نماذج الانحدار التلقائي (AR) هي مجموعة فرعية من نماذج السلاسل الزمنية والتي يمكن استخدامها للتنبؤ بالقيم المستقبلية بناءً على الملاحظات القديمة، وتعتمد نماذج (AR) على تقنيات الانحدار وتعتمد على الارتباط التلقائي لعمل تنبؤات دقيقة.
أساسيات نماذج الانحدار التلقائي AR
- إنّ التنبؤ بالسلاسل الزمنية هو عملية اعتماد نموذج للتنبؤ بالقيم المستقبلية بناءً على القيم التي تمت ملاحظتها مسبقًا وبيانات السلاسل الزمنية هي سلسلة من نقاط البيانات وعادةً ما يتم ترتيبها في الوقت المناسب، وعادةً ما تقوم نماذج التنبؤ بعمل تنبؤات على فترات منتظمة، مثل كل ساعة أو يوميًا أو أسبوعيًا.
- نمذجة الانحدار الذاتي (AR) هي إحدى التقنيات المستخدمة لتحليل السلاسل الزمنية ونموذج الانحدار التلقائي هو نموذج متسلسل زمني يصف كيف تؤثر القيم السابقة لمتغير معين على قيمته الحالية، وبمعنى آخر يحاول نموذج (AR) التنبؤ بالقيمة التالية في سلسلة من خلال دمج أحدث القيم السابقة واستخدامها كبيانات إدخال، وتعتمد نماذج الانحدار الذاتي على فكرة أنّ الأحداث الماضية يمكن أن تساعد في التنبؤ بالأحداث المستقبلية.
- كما يقوم نموذج الانحدار التلقائي (AR) على قيم الفترة الماضية للتنبؤ بالقيم الحالية وإنّه نموذج خطي، حيث تكون قيم الفترة الحالية عبارة عن مجموع النتائج السابقة مضروبة في عامل رقمي وتشير إليه على أنّه (AR p)، حيث يسمى (p) ترتيب النموذج ويمثل عدد القيم المتأخرة التي نريد تضمينها:
Xt = C + ϕ1Xt-1 + ϵt
- إذا تغير كلا المتغيرين في نفس الاتجاه فإنّ هذا يسمى “الارتباط الإيجابي”، وإذا كانت المتغيرات تتغير في اتجاهين متعاكسين مع تغير القيم أي يرتفع أحدهما للأعلى والآخر ينخفض فهذا يسمى “الارتباط السلبي”، ويمكن استخدام المقاييس الإحصائية لحساب الارتباط بين متغير المخرجات والقيم في خطوات زمنية سابقة في فترات تأخر مختلفة مختلفة، وكلما كان الارتباط أقوى بين متغير الإخراج ومتغير متأخر معين زاد الوزن الذي يمكن أن يضعه نموذج الانحدار التلقائي على هذا المتغير عند النمذجة.
