@Article{, title={The analysis of time series considers ,mathematical and statistical methods in explanation of the nature phenomena and its manner in a specific المقارنة بين طرائق تحديد رتبة انموذج الانحدار الذاتي الطبيعي (باستخدام بيانات مولدّة وبيانات لبعض العناصر المناخية في العراق)}, author={احلام احمد جمعة and عبد المجيد حمزة الناصر}, journal={journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية}, volume={13}, number={48}, pages={251-272}, year={2007}, abstract={The analysis of time series considers one of the mathematical and statistical methods in explanation of the nature phenomena and its manner in a specific time period.Because the studying of time series can get by building, analysis the models and then forecasting gives the priority for the practicing in different fields, therefore the identification and selection of the model is of great importance in spite of its difficulties. The selection of a standard methods has the ability for estimation the errors in the estimated the parameters for the model, and there will be a balance between the suitability and the simplicity of the model.In the analysis of data there are many suitable models that can be taken for representation in certain groups of data (autocorrelation function ACF, partial autocorrelation function PACF and inverse autocorrelation function IACF).In this search a comparison was done using generated data (simulation) and practical application, namely, the data of some climate elements in Iraq (sun-shine, temperatures and relative humidity). Where some new results are obtained. 1- المقدمــة

يعتبر تحليل السلاسل الزمنية إحدى الطرائق الرياضية والإحصائية الخاصة في تفسير طبيعة الظواهر وسلوكها عبر فترات زمنية معينة, ولأن دراسة السلاسل الزمنية من حيث بناء النماذج وتحليلها ثم التنبؤ المستقبلي قد أعطي لها الأولوية في تطبيقاتها بمختلف المجالات.
لذلك فان تشخيص واختيار الانموذج، له أهمية كبيرة رغم الصعوبات التي تواجهه وان الطرائق القياسية للاختيار ذات قدرة على اخـذ الأخطاء في تقدير معلمات الانموذج، وتكون موازنة بين الملاءمة وبساطة الانموذج والتي تقاس بقلة عدد المعلمات (Parsimony).
في تحليل البيانات يوجد العديد من النماذج الملائمة والتي بالإمكان استخدامها لتمثيل مجموعة معينة من البيانات. لذلك يمكن ادخال معايير كثيرة في مقارنة الانموذج وهذه المعايير تختلف عن الطريقة التقليدية في تحديد الانموذج بـ (دالة الارتباط الذاتي ACF , الة الارتباط الذاتي الجزئي PACF ودالة الارتباط الذاتي المعكوس IACF ).
في هذا البحث يتم مقارنة معايير تحديد رتبة الانموذج لبيانات مولدّة وبيانات لبعض العناصر المناخية في العراق ممثلا" بسطوع الشمس ودرجات الحرارة والرطوبة النسبية وقد تم الحصول على نتائج جديدة (تجريبيا" وعمليا").
} }