Аңдатпа. Дәрілік заттарға сұранысты болжау пациенттердің тұрақты жеткізілімін, қорларды тиімді басқаруын және өмірлік маңызды дәрілерге уақтылы қол жеткізуін қамтамасыз етуде шешуші рөл атқарады. Бұл мақалада антигипертензиялық қысымға қарсы дәрілік затқа сұранысты болжау мақсатында ARIMA мен экспоненциалды тегістеу уақыт қатарлары әдістерін зерттеу ұсынылған. Зерттеу таңдалған деректер жиынтығына негізделген болжаудың жоғары дәлдігі мен тиімділігін қамтамасыз ететін модельді әзірлеуге және анықтауға бағытталған. алдау болжау әдістерін зерттеуді, деректерді жинауды және өңдеуді, әрбір әдіс үшін оңтайлы параметрлерді анықтауды, гибридті модельді әзірлеуді, берілген көрсеткіштерге негізделген дәлдікті бағалауды және нәтижелерді талдауды қамтиды. Зерттеу барысында болжаудың ең тиімді әдістері уақыт қатарына негізделген тәсілдер, соның ішінде ARIMA модельдері мен экспоненциалды тегістеу әдістері екендігі анықталды. Ал әзірленген гибридті модель екі тәсілдің артықшылықтарын біріктіру арқылы болжамдардың жоғары дәлдігін береді. Нәтижелер гибридті модель ARIMA мен экспоненциалды тегістеуден барлық негізгі көрсеткіштер бойынша басым екенін көрсетеді. Алынған қорытындылар негізінде фармацевтика саласында сұранысты болжау дәлдігін арттыру үшін гибридті модельді енгізу ұсынылды.

Түйін сөздер: болжау, болжау әдістері, экспоненциалды тегістеу, ARIMA, уақыт қатарлары, дәрілік зат, гибридті модель.