8 -عدد الحوادث / 10000 مركبة ... النموذج التكعيبي (Cub) ... y = 617,5 + 304,2 x - 56,3 x 2 + 3,1 x 3 ... R 2 = 76.7% ... f = 6,6 ... sig f = 0,025

9 -عدد الوفيات / 10000 مركبة ... النموذج التكعيبي (Cub) ... y = 13,8 + 1,4 x - 0,3 x 2 + 0,01 x 3 ... R 2 = 73.2% ... f = 5,5 ... sig f = 0,038

10 -عدد الجرحى / 10000 مركبة ... النموذج التكعيبي (Cub) ... y = 352,1 + 72,5 x - 14,6 x 2 + 0,7 x 3 ... R 2 = 96.6% ... f = 56,04 ... sig f = 000

11 -عدد الوفيات / 100000 نسمة ... نموذج القوى (Pow) ... y = 10,89 x 0.134 ... Log y = Log 10.98 + 0.134 Log x ... R 2 = 93,2% ... F = 109,9 ... sig f = 000

12 -عدد الجرحى / 100000 نسمة ... النموذج التكعيبي (Cub) ... y = 260,3 + 54,3 x - 7,7 x 2 + 0,3 x 3 ... R 2 = 86.6% ... f = 12,9 ... sig f = 005

13 -معدل الخطورة ... النموذج الخطي (Lin) ... y = 0,504 - 0,022 x ... R 2 = 95.3% ... f = 162,7 ... sig f = 000

14 -التكلفة المادية ... النموذج الخطي (Lin)

المصدر: من واقع تشغيل البيانات على الحاسب الآلي.

وحتى يمكننا التغلب على عيوب استخدام السلاسل الزمنية في التنبؤ وأهمها أنها تعاني من التأثر بالاتجاه العام للمشاهدة مما قد يصل بالتنبؤ إلى نتائج تقريبية.

يتم اسخدام أسلوب تحليل السلاسل الزمنية باستخدام نموذج ARIMA وهو اختصال لـ (Auto Regressive Integrated Average) ويعرف هذا الأسلوب في التحليل بأسلوب بوكس - جنكنز Box & Jenkins ويعتمد هذا الأسلوب على استخراج التغيرات المتوقعة للبيانات المشاهدة (تحليل التغير في قيم المشاهدات عبر السلسلة الزمنية) وتتجزأ السلسلة إلى عدة مكونات أو عناصر تسمى ثلاث مرشحات خطية هي [1] :

(1) راجع في ذلك:

-د. صفوت حميدة،"استخدام السلاسل الزمنية Box & Jenkins في تحليل معدلات خسائر محفظة التأمينات العامة لشركات التأمين المصرية"، المجلة المصرية للدراسات التجارية، كلية التجارة، جامعة المنصورة، م 27، ع 4، 2003، ص ص 235 - 236.

-د. علاء أحمد عبدالعزيز،"السلاسل الزمنية من وجهة النظر التطبيقية ونماذج بوكس - جنكنز"، محاضرات داخلية، معهد الدراسات والبحوث الإحصائية، جامعة القاهرة.

د. عبدالحميد محمد العباسي، مرجع سبق ذكره، ص ص 346 - 348.