تمت في كلية الادارة والاقتصاد / جامعة بغداد ، مناقشة اطروحة الدكتوراه الموسومة ( التنبؤ الشرطي من خلال انموذج INAR(P) مع التطبيق) في تخصص الاحصاء للطالبة (رند هيثم عبد الحسين) بأشراف أ.د سهيل نجم عبد الله
وقد تم استخدام نموذج INAR في هذه الأطروحة للتنبؤ بعدد الماشية المصابة بمرض الحمى القلاعية، وذلك لأهمية تحقيق تنبؤات دقيقة من أجل تقليل الخسائر الناتجة عن انتشار المرض والسيطرة عليه بشكل فعال، وهدفت الأطروحة إلى تحسين التنبؤات باستخدام نموذج INAR سواء من خلال نماذج فردية أو نماذج محسنة. تم تقدير نموذج INAR باستخدام ثلاث طرق: تقدير المربعات الصغرى الشرطية (CLS)، وطريقة يول ووكر (YW)، وطريقة أقصى احتمال شرطي (CML)وتم اعتماد توزيعين احتماليين: بواسون والهندسي في الجانب التجريبي. بالإضافة إلى ذلك، تم استخدام عاملي تخفيف، عامل تخفيف ثنائي وعامل تخفيف ثنائي السالب للحصول على تنبؤات دقيقة باستخدام هذه الطرق. ولتحسين دقة التنبؤات، تم تطبيق خوارزمية الانحدار المتجه الداعم (SVR) كأحد طرق تحسين الأداء. كما تم تحسين معلمات خوارزمية SVR باستخدام الخوارزمية الوراثية (GA) وخوارزمية سرب الجسيمات PSO) ) وأظهرت نتائج المحاكاة أن الطرق المقترحة تعمل بشكل أفضل في التنبؤ من الطرق التقليدية التي أجريت على السلاسل الزمنية باستخدام نموذج INAR لأحجام عينات مختلفة وقيم مختلفة لمعامل لامدا. وعند تطبيق النموذج على البيانات الخام لعدد الماشية المصابة بمرض الحمى القلاعية خلال الفترة من ديسمبر 2016 إلى يناير 2023، أظهرت النتائج أن النماذج المحسنة كانت أكثر كفاءة في التنبؤ مقارنة بالنموذج الفردي. وتمت مقارنة أداء النماذج باستخدام مقياسين، متوسط الخطأ التربيعي (MSE) ومتوسط الخطأ المطلق (MAE)، حيث أثبتت النماذج المحسنة تفوقها في دقة التنبؤ، مما يجعلها أكثر ملاءمة للتطبيق في هذا المجال.
