Explore the vast range of titles available.

تعد السلاسل الزمنية العنقودية من الموضوعات الهامة في تحليل البيانات. وإيجاد اتجاهات مشابهه في السلاسل الزمنية متعددة المتغيرات يمثل تحديا كبيرا في مختلف المجالات والعديد من التطبيقات مثل البحوث الجيوفيزيائية البيئية والبحوث التسويقية وهندسة وإدارة البرمجيات (Roberto ,et.al, 2013 & Monica et.al 2009) وتزداد مشكلات السلاسل الزمنية العنقودية عندما نريد تقسيم مشاهدات السلسلة الزمنية إلى مجموعات أو فئات مختلفة، ويتعلق هذا البحث بدراسة السلاسل الزمنية العنقودية متعددة المتغيرات والتي لها هيكل غير خطي فإنه تم استخدام أسلوب (KMPCA) ليعالج الهيكل غير الخطي يجعل استخدام السلاسل الزمنية العنقودية متعددة المتغيرات أكثر سهوله في الاستخدام. وذلك مع تقييد شرط (normality) وذلك لان السلاسل الزمنية متعددة المتغيرات تكون ذات تفاعلات عالية (High order interaction)، ونظرا لاحتواء البيانات الخاصة بهذه الدراسات على قيم مفقودة فإن جودة توفيق نماذج مناسبة لها تقل وبالتالي تعطي نتائج مضلله، مع العلم أن نتائج تحليل تلك البيانات لابد أن تكون أفضل إذا تم الوصول لطريقه تعالج البيانات المفقودة، فقد تم معالجة هذه البيانات باستخدام طريقة (MCMC).