Key points are not available for this paper at this time.
في السنوات الأخيرة، أدى التصدي للتحديات التي تطرحها البيانات الضخمة إلى استكشاف الباحثين للبيانات المجمعة، مع الاستفادة بشكل خاص من البيانات ذات القيم الفترية، على غرار تحليل البيانات الرمزية التقليدي. بينما ركزت الكثير من الأبحاث الحديثة، باستثناء سامداي وآخرين (2023) الذين ركزوا على الحالة الثنائية المتغيرات، بشكل أساسي على تقدير المعلمات في السيناريوهات ذات المتغير الواحد، فإن هذه الورقة تمتد ببحث مثل هذه الجوانب إلى المجال متعدد المتغيرات للمرة الأولى. نحن نستخرج مقدرات الاحتمالية القصوى (ML) للمعلمات ونثبت توزيعاتها التقاربية. بالإضافة إلى ذلك، نحن رواد في إطار نظرية بايزي، كانت محصورة سابقاً في الإعدادات ذات المتغير الواحد، للبيانات متعددة المتغيرات. نحن نقدم توضيحًا تفصيليًا للمقدرات المقترحة ونقوم بإجراء تحليلات أداء مقارنة. أخيرًا، نحن نتحقق من فعالية مقدراتنا من خلال المحاكاة وتحليل البيانات في العالم الحقيقي.
درس صادق خاني وآخرون (الجمعة) هذا السؤال.