ:كيف يمكن التنبؤ بالمستقبل - درجة الدقة الممكنة للتنبؤ-التنبؤ باستخدام الانحدار مقابل تنبؤ السلاسل الزمنية. بعض المقاييس العددية المفيدة في قياس دقة التنبؤ: MAD, MSE, MAPE طرق تمهيد وتفكيك السلاسل الزمنية: طرق التمهيد باستخدام المتوسطات - طرق التمهيد الآسي: التمهيد الآسي البسيط – التمهيد الأسي الموزون - طرق التفكيك: توفيق مركبة اتجاه - الأنواع المختلفة من المتوسطات المتحركة. نماذج بوكس- جنكنز ARIMA(p,d,q) للتنبؤ بالسلاسل الزمنية: التعرف على صفات هذه النماذج وأشكال دوال الارتباط الذاتي والارتباط الذاتي الجزئي لها. التعامل مع البيانات التي بها مركبات موسمية - توفيق هذه النماذج لبيانات مولدة بالحاسوب ولبيانات حقيقية. اختبارات تشخيصية على بواقي النماذج ومعايير اختيار النموذج. تدريبات عملية على تحليل البيانات وكتابة تقارير متكاملة باستخدام البرامج الإحصائية الجاهزة.