File size: 156,393 Bytes
575703c |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 360 361 362 363 364 365 366 367 368 369 370 371 372 373 374 375 376 377 378 379 380 381 382 383 384 385 386 387 388 389 390 391 392 393 394 395 396 397 398 399 400 401 402 403 404 405 406 407 408 409 410 411 412 413 414 415 416 417 418 419 420 421 422 423 424 425 426 427 428 429 430 431 432 433 434 435 436 437 438 439 440 441 442 443 444 445 446 447 448 449 450 451 452 453 454 455 456 457 458 459 460 461 462 463 464 465 466 467 468 469 470 471 472 473 474 475 476 477 478 479 480 481 482 483 484 485 486 487 488 489 490 491 492 493 494 495 496 497 498 499 500 501 502 503 504 505 506 507 508 509 510 511 512 513 514 515 516 517 518 519 520 521 522 523 524 525 526 527 528 529 530 531 532 533 534 535 536 537 538 539 540 541 542 543 544 545 546 547 548 549 550 551 552 553 554 555 556 557 558 559 560 561 562 563 564 565 566 567 568 569 570 571 572 573 574 575 576 577 578 579 580 581 582 583 584 585 586 587 588 589 590 591 592 593 594 595 596 597 598 599 600 601 602 603 604 605 606 607 608 609 610 611 612 613 614 615 616 617 618 619 620 621 622 623 624 625 626 627 628 629 630 631 632 633 634 635 636 637 638 639 640 641 642 643 644 645 646 647 648 649 650 651 652 653 654 655 656 657 658 659 660 661 662 663 664 665 666 667 668 669 670 671 672 673 674 675 676 677 678 679 680 681 682 683 684 685 686 687 688 689 690 691 692 693 694 695 696 697 698 699 700 701 702 703 704 705 706 707 708 709 710 711 712 713 714 715 716 717 718 719 720 721 722 723 724 725 726 727 728 729 730 731 732 733 734 735 736 737 738 739 740 741 742 743 744 745 746 747 748 749 750 751 752 753 754 755 756 757 758 759 760 761 762 763 764 765 766 767 768 769 770 771 772 773 774 775 776 777 778 779 780 781 782 783 784 785 786 787 788 789 790 791 792 793 794 795 796 797 798 799 800 801 802 803 804 805 806 807 808 809 810 811 812 813 814 815 816 817 818 819 820 821 822 823 824 825 826 827 828 829 830 831 832 833 834 835 836 837 838 839 840 841 842 843 844 845 846 847 848 849 850 851 852 853 854 855 856 857 858 859 860 861 862 863 864 865 866 867 868 869 870 871 872 873 874 875 876 877 878 879 880 881 882 883 884 885 886 887 888 889 890 891 892 893 894 895 896 897 898 899 900 901 902 903 904 905 906 907 908 909 910 911 912 913 914 915 916 917 918 919 920 921 922 923 924 925 926 927 928 929 930 931 932 933 934 935 936 937 938 939 940 941 942 943 944 945 946 947 948 949 950 951 952 953 954 955 956 957 958 959 960 961 962 963 964 965 966 967 968 969 970 971 972 973 974 975 976 977 978 979 980 981 982 983 984 985 986 987 988 989 990 991 992 993 994 995 996 997 998 999 1000 1001 1002 1003 1004 1005 1006 1007 1008 1009 1010 1011 1012 1013 1014 1015 1016 1017 1018 1019 1020 1021 1022 1023 1024 1025 1026 1027 1028 1029 1030 1031 1032 1033 1034 1035 1036 1037 1038 1039 1040 1041 1042 1043 1044 1045 1046 1047 1048 1049 1050 1051 1052 1053 1054 1055 1056 1057 1058 1059 1060 1061 1062 1063 1064 1065 1066 1067 1068 1069 1070 1071 1072 1073 1074 1075 1076 1077 1078 1079 1080 1081 1082 1083 1084 1085 1086 1087 1088 1089 1090 1091 1092 1093 1094 1095 1096 1097 1098 1099 1100 1101 1102 1103 1104 1105 1106 1107 1108 1109 1110 1111 1112 1113 1114 1115 1116 1117 1118 1119 1120 1121 1122 1123 1124 1125 1126 1127 1128 1129 1130 1131 1132 1133 1134 1135 1136 1137 1138 1139 1140 1141 1142 1143 1144 1145 1146 1147 1148 1149 1150 1151 1152 1153 1154 1155 1156 1157 1158 1159 1160 1161 1162 1163 1164 1165 1166 1167 1168 1169 1170 1171 1172 1173 1174 1175 1176 1177 1178 1179 1180 1181 1182 1183 1184 1185 1186 1187 1188 1189 1190 1191 1192 1193 1194 1195 1196 1197 1198 1199 1200 1201 1202 1203 1204 1205 1206 1207 1208 1209 1210 1211 1212 1213 1214 1215 1216 1217 1218 1219 1220 1221 1222 1223 1224 1225 1226 1227 1228 1229 1230 1231 1232 1233 1234 1235 1236 1237 1238 1239 1240 1241 1242 1243 1244 1245 1246 1247 1248 1249 1250 1251 1252 1253 1254 1255 1256 1257 1258 1259 1260 1261 1262 1263 1264 1265 1266 1267 1268 1269 1270 1271 1272 1273 1274 1275 1276 1277 1278 1279 1280 1281 1282 1283 1284 1285 1286 1287 1288 1289 1290 1291 1292 1293 1294 1295 1296 1297 1298 1299 1300 1301 1302 1303 1304 1305 1306 1307 1308 1309 1310 1311 1312 1313 1314 1315 1316 1317 1318 1319 1320 1321 1322 1323 1324 1325 1326 1327 1328 1329 1330 1331 1332 1333 1334 1335 1336 1337 1338 1339 1340 1341 1342 1343 1344 1345 1346 1347 1348 1349 1350 1351 1352 1353 1354 1355 1356 1357 1358 1359 1360 1361 1362 1363 1364 1365 1366 1367 1368 1369 1370 1371 1372 1373 1374 1375 1376 1377 1378 1379 1380 1381 1382 1383 1384 1385 1386 1387 1388 1389 1390 1391 1392 1393 1394 1395 1396 1397 1398 1399 1400 1401 1402 1403 1404 1405 1406 1407 1408 1409 1410 1411 1412 1413 1414 1415 1416 1417 1418 1419 1420 1421 1422 1423 1424 1425 1426 1427 1428 1429 1430 1431 1432 1433 1434 1435 1436 1437 1438 1439 1440 1441 1442 1443 1444 1445 1446 1447 1448 1449 1450 1451 1452 1453 1454 1455 1456 1457 1458 1459 1460 1461 1462 1463 1464 1465 1466 1467 1468 1469 1470 1471 1472 1473 1474 1475 1476 1477 1478 1479 1480 1481 1482 1483 1484 1485 1486 1487 1488 1489 1490 1491 1492 1493 1494 1495 1496 1497 1498 1499 1500 1501 1502 1503 1504 1505 1506 1507 1508 1509 1510 1511 1512 1513 1514 1515 1516 1517 1518 1519 1520 1521 1522 1523 1524 1525 1526 1527 1528 1529 1530 1531 1532 1533 1534 1535 1536 1537 1538 1539 1540 1541 1542 1543 1544 1545 1546 1547 1548 1549 1550 1551 1552 1553 1554 1555 1556 1557 1558 1559 1560 1561 1562 1563 1564 1565 1566 1567 1568 1569 1570 1571 1572 1573 1574 1575 1576 1577 1578 1579 1580 1581 1582 1583 1584 1585 1586 1587 1588 1589 1590 1591 1592 1593 1594 1595 1596 1597 1598 1599 1600 1601 1602 1603 1604 1605 1606 1607 1608 1609 1610 1611 1612 1613 1614 1615 1616 1617 1618 1619 1620 1621 1622 1623 1624 1625 1626 1627 1628 1629 1630 1631 1632 1633 1634 1635 1636 1637 1638 1639 1640 1641 1642 1643 1644 1645 1646 1647 1648 1649 1650 1651 1652 1653 1654 1655 1656 1657 1658 1659 1660 1661 1662 1663 1664 1665 1666 1667 1668 1669 1670 1671 1672 1673 1674 1675 1676 1677 1678 1679 1680 1681 1682 1683 1684 1685 1686 1687 1688 1689 1690 1691 1692 1693 1694 1695 1696 1697 1698 1699 1700 1701 1702 1703 1704 1705 1706 1707 1708 1709 1710 1711 1712 1713 1714 1715 1716 1717 1718 1719 1720 1721 1722 1723 1724 1725 1726 1727 1728 1729 1730 1731 1732 1733 1734 1735 1736 1737 1738 1739 1740 1741 1742 1743 1744 1745 1746 1747 1748 1749 1750 1751 1752 1753 1754 1755 1756 1757 1758 1759 1760 1761 1762 1763 1764 1765 1766 1767 1768 1769 1770 1771 1772 1773 1774 1775 1776 1777 1778 1779 1780 1781 1782 1783 1784 1785 1786 1787 1788 1789 1790 1791 1792 1793 1794 1795 1796 1797 1798 1799 1800 1801 1802 1803 1804 1805 1806 1807 1808 1809 1810 1811 1812 1813 1814 1815 1816 1817 1818 1819 1820 1821 1822 1823 1824 1825 1826 1827 1828 1829 1830 1831 1832 1833 1834 1835 1836 1837 1838 1839 1840 1841 1842 1843 1844 1845 1846 1847 1848 1849 1850 1851 1852 1853 1854 1855 1856 1857 1858 1859 1860 1861 1862 1863 1864 1865 1866 1867 1868 1869 1870 1871 1872 1873 1874 1875 1876 1877 1878 1879 1880 1881 1882 1883 1884 1885 1886 1887 1888 1889 1890 1891 1892 1893 1894 1895 1896 1897 1898 1899 1900 1901 1902 1903 1904 1905 1906 1907 1908 1909 1910 1911 1912 1913 1914 1915 1916 1917 1918 1919 1920 1921 1922 1923 1924 1925 1926 1927 1928 1929 1930 1931 1932 1933 1934 1935 1936 1937 1938 1939 1940 1941 1942 1943 1944 1945 1946 1947 1948 1949 1950 1951 1952 1953 1954 1955 1956 1957 1958 1959 1960 1961 1962 1963 1964 1965 1966 1967 1968 1969 1970 1971 1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 2031 2032 2033 2034 2035 2036 2037 2038 2039 2040 2041 2042 2043 2044 2045 2046 2047 2048 2049 2050 2051 2052 2053 2054 2055 2056 2057 2058 2059 2060 2061 2062 2063 2064 2065 2066 2067 2068 2069 2070 2071 2072 2073 2074 2075 2076 2077 2078 2079 2080 2081 2082 2083 2084 2085 2086 2087 2088 2089 2090 2091 2092 2093 2094 2095 2096 2097 2098 2099 2100 2101 2102 2103 2104 2105 2106 2107 2108 2109 2110 2111 2112 2113 2114 2115 2116 2117 2118 2119 2120 2121 2122 2123 2124 2125 2126 2127 2128 2129 2130 2131 2132 2133 2134 2135 2136 2137 2138 2139 2140 2141 2142 2143 2144 2145 2146 2147 2148 2149 2150 2151 2152 2153 2154 2155 2156 2157 2158 2159 2160 2161 2162 2163 2164 2165 2166 2167 2168 2169 2170 2171 2172 2173 2174 2175 2176 2177 2178 2179 2180 2181 2182 2183 2184 2185 2186 2187 2188 2189 2190 2191 2192 2193 2194 2195 2196 2197 2198 2199 2200 2201 2202 2203 2204 2205 2206 2207 2208 2209 2210 2211 2212 2213 2214 2215 2216 2217 2218 2219 2220 2221 2222 2223 2224 2225 2226 2227 2228 2229 2230 2231 2232 2233 2234 2235 2236 2237 2238 2239 2240 2241 2242 2243 2244 2245 2246 2247 2248 2249 2250 2251 2252 2253 2254 2255 2256 2257 2258 2259 2260 2261 2262 2263 2264 2265 2266 2267 2268 2269 2270 2271 2272 2273 2274 2275 2276 2277 2278 2279 2280 2281 2282 2283 2284 2285 2286 2287 2288 2289 2290 2291 2292 2293 2294 2295 2296 2297 2298 2299 2300 2301 2302 2303 2304 2305 2306 2307 2308 2309 2310 2311 2312 2313 2314 2315 2316 2317 2318 2319 2320 2321 2322 2323 2324 2325 2326 2327 2328 2329 2330 2331 2332 2333 2334 2335 2336 2337 2338 2339 2340 2341 2342 2343 2344 2345 2346 2347 2348 2349 2350 2351 2352 2353 2354 2355 2356 2357 2358 2359 2360 2361 2362 2363 2364 2365 2366 2367 2368 2369 2370 2371 2372 2373 2374 2375 2376 2377 2378 2379 2380 2381 2382 2383 2384 2385 2386 2387 2388 2389 2390 2391 2392 2393 2394 2395 2396 2397 2398 2399 2400 2401 2402 2403 2404 2405 2406 2407 2408 2409 2410 2411 2412 2413 2414 2415 2416 2417 2418 2419 2420 2421 2422 2423 2424 2425 2426 2427 2428 2429 2430 2431 2432 2433 2434 2435 2436 2437 2438 2439 2440 2441 2442 2443 2444 2445 2446 2447 2448 2449 2450 2451 2452 2453 2454 2455 2456 2457 2458 2459 2460 2461 2462 2463 2464 2465 2466 2467 2468 2469 2470 2471 2472 2473 2474 2475 2476 2477 2478 2479 2480 2481 2482 2483 2484 2485 2486 2487 2488 2489 2490 2491 2492 2493 2494 2495 2496 2497 2498 2499 2500 2501 2502 2503 2504 2505 2506 2507 2508 2509 2510 2511 2512 2513 2514 2515 2516 2517 2518 2519 2520 2521 2522 2523 2524 2525 2526 2527 2528 2529 2530 2531 2532 2533 2534 2535 2536 2537 2538 2539 2540 2541 2542 2543 2544 2545 2546 2547 2548 2549 2550 2551 2552 2553 2554 2555 2556 2557 2558 2559 2560 2561 2562 2563 2564 2565 2566 2567 2568 2569 2570 2571 2572 2573 2574 2575 2576 2577 2578 2579 2580 2581 2582 2583 2584 2585 2586 2587 2588 2589 2590 2591 2592 2593 2594 2595 2596 2597 2598 2599 2600 2601 2602 2603 2604 2605 2606 2607 2608 2609 2610 2611 2612 2613 2614 2615 2616 2617 2618 2619 2620 2621 2622 2623 2624 2625 2626 2627 2628 2629 2630 2631 2632 2633 2634 2635 2636 2637 2638 2639 2640 2641 2642 2643 2644 2645 2646 2647 2648 2649 2650 2651 2652 2653 2654 2655 2656 2657 2658 2659 2660 2661 2662 2663 2664 2665 2666 2667 2668 2669 2670 2671 2672 2673 2674 2675 2676 2677 2678 2679 2680 2681 2682 2683 2684 2685 2686 2687 2688 2689 2690 2691 2692 2693 2694 2695 2696 2697 2698 2699 2700 2701 2702 2703 2704 2705 2706 2707 2708 2709 2710 2711 2712 2713 2714 2715 2716 2717 2718 2719 2720 2721 2722 2723 2724 2725 2726 2727 2728 2729 2730 2731 2732 2733 2734 2735 2736 2737 2738 2739 2740 2741 2742 2743 2744 2745 2746 2747 2748 2749 2750 2751 2752 2753 2754 2755 2756 2757 2758 2759 2760 2761 2762 2763 2764 2765 2766 2767 2768 2769 2770 2771 2772 2773 2774 2775 2776 2777 2778 2779 2780 2781 2782 2783 2784 2785 2786 2787 2788 2789 2790 2791 2792 2793 2794 2795 2796 2797 2798 2799 2800 2801 2802 2803 2804 2805 2806 2807 2808 2809 2810 2811 2812 2813 2814 2815 2816 2817 2818 2819 2820 2821 2822 2823 2824 2825 2826 2827 2828 2829 2830 2831 2832 2833 2834 2835 2836 2837 2838 2839 2840 2841 2842 2843 2844 2845 2846 2847 2848 2849 2850 2851 2852 2853 2854 2855 2856 2857 2858 2859 2860 2861 2862 2863 2864 2865 2866 2867 2868 2869 2870 2871 2872 2873 2874 2875 2876 2877 2878 2879 2880 2881 2882 2883 2884 2885 2886 2887 2888 2889 2890 2891 2892 2893 2894 2895 2896 2897 2898 2899 2900 2901 2902 2903 2904 2905 2906 2907 2908 2909 2910 2911 2912 2913 2914 2915 2916 2917 2918 2919 2920 2921 2922 2923 2924 2925 2926 2927 2928 2929 2930 2931 2932 2933 2934 2935 2936 2937 2938 2939 2940 2941 2942 2943 2944 2945 2946 2947 2948 2949 2950 2951 2952 2953 2954 2955 2956 2957 2958 2959 2960 2961 2962 2963 2964 2965 2966 2967 2968 2969 2970 2971 2972 2973 2974 2975 2976 2977 2978 2979 2980 2981 2982 2983 2984 2985 2986 2987 2988 2989 2990 2991 2992 2993 2994 2995 2996 2997 2998 2999 3000 3001 3002 3003 3004 3005 3006 3007 3008 3009 3010 3011 3012 3013 3014 3015 3016 3017 3018 3019 3020 3021 3022 3023 3024 3025 3026 3027 3028 3029 3030 3031 3032 3033 3034 3035 3036 3037 3038 3039 3040 3041 3042 3043 3044 3045 3046 3047 3048 3049 3050 3051 3052 3053 3054 3055 3056 3057 3058 3059 3060 3061 3062 3063 3064 3065 3066 3067 3068 3069 3070 3071 3072 3073 3074 3075 3076 3077 3078 3079 3080 3081 3082 3083 3084 3085 3086 3087 3088 3089 3090 3091 3092 3093 3094 3095 3096 3097 3098 3099 3100 3101 3102 3103 3104 3105 3106 3107 3108 3109 3110 3111 3112 3113 3114 3115 3116 3117 3118 3119 3120 3121 3122 3123 3124 3125 3126 3127 3128 3129 3130 3131 3132 3133 3134 3135 3136 3137 3138 3139 3140 3141 3142 3143 3144 3145 3146 3147 3148 3149 3150 3151 3152 3153 3154 3155 3156 3157 3158 3159 3160 3161 3162 3163 3164 3165 3166 3167 3168 3169 3170 3171 3172 3173 3174 3175 3176 3177 3178 3179 3180 3181 3182 3183 3184 3185 3186 3187 3188 3189 3190 3191 3192 3193 3194 3195 3196 3197 3198 3199 3200 3201 3202 3203 3204 3205 3206 3207 3208 3209 3210 3211 3212 3213 3214 3215 3216 3217 3218 3219 3220 3221 3222 3223 3224 3225 3226 3227 3228 3229 3230 3231 3232 3233 3234 3235 3236 3237 3238 3239 3240 3241 3242 3243 3244 3245 3246 3247 3248 3249 3250 3251 3252 3253 3254 3255 3256 3257 3258 3259 3260 3261 3262 3263 3264 3265 3266 3267 3268 3269 3270 3271 3272 3273 3274 3275 3276 3277 3278 3279 3280 3281 3282 3283 3284 3285 3286 3287 3288 3289 3290 3291 3292 3293 3294 3295 3296 3297 3298 3299 3300 3301 3302 3303 3304 3305 3306 3307 3308 3309 3310 3311 3312 3313 3314 3315 3316 3317 3318 3319 3320 3321 3322 3323 3324 3325 3326 3327 3328 3329 3330 3331 3332 3333 3334 3335 3336 3337 3338 3339 3340 3341 3342 3343 3344 3345 3346 3347 3348 3349 3350 3351 3352 3353 3354 3355 3356 3357 3358 3359 3360 3361 3362 3363 3364 3365 3366 3367 3368 3369 3370 3371 3372 3373 3374 3375 3376 3377 3378 3379 3380 3381 3382 3383 3384 3385 3386 3387 3388 3389 3390 3391 3392 3393 3394 3395 3396 3397 3398 3399 3400 3401 3402 3403 3404 3405 3406 3407 3408 3409 3410 3411 3412 3413 3414 3415 3416 3417 3418 3419 3420 3421 3422 3423 3424 3425 3426 3427 3428 3429 3430 3431 3432 3433 3434 3435 3436 3437 3438 3439 3440 3441 3442 3443 3444 3445 3446 3447 3448 3449 3450 3451 3452 3453 3454 3455 3456 3457 3458 3459 3460 3461 3462 3463 3464 3465 3466 3467 3468 3469 3470 3471 3472 3473 3474 3475 3476 3477 3478 3479 3480 3481 3482 3483 3484 3485 3486 3487 3488 3489 3490 3491 3492 3493 3494 3495 3496 3497 3498 3499 3500 3501 3502 3503 3504 3505 3506 3507 3508 3509 3510 3511 3512 3513 3514 3515 3516 3517 3518 3519 3520 3521 3522 3523 3524 3525 3526 3527 3528 3529 3530 3531 3532 3533 3534 3535 3536 3537 3538 3539 3540 3541 3542 3543 3544 3545 3546 3547 3548 3549 3550 3551 3552 3553 3554 3555 3556 3557 3558 3559 3560 3561 3562 3563 3564 3565 3566 3567 3568 3569 3570 3571 3572 3573 3574 3575 3576 3577 3578 3579 3580 3581 3582 3583 3584 3585 3586 3587 3588 3589 3590 3591 3592 3593 3594 3595 3596 3597 3598 3599 3600 3601 3602 3603 3604 3605 3606 3607 3608 3609 3610 3611 3612 3613 3614 3615 3616 3617 3618 3619 3620 3621 3622 3623 3624 3625 3626 3627 3628 3629 3630 3631 3632 3633 3634 3635 3636 3637 3638 3639 3640 3641 3642 3643 3644 3645 3646 3647 3648 3649 3650 3651 3652 3653 3654 3655 3656 3657 3658 3659 3660 3661 3662 3663 3664 3665 3666 3667 3668 3669 3670 3671 3672 3673 3674 3675 3676 3677 3678 3679 3680 3681 3682 3683 3684 3685 3686 3687 3688 3689 3690 3691 3692 3693 3694 3695 3696 3697 3698 3699 3700 3701 3702 3703 3704 3705 3706 3707 3708 3709 3710 3711 3712 3713 3714 3715 3716 3717 3718 3719 3720 3721 3722 3723 3724 3725 3726 3727 3728 3729 3730 3731 3732 3733 3734 3735 3736 3737 3738 3739 3740 3741 3742 3743 3744 3745 3746 3747 3748 3749 3750 3751 3752 3753 3754 3755 3756 3757 3758 3759 3760 3761 3762 3763 3764 3765 3766 3767 3768 3769 3770 3771 3772 3773 3774 3775 3776 3777 3778 3779 3780 3781 3782 3783 3784 3785 3786 3787 3788 3789 3790 3791 3792 3793 3794 3795 3796 3797 3798 3799 3800 3801 3802 3803 3804 3805 3806 3807 3808 3809 3810 3811 3812 3813 3814 3815 3816 3817 3818 3819 3820 3821 3822 3823 3824 3825 3826 3827 3828 3829 3830 3831 3832 3833 3834 3835 3836 3837 3838 3839 3840 3841 3842 3843 3844 3845 3846 3847 3848 3849 3850 3851 3852 3853 3854 3855 3856 3857 3858 3859 3860 3861 3862 3863 3864 3865 3866 3867 3868 3869 3870 3871 3872 3873 3874 3875 3876 3877 3878 3879 3880 3881 3882 3883 3884 3885 3886 3887 3888 3889 3890 3891 3892 3893 3894 3895 3896 3897 3898 3899 3900 3901 3902 3903 3904 3905 3906 3907 3908 3909 3910 3911 3912 3913 3914 3915 3916 3917 3918 3919 3920 3921 3922 3923 3924 3925 3926 3927 3928 3929 3930 3931 3932 3933 3934 3935 3936 3937 3938 3939 3940 3941 3942 3943 3944 3945 3946 3947 3948 3949 3950 3951 3952 3953 3954 3955 3956 3957 3958 3959 3960 3961 3962 3963 3964 3965 3966 3967 3968 3969 3970 3971 3972 3973 3974 3975 3976 3977 3978 3979 3980 3981 3982 3983 3984 3985 3986 3987 3988 3989 3990 3991 3992 3993 3994 3995 3996 3997 3998 3999 4000 4001 4002 4003 4004 4005 4006 4007 4008 4009 4010 4011 4012 4013 4014 4015 4016 4017 4018 4019 4020 4021 4022 4023 4024 4025 4026 4027 4028 4029 4030 4031 4032 4033 4034 4035 4036 4037 4038 4039 4040 4041 4042 4043 4044 4045 4046 4047 4048 4049 4050 4051 4052 4053 4054 4055 4056 4057 4058 4059 4060 4061 4062 4063 4064 4065 4066 4067 4068 4069 4070 4071 4072 4073 4074 4075 4076 4077 4078 4079 4080 4081 4082 4083 4084 4085 4086 4087 4088 4089 4090 4091 4092 4093 4094 4095 4096 4097 4098 4099 4100 4101 4102 4103 4104 4105 4106 4107 4108 4109 4110 4111 4112 4113 4114 4115 4116 4117 4118 4119 4120 4121 4122 4123 4124 4125 4126 4127 4128 4129 4130 4131 4132 4133 4134 4135 4136 4137 4138 4139 4140 4141 4142 4143 4144 4145 4146 4147 4148 4149 4150 4151 4152 4153 4154 4155 4156 4157 4158 4159 4160 4161 4162 4163 4164 4165 4166 4167 4168 4169 4170 4171 4172 4173 4174 4175 4176 4177 4178 4179 4180 4181 4182 4183 4184 4185 4186 4187 4188 4189 4190 4191 4192 4193 4194 4195 4196 4197 4198 4199 4200 4201 4202 4203 4204 4205 4206 4207 4208 4209 4210 4211 4212 4213 4214 4215 4216 4217 4218 4219 4220 4221 4222 4223 4224 4225 4226 4227 4228 4229 4230 4231 4232 4233 4234 4235 4236 4237 4238 4239 4240 4241 4242 4243 4244 4245 4246 4247 4248 4249 4250 4251 4252 4253 4254 4255 4256 4257 4258 4259 4260 4261 4262 4263 4264 4265 4266 4267 4268 4269 4270 4271 4272 4273 4274 4275 4276 4277 4278 4279 4280 4281 4282 4283 4284 4285 4286 4287 4288 4289 4290 4291 4292 4293 4294 4295 4296 4297 4298 4299 4300 4301 4302 4303 4304 4305 4306 4307 4308 4309 4310 4311 4312 4313 4314 4315 4316 4317 4318 4319 4320 4321 4322 4323 4324 4325 4326 4327 4328 4329 4330 4331 4332 4333 4334 4335 4336 4337 4338 4339 4340 4341 4342 4343 4344 4345 4346 4347 4348 4349 4350 4351 4352 4353 4354 4355 4356 4357 4358 4359 4360 4361 4362 4363 4364 4365 4366 4367 4368 4369 4370 4371 4372 4373 4374 4375 4376 4377 4378 4379 4380 4381 4382 4383 4384 4385 4386 4387 4388 4389 4390 4391 4392 4393 4394 4395 4396 4397 4398 4399 4400 4401 4402 4403 4404 4405 4406 4407 4408 4409 4410 4411 4412 4413 4414 4415 4416 4417 4418 4419 4420 4421 4422 4423 4424 4425 4426 4427 4428 4429 4430 4431 4432 4433 4434 4435 4436 4437 4438 4439 4440 4441 4442 4443 4444 4445 4446 4447 4448 4449 4450 4451 4452 4453 4454 4455 4456 4457 4458 4459 4460 4461 4462 4463 4464 4465 4466 4467 4468 4469 4470 4471 4472 4473 4474 4475 4476 4477 4478 4479 4480 4481 4482 4483 4484 4485 4486 4487 4488 4489 4490 4491 4492 4493 4494 4495 4496 4497 4498 4499 4500 4501 4502 4503 4504 4505 4506 4507 4508 4509 4510 4511 4512 4513 4514 4515 4516 4517 4518 4519 4520 4521 4522 4523 4524 4525 4526 4527 4528 4529 4530 4531 4532 4533 4534 4535 4536 4537 4538 4539 4540 4541 4542 4543 4544 4545 4546 4547 4548 4549 4550 4551 4552 4553 4554 4555 4556 4557 4558 4559 4560 4561 4562 4563 4564 4565 4566 4567 4568 4569 4570 4571 4572 4573 4574 4575 4576 4577 4578 4579 4580 4581 4582 4583 4584 4585 4586 4587 4588 4589 4590 4591 4592 4593 4594 4595 4596 4597 4598 4599 4600 4601 4602 4603 4604 4605 4606 4607 4608 4609 4610 4611 4612 4613 4614 4615 4616 4617 4618 4619 4620 4621 4622 4623 4624 4625 4626 4627 4628 4629 4630 4631 4632 4633 4634 4635 4636 4637 4638 4639 4640 4641 4642 4643 4644 4645 4646 4647 4648 4649 4650 4651 4652 4653 4654 4655 4656 4657 4658 4659 4660 4661 4662 4663 4664 4665 4666 4667 4668 4669 4670 4671 4672 4673 4674 4675 4676 4677 4678 4679 4680 4681 4682 4683 4684 4685 4686 4687 4688 4689 4690 4691 4692 4693 4694 4695 4696 4697 4698 4699 4700 4701 4702 4703 4704 4705 4706 4707 4708 4709 4710 4711 4712 4713 4714 4715 4716 4717 4718 4719 4720 4721 4722 4723 4724 4725 4726 4727 4728 4729 4730 4731 4732 4733 4734 4735 4736 4737 4738 4739 4740 4741 4742 4743 4744 4745 4746 4747 4748 4749 4750 4751 4752 4753 4754 4755 4756 4757 4758 4759 4760 4761 4762 4763 4764 4765 4766 4767 4768 4769 4770 4771 4772 4773 4774 4775 4776 4777 4778 4779 4780 4781 4782 4783 4784 4785 4786 4787 4788 4789 4790 4791 4792 4793 4794 4795 4796 4797 4798 4799 4800 4801 4802 4803 4804 4805 4806 4807 4808 4809 4810 4811 4812 4813 4814 4815 4816 4817 4818 4819 4820 4821 4822 4823 4824 4825 4826 4827 4828 4829 4830 4831 4832 4833 4834 4835 4836 4837 4838 4839 4840 4841 4842 4843 4844 4845 4846 4847 4848 4849 4850 4851 4852 4853 4854 4855 4856 4857 4858 4859 4860 4861 4862 4863 4864 4865 4866 4867 4868 4869 4870 4871 4872 4873 4874 4875 4876 4877 4878 4879 4880 4881 4882 4883 4884 4885 4886 4887 4888 4889 4890 4891 4892 4893 4894 4895 4896 4897 4898 4899 4900 4901 4902 4903 4904 4905 4906 4907 4908 4909 4910 4911 4912 4913 4914 4915 4916 4917 4918 4919 4920 4921 4922 4923 4924 4925 4926 4927 4928 4929 4930 4931 4932 4933 4934 4935 4936 4937 4938 4939 4940 4941 4942 4943 4944 4945 4946 4947 4948 4949 4950 4951 4952 4953 4954 4955 4956 4957 4958 4959 4960 4961 4962 4963 4964 4965 4966 4967 4968 4969 4970 4971 4972 4973 4974 4975 4976 4977 4978 4979 4980 4981 4982 4983 4984 4985 4986 4987 4988 4989 4990 4991 4992 4993 4994 4995 4996 4997 4998 4999 5000 5001 5002 5003 5004 5005 5006 5007 5008 5009 5010 5011 5012 5013 5014 5015 5016 5017 5018 5019 5020 5021 5022 5023 5024 5025 5026 5027 5028 5029 5030 5031 5032 5033 5034 5035 5036 5037 5038 5039 5040 5041 5042 5043 5044 5045 5046 5047 5048 5049 5050 5051 5052 5053 5054 5055 5056 5057 5058 5059 5060 5061 5062 5063 5064 5065 5066 5067 5068 5069 5070 5071 5072 5073 5074 5075 5076 5077 5078 5079 5080 5081 5082 5083 5084 5085 5086 5087 5088 5089 5090 5091 5092 5093 5094 5095 5096 5097 5098 5099 5100 5101 5102 5103 5104 5105 5106 5107 5108 5109 5110 5111 5112 5113 5114 5115 5116 5117 5118 5119 5120 5121 5122 5123 5124 5125 5126 5127 5128 5129 5130 5131 5132 5133 5134 5135 5136 5137 5138 5139 5140 5141 5142 5143 5144 5145 5146 5147 5148 5149 5150 5151 5152 5153 5154 5155 5156 5157 5158 5159 5160 5161 5162 5163 5164 5165 5166 5167 5168 5169 5170 5171 5172 5173 5174 5175 5176 5177 5178 5179 5180 5181 5182 5183 5184 5185 5186 5187 5188 5189 5190 5191 5192 5193 5194 5195 5196 5197 5198 5199 5200 5201 5202 5203 5204 5205 5206 5207 5208 5209 5210 5211 5212 5213 5214 5215 5216 5217 5218 5219 5220 5221 5222 5223 5224 5225 5226 5227 5228 5229 5230 5231 5232 5233 5234 5235 5236 5237 5238 5239 5240 5241 5242 5243 5244 5245 5246 5247 5248 5249 5250 5251 5252 5253 5254 5255 5256 5257 5258 5259 5260 5261 5262 5263 5264 5265 5266 5267 5268 5269 5270 5271 5272 5273 5274 5275 5276 5277 5278 5279 5280 5281 5282 5283 5284 5285 5286 5287 5288 5289 5290 5291 5292 5293 5294 5295 5296 5297 5298 5299 5300 5301 5302 5303 5304 5305 5306 5307 5308 5309 5310 5311 5312 5313 5314 5315 5316 5317 5318 5319 5320 5321 5322 5323 5324 5325 5326 5327 5328 5329 5330 5331 5332 5333 5334 5335 5336 5337 5338 5339 5340 5341 5342 5343 5344 5345 5346 5347 5348 5349 5350 5351 5352 5353 5354 5355 5356 5357 5358 5359 5360 5361 5362 5363 5364 5365 5366 5367 5368 5369 5370 5371 5372 5373 5374 5375 5376 5377 5378 5379 5380 5381 5382 5383 5384 5385 5386 5387 5388 5389 5390 5391 5392 5393 5394 5395 5396 5397 5398 5399 5400 5401 5402 5403 5404 5405 5406 5407 5408 5409 5410 5411 5412 5413 5414 5415 5416 5417 5418 5419 5420 5421 5422 5423 5424 5425 5426 5427 5428 5429 5430 5431 5432 5433 5434 5435 5436 5437 5438 5439 5440 5441 5442 5443 5444 5445 5446 5447 5448 5449 5450 5451 5452 5453 5454 5455 5456 5457 5458 5459 5460 5461 5462 5463 5464 5465 5466 5467 5468 5469 5470 5471 5472 5473 5474 5475 5476 5477 5478 5479 5480 5481 5482 5483 5484 5485 5486 5487 5488 5489 5490 5491 5492 5493 5494 5495 5496 5497 5498 5499 5500 5501 5502 5503 5504 5505 5506 5507 5508 5509 5510 5511 5512 5513 5514 5515 5516 5517 5518 5519 5520 5521 5522 5523 5524 5525 5526 5527 5528 5529 5530 5531 5532 5533 5534 5535 5536 5537 5538 5539 5540 5541 5542 5543 5544 5545 5546 5547 5548 5549 5550 5551 5552 5553 5554 5555 5556 5557 5558 5559 5560 5561 5562 5563 5564 5565 5566 5567 5568 5569 5570 5571 5572 |
1
00:00:05,350 --> 00:00:08,950
بسم الله الرحمن الرحيم اليوم إن شاء الله اللقاء
2
00:00:08,950 --> 00:00:15,410
لرقم 13 العنوان انحدار الخط المتعدد أو multiple
3
00:00:15,410 --> 00:00:24,970
linear regression هنا كلمة multiple تعود إلى أن في
4
00:00:24,970 --> 00:00:30,410
عندي أكثر من متغير مستقل، بس ما زلت عندي متغير تابع
5
00:00:30,410 --> 00:00:30,890
وحيد
6
00:00:33,820 --> 00:00:49,460
إذا متعدد تعني وجود أكثر من متغير مستقل، لكن ما زال
7
00:00:49,460 --> 00:00:56,620
التابع ماذا؟ واحد، يعني معناه كده ممكن نعمل تعميم
8
00:00:56,620 --> 00:01:03,300
لهذا الانحدار في حالة ماذا؟ المتغيرات التابعة
9
00:01:03,300 --> 00:01:07,380
المتعددة، فبنسميه Multivariate Multiple Regression
10
00:01:07,380 --> 00:01:17,040
إذا الكلام ده بنحكي عليه بس عنده وجود متغير تابع
11
00:01:17,040 --> 00:01:24,260
وحيد، إذا يمكن تعميمه إذا كان فيه أكثر من تابع، بس
12
00:01:24,260 --> 00:01:28,220
نسبق كلمة Multiple بكلمة Multivariate، وال
13
00:01:28,220 --> 00:01:31,600
Multivariate معناها أكثر من تابع، إحنا هنركز بس على
14
00:01:31,600 --> 00:01:36,110
الـ Multiple، والـ multivariate لمن يريد لاحقًا أن
15
00:01:36,110 --> 00:01:40,670
شاء الله، إذا الأمور توسعت معك ممكن تستخدم الـ
16
00:01:40,670 --> 00:01:47,990
multivariate multiple linear regression، عادة
17
00:01:47,990 --> 00:01:52,970
مثلًا اللي بيأثر على درجة الطالب في مادة معينة، مش بس
18
00:01:52,970 --> 00:01:58,630
عدد ساعات الدراسة، ممكن في عوامل أخرى، زي مثلًا مستوى
19
00:01:58,630 --> 00:02:05,350
الطالب نفسه، ممكن الوضع الاقتصادي للبيت، والوضع العام
20
00:02:05,350 --> 00:02:11,010
للبلد، ممكن يؤثر، ممكن ذكاء الطالب ممكن يؤثر، ممكن
21
00:02:11,010 --> 00:02:15,990
المدرس للمادة يؤثر، ممكن صعوبة أو سهولة المادة، ممكن
22
00:02:15,990 --> 00:02:21,170
حب الطالب للمادة نفسه، ممكن إنجاز الطالب للواجبات
23
00:02:21,170 --> 00:02:24,610
المطلوبة منه في الوقت المحدد اللي هو هكذا، فبالتالي
24
00:02:24,610 --> 00:02:27,850
ربما يكون وجود أكثر من متغير مستقل يؤثر على
25
00:02:27,850 --> 00:02:35,240
المتغير التابع، لكن هل يستطيع الباحث إنه
26
00:02:35,240 --> 00:02:40,080
يشمل كل المتغيرات المستقلة في نموذج واحد؟ طبعًا
27
00:02:40,080 --> 00:02:44,160
مستحيل، إلا نفترض أن دي عدد المتغيرات المستقلة
28
00:02:44,160 --> 00:02:50,320
ونحطها في نموذج واحد، فنموذج انحدار Y هيعطي علاقة
29
00:02:50,320 --> 00:02:54,840
زي العلاقة اللي فاتت، ولكن كل ما هنعمل فقط هنزود
30
00:02:54,840 --> 00:03:00,780
عليها عدد المتغيرات المستقلة، بعد ما كانت β0 زي β1
31
00:03:00,780 --> 00:03:06,680
X1، ستصبح β0 زي β1 X1 و 2 و 3 و 4 لغاية K، نفترض في
32
00:03:06,680 --> 00:03:23,200
عندي عدد K من المتغيرات المستقلة، نتفق
33
00:03:23,200 --> 00:03:28,240
على عدد K من المتغيرات المستقلة، طبعًا في موجود هنا i
34
00:03:29,910 --> 00:03:33,670
الـ i هذه معناها الطالب الأول، الطالب الثاني، الطالب
35
00:03:33,670 --> 00:03:37,070
الثالث، لغاية نفترض أن ده 40 طالب، فالـ i هذه ترمز
36
00:03:37,070 --> 00:03:44,770
لعدد الطلاب، إذا
37
00:03:44,770 --> 00:03:50,290
i اللي واحد، واتنين، نفترض لغاية أن هدول المشاهدات
38
00:03:50,290 --> 00:03:50,710
اللي عندي
39
00:03:54,050 --> 00:03:59,310
اللحظة، طالما حكينا على الـ i يعني في عندي sub index
40
00:03:59,310 --> 00:04:02,810
i للبيانات
41
00:04:02,810 --> 00:04:05,110
بهذا الشكل، إذا كان عندي مجموعة من ثلاثين طالب أخدم
42
00:04:05,110 --> 00:04:11,090
شوية قراءات، فهذه الدراسات بتكون لبيانات يطلق عليها
43
00:04:11,090 --> 00:04:16,730
بيانات مقطعية، لها cross section data
44
00:04:24,500 --> 00:04:27,900
هدول من أنواع البيانات، بيانات مقطعية، بكون عندي
45
00:04:27,900 --> 00:04:34,500
عدة طلاب، وباخد شوية متغيرات لهم، طبعًا في أنواع
46
00:04:34,500 --> 00:04:36,540
ثانية من أنواع البيانات غير المقطعية، في بيانات
47
00:04:36,540 --> 00:04:41,960
يطلق عليها بيانات سلسلة
48
00:04:41,960 --> 00:04:45,860
زمنية، سلسلة
49
00:04:45,860 --> 00:04:51,360
زمنية، يعني ممكن آخذ مثلًا بتعرف اللي عند المدارس فيه
50
00:04:51,360 --> 00:04:53,800
منافسات فيما بين مين؟ اللي بتطلع لمدرسة الأولى، و
51
00:04:53,800 --> 00:04:57,000
الثانية، والثالثة، وهكذا، مثلًا مدرسة بشير الرئيس
52
00:04:57,000 --> 00:05:04,340
مثلًا في عام مثلًا 2000 كان معدل النجاح فيها مثلًا
53
00:05:04,340 --> 00:05:08,340
95، عام 2001 كان 96، عام
54
00:05:08,340 --> 00:05:11,600
2003 94، وهكذا، فبتعرف عندك
55
00:05:11,600 --> 00:05:16,020
سلسلة زمنية لمتغيرات معينة خلال حقبة من الزمن هي
56
00:05:16,020 --> 00:05:18,380
بتكون عبارة عن سلسلة زمنية، هي الـ time series، ده
57
00:05:23,390 --> 00:05:28,250
إذا بحكي مدرسة معينة، باخد لها
58
00:05:28,250 --> 00:05:33,930
بيانات خلال فترة مثلًا من 1900... من 2000
59
00:05:33,930 --> 00:05:40,310
لغاية اليوم، بحيث عايز أشوف اتجاه تطور المدرسة، نوعه
60
00:05:40,310 --> 00:05:45,510
المدرسة التعليمي من خلال عشرين سنة ماضية لنفس
61
00:05:45,510 --> 00:05:49,990
المدرسة، مدرسة واحدة، إذا الأولى دي عبارة عن عدة
62
00:05:49,990 --> 00:05:56,200
مدارس، عدة مدارس من بيانات معينة، أو عدة طلاب، إذا عدة
63
00:05:56,200 --> 00:05:59,800
مدارس، عدة طلاب، بس خلال نقطة في الزمن، هذا العام
64
00:05:59,800 --> 00:06:05,080
درجات الطلاب في هذا العام، إذا بيانات مقطعية في
65
00:06:05,080 --> 00:06:09,400
لحظة معينة، يعني
66
00:06:09,400 --> 00:06:15,500
نحكي معدل الإنجاح الثانوية العامة لمدارس قطاع غزة
67
00:06:15,500 --> 00:06:19,980
خلال هذا العام، عندنا نفترض 50 مدرسة، نفترض كل
68
00:06:19,980 --> 00:06:23,040
مدرسة يدرس نسبة النجاح اللي فيها، وما شابه، مثلًا في
69
00:06:23,040 --> 00:06:29,380
لحظة زمنية، في سنة 2019، هذه بتحكي مدرسة معينة، اللي
70
00:06:29,380 --> 00:06:33,880
هي بيانات خلال فترة من الزمن بيسميها سلسلة زمنية
71
00:06:33,880 --> 00:06:41,960
النوع الثالث من البيانات بيجتمل على الاثنين مع بعض
72
00:06:43,010 --> 00:06:47,170
كيف على اثنين؟ يعني ناخد مدارس... المدارس الثانوية
73
00:06:47,170 --> 00:06:52,110
في قطاع غزة اللي بيانات عندهم من 2000 لـ 2019، أخدت
74
00:06:52,110 --> 00:06:57,710
كل المدارس على كل الفترة الزمنية، بنسميها بيانات
75
00:06:57,710 --> 00:07:05,950
مقطعية عبر الزمن، اللي هي longitudinal data
76
00:07:05,950 --> 00:07:11,370
longitudinal data
77
00:07:11,930 --> 00:07:19,230
أو أحيانًا يطلق عليها اسم، بنية الـ data هذه
78
00:07:19,230 --> 00:07:23,510
بتاخد الاثنين مع بعض، مثلًا عدة مدارس... أنا بتكلم
79
00:07:23,510 --> 00:07:27,570
عن مدارس، عدة مدارس، عدة سنوات، شوية بهانة اللي هون
80
00:07:27,570 --> 00:07:33,150
في المقطع اللي هو موضوع اللي احنا شغلنا اليوم، لما
81
00:07:33,150 --> 00:07:37,210
بكتب الـ Y بكتبها Y sub i، Y مع i، بعد كده عندي cross
82
00:07:37,210 --> 00:07:43,720
section data، Y i، إذا بتكلم عن سلسلة زمنية بكتبها Y
83
00:07:43,720 --> 00:07:49,840
t، تي اختصار time، إذا i بتكلم عن الـ individuals
84
00:07:49,840 --> 00:07:55,480
أفراد أو مفردات، t time، الـ longitudinal data أو
85
00:07:55,480 --> 00:08:00,340
البيانات المقطعية عبر الزمن، باخدها i t، هذه رموز
86
00:08:00,340 --> 00:08:02,580
عالمية، الكل بيستخدم هذه الرموز في كل الكتب
87
00:08:02,580 --> 00:08:08,300
الخاصة بهذه البيانات، Y i مع كده مقطعي، و Y t زماني، و
88
00:08:08,300 --> 00:08:12,080
i t الاثنين مع بعض، البنية ده، ده طبعًا الـ regression
89
00:08:12,080 --> 00:08:15,680
أو الانحدار اللي بيحكي عليها، بياخد تلاتة واحدة، إحنا
90
00:08:15,680 --> 00:08:21,500
هناخد أبسط واحد، وهناخد الخطوط العريضة فيه بس، في
91
00:08:21,500 --> 00:08:25,800
لقاء واحد، لكن هو ده لحاله بدنا course كامل في
92
00:08:25,800 --> 00:08:32,240
بيانات مقطعية، ونشرح مفاهيم الـ regression بشكل موسّع
93
00:08:32,240 --> 00:08:38,240
إذا هذه معناه الـ i اللي هنا، وهذه بيانات مقطعية
94
00:08:38,240 --> 00:08:42,340
يعني قدرة مشاهدة طبق المفاهيم الأخرى، زي بعض زي
95
00:08:42,340 --> 00:08:44,980
اللي فات، الـ β0 الجزء المقطوع الخاص بالنموذج
96
00:08:44,980 --> 00:08:48,160
للانحدار، لأنه لما تكون كل الـ X هذه بتساوي صفر
97
00:08:48,160 --> 00:08:53,620
معدومة، الـ Y بتساوي β0، الـ β1 و β2 و β3 هذه عبارة عن
98
00:08:53,620 --> 00:08:58,440
معاملات الانحدار، بس بنسميها الجزئية التي تقيس
99
00:08:58,440 --> 00:09:03,260
استجابة المتغير التابع لمتغير المستقل، مع بقاء
100
00:09:03,260 --> 00:09:09,100
أثر بقية المتغيرات المستقلة ثابتة، يعني كيف... يعني
101
00:09:09,100 --> 00:09:13,400
ماذا معنى ثابتة؟
102
00:09:13,400 --> 00:09:20,340
يعني بيحكي مثلًا معامل الانحدار الجزئي β واحد هذا، بيقيس
103
00:09:20,340 --> 00:09:22,900
معدل التغير في التابع نتيجة التغير في الـ X في
104
00:09:22,900 --> 00:09:29,140
المستقل بوحدة تقياس واحدة، مع تثبيت أو مع بقاء أثر
105
00:09:29,140 --> 00:09:33,640
الباقي لمتغيرات الثوابت، يعني أضبط المتغيرات الثانية، مش
106
00:09:33,640 --> 00:09:37,740
أتجاهلها... ضبطها، في فرق بين ضبط وتجاهل، ضبط يعني
107
00:09:37,740 --> 00:09:41,560
خدها كلها نفس الشيء، كلهم طلاب، كلهم طالبات مثلًا
108
00:09:41,560 --> 00:09:45,580
كلهم من مدرسة معينة، كلهم من سن معين، وهكذا، آه طبعًا
109
00:09:45,580 --> 00:09:50,750
مصفوفات معينة، هي معنى ضبط، طبعًا الـ ε الأخير
110
00:09:50,750 --> 00:09:54,570
يمثل عالم آخر اللي اتهملت من المعادلة، لأنه زي ما
111
00:09:54,570 --> 00:09:58,790
حكيت صعب أنك تشتغل نموذج عنده كل متغيرة مستقلة
112
00:09:58,790 --> 00:10:02,730
فالتالف عندي ε، الـ ε هو زي أي حاوية
113
00:10:02,730 --> 00:10:06,830
علاج معين بيحط عليها كل شيء مش موجود في النموذج
114
00:10:06,830 --> 00:10:10,770
طبعًا
115
00:10:10,770 --> 00:10:13,990
هشوف كيف استخدمته من خلال تطبيق عملي، إحنا اتعودنا
116
00:10:13,990 --> 00:10:18,150
عليه، خدنا قبل هيك، بس حاولت يعني أغير الشكل العام
117
00:10:25,710 --> 00:10:32,590
هأخذ تطبيق عملي واحد بس، هاخده في عدة حالات، شوف
118
00:10:32,590 --> 00:10:39,410
الآن بفرض أنه لديك عينة حجمها 105 من طلبة صف العاشر
119
00:10:39,410 --> 00:10:42,910
في أحد المدارس، أول ما أقرأ هيك بعرفها دي عبارة عن
120
00:10:42,910 --> 00:10:49,390
بيانات أيش؟ نوعها من الثلاث؟ مدرسة
121
00:10:49,390 --> 00:10:52,890
واحدة، وعدة طلاب، زي المقطع في لحظة في الزمن هذا
122
00:10:52,890 --> 00:10:53,530
اللي هو عام معين
123
00:10:58,490 --> 00:11:02,430
النوع الاجتماعي، وخلاص نتذكر بس واحد ذكر، اثنين
124
00:11:02,430 --> 00:11:08,330
أنثى، المعدل التراكمي، المشروع أنجز ولا لأ؟ واحد لأ
125
00:11:08,330 --> 00:11:13,210
اثنين نعم، المراجعة، هل حاضر المحاضر مراجعة؟ واحد لأ
126
00:11:13,210 --> 00:11:17,470
اتنين نعم القسم
127
00:11:17,470 --> 00:11:21,190
فيه تلت أقسام بعدين فيه نهاية درجة إن هي للطالب
128
00:11:21,190 --> 00:11:25,270
بعدين فيه تقدير الطالب حين التقدير ممكن ياخد مميز
129
00:11:25,270 --> 00:11:29,570
جدا أو A وB وC وD وحالة الطالب نجح ولا مانجحش
130
00:11:29,570 --> 00:11:35,450
واحد نجح سفر مش ناجح والتقدير أنا بس بُكَرِّر له تقدير
131
00:11:35,450 --> 00:11:40,730
الطالب خمس تقديرات هذه مكررة المطلوب
132
00:11:40,730 --> 00:11:46,110
أولا.. هناخد الآن أولا بناء نموذج انحدار بحيث
133
00:11:46,110 --> 00:11:50,970
المتغير التابع طبعا أنا المفروض أحدد مين التابع و
134
00:11:50,970 --> 00:11:54,330
مين المستقل سواء أحدده أو أنت من خلال ال..
135
00:11:55,350 --> 00:11:59,010
المتغيرات ممكن أعرف مين التابع لإن ممكن يكون عندي
136
00:11:59,010 --> 00:12:02,610
تصور لتابع مختلف من اللي أنا حا.. حاكي عليه أنا
137
00:12:02,610 --> 00:12:07,030
حاكي على المتغير لدرجة إن هي للطالب تعتمد على عدة
138
00:12:07,030 --> 00:12:12,890
متغيرات هيك أنا افترضت والمتغيرات اللي أنا واخدها
139
00:12:12,890 --> 00:12:17,170
المستقلة لدرجة إن هي تعتمد على معدل الطالب
140
00:12:17,170 --> 00:12:23,570
التراكمي هل أنزل مشروع وهل حضر محاضرة المراجعة أنا
141
00:12:23,570 --> 00:12:29,730
افترضت حاجة زي كده اللي أنا اعتبر في تلت متغيرات
142
00:12:29,730 --> 00:12:33,570
مستقلة بتأثر على درجة الطالب لو طلعت المتغيرات
143
00:12:33,570 --> 00:12:37,770
هتلاحظ الآن إذا خلينا نركز بس على نوع واحد من
144
00:12:37,770 --> 00:12:44,270
البيانات المقطعية المتغير
145
00:12:44,270 --> 00:12:54,470
الأول التابع اللي هي درجة الطالب النهائية
146
00:12:56,300 --> 00:13:05,920
المتغيرات المستقلة المعدل التراكمي المشروع
147
00:13:05,920 --> 00:13:13,360
أنجز ولا لأ؟ واحد إيش كانت لا؟ مظبوط؟ واتنين نعم
148
00:13:13,360 --> 00:13:22,060
محاضرة المراجعة نفس الشيء واحد لا؟ واتنين نعم
149
00:13:23,940 --> 00:13:31,860
الملاحظة الأولى أن المتغير التابع كم؟ لاحظت
150
00:13:31,860 --> 00:13:34,700
اللحظة اللي قال الماضي، هناخد نحضر خط بسيط، اللي
151
00:13:34,700 --> 00:13:40,920
قال اليوم، التابع كم؟ المستقل، بلاحظ المعدل
152
00:13:40,920 --> 00:13:49,640
التراكمي كم؟ هذا اسمه وهذا اسمه، مظهر؟ ممكنش أحكي
153
00:13:49,640 --> 00:13:50,320
على هذا الترتيب
154
00:13:57,050 --> 00:14:00,950
واضح المستقل ممكن يكون قيمة واسمه أو ترتيبه، ممكن
155
00:14:00,950 --> 00:14:07,750
يكون ترتيب، بينفع مثل المؤهل اللي.. أنا افترض على
156
00:14:07,750 --> 00:14:12,690
الشغل مش على المثال هذا، المؤهل تقدير الطالب
157
00:14:12,690 --> 00:14:19,670
ترتيب، صحيح، التقدير ترتيب خليني بعدين، إيه المثال
158
00:14:19,670 --> 00:14:23,310
الأول؟ هذا أبسط حاجة ممكن نأخذها أنه في عندي متغير
159
00:14:23,310 --> 00:14:28,490
تابع واحد كم معدل التراكم كم المشروع اللي هو
160
00:14:28,490 --> 00:14:33,250
جاب قيمتين نعم أو لا وتقدير المراجعة برضه اللي هي
161
00:14:33,250 --> 00:14:37,390
قيمتين نعم أو لا وهنا أنا بأخذ واحد لا واتنين
162
00:14:37,390 --> 00:14:44,090
نعم حنا نشتغل هذا المثال بأكثر من طريقة ونشوف مع
163
00:14:44,090 --> 00:14:47,950
بعض أخبرك اللي أنا بشرحه التفاصيل اللي هشرحها مش
164
00:14:47,950 --> 00:14:54,580
موجودة في ال notes اللي معاكِ بتسجليها أو اسمعي،
165
00:14:54,580 --> 00:14:57,780
إذا سمعت بكون أحسن، يعني إذا ركزت معايا من غير ما
166
00:14:57,780 --> 00:15:03,300
تكتبي أفضل، هي أحسن شيء للواحد الطالب يكتب ويسمع،
167
00:15:03,300 --> 00:15:08,900
بس صعب تلحقي معايا اليوم تسمعي وتكتبي، ففي فيديو
168
00:15:08,900 --> 00:15:15,000
نعم، آه بالظبط آه و راحتك، فطالما مسجلة خلاص ما فيش
169
00:15:15,000 --> 00:15:24,030
فيها مشكلة، ركزي معايا وبسهولة فتحت الملف ورتبت لكِ هي
170
00:15:24,030 --> 00:15:28,070
على حسب المثال
171
00:15:28,070 --> 00:15:34,610
تبعنا موضع حي المتغيرات اللي عندي I analyze فيه
172
00:15:34,610 --> 00:15:41,970
regression و linear لحظة يعني أنا بس بأخذ اختيار
173
00:15:41,970 --> 00:15:45,490
واحد بس من القائمة اللي هو اليوم اللي هو اختبار
174
00:15:45,490 --> 00:15:46,670
اختيار linear
175
00:15:50,030 --> 00:15:56,090
هي المربع الحيواني اللي ظهر لحظة
176
00:15:56,090 --> 00:16:01,110
المكان تبع الـ dependent يتسع لمتغير واحد الحالة
177
00:16:01,110 --> 00:16:12,210
تبعته للوحيد إذا نتابع.. درجة نهاية المتغيرات
178
00:16:12,210 --> 00:16:13,850
المستقلة مش شرط أحطها بالترتيب
179
00:16:19,040 --> 00:16:24,740
اسمها أضيف إليهم النوع الاجتماعي يعني ليش مش حاطة
180
00:16:24,740 --> 00:16:30,600
النوع الاجتماعي؟ بكون سقطة سهو ولا كيب؟ حطي النوع
181
00:16:30,600 --> 00:16:36,920
الاجتماعي بس خد سقط سهو من معاه آه.. آه.. آه
182
00:16:36,920 --> 00:16:41,760
النوع الاجتماعي النوع الاجتماعي إيش كان واحد ذكور
183
00:16:41,760 --> 00:16:44,540
اتنين هنا؟ واحد ذكر
184
00:16:49,360 --> 00:16:57,780
برضه هذا اسمه كويس،
185
00:16:57,780 --> 00:17:01,440
إذا هي المتغيرات اللي عندي موجودة، هي النوع
186
00:17:01,440 --> 00:17:08,120
الاجتماعي، النوع الاجتماعي داخل واحد ذاكرتينه أنت،
187
00:17:08,120 --> 00:17:14,240
هي المعدل، وواضح إن أنا مرتبهم متعمد يعني، أساس..
188
00:17:14,240 --> 00:17:17,360
رايح في عملية إدخالهم، ما كانوش مرتبين في الملف
189
00:17:17,360 --> 00:17:25,070
تبعهم الأصلي واضح الآن البرنامج قبل أربع متغيرات واضح
190
00:17:25,070 --> 00:17:28,570
هذا
191
00:17:28,570 --> 00:17:35,370
كل اللي بعمله بعطيك ملاحظات جاهزة المعمل okay اللي أنا
192
00:17:35,370 --> 00:17:39,810
افترضت متغير
193
00:17:39,810 --> 00:17:46,850
التقدير شايفاه إيش نوعه داخل اسمه، داخل وصفة، مش
194
00:17:46,850 --> 00:17:50,070
داخل واحد واتنين، داخل إيش؟ كل متى داخل ال
195
00:17:50,070 --> 00:17:55,530
numerical، الرقمي، هو داخل ال string، وصفة طب
196
00:17:55,530 --> 00:18:03,970
بنرجع تاني على ال regression أنا
197
00:18:03,970 --> 00:18:08,450
داخل وصفة، هو داخل وصفة يعني، هو داخل، هي التقدير
198
00:18:08,450 --> 00:18:11,690
المنطقة
199
00:18:11,690 --> 00:18:17,230
اللي في ال independent الـ String variables are not
200
00:18:17,230 --> 00:18:22,650
allowed in the list بسمح شرك دخل المتغيرات مدخلة
201
00:18:22,650 --> 00:18:26,610
وصفية طب إيش معنى الجنس دخله النوع الاجتماعي دخله
202
00:18:26,610 --> 00:18:32,570
أنا.. أنا معرفه واحد واتنين إذا معنى كده قولا
203
00:18:32,570 --> 00:18:36,890
واحدة في ال regression في القائمة اللي هنا يجب أن
204
00:18:36,890 --> 00:18:41,730
تكون المتغيرات المدخلة رقميا حتى وإن كانت في الأصل
205
00:18:41,730 --> 00:18:47,020
وصفية زي الجنس زي الإنجاز المشروع اللي كتبتي نعم
206
00:18:47,020 --> 00:18:52,020
ولا مش هتدخل نعم اعطيها واحد واتنين صفر واحد أو أي
207
00:18:52,020 --> 00:18:57,460
حاجات تانية خلاص هذه ملاحظة سريعة وإن شاء الله
208
00:18:57,460 --> 00:19:02,000
أتذكر بعض الملاحظات التانية إذا
209
00:19:02,000 --> 00:19:05,300
في هذه القائمة كل المتغيرات يجب تدخل كمية حتى وإن
210
00:19:05,300 --> 00:19:09,880
كانت مش كمية فلسطين مش كمية فلسطين بتحولها لأرقام
211
00:19:09,880 --> 00:19:14,750
بتعطيها coding و تمشي بس هتلاقي كل اللي بعمله بداخل
212
00:19:14,750 --> 00:19:19,950
المتغيرات لأ لحب المرة هبدأ أشتغل هاخد بعض الخصائص
213
00:19:19,950 --> 00:19:27,550
من خلال ال statistics ال statistics في عنده عدة
214
00:19:27,550 --> 00:19:34,650
اختيارات estimates هدول إجباري اللي هي قيمة ال P0
215
00:19:34,650 --> 00:19:38,630
P1 P2 لازم أطلّعهم الموضوع اللي فات هدول اللازمات
216
00:19:38,630 --> 00:19:41,250
اللي هي قيمة الـ R² والـ Adjusted اليوم هتكلم
217
00:19:41,250 --> 00:19:45,770
عليها المعادل التحيذي المعدل وفيه هم تعودين على ال
218
00:19:45,770 --> 00:19:49,250
confidence intervals أخذناها مشيت معاها على طول
219
00:19:49,250 --> 00:19:51,850
الطريق من أول ما بدينا ال semester confidence
220
00:19:51,850 --> 00:20:01,130
intervals 95% هضيف عليهم شغلتين جديد R² change مش
221
00:20:01,130 --> 00:20:06,380
موجودة في ال output اللي معاكِ بس هدخلك إياها وفي
222
00:20:06,380 --> 00:20:12,340
حاجة اسمها collinearity diagnostics و
223
00:20:12,340 --> 00:20:19,380
في حاجة اسمها Durban Watson حاولت أشكل هدول كلهم
224
00:20:19,380 --> 00:20:22,960
شوية
225
00:20:22,960 --> 00:20:26,260
كويس إذا واحدة منكم نَقَصَت محاضرة اليوم ممكن نشرها
226
00:20:26,260 --> 00:20:31,980
على الخطوات اللي أنا عاملها نشرها على الصفحة وعلى
227
00:20:31,980 --> 00:20:36,000
ال.. المجموعة تبعتكم إذا هي estimates confidence
228
00:20:36,000 --> 00:20:39,560
intervals مثل الموضوع الفاتر R² change كونه اليارة
229
00:20:39,560 --> 00:20:42,040
ال diagnostics ديربان واتسون هشرحهم بالتفصيل اللي
230
00:20:42,040 --> 00:20:47,240
قايل يوم في اللي قايل يوم بعدين continue أنا أخذت
231
00:20:47,240 --> 00:20:53,920
كل هذا من وين من أول اختيار ال statistics وبرضه
232
00:20:53,920 --> 00:20:55,140
أنا بدي أختار من save
233
00:20:58,780 --> 00:21:01,720
بدخل برنامج يحسب لي الـ predicted values القيامة
234
00:21:01,720 --> 00:21:05,020
المقدرة لل Y بدلا من حسابه بدخل برنامج يحسب لهم
235
00:21:05,020 --> 00:21:09,260
للعينة الموجودة عنده، بس، بس هذه فقط اللي هي
236
00:21:09,260 --> 00:21:16,180
unstandardized coefficients بعدين
237
00:21:16,180 --> 00:21:19,920
continue مش
238
00:21:19,920 --> 00:21:23,100
هعمل أكتر من هيك Y okay
239
00:21:29,280 --> 00:21:35,720
نبدأ في الـ Output واحدة واحدة المربع
240
00:21:35,720 --> 00:21:38,000
الأول بيعطينا مين المتغيرات اللي تم إدخالها
241
00:21:38,000 --> 00:21:43,360
فبيعطينا هاي الأربع متغيرات اللي دخلناهم هل حضر
242
00:21:43,360 --> 00:21:46,800
المحاضرة تحت المراجعة المعدل التراكمي أنجز المشروع
243
00:21:46,800 --> 00:21:52,870
نوع الاجتماع واضح المتغير التابع الـ Dependent
244
00:21:52,870 --> 00:21:56,850
Variable اللي هو عبارة عن إيه درجة نهاية الطريقة
245
00:21:56,850 --> 00:22:00,650
المستخدمة اسمها طريقة Enter Enter يعني دخلي
246
00:22:00,650 --> 00:22:04,230
المتغيرات حسب ما أنا طلبت هايمان Enter ادخل حسب ما
247
00:22:04,230 --> 00:22:10,990
تم إدخالها دخلها اللي هي ال method اللي هي Enter
248
00:22:10,990 --> 00:22:20,410
لأن في ال model summary في ال R اللي هي point خمسة،
249
00:22:20,410 --> 00:22:28,510
تلاتة، تسعة، هذه عبارة عن معامل.. إيش نسميها؟
250
00:22:28,510 --> 00:22:32,630
أنا ورد بيرسون، بس إيش نسميها؟ معامل؟ الارتباط
251
00:22:32,630 --> 00:22:36,690
إيش؟ أعطنا إيش جانبك كلمة؟ المتعدد بالظبط
252
00:22:39,600 --> 00:22:42,260
المتعدد معناه كده بينفع لي أنا عندي لأن عندي أكثر
253
00:22:42,260 --> 00:22:45,380
مطار مستقل وزي ما حكيت لك دائمًا إشارة موجة لأن
254
00:22:45,380 --> 00:22:48,340
الإشارة ليس لها معنى لأن المطارات اللي عندها دول
255
00:22:48,340 --> 00:22:52,960
ممكن يكون واحد موجة بيكون واحد سلة وقيمته خمسة
256
00:22:52,960 --> 00:22:57,720
ثلاثة سواء لأن فيه ارتباط بمصطلح مش قوي يعني ممكن
257
00:22:57,720 --> 00:23:02,300
نعتبره متوسط بعدها
258
00:23:02,300 --> 00:23:05,240
الـ R² مسميهاش
259
00:23:07,090 --> 00:23:11,910
معامل التحديد قيمته طبعًا لو ربعت أكيد الـ R هذه
260
00:23:11,910 --> 00:23:22,310
اللي سوّت خمسة ثلاثة تسعة لو ربعتها مؤكد
261
00:23:22,310 --> 00:23:27,390
الجواب اثنين تسعة هذه معناها تسعة وعشرين في المئة
262
00:23:27,390 --> 00:23:34,130
من التغير في الدرجة أن هي للطالب يمكن تفسيرها من
263
00:23:34,130 --> 00:23:38,670
خلال المتغيرات المستقلة الأربعة مع بعض يعني مع كده
264
00:23:38,670 --> 00:23:43,230
الأربعة متغيرات اللي عندي بتفسر 29% من التغير في
265
00:23:43,230 --> 00:23:47,250
الدرجة الكلية للطالب هذا معناه أنه في نسبة كبيرة
266
00:23:47,250 --> 00:23:54,290
جدًا حوالي 71% تعزى لمتغيرات ثانية هل هذا نموذج
267
00:23:54,290 --> 00:23:58,690
يُعتبر مقبول؟ شوفي من ناحية logic مقبول تمامًا
268
00:23:58,690 --> 00:24:06,540
المنطق بيحكي أربعة متغيرات مش هي وبس اللي بتفسر
269
00:24:06,540 --> 00:24:10,520
التغير في المتغير التابع ممكن فيه تغيرات أخرى كثيرة
270
00:24:10,520 --> 00:24:18,860
المش منطق تكون الـ R² 95% مش منطق أحيانًا اللي
271
00:24:18,860 --> 00:24:23,120
بتكون الـ R² عالية قد يكون سبب اختلال في النموذج في
272
00:24:23,120 --> 00:24:28,450
مشكلة في النموذج نفسه لكن 29% منطقي بس يعني من
273
00:24:28,450 --> 00:24:31,110
الفضل تكون عالية، من الفضل تكون خمسة وثمانين،
274
00:24:31,110 --> 00:24:35,270
ثمانين، سبعين، لكن أحيانًا القيم الكبيرة معناها
275
00:24:35,270 --> 00:24:39,790
ربما يكون في خلل في النموذج، لكن ثلاثين مش عالية،
276
00:24:39,790 --> 00:24:44,050
لكن كقيمة
277
00:24:44,050 --> 00:24:49,530
منطقية شوف
278
00:24:49,530 --> 00:24:54,070
تربويًا بيعتبروا ثلاثين في المئة مقبولة لكن مرفوع
279
00:24:54,070 --> 00:24:58,010
الشيء مثلًا نشر في الدواء وحكي 30% واخده لازم يكون
280
00:24:58,010 --> 00:25:02,070
الحاجات علوم الإنسانية الـ 30% كويسة لحد الأدنى 30
281
00:25:02,070 --> 00:25:10,910
% لأ طبيعي لأ هذا احنا ما عرفناه قبل هيك اللي بعده
282
00:25:10,910 --> 00:25:18,170
مكتوب عليه adjusted R² هذا
283
00:25:18,170 --> 00:25:19,430
مسميهاش معامل
284
00:25:22,390 --> 00:25:29,230
التحديد المعدل قيمته ساعة 2 6 2 خلينا نعطيه رمزًا
285
00:25:29,230 --> 00:25:39,270
2 6 2 R dash square التعليق
286
00:25:39,270 --> 00:25:44,690
قال لهم نفس التعليق بحكي 26.2% من التغير الدرجة اللي
287
00:25:44,690 --> 00:25:49,710
هي التوازن على 4.3% نفس التفسير لكن الفرق بين
288
00:25:49,710 --> 00:25:56,650
الاثنين أن الـ R² المعامل التحديدية العادي قيمته
289
00:25:56,650 --> 00:26:05,450
بتزداد دائمًا عند إضافة أي متغير مستقل بصرف النظر
290
00:26:05,450 --> 00:26:10,570
عن أهمية هذا المتغير إذا
291
00:26:10,570 --> 00:26:14,750
الـ R² دائمًا بيزداد
292
00:26:21,070 --> 00:26:32,210
متغير مستقل ما بصرف النظر عن أهميته أهميته يعني
293
00:26:32,210 --> 00:26:36,730
معنوياته يعني مهم ولا لأ مش مهم ده الـ last word
294
00:26:36,730 --> 00:26:46,680
بالذات معنى كده قد يكون الـ R² مضلل في كثير من
295
00:26:46,680 --> 00:26:50,200
الحالات لأنه حط له عدد كبير جدًا من المتغيرات
296
00:26:50,200 --> 00:26:55,420
المستقلة بتكبر قيمته فبيعطيني نتيجة مضللة المعدل
297
00:26:55,420 --> 00:27:03,080
بيعمل تصحيح للـ R² العادي تزداد قيمته فقط عند
298
00:27:03,080 --> 00:27:08,720
إضافة متغيرات مستقلة مهمة المعنى كذا احنا هنعتمد
299
00:27:10,120 --> 00:27:19,340
لما يكون عندنا انحدار خط متعدد على المعدل طب ليش
300
00:27:19,340 --> 00:27:24,400
ما حكيتش عيال المرة اللي فاتت؟ كمستقل واحد .. مستقل
301
00:27:24,400 --> 00:27:28,860
واحد ما فيش غيره، إذا معنى كده الآن، فالانحدار
302
00:27:28,860 --> 00:27:34,050
المتعدد بعتمد عشان أعرف مدى كفاءة ومدى قوة النموذج
303
00:27:34,050 --> 00:27:37,590
على معامل التحديد المعدل وحكينا السبب أن هذا
304
00:27:37,590 --> 00:27:42,470
المعامل قيمته تزداد بس عند إضافة متغيرات مستقلة
305
00:27:42,470 --> 00:27:49,190
مهمة هذه
306
00:27:49,190 --> 00:27:53,850
هي النقطة الأولى، إذا أضفنا شيء زيادة، مش هيك؟ الـ
307
00:27:53,850 --> 00:27:56,830
R² change اللي أنا مش هستفيد منها، خليها لبعيد
308
00:27:58,590 --> 00:28:01,330
خلصت فيها السؤال؟ إذا فهي لها معلومة جديدة، أنت
309
00:28:01,330 --> 00:28:06,590
فيها الـ risk were adjusted وعرفت متى يستخدم فيه
310
00:28:06,590 --> 00:28:10,370
الـ novel اللي حكيناش عن المرأة الفاترة لو جد
311
00:28:10,370 --> 00:28:14,910
والتحليل تباين الانحدار ما تحكيش إيه الانوفا تعمل
312
00:28:14,910 --> 00:28:20,990
مرة لزمان، لأ هذا مختلف تمامًا مختلف ليش؟ لأنه هناك
313
00:28:20,990 --> 00:28:25,070
كان التابع زي اللي عندي بس هناك كان عوامل مستقلة
314
00:28:25,070 --> 00:28:30,610
عوامل إيه عدد من المستويات هنا لحظة متغيرة سميناها
315
00:28:30,610 --> 00:28:36,510
متغيرة مستقلة قد يكون كامل ما فيش
316
00:28:36,510 --> 00:28:41,410
هنا خلاص فهي الفرق بين الاثنين خلاص إذا لو كان كله
317
00:28:41,410 --> 00:28:46,890
كاملة احنا في الانحدار كان عوامل بتروح على هناك هذا
318
00:28:46,890 --> 00:28:52,090
بينفع الانحدار حتى لو كانت كل المستقلات نوعية بس
319
00:28:52,090 --> 00:28:57,310
فيها شكلية هنرفع بعدها يعني بينفع العوامل اللي
320
00:28:57,310 --> 00:29:05,590
عندك تكون زي إلى مستويات ولكن هنا هنشوف إيش المشاكل
321
00:29:05,590 --> 00:29:09,990
ممكن سببها أنه بعد الـ break ربما لكن مبدئيًا بتنفع
322
00:29:09,990 --> 00:29:13,130
.. بينفع الانحدار إذا كانت المتغيرات مستقلة كلها
323
00:29:13,130 --> 00:29:18,390
من النوع النوعي يعني اللي أنا بقصده لو شيلت المعدل
324
00:29:18,390 --> 00:29:23,310
التراكمي بينفع برضه أشتغل انحدار يعني مش بالضرر
325
00:29:23,310 --> 00:29:28,370
أروح على تحليل التباين ألاحظ حتى في تحليل التباين
326
00:29:28,370 --> 00:29:32,490
لما اخترنا الأداء إيش اخترناها؟
327
00:29:35,000 --> 00:29:37,280
مش جبناها من general linear model إيش معناها
328
00:29:37,280 --> 00:29:42,960
النموذج الخطي العام مع كده احنا شغالين نموذج خطي
329
00:29:42,960 --> 00:29:48,860
بس هنا اشتغلنا على انحدار طيب نرجع ثاني شوية صغيرة
330
00:29:48,860 --> 00:29:54,840
يعني نطلع الانوفا إذا الآن باشرح إيه
331
00:29:54,840 --> 00:29:58,520
الانوفا أنا بتحاول احافظ على هذه موجودة لأن هذه
332
00:29:58,520 --> 00:30:01,700
بالنسبة لي المتغيرات هيها لأن أحاول أغير بعض الشيء
333
00:30:01,700 --> 00:30:03,860
بعدين لكن هذا مش عايز ينوشك
334
00:30:13,380 --> 00:30:18,880
أمسحين إذا هأتكلم عن موضوع الانوفا الخطوة رقم واحد
335
00:30:18,880 --> 00:30:24,380
طبعًا الـ output في الانوفا كله أنا مش هاخده هتعرف
336
00:30:24,380 --> 00:30:25,200
على شغلتين
337
00:30:28,760 --> 00:30:34,940
أول حاجة مكتوب على DF ليه درجة الحرية كمفهوم احنا
338
00:30:34,940 --> 00:30:38,940
حافظينه كانت
339
00:30:38,940 --> 00:30:42,720
درجة الحرية عبارة عن إيه؟ عشان نفرض حكيت لك عندي
340
00:30:42,720 --> 00:30:46,700
خمس أعداد شرطهم
341
00:30:46,700 --> 00:30:52,800
مثلًا مجموعهم بصفر وحكيت لك عندك حرية تختاريها
342
00:30:52,800 --> 00:30:58,640
كم عدد واحد هكونش باري مش هيك ممكن اختار أي أربعة
343
00:30:58,640 --> 00:31:04,080
أعداد والباقي والآخر يجبرني بالطبيعي مش هيك لو كان
344
00:31:04,080 --> 00:31:08,100
هي خمس أعداد وحكينا
345
00:31:08,100 --> 00:31:14,020
في شرط في قيد واحد قيد واحد مجموعهم بيساوي نفرض صفر
346
00:31:14,020 --> 00:31:20,780
مع كده أنا كشخص ممكن اختار أي أرقام بحرية كاملة بس
347
00:31:20,780 --> 00:31:25,200
لأربعة منهم ممكن اختار هذا واحد هذا صفر هذا سالب
348
00:31:25,200 --> 00:31:29,180
ثلاثة هذا اثنين هدول أنا حرفيًا اختار ازا ما أنا
349
00:31:29,180 --> 00:31:32,980
عايزه بس الأخير ماله إنه يحقق الشرط إنه مجمعهم
350
00:31:32,980 --> 00:31:37,960
الصفر الصفر خليني بس آخد هذا أربعة أرقام و لنفترض
351
00:31:37,960 --> 00:31:43,120
هذه خمسة أي أرقام كبيرة لحظة
352
00:31:43,120 --> 00:31:52,040
أربعة وخمسة تسعة سالب ثلاثة ستة مع كده أنا مجبر
353
00:31:52,040 --> 00:31:56,560
هذا يكون جدًّا إيش إذا مجبر هنا مع كده لازم الحرية
354
00:31:56,560 --> 00:32:01,770
تساوي النقص واحد في الحالة هذه النقص واحد اللي هي
355
00:32:01,770 --> 00:32:07,210
أربعة ميس لحظة
356
00:32:07,210 --> 00:32:13,230
أنا
357
00:32:13,230 --> 00:32:21,310
عندي في الحالة دي كم متغير مستقل أربعة مظبوط
358
00:32:21,310 --> 00:32:25,050
كمعامل انحدار لازم أقدر في هذه الحالة
359
00:32:29,110 --> 00:32:32,250
لو كنت عندك أربعة متغيرات مستقلة كم معامل
360
00:32:32,250 --> 00:32:40,570
الانحدار لازم يقدر؟ لو
361
00:32:40,570 --> 00:32:44,690
كنت عندك أربعة متغيرات مستقلة كم قيمة معامل
362
00:32:44,690 --> 00:32:49,870
الانحدار مجهود لازم يقدر؟
363
00:32:49,870 --> 00:32:52,730
لأن لو حكيت أنك عندك متغير مستقل واحد Y بيساوي P0
364
00:32:52,730 --> 00:33:00,000
زي P1X لازم أقدر كم واحدة بيساوي واحد، مظبوط؟ مش
365
00:33:00,000 --> 00:33:03,740
في عندي الثابت، يعني خمسة إذا أما أكون عند أربعة
366
00:33:03,740 --> 00:33:08,780
متغيرات مستقلة، مع كده هأقدر .. هأقدرهم خمسة اللي هم
367
00:33:08,780 --> 00:33:12,280
الأربعة هدول زائد جزء تبع المقطع المحور واحد، مش
368
00:33:12,280 --> 00:33:17,020
هيك، أوزن خمس متغيرات،
369
00:33:17,020 --> 00:33:20,040
مظبوط؟ ما دا هو من الخمسة، هي واحد، اثنين، ثلاثة،
370
00:33:20,040 --> 00:33:25,060
أربعة، خمسة هيكونوا، مظبوط؟ فعدد درجات الحرية
371
00:33:25,060 --> 00:33:32,480
هتساوي عدد المعالم المجهولة لما الخمسة نقص واحد
372
00:33:32,480 --> 00:33:40,780
دائمًا هي نقص واحد خمسة نقص واحد إيش بتساوي؟ الأربعة
373
00:33:40,780 --> 00:33:44,740
عبارة عن إيش؟
374
00:33:44,740 --> 00:33:47,900
عدد
375
00:33:47,900 --> 00:33:52,940
المتغيرات المستقلة إذا خلصنا التفاق، الـDF عدد مين؟
376
00:33:54,480 --> 00:34:05,180
عدد .. عدد ال Xات اللي عندي والله
377
00:34:05,180 --> 00:34:14,680
أنا عارف بس إلا .. إلا شغل تاني يعني بالظبط واضح
378
00:34:14,680 --> 00:34:15,600
.. شكرا بصراحة
379
00:34:21,700 --> 00:34:28,740
لأ لأ لأ لأ غلط مش صح بكون أخطأت في مفهوم درجات
380
00:34:28,740 --> 00:34:35,500
الحرية طبيعي ولا كيف لحظة أنا ما عنديش إلا هذه
381
00:34:35,500 --> 00:34:39,300
القيود اللي عندي هدول شوف كل ما زاد عدد القيود
382
00:34:39,300 --> 00:34:45,760
بتقل درجة الحرية لأ
383
00:34:45,760 --> 00:34:49,100
تتغير تتغير تتغير شوفي دائما
384
00:34:53,440 --> 00:35:04,520
كلما زادت عدد القيود تقل درجة الحرية هنا في المثال
385
00:35:04,520 --> 00:35:10,800
هذه حكينا كان في شرط أو قيد واحد مجموعة بساوة صفر
386
00:35:11,790 --> 00:35:15,170
فكان درجة الحرية بساوة ناقص واحد لو كان قيدين
387
00:35:15,170 --> 00:35:20,390
يصير ناقص اثنين فبتلاحظي كل ما تزداد عدد القيود
388
00:35:20,390 --> 00:35:26,110
يقل درجة الحرية وزي هيك هذا مثال معروف في الإحصاء
389
00:35:26,110 --> 00:35:32,410
معروف وأعتقد أحيانا في التطبيقات الحياتية بكون
390
00:35:32,410 --> 00:35:38,530
معروف مظبوط مثل في الإحصاء معروف أن كل ما زادت
391
00:35:38,530 --> 00:35:44,160
القيود بتقل درجة الحرية لو كل مكان الرجل في البيت
392
00:35:44,160 --> 00:35:50,520
عليه قيود كبيرة الطبيعة بتقل درجة حريته هذا مثال
393
00:35:50,520 --> 00:35:53,700
مش من عندي مثال في كتب لحصة باللغة الإنجليزية كلها
394
00:35:53,700 --> 00:35:59,880
بتكتب هيك فمعناه
395
00:35:59,880 --> 00:36:04,600
القيود بالزيد الحرية بتقل اللي عايزك تعرفيه أنا
396
00:36:04,600 --> 00:36:07,740
ما عنديش إلا خمس متغيرات هي القيد اللي وحيد اللي
397
00:36:07,740 --> 00:36:10,960
عندي فقط قيد واحد خمس متغيرات إن شاء الله مئة
398
00:36:10,960 --> 00:36:15,240
متغير درجة حرية بساوة كده ناقص واحد بساوة عدده
399
00:36:15,240 --> 00:36:19,220
ناقص واحد أو عدد المتواجدات المستقلة الموجودة طب
400
00:36:19,220 --> 00:36:23,620
المية وخمسة هي
401
00:36:23,620 --> 00:36:28,980
حجم عينة مية وخمسة حجم عينة مية وخمسة فال
402
00:36:28,980 --> 00:36:32,420
total الكلي هتكون ناقص واحد اللي هي مية وخمسة ناقص
403
00:36:32,420 --> 00:36:38,060
واحد مية وأربعة إذا هدول بالنسبالك أساس في الجدول
404
00:36:38,060 --> 00:36:42,790
بقدر أطمن على أكتر من شغلة بعرف عدد المتغيرات
405
00:36:42,790 --> 00:36:46,130
المستقلة اللي أنا دخلتها بعرف حجم العينة
406
00:36:46,130 --> 00:36:50,430
لاستخدام البرنامج ايك اوتوماتيك حجم عينة بساوة كم؟
407
00:36:50,430 --> 00:36:57,950
105 اللي بينهم الرقم اللي بينهم الفرق ما بين
408
00:36:57,950 --> 00:37:04,170
الأثنين هذول خلاص الآن في عندي مجموعة مربعات
409
00:37:04,170 --> 00:37:08,370
بيعنينيش كيف البرنامج حسبها طبعا معدل مجموعة
410
00:37:08,370 --> 00:37:14,190
المربعات حسبتها سهلة مجرد لو ضربت العمود الأول على
411
00:37:14,190 --> 00:37:18,750
الثاني بيعطيني العمود الثالث هذا على هذا بيعطيلي
412
00:37:18,750 --> 00:37:23,690
هنا برضه البرنامج بيحسبك إياهم نسميهم minus square
413
00:37:23,690 --> 00:37:30,670
مربع الـ F اللي احنا عايزينها الآن خارج قسمة
414
00:37:30,670 --> 00:37:34,130
هذول على بعض لو ضربت هذه على عادي فتطلع هذه
415
00:37:34,130 --> 00:37:38,230
فتلاحظ كلها شبكة واحدة كلها بتبدأ من هنا هذول طبعا
416
00:37:38,230 --> 00:37:41,470
البرنامج بيحسبهم طبعا أكيد مجموع هذول بيساوي الرقم
417
00:37:41,470 --> 00:37:41,870
اللي تحت
418
00:37:46,130 --> 00:37:50,690
كل حالة ما عادة هذه بدها جداول أو بدها الحاسبة
419
00:37:50,690 --> 00:38:00,270
هتطلع لك قيمة الاحتمالية نعم مين
420
00:38:00,270 --> 00:38:04,710
هذه؟ والله ممكن لو أنا بجيب جدوة زيك ممكن ما أجيبهاش
421
00:38:04,710 --> 00:38:11,330
خالص أحكيلك لديك أربع متغيرات و لديك عينة حجم 105
422
00:38:11,330 --> 00:38:17,080
و 5 و 4 متغيرات مستقلة لحالك بتعرف هذا؟ بس هدول
423
00:38:17,080 --> 00:38:21,620
لازم أعطيك قيمتين منهم بس أنا عادة .. عادة .. هذا
424
00:38:21,620 --> 00:38:25,920
لسه لأبشرح .. أسألهاش لطالب المرحلة تبعتكم لأن
425
00:38:25,920 --> 00:38:30,620
انتوا أكبر من هيك فهذا بعطيك جدول كاملا بس أنا
426
00:38:30,620 --> 00:38:34,560
بعطي ملاحظات صغيرة ملك عشان تعرف شغلك مافيه صح ولا
427
00:38:34,560 --> 00:38:39,120
لأ طب أشيل هدف من هذا الجدول بعد ما عملت مقدمة
428
00:38:39,120 --> 00:38:46,420
صغيرة الفرضية الصفرية له باطناص لا توجد علاقة بين
429
00:38:46,420 --> 00:38:53,880
المتغير التابع اللي هو بين الدرجة النهائية اللي هو
430
00:38:53,880 --> 00:39:05,820
التابع وجميع المتغيرات المستقلة معاها إذا أنا
431
00:39:05,820 --> 00:39:10,320
فرضي الصفرية بتنص، ما فيش علاقة بين
432
00:39:10,320 --> 00:39:13,380
التابع وكل المتغيرات المستقلة مع بعضه
433
00:39:16,150 --> 00:39:22,190
والفرضية اللي بدنا بتنص عليهاش توجدهاش واحدة على
434
00:39:22,190 --> 00:39:32,050
القطة هذا معناه يوجد علاقة بين التابع وأحد
435
00:39:32,050 --> 00:39:39,230
المستقلة على لقطة زي الانوبل الطبيعي اللي كنا
436
00:39:39,230 --> 00:39:39,870
بحكيه ليه في الأول
437
00:39:46,900 --> 00:39:55,120
القيمة الاحتمالية إيش تساوي؟ تساوي صفر، إيش معناها؟
438
00:39:55,120 --> 00:40:02,520
نرفض الفرضية الصفرية ونستنتج إن في على الأقل متغير
439
00:40:02,520 --> 00:40:07,140
مستقل واحد بيأثر على المتغير التابع
440
00:40:11,600 --> 00:40:15,820
بنتفق من الآن طالما بتكلم على انحدار، بدي أشيل
441
00:40:15,820 --> 00:40:21,100
كلمة علاقة وأحكي أثر، خلاص، نتفق عليها، العلاقة
442
00:40:21,100 --> 00:40:28,380
هذه أن تشيلها، نقول أثر، نتعود، في أثر لمستقلة على
443
00:40:28,380 --> 00:40:33,020
التابع أو أثر المتغيرات المستقلة مع بعض على التابع،
444
00:40:33,020 --> 00:40:35,760
نتفق عليه، انحدار يقيس الأثر
445
00:40:40,090 --> 00:40:44,030
أحكي لأن في أثر لأحد أو ثلاث مستقل على التابع علاقة
446
00:40:44,030 --> 00:40:48,870
لواحد منهم، طب مين هو؟ مين هو؟ بدي أجابه عليه
447
00:40:48,870 --> 00:40:53,930
السؤال مين؟ الجدول البعض، الجدول البعض معناه كده
448
00:40:53,930 --> 00:41:00,530
بيعمل اختبار، وهذا الجدول بيعمل اختبار، الـ ANOVA
449
00:41:00,530 --> 00:41:06,110
بيعمل اختبار العلاقة الكلية والأثر الكلي، إذا أنا
450
00:41:06,110 --> 00:41:08,190
باختبر الـ ANOVA المعنوية
451
00:41:12,610 --> 00:41:17,590
الكلية بشكل عام في أثر للمستقلة على التابعة ولا لأ؟
452
00:41:17,590 --> 00:41:21,990
بشكل عام المعنى
453
00:41:21,990 --> 00:41:28,590
كده اختباري اللي هنا بيعمل معنوية جزئية سمي
454
00:41:28,590 --> 00:41:34,570
المعنوية الجزئية أو المعنوية الفردية إذا
455
00:41:34,570 --> 00:41:38,410
المعنوية الكلية باخدها من وين؟ الـ ANOVA المعنوية
456
00:41:38,410 --> 00:41:45,430
الجزئية من اختباري بده اكتب بتحت هنا اختباري
457
00:41:45,430 --> 00:41:54,450
بيعمل ليش معنوية جزئية أو فردية يعني
458
00:41:54,450 --> 00:41:58,130
عشان أعرف مين المؤثر باجي على اختباري إذا
459
00:41:58,130 --> 00:42:00,510
اختباري بيبقى معنوية جزئية اختبار الـ ANOVA بيبقى
460
00:42:00,510 --> 00:42:04,590
معنوية كلية طب ليش المرة الفاتة ما استخدمناش الـ ANOVA
461
00:42:06,440 --> 00:42:10,680
عشان مستقل واحد الآن ركزي معي لو عندك مستقل واحد
462
00:42:10,680 --> 00:42:17,660
هذا إيش هيعمل؟ أثر المستقل على التابع ما فيش غيره و
463
00:42:17,660 --> 00:42:20,960
اللي هنا هيكون متواجد المستقل واحد أثر المستقل على
464
00:42:20,960 --> 00:42:24,820
التابع الاثنين زي بعض عشان كده الاثنين وجهان
465
00:42:24,820 --> 00:42:27,880
العملة واحدة في الانحدار البسيط والاثنين بيعطوا
466
00:42:27,880 --> 00:42:32,040
نفس النتيجة عشان هيك المرة السابقة أهملنا الـ ANOVA
467
00:42:33,080 --> 00:42:38,980
خلاص أي سبب أهملنا الـ ANOVA اللقاء الماضي مرة ثانية
468
00:42:38,980 --> 00:42:43,600
الـ ANOVA بيعمل معنوية كلية اختبارات t بتعمل معنوية
469
00:42:43,600 --> 00:42:47,080
جزئية مع كده لو عندك متغير و مستقل اثنين بيصيروا
470
00:42:47,080 --> 00:42:53,380
متكافئين ودائما هذا الكلام بيكون متحقق إذا كان
471
00:42:53,380 --> 00:42:59,380
عندك انحدار بسيط زي الخدمة في الأول دائما وأبدا
472
00:42:59,380 --> 00:43:02,660
قيمة F اللي بتطلع في الانحدار البسيط اللي بتطلع هنا
473
00:43:02,660 --> 00:43:11,120
في الجدول اللي فات مؤكدة بتساوي قيمة t تربيع و
474
00:43:11,120 --> 00:43:14,820
لثبات رياضي يعني أنت لو عملت الـ ANOVA اللي المرة
475
00:43:14,820 --> 00:43:19,000
اللي فات شفت شكله طلعت قيمة F وطلعت على الـ t تربيع
476
00:43:19,000 --> 00:43:25,570
الـ t على قيمة F بالظبط والـ Sig اللي بتطلع في الـ F
477
00:43:25,570 --> 00:43:31,010
هي نفس الـ Sig اللي بتطلع تحت الـ t نفس القيمة
478
00:43:31,010 --> 00:43:34,970
بالظبط، كل العلامات العشرية اللي جنبها عشان كده
479
00:43:34,970 --> 00:43:41,390
ما فيش لازم أشتغل على الـ ANOVA في حالة انحدار بسيط
480
00:43:41,390 --> 00:43:50,250
خليها في المتعدد أول
481
00:43:50,250 --> 00:43:54,420
شيء ممكن أكتب المعادلة مشياكهو ده أكتب معادلة خط
482
00:43:54,420 --> 00:44:04,680
الانحدار حد
483
00:44:04,680 --> 00:44:08,100
ممكن يكتبها اكتبيها هيك جربي ويغلطي فيها وأنا
484
00:44:08,100 --> 00:44:17,700
بصحح لك إياها اكتبي معادلة خط الانحدار خذوا
485
00:44:17,700 --> 00:44:18,660
نص دقيقة واكتبيها
486
00:44:30,680 --> 00:44:38,160
شوف بدنا نجيب الدفتر طيب،
487
00:44:38,160 --> 00:44:42,420
حاليا أكتبها أكتبها ولا خلاص؟
488
00:44:52,610 --> 00:44:56,410
خلوك الطلاب بيشرحوا، بيطلعوا يشرحوا، أنا حين بقعد
489
00:44:56,410 --> 00:45:05,830
.. بقعد ساعة بشرح عند الطلاب أحيانا ما بشرحش هذه
490
00:45:05,830 --> 00:45:10,110
المعادلة العامة، أنا بدي المعادلة من الجدول، بديها
491
00:45:10,110 --> 00:45:17,590
جاهزة أنا
492
00:45:17,590 --> 00:45:20,090
بدي أكتب معادلة محددة عشان أعرف ليش أستخدمها
493
00:45:24,150 --> 00:45:30,530
طيب بنش نضايق وقت دي الكتاب كلاتي هي الدرجة الكلية
494
00:45:30,530 --> 00:45:36,510
أو النهائية بس إيش بيسميها؟ في الدرجة الكلية
495
00:45:36,510 --> 00:45:39,890
المشاهدة اللي هي من البيانات إيش بيسميها بطلع حميل
496
00:45:39,890 --> 00:45:44,390
معادلة المتوقعة
497
00:45:44,390 --> 00:45:48,730
بيسميها ويهات مظبوط المقدرة أو المتوقعة هذه الكلمة
498
00:45:48,730 --> 00:45:52,200
مهمة لأن ما بقدرش هنا أحسب الفعلية الفعلية موجودة
499
00:45:52,200 --> 00:45:56,420
بقدر القيمة اللي لها إذا انظر هناك المقدرة بتساوي
500
00:45:56,420 --> 00:46:03,320
بتساوي إيش؟ هاي الـ P0 هذا الثابت بتساوي تسعة و
501
00:46:03,320 --> 00:46:05,920
خمسين خليني أكتب من غير علامات عشرية أساس الوجد بس
502
00:46:05,920 --> 00:46:10,600
تسعة و خمسين مش مشكلة علامة العشرية بعدين إيش؟
503
00:46:10,600 --> 00:46:14,720
ناقص ناقص ناقص ناقص ناقص ناقص ناقص ناقص ناقص ناقص
504
00:46:14,720 --> 00:46:17,600
ناقص ناقص ناقص ناقص ناقص ناقص ناقص ناقص ناقص ناقص
505
00:46:17,600 --> 00:46:26,480
ناقص ناقص ناقص مين؟ اكس واحد ماعرفش فيها ماعرفش
506
00:46:26,480 --> 00:46:32,180
فيها ماعرفش
507
00:46:32,180 --> 00:46:33,920
فيها ماعرفش فيها ماعرفش فيها ماعرفش فيها ماعرفش
508
00:46:33,920 --> 00:46:36,540
فيها ماعرفش فيها ماعرفش فيها ماعرفش فيها ماعرفش
509
00:46:36,540 --> 00:46:37,180
فيها ماعرفش فيه ماعرفش فيه ماعرفش فيه ماعرفش فيه
510
00:46:37,180 --> 00:46:37,620
فيه ماعرفش فيه ماعرفش فيه ماعرفش فيه ماعرفش فيه
511
00:46:37,620 --> 00:46:44,760
ماعرفش فيه ماعرفش فيه ماعرفش
512
00:46:49,210 --> 00:46:55,870
المشروع، أنجز أو لا؟ 4
513
00:46:55,870 --> 00:47:04,410
.2 المراجعة، مظبوط؟ طيب، بدأ أبدأ أعلق على
514
00:47:04,410 --> 00:47:10,550
المعاملات هذه الـ
515
00:47:10,550 --> 00:47:12,490
59 معناه إيش؟
516
00:47:15,740 --> 00:47:19,220
هذه الدرجة أحيانًا القيمة هذه أحيانًا ما يكونش لها
517
00:47:19,220 --> 00:47:24,400
معنى لأن معناها الوحيد عندي إذا انعدمت المتداولات
518
00:47:24,400 --> 00:47:28,180
المستقلة إن عدمت .. أنا ما عنديش انعدام كله عندي
519
00:47:28,180 --> 00:47:32,640
واحد واتنين ما فيش صفر حتى فبتالي أن المنعدمة هذا
520
00:47:32,640 --> 00:47:38,280
ليس له معنى إذا أحيانًا الـ B0 لا يكون لها معنى
521
00:47:38,280 --> 00:47:46,580
عملي فغالبًا نتجاهل التعليق على الـ B0 في هذه الحالة
522
00:47:46,580 --> 00:47:49,980
تحديدًا ما فيش .. مين عنده سوى صفر؟ المعدل التراكمي
523
00:47:49,980 --> 00:47:53,500
بسوى صفر ما فيش إمكانية المشروع ما هو واحد أو اتنين
524
00:47:53,500 --> 00:47:57,780
المراجعة واحدة أو اتنين النوع الاجتماعي واحد ولا
525
00:47:57,780 --> 00:48:01,280
اتنين فالتالي المحكي أنه سوى صفر ليس له معنى إذا
526
00:48:01,280 --> 00:48:07,720
هذا القيمة ليس لها معنى عملي لذا نتجاهلها طب
527
00:48:07,720 --> 00:48:12,830
القيمة اللي بعدها؟ بنركز فيها و تحكي ليش معناه؟
528
00:48:12,830 --> 00:48:21,590
العلاقة عكسية مظبوط بس ماذا تعني؟ بدأ أسمع منك إيش
529
00:48:21,590 --> 00:48:24,830
بتعني؟ إنه النوع الشمس هو سالب واحد سبعة ستة طبعًا،
530
00:48:24,830 --> 00:48:34,450
سالب واحد وان سبعة واحدة تحكي لمن؟
531
00:48:34,450 --> 00:48:38,150
طيب،
532
00:48:38,150 --> 00:48:43,820
قال واحدة، إجابة ثانية خلّيني نرجع للتعريف العام
533
00:48:43,820 --> 00:48:50,080
حكينا من شوية في ال notes خلّيني نرجعيه وقتنا ال
534
00:48:50,080 --> 00:48:54,780
notes اللي فاتت لما
535
00:48:54,780 --> 00:49:02,080
جينا عرفنا ال ..
536
00:49:05,420 --> 00:49:09,300
لما عرفني عربي واحد هات يقيس بعض التغير في التابع
537
00:49:09,300 --> 00:49:15,040
نتغير في المتغير المستقل بواحدة واحدة، مظبوط؟
538
00:49:15,040 --> 00:49:19,480
طب إيش الواحدة اللي عندي هنا؟ النوع الاجتماعي إيش
539
00:49:19,480 --> 00:49:27,040
واحدته؟ ما لهاش واحدة؟ طب كيف بدي أعلق على السالب
540
00:49:27,040 --> 00:49:31,040
واحد سبعة؟ كل، أنا اسمه بعد كلمة كل
541
00:49:49,700 --> 00:49:52,780
خلّينا نركز على القيمة الفعلية خلّيها هي كلها
542
00:49:52,780 --> 00:49:55,500
قيمة فعلية احنا متكلم عن قيمة مقدرة الفعلية هذا
543
00:49:55,500 --> 00:50:02,900
ما ناشي لغاية بقى خلاص مين لزادة؟ أنا هنا عندي نوع
544
00:50:02,900 --> 00:50:11,380
اجتماعي هو القيمة أنا
545
00:50:11,380 --> 00:50:15,080
قربت
546
00:50:15,080 --> 00:50:22,380
لنسبة 20% قربت ل 20% صح بقى بتعرف الإجابة اللي
547
00:50:22,380 --> 00:50:26,540
حكيتها 20%
548
00:50:26,540 --> 00:50:29,940
لأ
549
00:50:29,940 --> 00:50:33,760
لأ بتقدرش تقولي كل مرة درجة الكلية كل ما قل بتزيد
550
00:50:33,760 --> 00:50:41,590
و بتقل هدولهذه لأ هذه أنا بتقدرها
551
00:50:41,590 --> 00:50:47,590
طب
552
00:50:47,590 --> 00:50:51,470
خلينا نطنش هذه شوية و نشوف المعدل التراكمي هذا ال
553
00:50:51,470 --> 00:50:57,750
8.1 إيش تعليقك عليها؟ هذه أسهل معدل تراكمي
554
00:51:06,280 --> 00:51:13,940
معدل مش صح مش
555
00:51:13,940 --> 00:51:17,760
صح
556
00:51:17,760 --> 00:51:22,680
أنت
557
00:51:22,680 --> 00:51:25,740
جربت بس مش صح أنا بطلع إجابة منك عشان ما تنساها
558
00:51:25,740 --> 00:51:26,240
في حياتك
559
00:51:30,540 --> 00:51:34,800
إجابة ثانية أخرى آخر واحدة طب خلّي على المعدل
560
00:51:34,800 --> 00:51:41,860
التراكمي كل ما ازداد المعدل التراكمي بدرجة واحدة
561
00:51:41,860 --> 00:51:50,020
بتزداد الدرجة النهائية ب 8 درجات خلاص؟ إذا
562
00:51:50,020 --> 00:51:54,420
بالنسبالي المعدل التراكمي اللي هي القيمة هذه كل ما
563
00:51:54,420 --> 00:51:58,240
ازداد المعدل
564
00:51:58,240 --> 00:52:04,560
التراكمي هي بوحدة واحدة مشكلة إيش الوحدة؟ درجة
565
00:52:04,560 --> 00:52:11,900
نفترض بدرجة واحدة مقابلها إيش؟ إشارة موجبة مظبوط
566
00:52:11,900 --> 00:52:18,340
يزداد أو تزداد الدرجة
567
00:52:18,340 --> 00:52:27,700
الكلية بمقدار كده؟ بمقدار يحكي تمان درجات اللي
568
00:52:27,700 --> 00:52:29,760
هتكمل صغيرة مع بقاء
569
00:52:32,370 --> 00:52:39,950
أه مع ثبات أثر المتغيرات المستقلة الأخرى اللي هما
570
00:52:39,950 --> 00:52:46,030
التلاتة الأخرانيات هذا التفسير الصح لأن أنا
571
00:52:46,030 --> 00:52:51,030
محكيتلك 20% مع كلام صح مظبوط زي و كل ما ازداد
572
00:52:51,030 --> 00:52:54,810
المعدل التراكمي ال X اللي بيزيد مستقل بواحدة واحدة
573
00:52:54,810 --> 00:52:58,410
اللي هي درجة المتغير اللي تتابع يزاد أو بيقل على
574
00:52:58,410 --> 00:53:00,790
حسب نرجع للنوع الاجتماعي
575
00:53:03,960 --> 00:53:08,180
أي معدل طبعًا كمان .. أي معدل .. مخلص بالمعدل ..
576
00:53:08,180 --> 00:53:16,660
أشجعك في المعدل .. إيه كي بده يزيد ..
577
00:53:16,660 --> 00:53:26,100
يطلع
578
00:53:26,100 --> 00:53:29,060
على المثال .. إنه الاجتماع يبقى واحد ذاكر اتنين
579
00:53:29,060 --> 00:53:33,790
أنثى .. لوقت يبقى واحد ذاكر اتنين أنثى .. معناها
580
00:53:33,790 --> 00:53:41,350
زيادة لصالح مين؟ تطلع لصالح تطلع لصالح الأن
581
00:53:41,350 --> 00:53:49,510
تخيلي المثلة دي لو اعتبرت بدي أطلع معدل أو لدرجة
582
00:53:49,510 --> 00:53:55,910
إن هي لطالب و طالبة بحيث أثبت كل المتغيرات و أخلي
583
00:53:55,910 --> 00:54:00,550
المتغير عند مين ذكر و أنثى يعني بدأ أغير النوع
584
00:54:00,550 --> 00:54:04,030
الاجتماعي مرة ذاكر ومرة أنثى وبدأ أثبت المعدل،
585
00:54:04,030 --> 00:54:07,530
أثبت المشروع، يعني اتنين عموا بيراجعوا اتنين
586
00:54:07,530 --> 00:54:11,690
سلاموا مشروع ومعدلهم زي بعض، هي معنى الاثبات، إيش
587
00:54:11,690 --> 00:54:17,070
هيفرق بينهم؟ هذه القيمة نفسها، هتفرق هذه مظبوط؟
588
00:54:17,070 --> 00:54:20,890
هذه هتنضرب في مين؟ في النوع الاجتماعي، النوع
589
00:54:20,890 --> 00:54:26,520
الاجتماعي مش متساوي واحد ذكر تصير إيش؟ سالب واحد
590
00:54:26,520 --> 00:54:32,760
بوينت سبعة في الذكر، بظبط؟ في واحد، يعني بتصير
591
00:54:32,760 --> 00:54:36,920
الذكر هتطرح منه واحد بوينت سبعة في الذكر، طب
592
00:54:36,920 --> 00:54:42,120
والإناث إيش هتصير؟ هضربها في اتنين، مع كده مين
593
00:54:42,120 --> 00:54:45,520
درجة بتقل؟
594
00:54:45,520 --> 00:54:47,860
هي الجواب حسابها جديش لازم تقول سالب واحد بوينت
595
00:54:47,860 --> 00:54:54,680
سبعة، سالب ثلاثة واربعة، إيش الفرق اللي بينهم؟ سائلة
596
00:54:54,680 --> 00:54:59,140
واحدة سبعة لصالح مين؟ الذكور معناها كده لأن الذكور
597
00:54:59,140 --> 00:55:04,300
أخدوا واحد مع كده لو كده .. طب كده فاسرها دلتاني
598
00:55:04,300 --> 00:55:10,920
نبدأ فاسرها وضحكت الآن إذا كان الشخص ركز كده أخد
599
00:55:10,920 --> 00:55:18,600
واحد ذكر فإن درجة الكلية ما لها ستقل بمقدار واحد
600
00:55:18,600 --> 00:55:23,870
إذا كان الشخص ذكرفدرجة ما لها هتزيد بمقدار واحد وان
601
00:55:23,870 --> 00:55:31,450
سبعة أصل السالب هتغلب، مظبوط؟ خد الدرجة الأعلى
602
00:55:31,450 --> 00:55:38,210
عشان ترتاحي، خد دايما الدرجة الأعلى بلاش ناخد درجة
603
00:55:38,210 --> 00:55:42,170
الأقل، خد الدرجة الأعلى، مين الأعلى عندي؟ إذا كان
604
00:55:42,170 --> 00:55:48,470
الشخص أنثى، إذا كان المتوفر عندي أنثى فإن درجتها
605
00:55:48,470 --> 00:55:53,310
ستقل بمقدار كم؟ عشان أخدك على السلب خد دايما درجة
606
00:55:53,310 --> 00:55:58,010
الأعلى في الترميز إذا كان الشخص أنثى فدرجتها ستقل
607
00:55:58,010 --> 00:56:04,170
في المتوسط بمقدار كم؟ 1.7 من
608
00:56:04,170 --> 00:56:09,410
الزيادة بستصالح من بعرف كيف باخد من الترميز السابع
609
00:56:09,410 --> 00:56:14,930
وعلى طيب أنجز المشروع
610
00:56:19,770 --> 00:56:23,630
لو أنت خدت واحد تصير العكس فخلينا نركز على الترميز
611
00:56:23,630 --> 00:56:31,550
الأعلى أساسيه تنسجم مع مين مع الإشارة طيب لو أنجز
612
00:56:31,550 --> 00:56:39,730
المشروع احكيها إذا كان الشخص تم إنجاز المشروع في
613
00:56:39,730 --> 00:56:48,310
المشروع فإن درجات الكلية تزيد ممتازة لحظة كيف إذا
614
00:56:48,310 --> 00:56:54,750
كان الشخص أنجز للمشروع ليش أخدت إنجاز إن هي موجب
615
00:56:54,750 --> 00:56:57,390
لإنها الكبيرة لأنها الكبيرة أنت أخد الكبار هدول
616
00:56:57,390 --> 00:57:01,930
الشخص أو الطلاب الذين أنجزوا المشروع درجاتهم حزيت
617
00:57:01,930 --> 00:57:07,410
بمقدار 11 درجة في المتوسط ركزي معي ثاني إلا أن
618
00:57:07,410 --> 00:57:13,130
افترض هي الدرجة الكلية مظبوط بيدركز المتيار تبع
619
00:57:13,130 --> 00:57:16,850
إنجاز المشروع وثبت المتوقعات المستقلة التانية
620
00:57:16,850 --> 00:57:24,070
نفترض بس بتغير الشخص أنجز مشروع ولا ما أنجزش وثبت
621
00:57:24,070 --> 00:57:26,490
الباقي، ثبت الباقي يعني كله مخدونة ونفترض نوع
622
00:57:26,490 --> 00:57:30,870
الشماعة كله إناث هذا ثابت، المعدل نفسه والمراجعة
623
00:57:30,870 --> 00:57:36,330
نفسها المشروع هو ال fact العالم المميزة بينهم حكوا
624
00:57:36,330 --> 00:57:42,710
الفرق 11.073 لو ما أنجزش حضروا في قداش؟ في واحد،
625
00:57:42,710 --> 00:57:50,000
هذا لم ينجز طب أنجز اتنين أنجز إيش هتساوى .. هتساوى
626
00:57:50,000 --> 00:57:56,060
11 وهتساوى 22 إيش الفرق بينهم الـ 11 مع كده
627
00:57:56,060 --> 00:57:59,040
الأشخاص اللي أنجزوا المشروع درجة بزيد من 11 على
628
00:57:59,040 --> 00:58:04,700
درجة طب والمراجعة نفس القصة الطلبة اللي حضر
629
00:58:04,700 --> 00:58:13,880
المراجعة درجة بزيد من 4 خلاص إلا أن افترض إجا واحد
630
00:58:16,140 --> 00:58:25,040
ما عملش هيك التعريفات دول غير .. غير يعني بدل ما
631
00:58:25,040 --> 00:58:31,200
ياخد لا واحد أخد لا بتساوي صفر ونعم بتساوي واحد
632
00:58:31,200 --> 00:58:37,200
الصحيح احنا بنفضل دائماً ناخد هيك صفر
633
00:58:37,200 --> 00:58:40,800
لا ونعم واحد فانا مع مين دائماً مع الأكبر مع
634
00:58:40,800 --> 00:58:44,360
الكبير اتفجنا احنا دائماً مع الكبير مؤكد الإجابة
635
00:58:44,360 --> 00:58:50,360
هتطلع نفس الإجابة خلاص ونفس الأرقام يعني سواء خدت
636
00:58:50,360 --> 00:58:54,640
واحد اثنين ولا صفر واحد ولا أي أرقام ثانية الإجابة
637
00:58:54,640 --> 00:59:00,340
لا تتغير على الإطلاق خلاص طبعاً الفرق بينه واحد
638
00:59:00,340 --> 00:59:03,920
طبعاً لو خردت الفرق مثلاً ثلاثة وأربعة بتغير القيمة
639
00:59:03,920 --> 00:59:11,740
لكن الإشارة تبقى كما هي طب لو واحد عكس أخد واحد
640
00:59:11,740 --> 00:59:22,850
لا وصفر نعم الإشارة بتتغير القيمة كما هي خلاص أنت
641
00:59:22,850 --> 00:59:26,690
عاوز دائماً في مسافة .. في أي شغل بتشتغليه كان
642
00:59:26,690 --> 00:59:30,850
المبتدير عنده قيمتين نعم ولا خدي نعم بواحد ولا
643
00:59:30,850 --> 00:59:34,730
بصفر إذا كنت أنا عايز أظهر أن مثلاً الأنجاز المشروع
644
00:59:34,730 --> 00:59:40,780
درجته موجبة فلما باخد واحد نعم والصفر لأ هكون
645
00:59:40,780 --> 00:59:43,900
دائماً مع الواحد مش هيك مع العالي فإذا كانت طلعت
646
00:59:43,900 --> 00:59:47,240
إشارة موجبة مع كده الأنجزة مشروع موجبة درجاتها
647
00:59:47,240 --> 00:59:51,320
بتكون عالية وكذا طيب في النوع الاجتماعي الآن أنا
648
00:59:51,320 --> 00:59:54,840
هغيره معاك هنا النوع الاجتماعي كانت واحد ذكر اثنين
649
00:59:54,840 --> 01:00:04,960
أنثى بظبط أنا هعكسها هعطي صفر ذكر واحد
650
01:00:04,960 --> 01:00:05,240
أنثى
651
01:00:08,210 --> 01:00:11,390
احنا بيقولنا الذكورة أعلى، مظبوط، مش مية، لكن
652
01:00:11,390 --> 01:00:19,390
طالما عملت هيك، هي طلع دعم الواحد أنثى، لحظة هنا،
653
01:00:19,390 --> 01:00:23,810
لأ أنا آسف، أنا آسف، ده لأ أنا أغير هيك، أنت خلّي
654
01:00:23,810 --> 01:00:29,070
الذكورة أعلى، واحد ذكر صفر أنثى، لحظة الشهر
655
01:00:29,070 --> 01:00:33,410
السابع، واحد سابعة، والسطر كله هيك، لو كنت موجود
656
01:00:33,410 --> 01:00:41,640
عندك، كله، مين هيتغير؟ الـ T هتتغير الإشارة هتتغير
657
01:00:41,640 --> 01:00:45,560
وشرط الـ T هتتغير طبعاً السجل .. الفترة بتنعكس مش
658
01:00:45,560 --> 01:00:49,980
أنها حاجة .. أنها حاجة راب مع بعض هخلي الذكر يبقى
659
01:00:49,980 --> 01:00:57,320
واحد والأنثى يصير صفر طلع
660
01:00:57,320 --> 01:01:01,380
معاك .. okay بدي أعملها بس بسرعة هيك بدي أعرف
661
01:01:01,380 --> 01:01:04,080
المتغير .. لأ وأخلي بالك في نقطة في غاية الأهمية
662
01:01:04,080 --> 01:01:10,000
الـ values هذول اللي هنا واحد أنثى اثنين ذكور مش هم
663
01:01:10,000 --> 01:01:14,100
اللي بغيرهم عشان أعمل اللي بدي إياها هذول label عنوان
664
01:01:14,100 --> 01:01:19,140
هذول ما بأثروش في التحليل اللي أنا بدي أغير
665
01:01:19,140 --> 01:01:24,060
البيانات نفسها يعني البيانات تخلها كما هي مش هغير
666
01:01:24,060 --> 01:01:30,060
بيانات صحية لكن كل حاجة أعمله هعيد التعريف فبروح
667
01:01:30,060 --> 01:01:35,910
هي فيه transformI record مش شرط تكتبيها الآن مش
668
01:01:35,910 --> 01:01:39,170
شرط تكتبيها الآن خلي بصراك زميل شي على أسس بسرعة
669
01:01:39,170 --> 01:01:42,770
هي record into different variables وهي النوع
670
01:01:42,770 --> 01:01:50,450
الاجتماعي بخلي .. خلينا نسميه النوع واحد النوع
671
01:01:50,450 --> 01:01:56,190
الجديد، كويس؟ وبدأ أسميهش البيانات اللي عندي
672
01:01:56,190 --> 01:02:00,730
الذكر يبقى كما هو واحد مش شاكل والناس اللي كانت
673
01:02:00,730 --> 01:02:01,570
الثاني يصير قداشر
674
01:02:04,210 --> 01:02:09,090
بترجعيها وبعدين بتشوفيها كيف طلعت خلاص اللي أنا
675
01:02:09,090 --> 01:02:12,430
بدي أجيه بس بسرعة هي أعمل الـ regression اللي عملته
676
01:02:12,430 --> 01:02:19,590
بس هطلع النوع الاجتماعي وحطه النوع واحد هي وحطته
677
01:02:19,590 --> 01:02:28,510
تحت الآخر نطلع النتائج على النوع إيش طلعت قيمته؟
678
01:02:28,510 --> 01:02:34,330
أكيد أحكي لنفس القيمة طلعت موجبلو وجدت علّق على
679
01:02:34,330 --> 01:02:40,670
الموجب ذكر بظبط، مش باخد كبير، العالي، إذا كان
680
01:02:40,670 --> 01:02:45,710
الشخص ذكر فضارة شمالها بتزيد بمقدار 1.76 نفس
681
01:02:45,710 --> 01:02:52,530
الكلام اللي فات، خلاص نرجع
682
01:02:52,530 --> 01:02:57,670
ثاني، واضحت لنا القصة كيف أعرف علّق على المتغيرات
683
01:03:00,150 --> 01:03:02,730
طب اللي أنا بدأ أعرف بعد ما كتبت المعادلة بقى اللي
684
01:03:02,730 --> 01:03:07,070
أنا بأعرف أتوقع مثلاً درجة الكولية لطالب المقدرة
685
01:03:07,070 --> 01:03:11,990
إذا كان مثلاً ذكر معدل وكذا أنجز ما أنجزاش بقدر أعود
686
01:03:11,990 --> 01:03:17,110
وأطلق لقيم الشيك اللي لو حكيتلك قدر درجة الطالب
687
01:03:17,110 --> 01:03:24,390
ذكر معدل مفترض 3.5 من 10 لم ينجز المشروع ولم يحظى
688
01:03:24,390 --> 01:03:29,330
المراجعة بيجي بتعوضي حسب القيام اللي هنا بتجمع و
689
01:03:29,330 --> 01:03:35,390
تطلع الجمع المهم اللي جاي، هذا مجرد تعليق على
690
01:03:35,390 --> 01:03:42,470
المتغيرات إذا بدي أعمل دراسة لأثر كل متغير مستقل
691
01:03:42,470 --> 01:03:45,470
على التابع، هل فيه أثر ولا لأ؟ احنا حكينا في
692
01:03:45,470 --> 01:03:48,490
الأنوفا أن في على الأقل واحد هيأثر، طب مين هو؟ لسه
693
01:03:48,490 --> 01:03:53,870
ما جوابناش السؤال، طب مين هو؟ إيش نعمل؟ بدي نعمل
694
01:03:53,870 --> 01:03:58,390
حاجة اسمها دراسة دلالة
695
01:04:01,310 --> 01:04:08,610
المتغيرات المستقلة كلهم على حدى كل واحد لوحده
696
01:04:08,610 --> 01:04:12,310
اللي بحكي لما يتغير واحد بكمل على الباقي نفس
697
01:04:12,310 --> 01:04:16,610
الطريقة طبعاً اختبارتي اللي هيستخدم الفرضية الصفرية
698
01:04:16,610 --> 01:04:22,910
بتنص إيه؟ ناخد مثلاً النوع الاجتماعي أول واحد لا
699
01:04:22,910 --> 01:04:30,390
يؤثر النوع الاجتماعي على درجة الكلية يعني بصرف
700
01:04:30,390 --> 01:04:34,270
النظر الشخص ذكر ولا أنثى ما له official تأثير يعني
701
01:04:34,270 --> 01:04:39,690
درجة الطلبة والطالبات زي بعض طبعاً أنا عينك بتيجي
702
01:04:39,690 --> 01:04:43,450
دائماً على مين؟ على الـ T وعلى الـ sig تبعتها نظرت؟ على
703
01:04:43,450 --> 01:04:47,970
اثنين هدول واضح
704
01:04:47,970 --> 01:04:48,950
الشاشة ولا كتبر؟
705
01:04:56,230 --> 01:05:01,270
خلاص هيك إذا أنا بدور على الـ T القيمة نفسها والـ
706
01:05:01,270 --> 01:05:07,870
sig تبعتها طبعاً الـ sig واضح قيمة
707
01:05:07,870 --> 01:05:12,830
T point خمسة ستة
708
01:05:12,830 --> 01:05:22,510
أربعة تسعة والـ sig تبعتها خمسة واحد ثمانية واضح
709
01:05:22,510 --> 01:05:27,400
هذا أكبر من خمسة بالمئة إذا القرار لا نرفض
710
01:05:27,400 --> 01:05:32,180
الفرضية الصفرية مع كده غير دال لأ يعني هذا المتيار
711
01:05:32,180 --> 01:05:35,540
غير دال يعني لا يؤثر الاجتماعي على درجة كلية مع أنه
712
01:05:35,540 --> 01:05:38,840
لا يؤثر يعني بصرف الشخص بصرف النظر كان ذكر ولا
713
01:05:38,840 --> 01:05:49,700
أنثى ما له تأثيره غير دال خلاص؟
714
01:05:49,700 --> 01:05:54,200
نشوف
715
01:05:54,200 --> 01:06:02,490
اللي بعده المعدل التراكمي واضح المعدل ما له هذا
716
01:06:02,490 --> 01:06:05,590
صفر إذا المعدل التراكمي له تأثير إيجابي ولا عكسي
717
01:06:05,590 --> 01:06:11,170
الإشارة الموجبة شوفي دائماً إشارة T وإشارة B زي بعض
718
01:06:11,170 --> 01:06:15,770
واضح فيه أثر وأثر ما له إيجابي يعني كل ما زاد معدل
719
01:06:15,770 --> 01:06:21,030
الطالب تزاد درجته النهائية أنجز المشروع مؤثر ولا
720
01:06:21,030 --> 01:06:25,880
غير مؤثر؟ مؤثروهي قيمة T موجبة، مع كده كل شخص ما
721
01:06:25,880 --> 01:06:29,440
أنجز المشروع لنواظ أنجز اثنين، نعم، باتكلم مع
722
01:06:29,440 --> 01:06:37,540
الكبير، أكون أثر إيجابي، أهل حضور محاضرة مراجعة لا
723
01:06:37,540 --> 01:06:40,080
يؤثر، يعني حضوره وعدم حضوره لمحاضرة مراجعة ما أثرش
724
01:06:40,080 --> 01:06:44,730
على درجة كامية، مع كده في عندي متغيرين أثرو واثنين
725
01:06:44,730 --> 01:06:47,970
ما أثروش هو اختبار لأنه بحكي عايش فيه على الأقل
726
01:06:47,970 --> 01:06:52,130
متغير مستقل واحد يؤثر أنا وجدت اثنين خير وبركة قد
727
01:06:52,130 --> 01:06:57,250
يكون ثلاثة قد يكون الأربعة برضه لو طلعت على فترة
728
01:06:57,250 --> 01:07:01,750
الثقة اللي حكينا عليها كثير اه بالظبط الجثة الأولى
729
01:07:01,750 --> 01:07:06,270
اللي هي لاحظ
730
01:07:06,270 --> 01:07:11,290
هذه الفترات لاحظ
731
01:07:11,290 --> 01:07:18,190
الفترة الأولى شوف الفترتين هدول طلع عليهم هيك اللي
732
01:07:18,190 --> 01:07:23,670
طلع فيهم مؤثر ومؤثر فاش فيه مصفر لا تشتمل فبالتالي
733
01:07:23,670 --> 01:07:28,330
فيه تأثير إيجابي أنه باضح كل موجة هذه سالبة موجة في
734
01:07:28,330 --> 01:07:31,010
سالبة موجة مع كده الصفر جوا الفترة تشتمل على الصفر
735
01:07:31,010 --> 01:07:34,370
فبالتالي برفضش الفرضية الصفرية لحظة المفاهيم اللي
736
01:07:34,370 --> 01:07:37,770
حصلت في الزمن في الأول خالص ما زالت موجودة لا
737
01:07:37,770 --> 01:07:39,590
تتغير كمفاهيم
738
01:07:41,390 --> 01:07:45,510
زي لأنها عملت اختبار المعنوية الكلية للكل مع بعض
739
01:07:45,510 --> 01:07:48,470
المعنوية الفردية لكل واحدة والمعنوية الجزئية بتاع
740
01:07:48,470 --> 01:07:54,950
آخر نقطة مين منهم أكثر تأثير لو بدرّب الخمسة هدول
741
01:07:54,950 --> 01:08:02,950
حسب أهميتهم الأربعة هم صح اثنين تموا في الآخر مش في
742
01:08:02,950 --> 01:08:05,950
الآخر .. فالآخر أنا مفترض هم الأربعة كله مؤثرات
743
01:08:05,950 --> 01:08:10,410
وعايز ارتبهم حسب الأهمية أرتبهم حسب مين؟
744
01:08:12,070 --> 01:08:15,910
تأثيرهم على التابع؟ آه تأثيرهم على التابع مين أكثر
745
01:08:15,910 --> 01:08:26,970
واحد بيأثر؟ حسب إيش؟ مين
746
01:08:26,970 --> 01:08:31,950
اللي ممكن المؤشر .. مين المؤشر اللي ممكن يستخدم
747
01:08:31,950 --> 01:08:36,890
لترتيبهم؟ في عدة مؤشرات، في ثلاثة مؤشرات مختلفة
748
01:08:36,890 --> 01:08:42,750
بتطلع على الـ sig الأصغر اللي أكثر تأثير احنا
749
01:08:42,750 --> 01:08:48,710
متفقين دائماً الـ sig الصغيرة أكثر دلالة إذا الأصغر
750
01:08:48,710 --> 01:08:58,070
.. إذا الترتيب هم الترتيب حسب الأهمية اللي له الـ sig
751
01:08:58,070 --> 01:09:06,650
صغيرة هذا بفوز على طول مين أصغر سج؟ خلينا نرتب هذا
752
01:09:06,650 --> 01:09:06,890
مظهر
753
01:09:11,450 --> 01:09:14,150
قلص إذا ما على كده المتغير الأكثر هو المعادلة
754
01:09:14,150 --> 01:09:17,570
التراكمية وهذا منطقي أن معادلة التراكم للطالب هو
755
01:09:17,570 --> 01:09:21,810
اللي بأثر أكثر على درجته النهائية بعدين انجازوا
756
01:09:21,810 --> 01:09:25,250
للواجبات زي المشروع وحكيت حضور ومحاضرة ولأ مش
757
01:09:25,250 --> 01:09:29,090
كثير وذاكروا أنت ما لاش أهمية خالص أو أهمية قليلة
758
01:09:29,090 --> 01:09:38,170
جدا في طريقة ثانية قيمة T بس المطلقة قيمة
759
01:09:38,170 --> 01:09:43,030
T المطلقة الكبيرة هي الأفضل خد ال absolute value
760
01:09:43,030 --> 01:09:49,090
مين أكبر واحدة في هدول؟ الأربعة، هذي، بعدين هذي،
761
01:09:49,090 --> 01:09:54,990
بعدين هذي، لحظة مش نفس الإجابة أو في حاجة اسمها
762
01:09:54,990 --> 01:10:01,510
standardized beta coefficient تربع مين؟
763
01:10:01,510 --> 01:10:08,470
هذه قيم بيتا المعيارية أنا في النص ما كتبت لأن هذي
764
01:10:08,470 --> 01:10:14,730
ماخدة معايا مساحة كبيرة كتابة S أو ZB هذه كتابة Z
765
01:10:14,730 --> 01:10:22,450
بي Z اختصار كلمة standardized كتابة Z بس للاختصار
766
01:10:22,450 --> 01:10:28,170
ده ما ال standardized تاخد ورا من ال Z الأكبر
767
01:10:28,170 --> 01:10:34,650
هي الأفضل إذا المعيار الثالث ال Z للبي كقيمة
768
01:10:34,650 --> 01:10:39,450
مطلقة الكبيرة هي الأفضل غالبا طالع مين أكبر واحدة
769
01:10:39,450 --> 01:10:46,130
في هدول؟ أربعة وعشرة وبعدين اثنين وبعدين هادئ
770
01:10:46,130 --> 01:10:51,710
لحظة اعطوني ايش نفس الشيء فتلاقي أنك تلت طرق
771
01:10:51,710 --> 01:10:56,790
للترتيب أما قيمة الSIG من الصغير هو الأفضل قيمة
772
01:10:56,790 --> 01:11:02,850
TT الأكبر أو قيمة ZB الكبير كقيمة مطلقة هو الأفضل
773
01:11:02,850 --> 01:11:08,930
لكن لا يجوز على الإطلاق أرتبهم حسب معاملات الـ
774
01:11:08,930 --> 01:11:13,610
Unstandardized هدول مستحيل ليش؟ لأن هدول المتغيرات
775
01:11:13,610 --> 01:11:17,750
ممكن نقيسها أشياء مختلفة زي الحالة اللي عندك نوع
776
01:11:17,750 --> 01:11:23,450
اجتماعي ايش الوحدة تاعته؟ ما فيش وحدة المعدل
777
01:11:23,450 --> 01:11:28,250
التراكمي درجة هل أنجز المشروع؟ متغير اسمه بتاعه
778
01:11:28,250 --> 01:11:33,530
ما نفعش أقارن.. ما نفعش أقارن kilogram مع وزن..
779
01:11:33,530 --> 01:11:39,370
وزن مع طول عمر مع وزن ما فيش فبالتالي ما فيش أقارن
780
01:11:39,370 --> 01:11:44,390
لمتغيرات زي هذه مختلفة لكن مقارنة بصراحة أن ال
781
01:11:44,390 --> 01:11:48,490
standardize هذه ال standardize ما لهاش وحدة واحدة
782
01:11:48,490 --> 01:11:53,370
القياس اللي مش موجودة إذا عرفت الآن ايش أعمل أرتبه
783
01:11:53,370 --> 01:11:59,110
عرفت مين المتغيرات الأكثر أهمية رتبتهم حسب إما ال
784
01:11:59,110 --> 01:12:04,370
SIG أو ال T أو قيمة ال standardize بيده خلاص نأخذ
785
01:12:04,370 --> 01:12:09,860
break ونكمل بسم الله الرحمن الرحيم، هنكمل إن شاء
786
01:12:09,860 --> 01:12:16,280
الله بناء نموذج لانحدار بحيث هناخد نفس المتغيرات
787
01:12:16,280 --> 01:12:20,480
اللي فاتت، هياخد المتغير التابع، معادلة تراكمية، هل
788
01:12:20,480 --> 01:12:24,060
أنزل مشروع، وطبعا نوع الاجتماع بالإضافة إليهم، وهل
789
01:12:24,060 --> 01:12:28,820
حضر محاضرة مراجعة هو نفس المثال، ولكن الطريقة
790
01:12:28,820 --> 01:12:32,660
المستخدمة ما هتختلف، هناك كانت الطريقة اسمها Enter،
791
01:12:32,660 --> 01:12:38,310
يعني ياخذ كل المتغيرات الآن الطريقة اللي هنستخدمها
792
01:12:38,310 --> 01:12:47,470
طريقة مستخدمة طريقة اسمها stepwise stepwise
793
01:12:47,470 --> 01:12:50,490
stepwise
794
01:12:50,490 --> 01:12:54,350
اتلاحظ احنا في المثال اللي فات كان في عندي أربع
795
01:12:54,350 --> 01:12:58,750
متغيرات مستقلة اثنين منهم كان مؤثرين واثنين غير
796
01:12:58,750 --> 01:13:03,230
مؤثرين تذكروا كان مؤثر المعدل التراكمي وهل أنجز
797
01:13:03,230 --> 01:13:06,970
المشروع لكن حضر المراجعة ونوع الاجتماع كان متغيرين
798
01:13:06,970 --> 01:13:12,030
لما لهم غير مؤثرين الطريقة المستخدمة الجديدة هي
799
01:13:12,030 --> 01:13:17,350
طريقة ال stepwise بهذه الطريقة بتوجد لك أفضل نموذج
800
01:13:17,350 --> 01:13:23,090
انحدار يشتمل على المتغيرات المستقلة المؤثرة فقط
801
01:13:23,090 --> 01:13:34,770
فهذه الطريقة تعمل إيجاد أفضل نموذج أو معادلة
802
01:13:34,770 --> 01:13:50,010
انحدار تشتمل على المتغيرات المستقلة المؤثرة فقط
803
01:13:53,260 --> 01:13:56,360
طب هو احنا كان بإمكاننا المثال اللي فات لو طلعت
804
01:13:56,360 --> 01:14:00,980
هنا هتلاحظ فيه عندي متغيرين غير مؤثرين مظبوط ما نفعش
805
01:14:00,980 --> 01:14:06,640
أجي أمسحهم أشيل سطور وأخلي البيانات كما هي
806
01:14:06,640 --> 01:14:11,740
المتغيرات الثانية مش هيك لأ ما نفعش أجي أمسح هذا و
807
01:14:11,740 --> 01:14:15,000
أمسح المتغير الثاني وأحكي البيانات اللي عندي
808
01:14:15,000 --> 01:14:20,180
الجديدة كما هي القيم هدول هدول القيم بتغيروا تماما
809
01:14:20,180 --> 01:14:24,100
هدول القيم بيساووا هيك في حالة وجود أربعة مع بعض خلاص
810
01:14:24,100 --> 01:14:30,240
طيب معناه كده أنا ممكن أعملها كنت واجه خطوة ثانية
811
01:14:30,240 --> 01:14:33,320
أحذف هذول اثنين النوع الاجتماعي والعالي حد ما حدث
812
01:14:33,320 --> 01:14:36,160
مراجعة وانتهت القصة مع كده أنا في غنى عن هذه
813
01:14:36,160 --> 01:14:43,260
المعادلة، مظبوط؟ المشكلة مش كده الأخطر الحذف أنت
814
01:14:43,260 --> 01:14:49,940
بتحذف دائما المتغير الغير مؤثر، مظبوط؟ لكن ربما
815
01:14:49,940 --> 01:14:55,650
هذا المتغير غير مؤثر الآن بفضل وجود الأربعة ربما لو
816
01:14:55,650 --> 01:15:03,050
اختفى متغير معين منهم ممكن يصير له تأثير يعني الآن
817
01:15:03,050 --> 01:15:09,230
مثلا النوع الاجتماعي سيء، غير مؤثر، لو هذا راح،
818
01:15:09,230 --> 01:15:14,070
يعني تم حذفه، ربما يصير الثالث هذا مؤثر، مع كده
819
01:15:14,070 --> 01:15:16,970
ما ينفعش أقول هذول الثانية غير المؤثرين، أشيلهم، في
820
01:15:16,970 --> 01:15:19,950
حالات ممكن تصير، إذا المثال تبعنا ممكن نصير فيه زي
821
01:15:19,950 --> 01:15:21,250
ذلك، لكن مش دائما
822
01:15:27,970 --> 01:15:31,250
قعدت عملية متعبة لأن أنا لما بدي أجي أشيل ما أشيلش
823
01:15:31,250 --> 01:15:37,950
على طول بتدخل بصيلة خيال للمتغيرات واحد واحد بصيلة
824
01:15:37,950 --> 01:15:43,530
خيال للمتغير الأكثر تأثير في البرنامج بيعمل في
825
01:15:43,530 --> 01:15:46,210
طريقة ال stepwise بتطلع للمتغيرات المستقلة الأربعة
826
01:15:46,210 --> 01:15:51,190
وبجربهم واحد واحد بشوف مين المتغير الأكثر تأثيرا
827
01:15:54,110 --> 01:15:59,570
بعد كده هختبر كلهم على حدها اللي أنا افترض أعملها
828
01:15:59,570 --> 01:16:04,030
متغير معين مليئكم طلع مثلا.. مثلا أنا مش عارف مين
829
01:16:04,030 --> 01:16:17,290
افترض أطلع على سبيل المثال المعدل
830
01:16:17,290 --> 01:16:21,860
التراكمي هو المتغير الأكثر تأثيرا طب مين المتغير
831
01:16:21,860 --> 01:16:25,200
الثالث هيدخل؟ في عندنا ثلاثة متغيرات بيصير كل مرة
832
01:16:25,200 --> 01:16:29,440
البرنامج يختبر وجود مثلا النوع مع المعدل الاجتماعي
833
01:16:29,440 --> 01:16:33,540
ايش وضع النموذج للانحدار، اتحسن ولا لا؟ ايش اتحسن؟
834
01:16:33,540 --> 01:16:40,120
ال R² زادت بأي معدل؟ طب لو دخلت هل أنجز المشروع،
835
01:16:40,120 --> 01:16:43,440
ايش بيصير في ال R²؟ ولمتغير الثالث بنفس الطريقة؟
836
01:16:43,440 --> 01:16:47,400
مع كده بيصير يجربهم مع المتغير الموجود لو افترض
837
01:16:47,400 --> 01:16:52,380
اختار هل أنجز المشروع؟ صار اثنين بالتالي عنده
838
01:16:52,380 --> 01:16:54,780
متغيرات ثانية اثنين النوع الاجتماعي وهل حضر
839
01:16:54,780 --> 01:16:59,420
المحاضرة بدخل الأفضل منهم وبدخل ده من الأفضل
840
01:16:59,420 --> 01:17:03,020
الأفضل من الاثنين أفضل ده النوع حضور المحاضرة
841
01:17:03,020 --> 01:17:10,700
دخلوا للنموذج بيختبر هل حسن؟ إذا حسن بيخلي ما حسنش
842
01:17:10,700 --> 01:17:15,880
بيوقف لأن مع كده إذا كان الأفضل ما حسنش مع كده
843
01:17:15,880 --> 01:17:19,260
الرابع أكيد مش هحسن فبالتالي بيعطيك النموذج بشكل
844
01:17:19,260 --> 01:17:24,580
نهائي لكن هذه المحاولات ممكن تأخذ وقت طويل إذا كان
845
01:17:24,580 --> 01:17:29,840
عدد المتغيرات كبير طب يعني أنا كم نموذج ممكن أعمل
846
01:17:29,840 --> 01:17:33,360
انسى عندي أربع متغيرات لو كان عندي متغيرين اثنين
847
01:17:33,360 --> 01:17:41,000
بس كم نموذج ممكن أعمل كم نموذج انحدار عندي متغير
848
01:17:41,000 --> 01:17:47,360
مستقلين x1 و x2 ممكن أخذ مين مع مين y مع x1 مرة
849
01:17:47,360 --> 01:17:52,320
ممكن يكون هذا أحسن واحد مش شايف أو y مع مين؟ أو
850
01:17:52,320 --> 01:17:55,600
..
851
01:17:55,600 --> 01:18:02,360
بلاش التفاعل، مش هتكلم عن التفاعل أو مين في الآخر؟
852
01:18:02,360 --> 01:18:10,020
مين بتاعه؟ هم اثنين أو y مع مين؟ ولا مع واحد،
853
01:18:10,020 --> 01:18:13,300
مجموعة خالية، ما فيش ولا واحد يعني ولا واحد منهم
854
01:18:13,300 --> 01:18:17,060
مؤثر يعني مع كده كم نموذج عندي ممكن يكون أربعة، هذا
855
01:18:17,060 --> 01:18:22,750
بس ثابت يعني، أربع نماذج طب لو كانت ثلاثة متغيرات
856
01:18:22,750 --> 01:18:32,030
ثمانية نشوف الثمانية مع بعض ثمانية صح ممكن ولا
857
01:18:32,030 --> 01:18:40,030
واحد ممكن مين؟ واحد، اثنين، ثلاثة، مظبوط واحد مع
858
01:18:40,030 --> 01:18:48,510
اثنين، واحد مع ثلاثة أو مين كمان؟ كلهم مع بعض، إذا
859
01:18:48,510 --> 01:18:49,090
كان واحد صار
860
01:18:54,290 --> 01:18:59,090
قد ايه؟ ثمانية مظبوط؟ طب في الحلقة اللي عندك؟
861
01:18:59,090 --> 01:19:04,250
كثير، ستة عشر وواحدة، لأن هاد صارت اثنين وثلاثة
862
01:19:04,250 --> 01:19:08,990
ثمانية، هاد اثنين تربيع، أبقى أربعة، طب لو كان
863
01:19:08,990 --> 01:19:10,750
أربعة اثنين وثلاثة أربعة، تخيلوا أن عندك عشرة
864
01:19:10,750 --> 01:19:15,890
متغيرات مستقلة؟ هتدوخي وأنت بتطلع فيهم، لأنك
865
01:19:15,890 --> 01:19:21,440
بنموذج انحدار هنا يعني عندي ألف وأربع وعشرين نموذج
866
01:19:21,440 --> 01:19:25,720
البرنامج
867
01:19:25,720 --> 01:19:30,400
بيشتغل الموضوع هذا بطريقة معينة احنا هناخد طريقة
868
01:19:30,400 --> 01:19:34,420
ال stepwise طريقة سهلة هي بتعطيكي النموذج اللي
869
01:19:34,420 --> 01:19:37,380
يجتمع على أفضل المتغيرات المستقلة اللي موجودة طبعا
870
01:19:37,380 --> 01:19:42,340
في برامج ثانية ايش بتعمل نفترض عندي أربع متغيرات
871
01:19:42,340 --> 01:19:45,420
بتطلع لي
872
01:19:45,420 --> 01:19:51,530
أفضل نموذج يجتمع على متغير مستقل وحيد كيف عند x1 2
873
01:19:51,530 --> 01:19:57,710
3 4 ممكن مثلا x1 هو الأفضل تعطي النموذج الأول
874
01:19:57,710 --> 01:20:03,410
يجتمع على x1 النموذج الثاني يجتمع على أفضل متغيرين
875
01:20:03,410 --> 01:20:10,170
مستقلين مثلا ممكن يكون x1 و x3 أفضل نموذج ثنائي في
876
01:20:10,170 --> 01:20:15,440
متغيرات مستقلةالقطيع النموذج تجتمع على أفضل تلت
877
01:20:15,440 --> 01:20:19,680
متغيرات مستقلة موجودة ممكن تكون مثلا واحد واربع
878
01:20:19,680 --> 01:20:23,120
وخمسة
879
01:20:23,120 --> 01:20:27,100
لو كانوا خمسة موجودة تجتمع على أفضل تلت متغيرات
880
01:20:27,100 --> 01:20:28,760
مستقلة موجودة
881
01:20:31,400 --> 01:20:35,860
وبتعطينا النموذج اللي بيجتمع علي مين عليهم كلهم
882
01:20:35,860 --> 01:20:39,240
فبتعطيناها بالتدريج أفضل نموذج فردي ثنائي ثلاثي
883
01:20:39,240 --> 01:20:42,300
وهكذا يعني بدل ما تعطينا الألف واربع وعشر نموذج
884
01:20:42,300 --> 01:20:46,780
بتعطينا عشر نماذج بس نموذج فردي ثنائي ثلاثي رباعي
885
01:20:46,780 --> 01:20:52,560
وهكذا يعني هنستخدم طريقة stepwise بتعطيك أفضل نموذج
886
01:20:52,560 --> 01:20:56,780
انحدار فشوف كيف نعملها على ال SPSS كله هنعمله نفس
887
01:20:56,780 --> 01:21:04,540
الطريقة بالظبط ولكن الاختلاف فقط بدل من استخدام
888
01:21:04,540 --> 01:21:07,800
طريقة
889
01:21:07,800 --> 01:21:16,020
الـ Enter هذه مش
890
01:21:16,020 --> 01:21:21,100
مشكلة رتبهم بأي ترتيب الـ method في عندي عدة طرق
891
01:21:21,100 --> 01:21:28,440
من ضمنهم الطريقة الثانية على طول stepwise هي
892
01:21:28,440 --> 01:21:29,440
الأكثر استخداماً
893
01:21:32,790 --> 01:21:37,170
خلص طريقة الـ stepwise نضغط على okay و نقرأ الناتج
894
01:21:37,170 --> 01:21:45,830
مع بعض هو
895
01:21:45,830 --> 01:21:51,590
الملف مفصول لأن أنا كنت طالبة من الـ flash وبالتالي
896
01:21:51,590 --> 01:21:57,650
إيه ما اشتغلش فمنطقي إنه ما يشتغلش ولا كيف؟
897
01:22:04,240 --> 01:22:09,740
إذا خلّي بس أرجع ثاني أفتح الملف مرة ثانية لأن
898
01:22:09,740 --> 01:22:15,460
الشبكة اللي اتصلت مع الـ flash فبالتالي
899
01:22:15,460 --> 01:22:33,240
إذا
900
01:22:33,240 --> 01:22:39,720
الـ ... الدرجة النهائية مع الأربع متغيرات المستقلة
901
01:22:39,720 --> 01:22:43,780
دولة إذا طريقتها الـ stepwise فكان الـ statistics
902
01:22:43,780 --> 01:22:47,040
are squared change اللي أنا عايزها و هي الـ
903
01:22:47,040 --> 01:22:54,200
confidence و هي ديربون واتسون و هي okay ركزي
904
01:22:54,200 --> 01:23:00,860
معايا طريقة
905
01:23:00,860 --> 01:23:05,140
الـ stepwise طبعاً الـ method واضح stepwise الـ
906
01:23:05,140 --> 01:23:10,760
variables entered في النموذج الأول دخل مين؟ المعدل
907
01:23:10,760 --> 01:23:14,720
التراكمي في النموذج الثاني دخل هل أنجز المشروع
908
01:23:14,720 --> 01:23:19,580
وتوقف مع كده أيش المتغيرات الاثنين هدول كثيراً
909
01:23:19,580 --> 01:23:25,960
اللي حكينا عليهم اللقاء الثاني في model summary
910
01:23:25,960 --> 01:23:29,020
two models موضح واحد وموضح اثنين بيبدأ بتفصيل لكل
911
01:23:29,020 --> 01:23:34,920
واحد الموديل الأول، اتلاحظ هنا فيه حرف A مظبوط؟
912
01:23:34,920 --> 01:23:39,180
شايف الحرف A؟
913
01:23:39,180 --> 01:23:44,380
مع كده اللي دخل مين؟ المعدل التراكمي هاي الـ R²
914
01:23:44,380 --> 01:23:51,840
يعني المعدل التراكمي لحاله بفسر 18.7% من 10% وهي
915
01:23:51,840 --> 01:23:55,760
الـ Adjusted 17.9% R² الـ Change الآن مالهاش قيمة
916
01:23:55,760 --> 01:24:00,500
لأنه فشل المتغيرات المستقلة الوحيد الموديل الثاني مخطوط
917
01:24:00,500 --> 01:24:06,240
بحرف B مظبوط الـ B معناه إيش؟ تم إضافة المشروع
918
01:24:06,240 --> 01:24:13,880
أنجز ولا لأ صارت الـ R² ب 268 جداش كانت 0.187 جداش
919
01:24:13,880 --> 01:24:21,860
R² تشينج اللي الفرق بين القيمتين هدول 268-187 لو
920
01:24:21,860 --> 01:24:27,540
طرحتهم من بعض مؤكد الجواب 0.818 فالمعدل التغير في
921
01:24:27,540 --> 01:24:30,420
الـ R² عبارة عن الفرق بين الـ R² هدول مش الـ
922
01:24:30,420 --> 01:24:39,460
adjusted القيمتين هدول يعني ما
923
01:24:39,460 --> 01:24:44,000
أنا حكيت مش موجودة ما
924
01:24:44,000 --> 01:24:47,440
أنا حكيتها في الجبل الابريكو ولا لأ بس أنتم
925
01:24:47,440 --> 01:24:48,500
بتصرحوا و أنا بشرح
926
01:24:53,360 --> 01:24:57,340
هدول الاثنين الفرق اللي بينهم 0.81 إذا هدول بتوع الـ
927
01:24:57,340 --> 01:25:02,240
R² بين الـ two models هاي الفرق اللي بينهم يعني
928
01:25:02,240 --> 01:25:07,860
معناها كده إيش معنى between 0.81؟ معناها إيش؟ إن
929
01:25:07,860 --> 01:25:15,840
المتغير الثاني اللي هو إنجاز المشروع أضاف 0.81
930
01:25:15,840 --> 01:25:19,580
لـ R² خلّيني أخبرك الآن بيعتمد على Lara Square
931
01:25:19,580 --> 01:25:22,960
ليش؟ لأن المبتدئين الموجودة مبتدئين مؤثرين في Lara
932
01:25:22,960 --> 01:25:27,000
Square ممكن تتعامل معاهم المبتدئ الأول معدل
933
01:25:27,000 --> 01:25:36,820
التراكمي تفسيره كان 18.7 لحاله لأن المعدل مع
934
01:25:36,820 --> 01:25:41,280
الإنجاز للمشروع الاثنين مع بعض شو سوا؟ خليني أسمع
935
01:25:41,280 --> 01:25:49,400
منكم 26.8 هذه المعادلة معناها إيش؟ إنه الإنجاز
936
01:25:49,400 --> 01:25:56,880
لحاله أضاف لحاله كده إيش؟ الفرق بين الاثنين هدول 0.8
937
01:25:56,880 --> 01:26:03,080
.1 من 10 هذا مش الإنجاز .. مش معناه إن الإنجاز فسر
938
01:26:03,080 --> 01:26:08,820
8.1 بس في التغير في التابع، لأ معناها .. أسمع منكم
939
01:26:09,520 --> 01:26:14,460
ماذا تعني 0.81؟ ليس معناها أن متغير إنجاز المشروع
940
01:26:14,460 --> 01:26:19,300
فسر فقط 8.1 من 10 في التغير في الدرجة الكلية هذا
941
01:26:19,300 --> 01:26:24,360
خطأ معناها أسمع أقولك درجة زيادة في الامتحان اللي
942
01:26:24,360 --> 01:26:37,040
معك من 20 مش من 50 بس تفسير 0.81
943
01:26:37,040 --> 01:26:44,920
% عن 2.5 زيادة على درجتك إيش معنى 0.81 للإنجاز؟ بس
944
01:26:44,920 --> 01:26:47,320
قبل تكرر اللي أنا حكيته، اللي أنا حكيته غلط، لو
945
01:26:47,320 --> 01:26:52,260
كررتيها هشيل الواحد 0.8
946
01:26:52,260 --> 01:26:57,360
.1 إيش معناها؟ الثمانية هذه point واحد ماذا تعني؟
947
01:26:57,360 --> 01:27:01,320
ما بتعنيش إن الإنجاز بتفسر 8.1 في التغير في الدرجة
948
01:27:01,320 --> 01:27:06,140
الكلية، هذا كلام غلط صحيح، صحيح
949
01:27:28,260 --> 01:27:36,280
محاولة ثانية لتين ومصر وخمس درجات ممكن نحكي أن
950
01:27:36,280 --> 01:27:48,480
الإنجاز كان تأثيره قبل أقل من 8.1 مش صح اللي
951
01:27:48,480 --> 01:27:53,360
أنا بقصد الآن المعدل اللي واحد وفسر 18.7 المعدل
952
01:27:53,360 --> 01:27:56,880
اللي دخل عليه الآن الإنجاز الاثنين ما بعد فسر 26.8
953
01:27:56,880 --> 01:28:04,040
معناه الإنجاز اللي واحد وفسر 8.1 ما تفسير 8.1 بسعيد
954
01:28:04,040 --> 01:28:10,200
ثاني مش معناه إنه الإنجاز بفسر 8.1 في التغير في
955
01:28:10,200 --> 01:28:23,820
درجة الطلاب الكلية هذا الخطأ بس
956
01:28:23,820 --> 01:28:28,000
مش صح
957
01:28:28,000 --> 01:28:36,470
مش صح بسمعك الفرق بين المعدل شوية كده الـ 0.81 من
958
01:28:36,470 --> 01:28:41,690
عشرات هو يفسر الفرق بين التغير في المعدل ناقص
959
01:28:41,690 --> 01:28:44,790
المعدل الإجازي هذا اللي أنا كنت، هذا اللي أنا كنت
960
01:28:44,790 --> 01:28:49,030
هو
961
01:28:49,030 --> 01:28:54,390
درجة تأثير الإجازة على المعدل؟ عاملين مع بعض؟ لأ،
962
01:28:54,390 --> 01:28:58,150
أي درجة تأثير الإجازة لحالها مع مطلق التغير التالف؟
963
01:28:58,150 --> 01:29:01,350
ده جرّه قطير، مع 8،8،8،8
964
01:29:02,450 --> 01:29:06,090
الزيادة تحت المعادلة التي تخص المعادلة والإنجاز
965
01:29:06,090 --> 01:29:11,630
واللي هي أثر في درجة الكلية يرجع أو كلما زادت كلما
966
01:29:11,630 --> 01:29:20,930
زادت درجة الكلية درجة واحدة .. تقول كده 8.1% من
967
01:29:20,930 --> 01:29:29,410
التغير في درجة الطالب الكلية
968
01:29:31,430 --> 01:29:40,850
تم تفسيرها من خلال متغير إنجاز المشروع حد كام من
969
01:29:40,850 --> 01:29:47,250
الجملة؟ ناقصة في
970
01:29:47,250 --> 01:29:55,950
ظل وجود متغير المعدل يعني
971
01:29:55,950 --> 01:29:59,710
المتغير المعدل الموجود في النموذج الإنجاز بيضيف
972
01:29:59,710 --> 01:30:08,790
عليه 0.81 من 10 أي معناه؟ المعدل
973
01:30:08,790 --> 01:30:13,650
تبع الطالب فسر 18.7 إلا أن ظل وجود هذا المتغير
974
01:30:13,650 --> 01:30:18,950
بيجي المتغير للإنجاز بيضيف عليه كمان 0.81 مش معناه
975
01:30:18,950 --> 01:30:24,310
الإنجاز بفسر 0.81 لأ بفسر 0.8 وفي واحد سابقه في
976
01:30:24,310 --> 01:30:28,750
الطريق بالإضافة للي موجود إلا أن خلي بالك إلا لو
977
01:30:28,750 --> 01:30:34,400
بنعمل إنجاز لوحده مستحيل تفتح تماماً واحد ولا كلام
978
01:30:34,400 --> 01:30:41,620
غلط نعمله حلو أنا بسهل على إن أنا أردت .. اه
979
01:30:41,620 --> 01:30:46,280
أراك .. أراك زي معايا بيدحط الإنجاز اه بحط الإنجاز
980
01:30:46,280 --> 01:30:46,700
لوحده
981
01:31:06,870 --> 01:31:12,030
ودعملك هي بس شاشة تكون واضحة، هي فقط متغير
982
01:31:12,030 --> 01:31:18,310
الإنجاز، طبعاً ما فيش طريقة ولا طريقة، العادية،
983
01:31:18,310 --> 01:31:27,410
التقريش طلعت 0.88 من 10، مش 0.81، لأ، خطأ، لأ طبعاً
984
01:31:28,190 --> 01:31:32,630
واضح الفكرة طيب لإن نرجع بس نقرأ الـ output مرة
985
01:31:32,630 --> 01:31:36,190
ثانية عشان نخلص .. إذا لحظة أنا بدي أرتبهم بأي
986
01:31:36,190 --> 01:31:42,250
ترتيب الترتيب ما لهوش أهمية في موضوعنا خلاص مرة
987
01:31:42,250 --> 01:31:45,370
ثانية إيش طلع معايا المعدل إنجاز المشروع يفهمنا
988
01:31:45,370 --> 01:31:50,090
القصة اللي هنا لحظة طبعاً الـ anova القراءة الأولية
989
01:31:50,090 --> 01:31:54,850
هي نفس القراءة الحالية ما فيش تغيير النموذج الأول
990
01:31:54,850 --> 01:31:59,450
كان فيه متغير واحد تلاحظ هنا يا ش دي أف بواحد و هذا
991
01:31:59,450 --> 01:32:03,570
الثاني كان فيه نموذج الثاني كان فيه متغيرين
992
01:32:03,570 --> 01:32:08,450
فبالتالي درجتين واضح الأول ده الإحصائية أكيد و
993
01:32:08,450 --> 01:32:10,830
الثاني 100% ده من الـ anova اللي هنا بتكون ده
994
01:32:10,830 --> 01:32:14,610
الإحصائية لأنه حط المتغيرات المؤثرة لو كملتي
995
01:32:14,610 --> 01:32:17,970
الجدول المهم دي ده بالنسبة للـ coefficients اللي
996
01:32:17,970 --> 01:32:25,850
هنا واضح هي المعدل وهي نموذج الثاني دائماً بقرأ آخر
997
01:32:25,850 --> 01:32:29,430
نموذج هو رقم اثنين في الحالة دي فهذا النموذج
998
01:32:29,430 --> 01:32:38,670
الأفضل خلاص وضح كده
999
01:32:38,670 --> 01:32:42,010
أنا إيش عملت؟ أنتِ كان عندك أربع متغيرات اشتغلتِ طريقة الـ
1000
01:32:42,010 --> 01:32:45,150
enter طلعت أفضل نموذج وبعدين اشتغلتِ طريقة الـ
1001
01:32:45,150 --> 01:32:52,530
مثال الثالث اللي هندخله مع بعض savewise
1002
01:32:56,140 --> 01:33:02,700
في عندنا القسم .. كم قسم كان موجود؟ ثلاثة أقسام،
1003
01:33:02,700 --> 01:33:11,660
مش هيك؟ فلنفرض المثال يكون عليه إذا
1004
01:33:11,660 --> 01:33:16,040
المتغيرات المستقلة طبعا النوع الاجتماعي موجود بس
1005
01:33:16,040 --> 01:33:19,660
سقط سهواً في الكتابة المعدل التراكمي وإنجاز
1006
01:33:19,660 --> 01:33:23,340
المشروع هل حضر المحاضرة أو في القسم؟ القسم فيه ثلاثة
1007
01:33:23,340 --> 01:33:23,720
أقسام
1008
01:33:27,970 --> 01:33:34,430
هأخذ مثال للقسم ونشوف كيف نتعامل معه، هذا القسم،
1009
01:33:34,430 --> 01:33:38,370
القسم فيه عنده قسم واحد وقسم اثنين وقسم ثلاثة،
1010
01:33:38,370 --> 01:33:44,010
ممكن قسم واحد يكون مثلا مناهج، ممكن أصول، ماذا فيه
1011
01:33:44,010 --> 01:33:52,430
عندك خاصية ثالثة؟ علم نفس، أي مناهج،
1012
01:33:52,430 --> 01:33:56,410
أصول، أصول التربية أو علم النفس
1013
01:34:00,720 --> 01:34:05,940
ودخلات 1,2,3 لأن أنا بدخل القسم برضه أنا عند
1014
01:34:05,940 --> 01:34:13,460
الطلاب في أقسام مختلفة طب ال 1,2,3 هل هي دي قيم؟ هل هي
1015
01:34:13,460 --> 01:34:17,020
ترميز لو دخلتيها في هذا البرنامج سيعتبرها قيم
1016
01:34:17,020 --> 01:34:21,720
يعني هي قيم يعني سيعتبر الفرق بين المناهج وأصول
1017
01:34:21,720 --> 01:34:26,340
التربية درجة واحدة وبين أصول وعلم النفس درجة
1018
01:34:26,340 --> 01:34:33,450
واحدة وهكذا وهذا مخالف للواقع مظبوط؟ لأن الفروقات
1019
01:34:33,450 --> 01:34:35,990
مش كده، مش هيك معناها هل الفرق بين طالب في علم
1020
01:34:35,990 --> 01:34:41,950
النفس والمناهج الفرق بينهم ضعف الفرق بين المناهج وأصول
1021
01:34:41,950 --> 01:34:45,150
التربية، ما لها معنى إذا أن تدخليهم واحد،
1022
01:34:45,150 --> 01:34:47,990
اثنين، ثلاثة على البرنامج، سيعطيك النتاج مئة في
1023
01:34:47,990 --> 01:34:56,270
المئة، بس نتاج مضلل ما لها ليس لها معنى عشان
1024
01:34:56,270 --> 01:35:01,760
الـ dummy variablesواحد هيك وواحد هيك يعني بس في
1025
01:35:01,760 --> 01:35:06,760
الثنائي التصنيف تمشي الأمور واحنا خلاص كنا عملنا
1026
01:35:06,760 --> 01:35:11,040
بصفر وواحد لكن لما كانت ثلاثة زي هيك أمور تختلف
1027
01:35:11,040 --> 01:35:14,940
تماما، لذا في الثنائي لو أنت الآن رجعت على
1028
01:35:14,940 --> 01:35:21,080
المثالين اللي أنا حكيت عليهم ورحتي غيرتي ذكور
1029
01:35:21,080 --> 01:35:26,200
واحد منهم إلى صفر هيعطيك نفس النتائج تماما لكن هنا
1030
01:35:26,200 --> 01:35:30,540
الوضع مختلف لأن في عندي ثلاثة مجموعات وأنت اعتبرتي أن
1031
01:35:30,540 --> 01:35:33,440
الفروقات من كل واحدة تنزل للآخر هناك فش إلا ذكور
1032
01:35:33,440 --> 01:35:37,400
وإناث وبس اعملها
1033
01:35:37,400 --> 01:35:39,720
في البيت شوف إيش يطلع معاك هناك أكيد ستكون نفس
1034
01:35:39,720 --> 01:35:49,780
الإجابة ماذا رأيكم؟ هل ترتيبية هذا؟ اسمية لكن لو
1035
01:35:49,780 --> 01:35:53,380
كان مستوى الطلبة مثلا A, B, C يصبح ترتيب الترتيب
1036
01:35:53,380 --> 01:35:56,380
له معنى هنا الطريقة كانت القاتلة
1037
01:36:01,910 --> 01:36:11,090
بنختار قسم يكون مجموعة مرجعية مش مجموعة مرجعية
1038
01:36:11,090 --> 01:36:14,950
يعني نقرره مع الأقسام الثانية يعني الأقسام .. يعني
1039
01:36:14,950 --> 01:36:18,310
مش كثيرة يعني نقرر الأقسام الثانية معه مجموعة
1040
01:36:18,310 --> 01:36:24,970
مرجعية نفترض أختار دائما البرنامج أو أنا بختار يا
1041
01:36:24,970 --> 01:36:28,130
الأولى يا الأخرى يا ثانية أنت حر خلينا نتفق على
1042
01:36:28,130 --> 01:36:33,150
الأخرى يكون مجموعة مرجعية يعني القسم الثالث مجموعة
1043
01:36:33,150 --> 01:36:40,450
مرجعية إذا هذه أول خطوة الخطوة الثانية نكون بانشاء
1044
01:36:40,450 --> 01:36:47,050
متغير لبيانات
1045
01:36:47,050 --> 01:36:50,690
القسم
1046
01:36:50,690 --> 01:36:54,770
الأول إنشاء
1047
01:36:54,770 --> 01:36:55,650
لبيانات القسم الأول
1048
01:36:59,440 --> 01:37:04,480
يعني سأعمل قسم سأعطيه القيمة واحد إذا كان الطالب في
1049
01:37:04,480 --> 01:37:09,880
القسم الأول وفي مقابل ذلك صفر هذا معناه نعطي واحد
1050
01:37:09,880 --> 01:37:17,180
إذا كان الطالب ينتمي لمناهج وصفر ماذا لباقي الأقسام
1051
01:37:17,180 --> 01:37:26,540
بالظبط كان صفر ثنائي رجعت لموضوع الأول خطوة
1052
01:37:26,540 --> 01:37:28,600
بعدها إنشاء
1053
01:37:32,120 --> 01:37:38,160
متغير لبيانات القسم الثاني اللي هو واحد لمن
1054
01:37:38,160 --> 01:37:47,620
للأصول والصفر لمن لباقي الأقسام يعني هذول المتغيرات
1055
01:37:47,620 --> 01:37:52,640
اللي عملتهم يسميهم متغيرات وهمية لأنها ليست فعلية
1056
01:37:52,640 --> 01:37:57,220
الفعلي عندك اللي تبع القسم هذه بيانات وهمية أو
1057
01:37:57,220 --> 01:38:04,440
يسميها بيانات صورية نسميها dummy variables شكليا
1058
01:38:04,440 --> 01:38:14,520
للحاجة التحليل بس إذا بأنشئ متغيرين وهميين أو
1059
01:38:14,520 --> 01:38:20,320
صوريين واحد للقسم الأول واحد للقسم الثاني بحكم
1060
01:38:20,320 --> 01:38:27,000
الرجوع تخيل معي نفترض جدلاً أنا عندي بس متغير هو
1061
01:38:27,000 --> 01:38:31,560
القسم اللي بتدخله نفترض ال Y ستساوي نفترض قيم
1062
01:38:31,560 --> 01:38:37,720
معينة خمسة نفترض طلعت معي زائد اثنين لقسم واحد
1063
01:38:37,720 --> 01:38:46,500
كويس هذا القسم الأول نفترض زائد ثلاثة هكذا قيمة
1064
01:38:46,500 --> 01:38:52,040
تطلع المعادلة زي كده زائد ثلاثة قسم الثاني بس هيك
1065
01:38:52,040 --> 01:38:59,830
طلعت معي حكيت لك ماذا درجة الطالب المتوقعة إذا كان في
1066
01:38:59,830 --> 01:39:04,630
القسم الأول إذا
1067
01:39:04,630 --> 01:39:10,190
كان في المناهج ماذا درجة المتوقعة؟ سأجي أعوض خمسة
1068
01:39:10,190 --> 01:39:14,490
زائد اثنين في قسم الأول ماذا كان المناهج يساوي
1069
01:39:14,490 --> 01:39:19,150
واحد زائد ثلاثة القسم الثاني المناهج ماذا كان
1070
01:39:19,150 --> 01:39:25,510
يساوي مظبوط؟ في القسم الثاني خمسة زائد اثنين سبعة طيب
1071
01:39:25,510 --> 01:39:29,670
القسم الثاني اللي هو الأصول بتقدر درجة طالب في
1072
01:39:29,670 --> 01:39:33,650
الأصول قسم
1073
01:39:33,650 --> 01:39:40,970
الأول الطالب في الأصول كم؟ صفر زائد ثلاثة الطالب
1074
01:39:40,970 --> 01:39:43,330
في القسم الثاني من الأصول إيش كم يساوي؟
1075
01:39:46,340 --> 01:39:52,460
طيب هل هذه المعادلة كافية عشان تتنبأ بدرجة الطالب
1076
01:39:52,460 --> 01:39:55,620
في القسم الثالث اللي مش موجود عندي اللي هو علم
1077
01:39:55,620 --> 01:40:02,720
النفس؟ نشوف مع بعض هذه خمسة قسم واحد ماذا درجة ..
1078
01:40:02,720 --> 01:40:06,560
ماذا .. ماذا ال code بتاع الطالب اللي في علم النفس
1079
01:40:06,560 --> 01:40:13,900
في قسم واحد مناهج واحد هو في علم النفس صفر
1080
01:40:15,400 --> 01:40:20,120
زائد ثلاثة ناقص اثنين المناهج هكذا؟ علم النفس
1081
01:40:20,120 --> 01:40:23,700
هكذا؟ صفر عشان كده بنسميه مجموعة مرجعية سياخد Zero
1082
01:40:23,700 --> 01:40:27,300
Zero في الاثنين لأنه إذا كان هو في علم النفس أكيد
1083
01:40:27,300 --> 01:40:31,200
ليس هو مناهج وليس هو أصول فبالتالي ماذا الجواب يساوي؟
1084
01:40:31,200 --> 01:40:36,560
خمسة فبالتالي المعنى كده هدول اثنين كافيين إنه
1085
01:40:36,560 --> 01:40:41,100
يتنبأ بالأول والثاني والثالث المش موجود عشان كده
1086
01:40:41,100 --> 01:40:44,860
عدد المتغيرات
1087
01:40:46,460 --> 01:41:04,820
الوهمية اللي بحطها تساوي عدد
1088
01:41:04,820 --> 01:41:14,620
فئات أو طبقات المتغير ناقص واحد بس من الواحد مش
1089
01:41:14,620 --> 01:41:19,660
مهمين نختار مرجعي ممكن أخذ مرجع الأول والثانية
1090
01:41:19,660 --> 01:41:26,360
والثالث أي واحد أختاره مرجعي التنبؤ النهائي لا
1091
01:41:26,360 --> 01:41:31,540
يختلف طبق النتائج ما لها كما هي لا تتغير يعني لو
1092
01:41:31,540 --> 01:41:35,460
واحد اختار أنا قسم الثالث مرجع ستطلع معي خيار
1093
01:41:35,460 --> 01:41:39,280
التنبؤ هكذا لو واحد اختار قسم الثاني مرجع ستطلع
1094
01:41:39,280 --> 01:41:45,240
معي نفس النتائج وأنا سأعمل لك هي على البرنامج مرة
1095
01:41:45,240 --> 01:41:49,040
أبدل آخذ القسم الثالث مرجع أو الثاني أو الأول مرجع
1096
01:41:49,040 --> 01:41:52,060
يعني
1097
01:41:52,060 --> 01:41:56,640
مع ذلك لو عندي متغير زي المحافظة بدخله ضمن نموذج
1098
01:41:56,640 --> 01:42:03,700
الانحدار خمس محافظات بدخل أربعة لو عندي مثلا بتكلم
1099
01:42:03,700 --> 01:42:10,980
مدارس حكومة وكالة خاصة بدخل ماذا؟ اثنين وهكذا لو
1100
01:42:10,980 --> 01:42:14,580
عندي مدارس تدعى إعداد ثانوي بدخل اثنين واضح؟
1101
01:42:17,940 --> 01:42:22,860
خلاص الكلام طبعا مش مكتوب لكن أنا شارحة لكن مش
1102
01:42:22,860 --> 01:42:27,720
كاتبة عنه طالع معي كيف نعملها الاسم اساس نركز
1103
01:42:27,720 --> 01:42:32,380
شغلة صغيرة جدا أنا
1104
01:42:32,380 --> 01:42:38,080
عند المتغير تبع القسم هي موجود هو
1105
01:42:38,080 --> 01:42:43,320
للأسف الاسم اساس ما فيش شغلة جاهزة لهذه الحركة أنك
1106
01:42:43,320 --> 01:42:45,500
تطلب من البرنامج يعمل لك يا
1107
01:42:50,170 --> 01:42:53,970
مباشرة للأسف موجود سنشوفه لقاء ال GI لما نتكلم عن
1108
01:42:53,970 --> 01:42:57,710
ال just regression آه موجود شغل زي كده بس في محاضرة
1109
01:42:57,710 --> 01:43:02,850
اليوم لا خلنا نشوف هذه
1110
01:43:02,850 --> 01:43:08,610
القسم يعني بتعمل قسمين واحد للقسم الأول متغيرين
1111
01:43:08,610 --> 01:43:11,570
واحد للقسم الأول واحد للقسم الثاني الأمر كان
1112
01:43:11,570 --> 01:43:17,560
التالي أنت بتتعود عليها في البيت سهل جداً عمل
1113
01:43:17,560 --> 01:43:23,420
record ماذا معنى record؟ إعادة تسمية أو إعادة ترميز
1114
01:43:23,420 --> 01:43:28,380
اسمية إعادة ترميز record into different variables
1115
01:43:28,380 --> 01:43:36,680
إذا transform record into different variables خلاص
1116
01:43:36,680 --> 01:43:40,600
طريقة سهلة جدا أنا سأعمل واحدة وخلي منكم يعملوا
1117
01:43:40,600 --> 01:43:47,090
واحدة الآن واحدة منكم إذا أقوم بتغيير المتغير إلى
1118
01:43:47,090 --> 01:43:50,650
متغيرات مختلفة وبدخل المتغير اللي أنا معنى ابنه
1119
01:43:50,650 --> 01:43:55,870
اللي هو مين القسم اللي
1120
01:43:55,870 --> 01:43:59,890
أنا سأعمله متغير جديد مظبوط القسم يروح لاسم جديد
1121
01:43:59,890 --> 01:44:04,390
هذا علامة استفهام بأجي في ال name اللي هنا بكتب أي
1122
01:44:04,390 --> 01:44:10,430
اسم جديد بسميه القسم 1 عربي أو إنجليزي مش مشكلة
1123
01:44:10,430 --> 01:44:11,430
القسم 1
1124
01:44:14,400 --> 01:44:18,840
يعني سميت المتغير باسم جديد سميت قسم واحد بضغط
1125
01:44:18,840 --> 01:44:24,380
على exchange جالي موجود لأن أنا عامله أنا عامله من
1126
01:44:24,380 --> 01:44:29,020
الأول خلاص سميه قسم واحد أنا عامله يعني حاطلك إياه
1127
01:44:29,020 --> 01:44:34,260
جاهز هي قسم واحد في
1128
01:44:34,260 --> 01:44:42,300
هنا old and new values بضغط عليها الـ values الأقسام
1129
01:44:42,300 --> 01:44:45,860
كانت القسم الأول والواحد مظبوط أنا بدأ أبقى على
1130
01:44:45,860 --> 01:44:51,580
القسم الأول فابدأ أقول له الواحد خلّيه واحد لحظة
1131
01:44:51,580 --> 01:44:55,840
هنا فيه old وهنا إيش فيه؟ new القديم كان بواحد
1132
01:44:55,840 --> 01:45:03,480
خلّيه بواحد حافظلي عليه واضغط عليه add إذا كان في
1133
01:45:03,480 --> 01:45:08,760
الأول خلّيه رقم واحد في معدى ذلك باقي الأقسام هي
1134
01:45:08,760 --> 01:45:14,050
في معدى ذلك all other values بختار all other values
1135
01:45:14,050 --> 01:45:21,570
سوى كم؟ صفر هذه طريقة سهلة يعني لو كانوا مثلًا خمس
1136
01:45:21,570 --> 01:45:26,810
أقسام أحط للأول واحد وباقي zero لو بدأ أعملها
1137
01:45:26,810 --> 01:45:32,510
واحدة واحدة إيش لازم أعمل؟ أبدأ اتنين تروح لصفر و
1138
01:45:32,510 --> 01:45:37,570
تلاتة تروح لصفر كيف يعني؟ يعني أنا كنت هنا موجود
1139
01:45:37,570 --> 01:45:43,820
هحكي اتنين تروح لصفر الثلاثة تذهب للصفر وليست
1140
01:45:43,820 --> 01:45:49,160
القصة الطويلة هذا
1141
01:45:49,160 --> 01:45:53,440
ما فعلته الآن في خطوتين زيادة كان بإمكاني هذا ليس
1142
01:45:53,440 --> 01:45:59,720
لازم أقول له لأ باقي القيم هي اللي عايزه مظبوط
1143
01:45:59,720 --> 01:46:08,640
أعطاني else equals zero اللي هي باقي الأقسام مرتين
1144
01:46:08,640 --> 01:46:14,560
أعمل cancel خلاص هي أمسح بس عند القسم واحد وقسم
1145
01:46:14,560 --> 01:46:20,720
اتنين مرة
1146
01:46:20,720 --> 01:46:25,740
تانية I transform record into different variables
1147
01:46:25,740 --> 01:46:36,920
بدخل الـ قسم وبسمي الـ قسم واحد why
1148
01:46:36,920 --> 01:46:44,760
change old and new واحد تذهب إلى واحد والباقي
1149
01:46:44,760 --> 01:46:50,700
يذهب إلى الـ zero اتلاحظي
1150
01:46:50,700 --> 01:46:54,040
لو رجعتي على ملف الـ اسم ياساس أكيد أعمل المتغير اسم
1151
01:46:54,040 --> 01:47:01,200
الـ قسم لو طلعت الآن الاتنين صارت صفر وبعدين الاتنين
1152
01:47:01,200 --> 01:47:07,720
صفر في الواحد هذا صار واحد وأنت ماشي هيك خلاص هيك
1153
01:47:07,720 --> 01:47:09,800
عملت القسم الأول القسم الثاني حد يعمله
1154
01:47:28,890 --> 01:47:34,090
هذا القسم موجود لو بتغلبك إيش تعمل .. اعمل reset
1155
01:47:34,090 --> 01:47:41,430
طالعين كلهم أو ترجعيها دخليها ثاني القسم هو نفسه
1156
01:47:41,430 --> 01:47:46,290
يعلم عليها القسم
1157
01:47:52,960 --> 01:47:56,720
تغير الـ value
1158
01:47:56,720 --> 01:47:59,860
تغير
1159
01:47:59,860 --> 01:48:04,500
الـ value تغير الـ value تغير الـ value تغير
1160
01:48:04,500 --> 01:48:04,540
الـ value تغير الـ value تغير الـ value تغير
1161
01:48:04,540 --> 01:48:05,200
الـ value تغير الـ value تغير الـ value تغير
1162
01:48:05,200 --> 01:48:06,560
الـ value تغير الـ value تغير الـ value تغير
1163
01:48:06,560 --> 01:48:06,740
الـ value تغير الـ value تغير الـ value تغير
1164
01:48:06,740 --> 01:48:06,840
الـ value تغير الـ value تغير الـ value تغير
1165
01:48:06,840 --> 01:48:07,980
الـ value تغير الـ value تغير الـ value تغير
1166
01:48:07,980 --> 01:48:11,320
الـ value تغير الـ value تغير الـ value تغير
1167
01:48:11,320 --> 01:48:17,500
الـ value تغير الـ value تغير الـ
1168
01:48:17,500 --> 01:48:21,540
valueوالعاقب اضغط اضغط اضغط اضغط اضغط اضغط اضغط
1169
01:48:21,540 --> 01:48:27,600
اضغط اضغط اضغط اضغط اضغط اضغط اضغط اضغط اضغط اضغط
1170
01:48:27,600 --> 01:48:32,060
اضغط اضغط اضغط اضغط اضغط اضغط اضغط اضغط اضغط اضغط
1171
01:48:32,060 --> 01:48:34,820
اضغط اضغط اضغط اضغط اضغط اضغط اضغط اضغط اضغط اضغط
1172
01:48:34,820 --> 01:48:42,440
اضغط اضغط اضغط اضغط اضغط اضغط اضغط
1173
01:48:42,440 --> 01:48:47,560
اض
1174
01:48:51,260 --> 01:49:05,960
أعمل الثالثة اطلع
1175
01:49:05,960 --> 01:49:10,660
.. اطلع بالماوس فوق، بتطلع معاك الشاشة بس اسحب
1176
01:49:10,660 --> 01:49:16,100
الماوس فوق، ده بس الماوس بتتحرك معاك والشاشة
1177
01:49:16,100 --> 01:49:16,620
بتتحرك
1178
01:49:33,380 --> 01:49:46,920
طلعي هذا برا هذا القسم دخليه ثاني قسمي change
1179
01:49:46,920 --> 01:49:50,400
قبل قسمي
1180
01:49:50,400 --> 01:49:52,320
صح fish space
1181
01:49:58,310 --> 01:50:03,730
الأخطاء الصغيرة دي بتاخد بالي منها قول
1182
01:50:03,730 --> 01:50:10,610
طلعها دول، طلعهم امرًا
1183
01:50:10,610 --> 01:50:14,610
.. امرًا .. امرًا .. امرًا .. امرًا .. امرًا ..
1184
01:50:14,610 --> 01:50:15,750
امرًا .. امرًا .. امرًا .. امرًا .. امرًا .. امرًا
1185
01:50:15,750 --> 01:50:15,870
امرًا .. امرًا .. امرًا .. امرًا .. امرًا .. امرًا
1186
01:50:15,870 --> 01:50:15,910
امرًا .. امرًا .. امرًا .. امرًا .. امرًا .. امرًا
1187
01:50:15,910 --> 01:50:17,750
.. امرًا .. امرًا .. امرًا .. امرًا
1188
01:50:27,350 --> 01:50:42,050
شوف ده أنه بتتغير وبتعمل إيه بعدين واضح
1189
01:50:42,050 --> 01:50:48,380
هيك لإنه أرجع ثاني على الملف هتلاحظ أفياني الثلاثة
1190
01:50:48,380 --> 01:50:51,980
قسمين قسم واحد قسم اثنين قسم ثلاثة طبعًا لازم يكون
1191
01:50:51,980 --> 01:50:56,800
مجموح بيساوي واحد أي صف مجموعة بواحد مستحيل تجدي
1192
01:50:56,800 --> 01:51:00,220
صف بيساوي اثنين إن أنا مستحيل واحد يكون في قسمين
1193
01:51:00,220 --> 01:51:06,220
أي صف فيهم صف zero واحد zero أي شيء zero واحد zero
1194
01:51:06,220 --> 01:51:09,760
واحد zero zero وإذا كان هنا واحد هيكون هنا zero
1195
01:51:09,760 --> 01:51:13,700
zero واحد كذا إذا ما كانت هاخد أي قسم منهم أنا
1196
01:51:13,700 --> 01:51:18,250
هاخد مرجعي القسم الثالث الآن أنا هاخد قسم الثالث
1197
01:51:18,250 --> 01:51:24,890
مرجعي واعملك تنبؤ مرة مرة هاخد قسم الثاني مرجعي و
1198
01:51:24,890 --> 01:51:28,530
اعملك تنبؤ ومرة هاخد قسم الأول مرجعي واعملك تنبؤ
1199
01:51:28,530 --> 01:51:35,270
ستجد قيمة Y المتنبأ بها دي مالها نفسها في كل
1200
01:51:35,270 --> 01:51:38,430
مرة يعني مرة يعني كيف .. يعني إيش تنبأتي في الأول
1201
01:51:38,430 --> 01:51:42,570
هو نفسه في الثاني وهو نفسه في الثالث لو برجع مرة
1202
01:51:42,570 --> 01:51:48,110
ثانية أي نموذج الـ regression هأدخل من قسم .. موقع
1203
01:51:48,110 --> 01:51:54,430
الدخل للقسم الأصلي يعني القسم هذا بدخلهوش هذا هذا
1204
01:51:54,430 --> 01:52:00,250
اللي عملته بدخل أنشأتهم بس بدخلش القسم اللي هنا
1205
01:52:00,250 --> 01:52:05,350
خلاص؟ وبده أشتغل طريقة الـ enter enter enter عادية في
1206
01:52:05,350 --> 01:52:07,590
الأول طريقة الـ enter enter شبه مؤثرات ولا لا؟ قعدنا
1207
01:52:07,590 --> 01:52:13,550
نشوف كيف في حكاية الله كويس وبده أختار من save بس
1208
01:52:13,550 --> 01:52:17,870
يعمل لي predicted لأن أنا standardized continue
1209
01:52:17,870 --> 01:52:24,270
okay أنسى نتاجي لأن شوية بس فيصل هوريكي النتاج
1210
01:52:24,270 --> 01:52:32,910
اللي هتتغير نمشي هيك حياطين طبعًا الـ predicted
1211
01:52:34,050 --> 01:52:38,510
أعطانا القيمة المتنبأ بها وأنا خدت القسم الثالث
1212
01:52:38,510 --> 01:52:42,590
مرجعي أعطانا القيمة درجة متوقعة على طول 85 اللامده
1213
01:52:42,590 --> 01:52:50,870
غير المفروض إتنياش نفس الدرجة نجرب نغير كل
1214
01:52:50,870 --> 01:52:56,210
حاملة هشيل ده افترض هاي اثنين هشيلت الثانية هأحط
1215
01:52:56,210 --> 01:53:00,410
ثلاثة القسم الثاني هو المرجعي ونفس القصة اللي
1216
01:53:00,410 --> 01:53:09,170
فاتت هرجع ثاني هاي الـ output انخض يعني أعطاني
1217
01:53:09,170 --> 01:53:13,990
predicted اثنين إيش أعطاني نفس الجواب بنفس الطريقة
1218
01:53:13,990 --> 01:53:20,650
مؤكد اللي أنا لو أشيلت أشيل
1219
01:53:20,650 --> 01:53:26,970
واحد وأحط اثنين مش مشكلة الترتيب أكيد هيعملني
1220
01:53:26,970 --> 01:53:33,800
سماء ثلاثة predicted ثلاثة مالهم نفس القيمة معناه
1221
01:53:33,800 --> 01:53:38,200
كده بأي طريقة تشتغل من المرجع لن يتغير معاك
1222
01:53:38,200 --> 01:53:44,980
النتائج في صحيح القيمة تتغير في المعادلات لكن عند
1223
01:53:44,980 --> 01:53:49,900
التعويض الجواب لاتتغير خلنا بس نعلق النتائج مرة
1224
01:53:49,900 --> 01:53:54,800
أخيرة بس هاخدها في الحالة الموجودة معاك في الـ
1225
01:53:54,800 --> 01:53:57,900
notes وخلاص هي القسم الأول
1226
01:54:01,900 --> 01:54:05,420
من قسم الثاني بس بتعرف تعليق عن نتائج إذا عرفت
1227
01:54:05,420 --> 01:54:08,620
تعليق بيكون الله يعطيك الله عافية إذا اندخلت أنا
1228
01:54:08,620 --> 01:54:12,700
متغير جديد تتذكر كده كانت الأراضي الكبيرة just
1229
01:54:12,700 --> 01:54:18,780
الاثنين مع بعض؟ من شوية لما كانوا الأربعة متغيرات
1230
01:54:18,780 --> 01:54:22,820
لو
1231
01:54:22,820 --> 01:54:29,740
كانوا أربعة كانت ثمانية وعشرين أو مش عارف لأ
1232
01:54:29,740 --> 01:54:35,900
المعدل الـ R square العادية الـ R
1233
01:54:35,900 --> 01:54:43,580
square كده إيش كانت الـ R square مش معاكم طرطوا بعيد
1234
01:54:43,580 --> 01:54:49,980
طيب يعطيكم العافية مش
1235
01:54:49,980 --> 01:54:59,320
مشكلة طالما كانت .. لما كان عندي أربعة متغيرات كانت
1236
01:54:59,320 --> 01:55:06,920
الـ R² تسعة وعشرين والـ adjusted كانت ستة وعشرين
1237
01:55:06,920 --> 01:55:13,020
واتنين إن أنا لما دخلت القسم والقسم كانوا
1238
01:55:13,020 --> 01:55:21,840
متغيرين وأهمين هي
1239
01:55:21,840 --> 01:55:25,820
الجديد واحد وهي اثنين
1240
01:55:28,700 --> 01:55:43,000
نطلع الـ R² صارت كده؟ 30.4 ولا 26.1 فلاحظ الـ R²
1241
01:55:43,000 --> 01:55:47,620
العادي ارتفع إحنا حكينا من شوية الـ R² بيزيد لما بحط
1242
01:55:47,620 --> 01:55:51,790
عليه متغيرات مستقلة بصرف النظر عن أهميتها اللي هتجلّس
1243
01:55:51,790 --> 01:55:56,130
بالزيادة إذا حطيت المتغيرات مؤثرة واضح كان 26 و2
1244
01:55:56,130 --> 01:56:01,890
صار 26 و1 نجس مع كده اللي دخلت ماكانش مؤثر لو
1245
01:56:01,890 --> 01:56:07,070
بنتأكد من أنه برجع له تحت هي المتغيرين المظبوطين هي
1246
01:56:07,070 --> 01:56:08,510
قسم 1 وقسم 2 مالهم
1247
01:56:12,240 --> 01:56:14,700
غير دي اللي معناه كده أنت أضفته هذا ماكانش مؤثر
1248
01:56:14,700 --> 01:56:19,040
عشان كده الـ adjusted نقصت حتى ماثبتتش
1249
01:56:19,040 --> 01:56:23,880
معناه كده المتغير اللي تم إضافته متغير غير مؤثر
1250
01:56:23,880 --> 01:56:29,180
واضح؟
1251
01:56:29,180 --> 01:56:32,380
علم؟
1252
01:56:32,380 --> 01:56:38,240
طيب يفرض دي مؤثرين نفترض الآن .. وعليّ قولي على
1253
01:56:38,240 --> 01:56:38,900
القسم الأول
1254
01:56:42,500 --> 01:56:50,860
بخمس درجات اليوم occasion مفتوح القسم الأول طبعًا
1255
01:56:50,860 --> 01:56:55,500
باعرف أعلق عليها دول حكيت عليهم قبل الـ break الـ 4
1256
01:56:55,500 --> 01:57:03,180
4.19 ماذا تعني القسم واحد؟ الجواب
1257
01:57:03,180 --> 01:57:10,340
4.19 القسم اثنين، الـ job point خمسة أربعة اثنين،
1258
01:57:10,340 --> 01:57:13,620
إيش تعليقك عليه هذا؟ طب إذا علقت عليه هذا صح تأكد
1259
01:57:13,620 --> 01:57:17,480
صح فعليك
1260
01:57:17,480 --> 01:57:18,260
عليه واحد منهم
1261
01:57:37,330 --> 01:57:48,410
مش صحي مش صحي مش
1262
01:57:48,410 --> 01:57:51,510
صحي
1263
01:57:51,510 --> 01:57:56,390
مش صحي أنا بحكي في سردية دالة يعني مش .. أنا
1264
01:57:56,390 --> 01:58:00,970
بتعليق على دول .. أنا ناسيها دي خالص حتى لو مش
1265
01:58:00,970 --> 01:58:03,870
دالة، بتعليق عليها، بصرف النظر دالة ولا غير دالة،
1266
01:58:03,870 --> 01:58:05,690
ليش تعليق على الأربعة وأنت واحد، ثلاثة، تسعة؟
1267
01:58:08,190 --> 01:58:11,970
نعم لو آه إذا كانش تأخذ قسم واحد فإن الدرجة ستزيل
1268
01:58:11,970 --> 01:58:19,230
مقدار 4.1 في وجود القسم المرقمي مش صح كيف كان
1269
01:58:19,230 --> 01:58:24,770
الشخص من القسم الأول فإن درجته وكليته تزيل 4.1 في
1270
01:58:24,770 --> 01:58:31,430
حالة أخذ القسم الثالث كمرجع إيش معناها بالظبط أنت
1271
01:58:31,430 --> 01:58:34,390
وصلت على الباب أدخل الباب جوا
1272
01:58:51,710 --> 01:58:55,170
ممتاز المرجع الثالث مع كده القسم الأول بيزيد عن
1273
01:58:55,170 --> 01:58:59,350
الثالث موضوع الرابع درجات خلاص؟
1274
01:59:00,220 --> 01:59:03,620
أنا حكيت لك الأول المحق تبعي القسم الثالث وقلت لك
1275
01:59:03,620 --> 01:59:06,440
النتائج دي أنا بقرا مع مين؟ مع الثالث بعد كده القسم
1276
01:59:06,440 --> 01:59:09,580
الأول بيزيد على الثالث بقى أربعة درجات القسم الثاني
1277
01:59:09,580 --> 01:59:14,800
بيزيد على قسم الثالث بنصف درجة طبعًا تبقى الأول
1278
01:59:14,800 --> 01:59:17,920
والثاني الفرق بالاثنين دول هاي الأول والثاني
1279
01:59:17,920 --> 01:59:22,840
موجودات الفرق اللي بينهم حوالي 3.6 من 10 أصلًا على
1280
01:59:22,840 --> 01:59:26,780
القسم الأول لأن أنتم راح تعملوا عكسيهم لخبطيهم
1281
01:59:26,780 --> 01:59:32,770
حتى على نفس الإجابة نفس الفرق أقصد مش نفس دول فروقات
1282
01:59:32,770 --> 01:59:35,410
واحدة هيطلع القسم الأول يختلف عن الثالث بمقدار
1283
01:59:35,410 --> 01:59:40,550
أربع درجات الثاني يختلف عن الثالث بمقدار نصف درجة
1284
01:59:40,550 --> 01:59:45,770
يعني كده الأسوأ تبعهم الثالث مظبوط ولأقل لأن أنا
1285
01:59:45,770 --> 01:59:52,350
دائمًا موجب عليه واضحك؟ خلصتك؟ في أي سؤال؟ ما احنا
1286
01:59:52,350 --> 01:59:57,690
ماشيين واحدة واحدة آخر نقطة آخر نقطة لو بدي أخذ الـ
1287
01:59:57,690 --> 02:00:02,700
stepwise متوقع لو أخذت الـ stepwise هدول هيروحوا
1288
02:00:02,700 --> 02:00:13,820
الاثنين مش هيك لأنهم غير مؤثرين إذا
1289
02:00:13,820 --> 02:00:18,880
لو بكتعمل الـ stepwise بس غير الـ enter وهي stepwise
1290
02:00:18,880 --> 02:00:23,780
وهي okay لحظة أخذ الاثنين بس هدول
1291
02:00:27,160 --> 02:00:32,880
طب يعني أنا اللي روحت غيرت الـ .. النموذج تبعي
1292
02:00:32,880 --> 02:00:38,140
مثلًا كبرت دماغي على قسم ومنهم شلته وحطيت قسم
1293
02:00:38,140 --> 02:00:42,520
ثلاثة مثلًا وحكيت له stepwise هاي اللي هيطلع لي أحد
1294
02:00:42,520 --> 02:00:48,640
منهم خليها بطريقة العادية الطريقة
1295
02:00:48,640 --> 02:00:52,550
العادية هاي القسمين هدول ما لهم غير ده لأ، لحظة
1296
02:00:52,550 --> 02:00:55,550
أكيد طلع واحد بالسالب، متوقع ومن هنا طبعًا نفس
1297
02:00:55,550 --> 02:00:58,270
القيمة، احنا أكيد الفروقات هي ده أنا قلت لك هو
1298
02:00:58,270 --> 02:01:01,570
الاثنين أحسن منه، فبالتالي هو أكيد هيطلع كده، إلا
1299
02:01:01,570 --> 02:01:07,990
لو عملت الـ subwise أكيد الـ ..
1300
02:01:07,990 --> 02:01:11,550
وضع نفس الجثة، مع كده مش مشكلة مين تأخذ القسم
1301
02:01:11,550 --> 02:01:13,670
المرجل الأول والثاني أو الثالث، في الآخر نتيجة
1302
02:01:13,670 --> 02:01:19,290
واحدة تتغير خلاص
1303
02:01:22,620 --> 02:01:29,540
في شغلتين صغار ونختم إن شاء الله أحيانًا وهذا نقطة
1304
02:01:29,540 --> 02:01:33,160
مهمة جدًا مهمة اللي أنا عايزها الآن قد يكون هناك
1305
02:01:33,160 --> 02:01:38,260
ارتباط بين المتغيرات المستقلة اللي احنا عايزينه
1306
02:01:38,260 --> 02:01:40,560
ما يكونش فيه ارتباط بين المتغيرات المستقلة إذا
1307
02:01:40,560 --> 02:01:52,120
واحد من شروط الانحدار عدم وجود عدم وجود ارتباط بين
1308
02:01:54,690 --> 02:01:58,950
المتغيرات المستقلة طبيعي لأنه إذا كان فيه ارتباط
1309
02:01:58,950 --> 02:02:02,030
بين المتغيرات المستقلين مع كده واحد منهم يكفي نفس
1310
02:02:02,030 --> 02:02:05,770
الوقت مكرر مظبوط أنا عايز ارتباط من المستقل
1311
02:02:05,770 --> 02:02:09,230
واتتابع لكن المستقلات في ما بينهم أن وجود الارتباط
1312
02:02:09,230 --> 02:02:13,090
يكون ارتباط ما له ضعيف طبعًا في حالة وجود الارتباط
1313
02:02:13,090 --> 02:02:23,050
هذا تظهر عندنا مشكلة اسمها التداخل الخطي المشترك أو
1314
02:02:23,050 --> 02:02:24,050
بالصمم حين المتعدد
1315
02:02:26,630 --> 02:02:34,070
اللي هي Multi-collinearity هذه
1316
02:02:34,070 --> 02:02:38,110
مشكلة خطيرة جدًا الوجد ده معناها أنه فيه متغير
1317
02:02:38,110 --> 02:02:42,950
مستقل مش لازم يكون موجود فكيف
1318
02:02:42,950 --> 02:02:47,750
بتعرفها أو أضبطها طريقة سهلة جدًا أحل أنا هرجع بس
1319
02:02:47,750 --> 02:02:55,100
بسرعة للملف تبعنا اللي اكتشفناها مع بعض لما حطينا
1320
02:02:55,100 --> 02:02:58,640
الأقسام مثلًا واحد وثلاثة في أنت في الـ statistics
1321
02:02:58,640 --> 02:03:03,120
اختيار أنا حكيت عليه collinearity diagnostics
1322
02:03:03,120 --> 02:03:10,260
تشخيص التداخل الخطي المشترك الخطط طبعًا تداخل الخط
1323
02:03:10,260 --> 02:03:16,200
المشترك collinearity خط مشترك تشخيصه بس باختار هذه
1324
02:03:16,200 --> 02:03:20,300
وهذه موجودة حتظهر معي في الـ output تبع الـ
1325
02:03:20,300 --> 02:03:22,280
coefficient اللي احنا اشتغلنا عليه اليوم كثير
1326
02:03:24,480 --> 02:03:28,820
وخليني أشتغلها من غير الـ subwise هذه الطريقة
1327
02:03:28,820 --> 02:03:35,840
الأدية، السوريك هيها لكل متغير في
1328
02:03:35,840 --> 02:03:42,140
الآخر في شغل مهم جدًا تبع الـ accuracy statistics في
1329
02:03:42,140 --> 02:03:53,020
اختبار اختصاره العمود الأخير خالص، آخر عمود VIF VIF
1330
02:03:53,020 --> 02:03:58,920
هذه اختصار Variance Inflation
1331
02:03:58,920 --> 02:04:02,440
Factor
1332
02:04:02,440 --> 02:04:13,920
اللي هو معامل تضخم التباين اللي احنا عايزينه
1333
02:04:16,690 --> 02:04:20,650
عشان المشكلة هذه ما تكونش موجودة النموذج ما يكونش
1334
02:04:20,650 --> 02:04:24,490
فيه متغيرات بتاعة نفس المعلومة يعني ما يكونش فيه
1335
02:04:24,490 --> 02:04:29,390
ارتباط بين المتغيرات عايزين الـ VIF تكون أقل من
1336
02:04:29,390 --> 02:04:34,290
خمسة، هذه المعيارة إذا كانت أقل من خمسة، مع كده
1337
02:04:34,290 --> 02:04:43,250
لا توجد مشكلة التداخل الخطأ إنوجدات بتبين لأي متغير
1338
02:04:43,250 --> 02:04:49,590
مستقل منهم وبحدثهم بصورة أولية ممكن أحدثها هنا لو
1339
02:04:49,590 --> 02:04:52,810
طلعت على الـ VIF للمتغيرات المستقلة كلها ومتلاحظة
1340
02:04:52,810 --> 02:05:00,650
كلها صغيرة حوالي الواحد مع كده ما فيش تداخل خطي مع
1341
02:05:00,650 --> 02:05:03,810
كده كل متغير مستقل بيعطي معلومة مختلفة عن المتغير
1342
02:05:03,810 --> 02:05:08,930
المستقل للآخر طريقة سهلة جدًا وهي من نتائج موجودة
1343
02:05:08,930 --> 02:05:12,230
في نفس الجدول تبع الـ coefficient إذا
1344
02:05:12,230 --> 02:05:15,150
الـ collinearity معناه إيش؟ أنه في ارتباط بين
1345
02:05:15,150 --> 02:05:18,980
المتغيرات المستقلة إيش احنا عايزينه؟ ما يكونش فيه
1346
02:05:18,980 --> 02:05:25,240
اغتباط في ما بينهم، بنحذف واحد منهم، بنحذف المتغير
1347
02:05:25,240 --> 02:05:29,080
اللي قيمته كبيرة، هو اللي بنحذف الأول، وبعدين
1348
02:05:29,080 --> 02:05:36,160
بنشيل اللي حذف واحد واحد، اللي هعملك متغير يكون
1349
02:05:36,160 --> 02:05:41,940
ارتباطه تم مع متغير موجود، كيف ارتباط؟ يعني حاجة
1350
02:05:41,940 --> 02:05:47,250
أعمل متغير جديد، أنا هعمله بسرعة، خليني أسميه مثلًا
1351
02:05:47,250 --> 02:05:54,530
Ix مثلًا متغير مثلًا
1352
02:05:54,530 --> 02:06:01,550
المعدل التراكمي بتاع الطالب بتضيف له واحد
1353
02:06:01,550 --> 02:06:05,690
طبعًا المتغير الجديد اللي أنا عملته هل أضاف معلومة
1354
02:06:05,690 --> 02:06:10,330
جديدة؟ بالتأكيد لا، ليش؟ لأنه أنا لو عرفت معدل
1355
02:06:10,330 --> 02:06:16,580
الطالب بقدر أعرف .. خليني أمسح هذا المثل بشكل كامل
1356
02:06:16,580 --> 02:06:20,640
مظبوط بشكل مطلق بقدر أعرفه طب هدول اللي عمل لما
1357
02:06:20,640 --> 02:06:28,060
احنا كنا نعيش اشتغلنا عليهم إذا
1358
02:06:28,060 --> 02:06:31,480
هاي الـ X تبعي أو إيش عملت أنا مسحته كله ما شاء الله
1359
02:06:31,480 --> 02:06:36,160
ما شاء الله ما شاء الله هاي أحسن طريقة
1360
02:06:48,750 --> 02:06:56,170
واضح المتغير الجديد اللي عملته تلاحظي
1361
02:06:56,170 --> 02:07:05,310
المتغير اللي أنا عامله ما له؟ لو طلع على المعدل بيزيد
1362
02:07:05,310 --> 02:07:11,370
عنه بواحد، مظبوط؟ العمود level أو الخير؟ بتجرب أحط
1363
02:07:11,370 --> 02:07:13,550
مع المعدل I regression
1364
02:07:18,370 --> 02:07:19,510
بدأ أضع الـ X هنا
1365
02:07:54,010 --> 02:08:06,870
لحظة إيش اللي صار ركز
1366
02:08:06,870 --> 02:08:14,750
مرة ثانية أنا حطيت المعدل الموجود مظبوط؟ هاي
1367
02:08:14,750 --> 02:08:17,350
المعدل الموجود وهاي الـ X موجود
1368
02:08:24,310 --> 02:08:27,270
تلاحظي البرنامج لأنه وجد الاثنين مع بعض ما لهم
1369
02:08:27,270 --> 02:08:33,470
الاثنين زي بعض راح حذف واحد منهم لأنه عمل الـ
1370
02:08:33,470 --> 02:08:36,310
tolerance بساوي Zero لمسموح يبقى بساوي صفر ووجد
1371
02:08:36,310 --> 02:08:41,370
متغيرين الاثنين زي بعض في حذف واحد تلقائيًا منهم لو
1372
02:08:41,370 --> 02:08:46,350
رجعتي تحت الـ achievements المشتركة أنه الاجتماعي
1373
02:08:46,350 --> 02:08:51,870
حضر قسم أول قسم ذات X المعدد لو الاثنين ما لهم نفس
1374
02:08:51,870 --> 02:08:57,770
القيمة طيب أنا بتحاول أطرح من الجديد قيمة صغيرة
1375
02:08:57,770 --> 02:09:04,930
يعني الـ X هذه مدعم الـ X الثانية وهذه
1376
02:09:04,930 --> 02:09:08,950
بتساوي الـ X الأولى ناقص مثلاً واحد من عشرة يعني في
1377
02:09:08,950 --> 02:09:16,110
ارتباط بينهم ما له قوة جداً مش ضعيف عم
1378
02:09:16,110 --> 02:09:20,770
تاخد مدعم متعارف جديد مش بالظبط يعني ارتباط تام
1379
02:09:20,770 --> 02:09:24,940
التام مش هينفع فأخد واحد واحد منهم فالآن بدل ما
1380
02:09:24,940 --> 02:09:29,680
هاخد الـ X هي
1381
02:09:29,680 --> 02:09:35,020
الـ regression هشيل الـ X اللي أخدتها هذه هذه ارتباط
1382
02:09:35,020 --> 02:09:38,240
تام تاخد X واحد أخف منها
1383
02:09:41,790 --> 02:09:45,510
كويس؟ اتلاحظي ما زال الارتباط بينهم مجدياً، قوي
1384
02:09:45,510 --> 02:09:48,970
جداً، بالتالي برضه هحذفهم، متأكد إذا كان الارتباط
1385
02:09:48,970 --> 02:09:51,990
بينهم متعينة قوي جداً، البرنامج بيحذف واحد من
1386
02:09:51,990 --> 02:09:59,810
الاتنين، خلاص؟ علم؟ لما تشير لـ في الأول خالص
1387
02:09:59,810 --> 02:10:03,900
تتأكد من أن ما فيش ارتباط يكون متعدد بين الاتنين كده
1388
02:10:03,900 --> 02:10:07,080
كمان خلصت تقريباً موضوع الارتباط و الانحدار الخط
1389
02:10:07,080 --> 02:10:10,380
البسيط و المتعدد اللقاء اللي جاي هنتكلم إن شاء الله
1390
02:10:10,380 --> 02:10:14,660
باخد الانحدار الـ logistic بيكون آخر لقاء و بالتالي
1391
02:10:14,660 --> 02:10:18,180
اللقاء الرابع إن شاء الله بيكون عملية تطبيق عملي
1392
02:10:18,180 --> 02:10:21,300
على الانحدار بشكل عام سواء بسيط متعدد ارتباط أو
1393
02:10:21,300 --> 02:10:23,120
انحدار logistic الله يكرمك
|