كشف ومعالجة القيم المتطرفة في السلاسل الزمنية مع تطبيق عملي

انَّ الحصول على مقدرات ذات مستوى جيد من الكفاءة تعدّ من اهم مراحل التحليل الاحصائي الدقيق. لذا وجب الاهتمام باختيار الطرائق المناسبة للوصول الى ذلك المستوى من التقدير ولاسيما عندما تكون بيانات السلسلة الزمنية ملوثة (تحتوي على بعض المشاهدات التي تكون غير متسقة مع بقية المشاهدات ) فضلاً عن انّ هذه البيانات لا يمكن انْ تخضع بشكل كامل للافتراضات الموضوعة فتصبح مقدرات الطرائق الاعتيادية بعيدة عن الواقع. وتهدف هذه الدراسة الى اجراء دراسة لاسلوبين في كشف ومعالجة القيم المتطرفة في السلاسل الزمنية نظريا وعمليا ، عن طريق استعمال اسلوب التقدير الحصين (Robust Estimation ) والذي يقترح طريقة تقوم على توزيع كامبل (Gumbel Distribution )، وهو توزيع يَحدَّ من القيم المتطرفة ، وذلك لانّ القيم المتطرفة تودي الى نموذج غير كفوء ، وتحليل للــسلسة غير جيد ، ويتم تطبيق الاسلوب لبعض الاخطاء او البواقي للنموذج المختلط (ARIMA) وقد تبين وبشكل واضح بعد تطبيق البرامج (SPSS , Minitab , Statistica ,Easy fit , Gretl ) من النتائج انَّ اسلوب التقدير الحصين (Robust Estimation ) يكون فعالاً للكشف ومعالجة القيم المتطرفة ، وان هذا الاسلوب يضمن تحديد النموذج الصحيح للبيانات وتقديرات المعالم غير متحيزة .