يسعى هذا البحث إلى الوصول إلى نموذج قياسي يستخدم للتنبؤ بحجم الأمية المتوقع الوصول إليه في مصر حتى عام 2030، حتى يمکن التخطيط لها ومواجهتها والقضاء عليها، حيث أن التنبؤ جزء متکامل من عمليات اتخاذ القرار.  ويتم ذلک بإستخدام أحد نماذج Box-Jeankins"" وهو نموذج الانحدار الذاتي والمتوسطات المتحرکة التلقائي (Automatic ARMA)  وذلک للمساعدة في دراسة وتحليل مشکلة الأمية في مصر بمزيد من الدقة وزيادة التعرف علميًا عليها کظاهرة اجتماعية، وتوضيح مخاطرها على الأسرة والمجتمع، مما يجعلها من القضايا الأساسية التي أثارت اهتمام الدول. وتم تطبيق نماذج السلاسل الزمنية العادية The ordinary Least Squares" (OLS)"، ونماذج Automatic ARMA))، على بيانات حقيقية لسلسلة زمنية تمثل العدد الإجمالي من السکان الأميين، من الذکور، والإناث، تمتد من عام 2006 إلى عام 2018 بيانات ربع سنوية، وقياس مدى تطورها في الفترة القادمة عن طريق استخدام الحزم البرمجية المتطورة، والمتاحة لمثل هذا النوع من الدراسات مثل: NCSS11 ,  STATA 14. وأظهرت نتائج هذا البحث أن أداء السلاسل الزمنية باستخدام "Automatic ARMA" تفوق بشکل کبير على أداء السلاسل الزمنية العادية (OLS)، وذلک من حيث قدرتها على تقدير أعداد الأميين والتنبؤ به.  وتمت المفاضلة بين النماذج من خلال عدة معايير هي: معيار معلومات أکاکي Akaike Information Criterion" (AIC)"، ومعيار معلومية بيز Bayesian" Information Criterion (BIC)"، ومعيار "Hannan-Quinn Information Criterion (HQC)". ويتم الاختيار على أساس المعيار الأصغر قيمة ، وتفضيل النموذج الذي يحقق أصغر (AIC) أو (SBIC) أو (HQC) وهو ماحققه نموذج "Automatic ARMA".