: Sound forecasts are essential elements of planning, especially for dealing with seasonality, sudden changes in demand levels, strikes, large fluctuations in the economy, and price-cutting manoeuvres for competition. Forecasting can help decision maker to manage these problems by identifying which technologies are appropriate for their needs. The proposal forecasting model is utilized to extract the trend and cyclical component individually through developing the Hodrick–Prescott filter technique. Then, the fit models of these two real components are estimated to predict the future behaviour of electricity peak load. Accordingly, the optimal model obtained to fit the periodic component is estimated using spectrum analysis and Fourier mod

لقد لاقت مواضيع استعمال التحليل الاحصاء المالي رواجاً كبيراً في الآونة الأخيرة سواء على مستوى الافراد والشركات العامة والخاصة مروراً بأسواق الاسهم والاوراق المالية (البورصات) وصولاً الى اقتصاديات الدول والبلدان. وذلك بعد وصول الباحثين والدارسين للظواهر الاقتصادية والمالية بكل أنماطها الى إدراك أهمية التحليل الكميّ عموماً والتحليل الاحصائي على وجه الخصوص، مما دفعنا لتأليف الطبعة الأولى من هذا الكتاب بالع

This paper deals with a new Henstock-Kurzweil integral in Banach Space with Bilinear triple n-tuple and integrator function Ψ which depends on multiple points in partition. Finally, exhibit standard results of Generalized Henstock - Kurzweil integral in the theory of integration.

In this paper, some commonly used hierarchical cluster techniques have been compared. A comparison was made between the agglomerative hierarchical clustering technique and the k-means technique, which includes the k-mean technique, the variant K-means technique, and the bisecting K-means, although the hierarchical cluster technique is considered to be one of the best clustering methods. It has a limited usage due to the time complexity. The results, which are calculated based on the analysis of the characteristics of the cluster algorithms and the nature of the data, showed that the bisecting K-means technique is the best compared to the rest of the other methods used.

هدف البحث إلى معرفة تقويم الكفاءة الادارية لأعضاء اللجان المشرفة على التطبيقات التدريسية في كليات التربية بجامعة بغداد من وجهة نظر التدريسيين المشرفين عليها. اعتمد البحث المنهج الوصفي التحليلي. وتكون مجتمع البحث من (162) مشرفاً على التطبيقات التدريسية من كليات التربية/ جامعة بغداد، واختيرت عينة البحث بالطريقة العشوائية البسيطة، وبلغ عدد أفراد العينة (120) مشرفاً من الكليات آنفة الذكر. وتم بناء استبانة تضمنت (35)

تهدف هذه الدراسة إلى معرفة الفرق في التحصيل الدراسي في الكيمياء والاتجاه نحو العلوم بين طلاب التخصص العلمي وطلاب التخصص الصناعي الصف الأول كلية التربية ابن الهيثم، كذلك تهدف الدراسة إلى معرفة العلاقة بين التحصيل الدراسي في الكيمياء ودرجات اختبار نهاية الفصل في الكيمياء، والمعدل التراكمي بعد أخذ المقرر الدراسي والاتجاه نحو العلوم بالنسبة لطلاب التخصص العلمي وطلاب التخصص الصناعي.

لقد است

Analysis of Covariance consider to be quite important procedure to reduce the effect of some independents factors before going through the experiment.

By this procedure we can compare variances causes from the difference between treatments and error term variance of they are equals or less than consider to be not significant, otherwise if is significant.

We carry on with this comparison until we find the greatest covser for the significant variance flam the treatments.

There are methods can be used like least significant difference method, Duncan method and Turkeys' w-procedure and Student Newman.

Key Word: Analysis of variatio

Optical burst switching (OBS) network is a new generation optical communication technology. In an OBS network, an edge node first sends a control packet, called burst header packet (BHP) which reserves the necessary resources for the upcoming data burst (DB). Once the reservation is complete, the DB starts travelling to its destination through the reserved path. A notable attack on OBS network is BHP flooding attack where an edge node sends BHPs to reserve resources, but never actually sends the associated DB. As a result the reserved resources are wasted and when this happen in sufficiently large scale, a denial of service (DoS) may take place. In this study, we propose a semi-supervised machine learning approach using k-means algorithm