تمت في كلية الادارة والاقتصاد – جامعة بغداد , مناقشة رسالة الماجستير في تخصص الاحصاء للطالبة (ايات احمد هامل) بأشراف أ.م بيداء اسماعيل عبد الوهاب عن رسالتها الموسومة (المقارنة بين نماذج السلاسل الزمنية ARIMA-NARNN مع تطبيق عملي)
تعد السلاسل الزمنية من الاساليب الاحصائية المهمة المتبعة لدراسة وتحليل ظاهرة معينة والتعرف على نمطها والعوامل المؤثرة فيها واستعمالها للتنبؤ بالقيم المستقبلية , ويتمثل المحور الاساسي للبحث في تسليط الضوء على دراسة النماذج المنفردة ARIMA) و NARNN) والنماذج الهجينة (hybrid ARIMA-NARNN) وعلى فرض ان السلسلة تضم المركبتين الخطية وغير الخطية بأعتبار ان انموذج (ARIMA) له القدرة على التعامل مع المركبة الخطية و انموذج ((NARNN له القدرة على التعامل مع المركبة الغير خطية.
وقد تم تطبيق النماذج في القطاع الصحي للتنبؤ بأعداد المصابين بفايروس( Covid-19) في العراق وتم الحصول على البيانات من الموقع الرسمي لوزارة الصحة العراقية عن طريق الموقف الوبائي اليومي لكل محافظات العراق. وعند تحليل ودراسة هذه النماذج والمقارنة بينهم لاحظ الباحث تفوق الانموذج الهجين على النماذج الاخرى لأمتلاكه ادنى قيمة لمتوسط مربعات الخطأ, لذا تم استعماله للتنبؤ بالقيم المستقبلية.
بينما تتمثل مشكلة البحث في ان الانموذج المفرد (single model) سواءً أكان خطي او غير خطي لا يستطيع ان يمثل السلسلة الزمنية تمثيلا دقيقا وربما يكون غير كافي لتشخيص الخواص والميزات للسلسلة الزمنية وليست قريبة من الواقع الفعلي فالسلسلة الزمنية قد تتضمن المركبة الخطية وغير الخطية وفي هذه الحالة لا يمكن للأنموذج الخطي والانموذج الغير خطي بمفرده ان يعالج هاتين المركبتين معا, لذا يجب معالجة المشاكل التي تظهر على نماذج السلاسل الزمنية من خلال التحسين المستمر لتلك النماذج ,وهنا تكمن مشكلة البحث, اذ ينبغي البحث عن اسلوب جديد يجمع بين النماذج الخطية والغير خطية الا وهو استعمال الانموذج الهجين للتنبؤ بالقيم المستقبلية للظاهرة قيد البحث.