Regional Analytical Model (RAM):
Regional Spatial-intertemporal Data Modeling and Representation using ArcGIS Geostatistical Analytics. ArcGIS Geostatistical Analytics generate optimal surfaces from sample data and evaluate predictions for better decision making.
ArcGIS Geostatistical Analytics offers a suite of interactive tools to visually investigate data prior to analysis. These tools allow modelers to:
- Investigate the distribution of your data and look for outliers (Histogram, QQ Plots)
- Look for systematic trends in your data (Trend Analysis)
- Explore local variability and clusters (Voronoi Map)
- Visualize spatial correlation within and between datasets (Semivariogram/Cross-Covariance Clouds)
When data are incomplete or subject to error, ArcGIS Geostatistical Analyst provides a probabilistic framework for quantifying uncertainties. Create surfaces from sample data using these interpolation methods:
- Inverse distance weighted
- Radial-based functions
- Global and local polynomials
- Kriging for exact data and for error-contaminated data
- Cokriging (multivariate version of the above-mentioned kriging models)
- Isotropical or anisotropical models
Evaluate how special models perform using the following diagnostics.
- Cross-validation for checking the model’s quality
- Validation for checking prediction quality
- Compare cross-validation results of several models
- Show predicted value at cursor (MapTips)
- Create multiple versions of a surface to perform risk analyses. Geostatistical simulation produces multiple surfaces that mimic the real phenomenon and provide possible values. This provides a basis for risk analyses, economic decision making, and other estimations involving uncertainty, allowing analysts to make more informed decisions.
- Improve decision making by enhancing and sharing visualized data surfaces. Use renderers such as contours, regular grids and hillshading for enhanced surfaces visualization. You can then export your prediction results as contour lines, polygons, raster or as a layer that stores the model parameters for the renderers that were used.

النماذج المبنية داخل
التحليلات المتقدمة
نموذج إس دي سي جي
تم تطوير SDCGE لاستخدامه في دراسة الأثر الاقتصادي للسياسات الاقتصادية، وتوقع متغيرات الاقتصاد الكلي الرئيسية ومراقبة خطط التنمية والإصلاحات الاقتصادية في المملكة العربية السعودية.
الاستخدام الرئيسي
تحليل تأثير السياسات (المدى المتوسط والطويل، 3-10 سنوات)
الطب-التنبؤ طويل المدى للمؤشرات الاقتصادية الرئيسية
نموذج سفار
إن نموذج S-VAR السعودي هو نموذج انحدار ذاتي متجه لمؤشرات الاقتصاد الكلي الرئيسية، معزز بنموذج الاقتصاد الكلي الهيكلي المكون من 8 كتل و14 قطاعًا (86 نشاطًا وفقًا لـ ISIC4) للاقتصاد. يحتوي النموذج على ثلاث كتل رئيسية
الاستخدام الرئيسي
تحليل تأثير السياسات (على المدى القصير، حتى عامين)
التنبؤ قصير المدى للمؤشرات الاقتصادية الرئيسية
جيني - نموذج HDI
يهدف نموذج جيني – دليل التنمية البشرية إلى تقدير العوامل المحددة لمؤشر جيني ومؤشر التنمية البشرية وأبعادهما وربطهما بالنماذج الاقتصادية الأخرى لتقدير أثر أي سياسة مستقبلية مثل معامل جيني ومؤشر التنمية البشرية.
الاستخدام الرئيسي
التعرف على تأثير السياسة الاقتصادية والاجتماعية على معامل جيني ومؤشر التنمية البشرية من خلال ربط النموذج بأي نموذج اقتصادي / اجتماعي
نموذج انتقال العمل العشوائي الديناميكي
يقيس النموذج: القصور الذاتي، والموثوقية، ومعدل النشاط، ومعدل الدخول، ومعدل الخروج، ومعدل البطالة، ومعدل التغيير، وصافي التدفق الخارجي.
الاستخدام الرئيسي
توفير تحليلات لسوق العمل السعودي ويمكن استخدامها للتنبؤ وتقييم تأثير السياسات المستقبلية على التدابير التي ينتجها النموذج
نموذج مجموعة أدوات GAMEbit
تعد مجموعة أدوات Gambit نموذجًا نظريًا عامًا للعبة لحل النماذج النظرية الشاملة والعادية للعبة.
الاستخدام الرئيسي
المناورة مخصصة للألعاب المحدودة فقط. بسبب البنية الرياضية للألعاب المحدودة، فمن الممكن كتابة العديد من الإجراءات ذات الأغراض العامة لتحليل هذه الألعاب. وبالتالي، يمكن استخدام المناورة في مجموعة واسعة من تطبيقات نظرية الألعاب.
نمذجة نظام الإنذار المبكر (EWS).
الشبكات العصبية المتكررة (RNN) ونهج التعلم العميق (DL) القائم على الذاكرة طويلة المدى (LSTM)
الاستخدام الرئيسي
ويثير تكثيف مؤشرات الدورات الاجتماعية والاقتصادية الرئيسية مخاوف بشأن الاتجاهات المستقبلية ونقاط التحول لهذه المؤشرات وتأثيرها على خطط النمو والتنمية الاقتصادية والاجتماعية.
النموذج التحليلي الإقليمي (RAM)
نمذجة وتمثيل البيانات المكانية والزمانية الإقليمية باستخدام ArcGIS Geostatistical Analytics.
الاستخدام الرئيسي
تقوم ArcGIS Geostatistical Analytics بإنشاء أسطح مثالية من بيانات العينة وتقييم التوقعات لاتخاذ قرارات أفضل. (1) يقدم ArcGIS Geostatistical Analytics مجموعة من الأدوات التفاعلية للتحقق من البيانات بصريًا قبل التحليل