A statistical approach and analysis computing based on autoregressive integrated moving averages models to predict COVID-19 outbreak in Iraq
Message:
Article Type:
Research/Original Article (دارای رتبه معتبر)
Abstract:

A time series has been adopted for the numbers of people infected with the Covid-19 pandemic in Iraq for a whole year, starting from the first infection recorded on February 18, 2020 until the end of February 2021, which was collected in the form of weekly observations and at a size of 53 observations. The study found the quality and suitability of the autoregressive moving average model from order (1,3) among a group of autoregressive moving average models. This model was built according to the diagnostic criteria. These criteria are the Akaike information criterion, Bayesian Information Criterion, and Hannan \& Quinn Criterion models. The study concluded that this model from order (1,3) is good and appropriate, and its predictions can be adopted in making decisions.

Language:
English
Published:
International Journal Of Nonlinear Analysis And Applications, Volume:13 Issue: 1, Winter-Spring 2022
Pages:
1391 to 1415
magiran.com/p2360049  
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یک‌ساله به مبلغ 990,000ريال می‌توانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
  • حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران می‌شود.
  • پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانه‌های چاپی و دیجیتال را به کاربر نمی‌دهد.
دسترسی سراسری کاربران دانشگاه پیام نور!
اعضای هیئت علمی و دانشجویان دانشگاه پیام نور در سراسر کشور، در صورت ثبت نام با ایمیل دانشگاهی، تا پایان فروردین ماه 1403 به مقالات سایت دسترسی خواهند داشت!
In order to view content subscription is required

Personal subscription
Subscribe magiran.com for 50 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!