يُمثل التوسع الحضري أحد أبرز التحولات الديموغرافية العالمية. وفي العراق، يكتسب هذا التحول بُعداً استثنائياً نتيجة للتغيرات السياسية، والأمنية، والاقتصادية الجذرية الممتدة من عام 1997 وحتى 2025، والتي أفرزت تبايناً مكانياً حاداً في مسارات النمو السكاني بين المراكز الحضرية. استندت هذه الدراسة إلى تحليل بيانات رسمية لـ 12 مركزاً حضرياً رئيسياً. وكشفت النتائج عن فجوة ديموغرافية واسعة؛ إذ برزت مدن إقليم كردستان (السليمانية وأربيل) كأقطاب للنمو الاستثنائي، في حين سجلت مدن أخرى معدلات بطيئة. وأظهر "تحليل البؤر الساخنة" (Hot Spot Analysis) غياب أي تجمعات مكانية ذات دلالة إحصائية، مما يؤكد أن أنماط النمو المرتفعة هي ظواهر محلية مدفوعة بديناميكيات خاصة بكل مدينة، وليست تمدداً إقليمياً. علاوة على ذلك، أثبت نموذج الانحدار الموزون جغرافياً (GWR) التباين المكاني لتأثير العوامل المستقلة؛ حيث لعب توفر الاستقرار الأمني دوراً حاسماً كعامل جذب قوي في مدن كالسليمانية متجاوزاً تأثير المتغيرات الاقتصادية. وتخلص الدراسة إلى أن السياسات التخطيطية الحضرية الموحدة غير فعالة في السياق العراقي، موصيةً بضرورة تبني استراتيجيات مكانية مخصصة تستجيب لمتطلبات التنمية المتفاوتة لكل منطقة على حدة.
التباين المكاني للنمو السكاني في المراكز الحضرية الكبرى في العراق: دراسة جغرافية تحليلية باستخدام بيانات التعدادات السكانية (1997- 2025)
النمو السكاني
التحضر
التباين المكاني
الانحدار الموزون جغرافياً (GWR)
نظم المعلومات الجغرافية
التخطيط الإقليمي
العراق
Publication Date
Sat Dec 01 2018
Journal Name
Journal Of Economics And Administrative Sciences
Comparison Between Ordinary Methods (LS,IV) and Robust Methods (2SWLS,LTS,RA) to estimate the Parameters of ARX(1,1,1) Model for Electric Loads
أنموذج الانحدار الذاتي بوجود متغير خارجي (ARX)
الكشف عن القيم الشاذة
طريقة المربعات الصغرى الاعتيادية (OLS)
طريقة المتغيرات المساعدة ذات الخطوات الاربعة (4SIV)
طريقة المربعات الصغرى الموزونة ذات المرحلتين (2SWLS)
طريقة المربعات الصغرى المشذبة (LTS)
مقدرات التباينات الذاتية للبواقي(RA).
(ARX)
The Outliers Detection
Ordinary Least Squares Method
Four-Step Instrumental Variables Method
Two-Stage Weighted Least Squares Method
Least Trimmed Squares Method
Residual Auto-covariances Estimators.
Abstract:
The models of time series often suffer from the problem of the existence of outliers that accompany the data collection process for many reasons, their existence may have a significant impact on the estimation of the parameters of the studied model. Access to highly efficient estimators is one of the most important stages of statistical analysis, And it is therefore important to choose the appropriate methods to obtain good estimators. The aim of this research is to compare the ordinary estimators and the robust estimators of the estimation of the parameters of
... Show More