File size: 155,581 Bytes
7e94c8c
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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
5573
1
00:00:05,350 --> 00:00:08,950
بسم الله الرحمن الرحيم اليوم ان شاء الله اللقاء

2
00:00:08,950 --> 00:00:15,410
لرقم 13 العنوان انحضار الخط المتعدد او multiple

3
00:00:15,410 --> 00:00:24,970
linear regression هنا كلمة multiple تعود ان في

4
00:00:24,970 --> 00:00:30,410
عندي اكتر 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 متاعر مستقل لكن ما زال

7
00:00:49,460 --> 00:00:56,620
التابع مالهم؟ واحد يعني معناه كده ممكن نعمل تعميم

8
00:00:56,620 --> 00:01:03,300
لهذا الانحضار في حالة إيش؟المتغيرات التابع

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 أكتر من تابع بس

12
00:01:24,260 --> 00:01:28,220
بنسبق كلمة Multiple كلمة Multivariate وال

13
00:01:28,220 --> 00:01:31,600
Multivariate معناها أكتر من تابع إحنا هنركز بس على

14
00:01:31,600 --> 00:01:36,110
Multivariateو ال multivariate لمن يريد لاحقا ان

15
00:01:36,110 --> 00:01:40,670
شاء الله إذا الأمور توسعت معاك ممكن تستخدم ال

16
00:01:40,670 --> 00:01:47,990
multivariate multiple linear regression عادة

17
00:01:47,990 --> 00:01:52,970
مثلا اللي بيأثر على درجة الطالب في مصاق معين مش بس

18
00:01:52,970 --> 00:01:58,630
عدد ساعات الدراسة ممكن في عوام أخرى زي مثلا مستوى

19
00:01:58,630 --> 00:02:05,350
الطالب نفسه ممكن وضع اقتصادي للبيتالواضع 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 المصاق يؤثر ممكن صعوبة أو سهولة المصاق ممكن

22
00:02:15,990 --> 00:02:21,170
حب الطالب للمصاق 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 أكتر من متوير مستقل يؤثر على

25
00:02:27,850 --> 00:02:35,240
المتوير التابعلكن هل يستطيع الباحث انه

26
00:02:35,240 --> 00:02:40,080
يشمل كل المتغيرات المستقلة في نموذج واحد؟ طبعا

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 انحضار 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 المستقلةبعد ما كانت P0 زي P1

31
00:03:00,780 --> 00:03:06,680
X1 ستصبح P0 زي P1 X1 و 2 و 3 و 4 لغاية K نفترض في

32
00:03:06,680 --> 00:03:23,200
عندي عدد K من المتغيرة المستقلة نتفق

33
00:03:23,200 --> 00:03:28,240
على عدد K من المتغيرة المستقلة طبعا في موجود هنا I

34
00:03:29,910 --> 00:03:33,670
الـ I هذه معناها الطالب الأول الطالب التاني الطالب

35
00:03:33,670 --> 00:03:37,070
التالت لغاية نفطرة 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 نفطرة 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 ال I يعني في عندي sub index

40
00:03:59,310 --> 00:04:02,810
I البيانات

41
00:04:02,810 --> 00:04:05,110
بهذا الشكل إذا كان عندي مجموعة من تلاتين 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 ليها cross section data

44
00:04:24,500 --> 00:04:27,900
هدوما من أنواع البيانات، بيانات مقطعية، بكون عندى

45
00:04:27,900 --> 00:04:34,500
عدة طلاب و باخد شوية متغيرات لهم طبعا فى أنواع

46
00:04:34,500 --> 00:04:36,540
تانية من أنواع البيانات غير المقطعية فى بيانات

47
00:04:36,540 --> 00:04:41,960
تلقى 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 اخد مثلابتعرف اللي عند مدارس 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
التانية و التالتة و هكذا مثلا مدرس باشير الرئيس

52
00:04:57,000 --> 00:05:04,340
مثلا في عام مثلا الفين كان معدل النجاح فيها مثلا

53
00:05:04,340 --> 00:05:08,340
خمسة و تسعين عام الفين و واحد كان ستة و تسعين عام

54
00:05:08,340 --> 00:05:11,600
الفين و تلاتة اربعة و تسعين و هكذا فبتعرف عندك

55
00:05:11,600 --> 00:05:16,020
سلسلة زمانية لمتغيرات معينة خلال حقبة من الزمن هي

56
00:05:16,020 --> 00:05:18,380
بتكون عبارة عن سلسلة زمانية هي ال time series ده

57
00:05:23,390 --> 00:05:28,250
إذا بحكي مدرسة معينة باخدلها

58
00:05:28,250 --> 00:05:33,930
بيانات خلال فترة مثلا من الف وتسعمائة .. من الفين

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
مدارسعدة 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 خمسين مدرسة نفترضكل

68
00:06:19,980 --> 00:06:23,040
مدرسة يدرس نسبة النجاح اللي فيها وما شابه مثلا في

69
00:06:23,040 --> 00:06:29,380
لحظة زمانية في سنة 2019 هذه بتحكي مدرسة معينة اللي

70
00:06:29,380 --> 00:06:33,880
هى بيانات خلال فترة من الزمن بيسميها سلسلة زمانية

71
00:06:33,880 --> 00:06:41,960
النوع التالت من البيانات بيجتمل على التين مع بعض

72
00:06:43,010 --> 00:06:47,170
كيف على اتنين؟ يعني ناخد مدارس .. المدارس ثانوية

73
00:06:47,170 --> 00:06:52,110
في قطار غزة اللي بيانات عندهم من 2000 ل2019 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 أطلق عليها اسم بنى ال data هذه

78
00:07:19,230 --> 00:07:23,510
بتاخد الاتنين مع بعض مثلًا عدة مدارس .. أنا بتتكلم

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 ال Y بكتبها Y sub I Y مع I بعد كده عندي cross

82
00:07:37,210 --> 00:07:43,720
section dataY I اذا بتكلم عن سلسلة زمنية بكتبها Y

83
00:07:43,720 --> 00:07:49,840
T تي اختصار time اذا I بتكلم عن ال individuals

84
00:07:49,840 --> 00:07:55,480
افراد او مفادات T time ال longitudinal data او

85
00:07:55,480 --> 00:08:00,340
البيانات المقطعية عبر الزمن باخدها I Tهذه 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
الحصاني لهذه البيانات YI مع كده مقطعي و YT زمان و

88
00:08:08,300 --> 00:08:12,080
IT الاتنين مع بعض البناية ده ده طبعا ال regression

89
00:08:12,080 --> 00:08:15,680
أو الحضارة اللي بيحكي عليها بياخد تلتا واحدة احنا

90
00:08:15,680 --> 00:08:21,500
هناخد أبسط واحد و هناخد 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
بيانة مقطعيةونشرح مفاهيم الـ regression بشكل موسّق

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 P0 الجزء المقطوع الخاص بالنموذج

96
00:08:44,980 --> 00:08:48,160
للانحضار لأنه لما تكون كل ال X هذه بتساوي صفر

97
00:08:48,160 --> 00:08:53,620
معدومة ال Y بتساوي P0 ال P1 و P2 و P3 هذه عبارة عن

98
00:08:53,620 --> 00:08:58,440
معاملات الانحضار بس بنسميها الجزئيةالتي تقيص

99
00:08:58,440 --> 00:09:03,260
استجابة المتوارد التابع لمتوارد المستقل مع وقاء

100
00:09:03,260 --> 00:09:09,100
أثر بقية المتوارد المستقلة ثابتة يعني كيف .. يعني

101
00:09:09,100 --> 00:09:13,400
إيش معنى ثابتة؟

102
00:09:13,400 --> 00:09:20,340
يعني بيحكي مثلا معامل الحضارة جزء بيه واحد هذابقيس

103
00:09:20,340 --> 00:09:22,900
معدل التغير في التابع نتيجة التغير في ال X في

104
00:09:22,900 --> 00:09:29,140
المستقل بوحدة تقياس واحدة مع أثبت أو مع بقاء أثر

105
00:09:29,140 --> 00:09:33,640
الباق لمتغير الثوابط يعني أضبط المتغيرة التانية مش

106
00:09:33,640 --> 00:09:37,740
أتجاهلها .. ضبطها في فرق من ضبط و تجاهل ضبط يعني

107
00:09:37,740 --> 00:09:41,560
خدها كلها نفس الشيء كلهم طلاب كلهم طالبات مثلا

108
00:09:41,560 --> 00:09:45,580
كلهم من مدرسة معينة كلهم من سن معين و هكذا اه طبعا

109
00:09:45,580 --> 00:09:50,750
مصطفات معينة هي معنات ضبططبعا ال epsilon الأخير

110
00:09:50,750 --> 00:09:54,570
بيمثل عالم الأخر اللي اتهملت المعادلة لأنه زي ما

111
00:09:54,570 --> 00:09:58,790
حكيت صعب أنك تشتغل نموذج عندها كل مطلقة مستقلة

112
00:09:58,790 --> 00:10:02,730
فالتالف يعندي epsilon ال epsilon هو زي اي حاوية

113
00:10:02,730 --> 00:10:06,830
علاجة معين بيحط عليها كل شيء مش موجود في النموذج

114
00:10:06,830 --> 00:10:10,770
طبعا

115
00:10:10,770 --> 00:10:13,990
هشوف كيف استخدمته من خلال تطبيق عملي احنا اتعودنا

116
00:10:13,990 --> 00:10:18,150
عليه خدنا قبل هيك بس حاولت يعني اغير الشكل العام

117
00:10:25,710 --> 00:10:32,590
هأخد تطبيق عملي واحد بس هاخده في عدة حالات شوف

118
00:10:32,590 --> 00:10:39,410
الآن بفرض أنه لداك عينة حاجة 105 من طلبة صف العاشر

119
00:10:39,410 --> 00:10:42,910
في أحد المدارس أول ما أقرا هيك بعرفها دي عبارة عن

120
00:10:42,910 --> 00:10:49,390
بيانات اشنوحة من التلاتة 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 عام نحترق

123
00:10:58,490 --> 00:11:02,430
النوع الاجتماعي و خلاص نتذكر بس واحد ذكر اتنين

124
00:11:02,430 --> 00:11:08,330
أنثى المعدل التراكمى المشروع انجز ولا لأ؟ واحد لأ

125
00:11:08,330 --> 00:11:13,210
اتنين 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 اقسام بعدين فيه نهاية درجة ان 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 او A وB وC وDو حالة الطالب نجح و لا مانجحش

130
00:11:29,570 --> 00:11:35,450
واحد نجح سفر مش ناجح و التقدير أنا بس امكرله تقدير

131
00:11:35,450 --> 00:11:40,730
الطالب خمس تقدرات هذه مكررة المطلوب

132
00:11:40,730 --> 00:11:46,110
أولا .. هناخد الآن أولا بناء نموذج انحضار بحيث

133
00:11:46,110 --> 00:11:50,970
المتوارد التابع طبعا أنا المفروض أحدد مين التابع و

134
00:11:50,970 --> 00:11:54,330
مين المستقل سواء احدده او انت من خلال ال ..

135
00:11:55,350 --> 00:11:59,010
المتغيرات ممكن اعرف مين التابع لإن ممكن يكون عندى

136
00:11:59,010 --> 00:12:02,610
تصور لتابع مختلف من اللى انا حاك .. حاك عليه انا

137
00:12:02,610 --> 00:12:07,030
حاك على المتغير لدرجة ان هى للطالب تعتمد على عدة

138
00:12:07,030 --> 00:12:12,890
متغيرات هيك انا افترضت والمتغيرات اللى انا ماخدها

139
00:12:12,890 --> 00:12:17,170
المستقلة لدرجة ان هى تعتمد على معدل الطالب

140
00:12:17,170 --> 00:12:23,570
التراكمى هل أنزل مشروع وهل حضر محاضرة المراجعة انا

141
00:12:23,570 --> 00:12:29,730
افترض حاجة زى كدهاللي انا اعتبر في تلت متغيرات

142
00:12:29,730 --> 00:12:33,570
مستقيلة بتأثر على درجة الطالب لو طلعت المتغيرات

143
00:12:33,570 --> 00:12:37,770
هتلاحظ الآن اذا خلنا نركز بس على نوع واحد من

144
00:12:37,770 --> 00:12:44,270
البيانات المقطعي 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
المتوالدة المستقلة المعدل التراكمي المشروع

147
00:13:05,920 --> 00:13:13,360
أنجز ولا لأ؟ واحد اش 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، همخد 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 و هذا 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 كامة واسمة أو ترتيبة، 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 التقدير الطالب

157
00:14:12,690 --> 00:14:19,670
ترتيب، صحيح، التقدير ترتيب خليني بعدين، ايه المثال

158
00:14:19,670 --> 00:14:23,310
الأول؟هذا أبسط حاجة ممكن ناخدها أنه في عندى متاير

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
جابتين نعم أو لا وتقدير المراجعة برضه اللي هي

161
00:14:33,250 --> 00:14:37,390
قيمتين نعم او لا و هنا انا باخد واحد لا و اتنين

162
00:14:37,390 --> 00:14:44,090
نعم حنا نشتغل هذا المثال بأكثر من طريقة و نشوف 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 معاكيا 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
تكتب أفضل، هي أحسن شيء للواحد الطالب يكتب و يسمع،

167
00:15:03,300 --> 00:15:08,900
بس صعب تلحقي معايا اليوم تسمع و تكتب، ففي فيديو

168
00:15:08,900 --> 00:15:15,000
نعم، اه بالظبط اه وراحتك، فطالما مسورة خلاص مافيش

169
00:15:15,000 --> 00:15:24,030
فيها مشكلة، ركزي معايا و بسهيفتحت الملف ورتبتلك هي

170
00:15:24,030 --> 00:15:28,070
على حسب ال مثال

171
00:15:28,070 --> 00:15:34,610
تبعنا موضع حي المبتغيرات اللي عندي I analyze فيه

172
00:15:34,610 --> 00:15:41,970
regression و linear لحظة يعني أنا بس باخد 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 الـdependent يتسع لمتغير واحد الحالة

177
00:16:01,110 --> 00:16:12,210
تبعت للوحيد إذا نتتابع .. 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 سهوة ولا كيب؟ حطي النوع

181
00:16:30,600 --> 00:16:36,920
الاجتماعي بس خد سقط سهوة 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 اسمى كويس،

185
00:16:57,780 --> 00:17:01,440
اذا هي المتواردات اللي عندى موجودة، هي النوع

186
00:17:01,440 --> 00:17:08,120
الاجتماعى، النوع الاجتماعى داخل واحد ذاكرتينه انت،

187
00:17:08,120 --> 00:17:14,240
هي المعدل، وواضح ان انا مرتبهم متعمد يعنى، اساس ..

188
00:17:14,240 --> 00:17:17,360
رايح في عملية ادخالهم، ماكنوش مرتباتيك في الملف

189
00:17:17,360 --> 00:17:25,070
تبعهم الأصليواضح الان برنامج 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 ملاحظ جاه المعمل okay اللي انا

192
00:17:35,370 --> 00:17:39,810
افترض متغير

193
00:17:39,810 --> 00:17:46,850
التقدير شايفاه ايش نوعهداخل اسمي، داخل وصفة، مش

194
00:17:46,850 --> 00:17:50,070
داخل واحد واتنين، داخل ياش؟ 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
بنرجح 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 independentالـ 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
واصفة 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
واصفية زي الجنسزي الأنجاز المشروع اللي كتبتي نعم

206
00:18:47,020 --> 00:18:52,020
ولا مش هتدخل نعم اعطيها واحد واثنين صفر واحد او اي

207
00:18:52,020 --> 00:18:57,460
حاجات تانية خلاص هذه ملاحظة سريعة وان شاء الله

208
00:18:57,460 --> 00:19:02,000
اتذكر بعض الملاحظات التانية اذا

209
00:19:02,000 --> 00:19:05,300
في هذه القائمة كل المتغيرات يجب تدخل كمية حتى و ان

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 تمشيبس هتا 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 أطلحهمالموضوع 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 أخدناها 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 معاك بس هدخلك إياهاو في

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 شكل هدول كلهم

224
00:20:19,380 --> 00:20:22,960
شويه

225
00:20:22,960 --> 00:20:26,260
كويس إذا واحدة منكم نخصت محاضرة اليوم ممكن نشرها

226
00:20:26,260 --> 00:20:31,980
على الخطوات اللي أنا عاملها نشرها على الصفحة و على

227
00:20:31,980 --> 00:20:36,000
ال ..المجموعة تبعتكم اذا 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 واتس هشرحهم بالتفصيل اللي

230
00:20:42,040 --> 00:20:47,240
قايل يوم في اللي قايل يوم بعدين continue انا أخدت

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
انا بده اختار 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 ليههم

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 المتجارات اللي تم ادخالها

241
00:21:38,000 --> 00:21:43,360
فبيعطينا هاي الأربع المتجارات اللي دخلناهم هل حضر

242
00:21:43,360 --> 00:21:46,800
المحاضرة تحت المراجعة المعدلة التراكم أنجز المشروع

243
00:21:46,800 --> 00:21:52,870
انواع الاجتماعواضح المتيّر التابع الـ Dependent

244
00:21:52,870 --> 00:21:56,850
Variable اللي هو عبارة عن إيه درجة نهية 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
المتجارات 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 Rاللي هي point خمسة،

249
00:22:20,410 --> 00:22:28,510
تلاتة، تسعة، هذه عبارة عن معامل .. إيش تسميناها؟

250
00:22:28,510 --> 00:22:32,630
أنا ورد بيرسون، بس إيش تسميناها؟ معامل؟ الإرتباط

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 أكتر

253
00:22:42,260 --> 00:22:45,380
مطار مستقل وزي ما حكيتك دايما 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
تلاتة 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
ال R² مسميهاش

259
00:23:07,090 --> 00:23:11,910
معاملة التحديد قيمته طبعا لو ربعت أكيد ال R هذه

260
00:23:11,910 --> 00:23:22,310
اللي سوت خمسة تلاتة تسعة لو ربعتها مؤكد

261
00:23:22,310 --> 00:23:27,390
الجواب اتنين تسعة هذه معناها تسعة وعشرين في المية

262
00:23:27,390 --> 00:23:34,130
من التغير في الدرجة ان هي للطالب يمكن تفسيرها من

263
00:23:34,130 --> 00:23:38,670
خلال المتقالات المستقلة أربع مع بعضيعني مع كده

264
00:23:38,670 --> 00:23:43,230
الأربع 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
جدا حوالي 71% تعزأ لمتغيرات تانية هل هذا نموذج

267
00:23:54,290 --> 00:23:58,690
اعتبر مقبول؟ شوفي من ناحية logic مقبول تماما

268
00:23:58,690 --> 00:24:06,540
المنطق بيحكيأربعة متغيرات مش هي و بس اللي بتفسر

269
00:24:06,540 --> 00:24:10,520
التغير في المتغير التابع ممكن فيه تغيرات أخرى كتير

270
00:24:10,520 --> 00:24:18,860
المش منطق تكون ال R² 95% مش منطق أحياناً اللي

271
00:24:18,860 --> 00:24:23,120
بتكون ال R² عالية قد يكون سبب اختلال في النموذج في

272
00:24:23,120 --> 00:24:28,450
مشكلة في النموذج نفسه لكن 29% منطقيبس يعني من

273
00:24:28,450 --> 00:24:31,110
الفضل تكون عالية، من الفضل تكون خمسة و تمانين،

274
00:24:31,110 --> 00:24:35,270
تمانين، سبعين، لكن أحيانا القيم الكبيرة معناها

275
00:24:35,270 --> 00:24:39,790
ربما يكون في خلال في النموذج، لكن تلاتين 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
تربويا بيعتبروا تلاتين في المئة مقبولةلكن مرفع

279
00:24:54,070 --> 00:24:58,010
الشيء مثلا 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 ماعرفوه 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 رمزيكا

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
قالهم 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
الاتنينأن الـ R² المعاملة التحديدية العادى قيمته

289
00:25:56,650 --> 00:26:05,450
بتزداد دائما 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 دائما بيزداد

292
00:26:21,070 --> 00:26:32,210
متغير مستقل ما بالصرف النظر عن أهميته أهميته يعني

293
00:26:32,210 --> 00:26:36,730
معنويته يعني مهم ولا لأ مش مهم ده الـ last word

294
00:26:36,730 --> 00:26:46,680
بالذات معنى كدهقد يكون الـ R² مضلل في كتير من

295
00:26:46,680 --> 00:26:50,200
الحالات لانه حطله عدد كبير جدا من المتغيرات

296
00:26:50,200 --> 00:26:55,420
المستقلة بتكبر قيمته فبعطيني نتيجة مضللة المعدل

297
00:26:55,420 --> 00:27:03,080
بيعمل تصحيح للـ R² العادى 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 انحضار خط متعدد على المعدل طب ليش

300
00:27:19,340 --> 00:27:24,400
ماحكيتش عيال المرة اللي فاتت؟ كمستقل واحد .. مستقل

301
00:27:24,400 --> 00:27:28,860
واحد مافيش غيره، إذا معناك كده الآن، فالانحضار

302
00:27:28,860 --> 00:27:34,050
المتعدد بعتمدعشان 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 شغلة زيادة، مش هيك؟ ال

307
00:27:53,850 --> 00:27:56,830
R² change اللي أنا مش هستفيد منها، خليها لبعدين

308
00:27:58,590 --> 00:28:01,330
خلصت فيها السؤال؟ إذا فهي لها معلومة جديدة، انت

309
00:28:01,330 --> 00:28:06,590
فيها ال risk were adjusted وعرفت متى يستخدم فيه

310
00:28:06,590 --> 00:28:10,370
الأ novel اللي حكيناش عن المرأة الفاترةلو جد

311
00:28:10,370 --> 00:28:14,910
والتحليل تباين الانحضار ما تحكيش إيه الانوفا تعمل

312
00:28:14,910 --> 00:28:20,990
مرة لزمان، لأ هذا مختلف تماما مختلف ليش؟ لأنه هناك

313
00:28:20,990 --> 00:28:25,070
كان التابع زي اللي عندى بس هناك كان عوامل مستقلة

314
00:28:25,070 --> 00:28:30,610
عوامل إيه عدد من المستويات هنا لحظة متويرة سمينها

315
00:28:30,610 --> 00:28:36,510
متويرة مستقلة قد يكون كامل مافعش

316
00:28:36,510 --> 00:28:41,410
هنا خلاص فهي الفرق بين الاتنينخلاص إذا لو كان كله

317
00:28:41,410 --> 00:28:46,890
كامة احنا في الانحضار كان عوامل بتروح على هناك هذا

318
00:28:46,890 --> 00:28:52,090
بينفع الانحضار حتى لو كانت كل المستقلات نوعي 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 هنشوفإيش المشاكل

321
00:29:05,590 --> 00:29:09,990
ممكن سببها أنه بعد ال break ربما لكن مبدأيا بتنفع

322
00:29:09,990 --> 00:29:13,130
.. بينفع الانحضار إذا كانت المتداولات 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 انحضار يعني مش بالضرر

325
00:29:23,310 --> 00:29:28,370
أروح على تحليل التباين اتلحظ حتى في تحليل التباين

326
00:29:28,370 --> 00:29:32,490
لما اختارنا الأداء إيش اختارناها؟

327
00:29:35,000 --> 00:29:37,280
مش جيبناها 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 انحضار طيب نرجع تاني شوية صغيرا

330
00:29:48,860 --> 00:29:54,840
يعني نطلع الانوفا اذا الأن باشراح ايه

331
00:29:54,840 --> 00:29:58,520
الانوفا انا بتحاول أحافظ على هذي موجودة لإن هذي

332
00:29:58,520 --> 00:30:01,700
بالنسبالي المتغيرات هيها لإن احاول 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 هتكلم عن موضوع الانوفا الخطوة رقم واحد

335
00:30:18,880 --> 00:30:24,380
طبعا ال 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 حادث مكتوب على DF ليه ضررية الحرية كمفهوم احنا

338
00:30:34,940 --> 00:30:38,940
حافظينه كانت

339
00:30:38,940 --> 00:30:42,720
ضررية الحرية عبارة عن ايه؟ عشان افترض حكيتلك عندي

340
00:30:42,720 --> 00:30:46,700
خمس أعداد شرطهم

341
00:30:46,700 --> 00:30:52,800
مثلا مجموحهم بصفر وصفر وحكيتلك عندك حرية تختاريها

342
00:30:52,800 --> 00:30:58,640
كم عدد واحد حكونيش باري مش هيكممكن اختار اي اربع

343
00:30:58,640 --> 00:31:04,080
عداد والباقي والاخير يجباري بالطبيعي مش هيك لو كان

344
00:31:04,080 --> 00:31:08,100
هي خمس عداد وحكينا

345
00:31:08,100 --> 00:31:14,020
في شرط في قيد واحد قيد واحد مجموح بساوي نفترض صفر

346
00:31:14,020 --> 00:31:20,780
مع كده انا كشخص ممكن اختار اي ارقام بحرية كاملة بس

347
00:31:20,780 --> 00:31:25,200
لاربعة منهم ممكن اختار هذا واحد هذا صفر هذا سالب

348
00:31:25,200 --> 00:31:29,180
تلاتة هذا اتنينهدول انا حرفي اختار ازا ما انا

349
00:31:29,180 --> 00:31:32,980
عايزه بس الاخير ماله انه يحقق الشرط انه مجواحي

350
00:31:32,980 --> 00:31:37,960
الصفر الصفر خليني بس اخد هذا اربعة رقمين و لنفترض

351
00:31:37,960 --> 00:31:43,120
هذه خمسة اي رقام كبيرة لحظة

352
00:31:43,120 --> 00:31:52,040
اربعة و خمسة تسعة سالة تلاتة ستة مع كده انا مجبر

353
00:31:52,040 --> 00:31:56,560
هذا يكون جدياش اذا مجبر هنا مع كده لازم الحرية

354
00:31:56,560 --> 00:32:01,770
تتساويالنقص واحد في الحالة هذه الناقص 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 أكم متار مستقل أربعة مظبوط

358
00:32:21,310 --> 00:32:25,050
كمعامل انحضار لازم أقدر في هذه الحالة

359
00:32:29,110 --> 00:32:32,250
لو كنت عندك أربع مبتغيرات مستقلة أكم معامل

360
00:32:32,250 --> 00:32:40,570
الانحضار لازم يقدر؟ لو

361
00:32:40,570 --> 00:32:44,690
كنت عندك أربع مبتغيرات مستقلة أكم قيمة معامل

362
00:32:44,690 --> 00:32:49,870
الانحضار مجهود لازم يقدر؟

363
00:32:49,870 --> 00:32:52,730
لأن لو حكيت أنك عندك مبتغير مستقل واحد Y بيستوى P0

364
00:32:52,730 --> 00:33:00,000
زي P1Xلازم أقدر كم واحدة بيزيروا بواحد، مظبوط؟ مش

365
00:33:00,000 --> 00:33:03,740
في عند الثابت، يعني خمسة إذا أما أكون عند أربعة

366
00:33:03,740 --> 00:33:08,780
متغيرات مستقلة، مع كده هقدر .. هقدرهم خمسة اللي هم

367
00:33:08,780 --> 00:33:12,280
الأربعة هدول زاد جزء تبع المقلوم المحور واحد، مش

368
00:33:12,280 --> 00:33:17,020
هيك، أزن خمس متغيرات،

369
00:33:17,020 --> 00:33:20,040
مظبوط؟ ما دا هو من الخمسة، هي واحد، اتنين، تلاتة،

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
دايما هي نقص واحد خمسة نقص واحد إيش بتساوي؟ الأربع

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
المتعدد المستقل 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 ماعنديش 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 زادة عدد القيود تقل درجة الحرية هنا في المثلة

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 بالساوي الناقص واحد لو كان قدين

387
00:35:15,170 --> 00:35:20,390
يصير النقص اتنين 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 ان كل ما زادت

391
00:35:38,530 --> 00:35:44,160
القيود بتقل درجة الحريةلو كل مكان الراجل في البيت

392
00:35:44,160 --> 00:35:50,520
عليا 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
ماعنديش إلا خمس متغيرات هي القيد اللي وحيد اللي

397
00:36:07,740 --> 00:36:10,960
عندي فقط قيد واحد خمس متغيرات ان شاء الله مئة

398
00:36:10,960 --> 00:36:15,240
متغيردرجة حرية بالساوية كده نقص واحد بالساوية عدده

399
00:36:15,240 --> 00:36:19,220
نقص واحد او عدد المتواجدات المستقلة الموجودة طب

400
00:36:19,220 --> 00:36:23,620
المية و خمسة هي

401
00:36:23,620 --> 00:36:28,980
حجم يعينها مية و خمسة حجم يعينها مية و خمسة فال

402
00:36:28,980 --> 00:36:32,420
total الكلي هتكون نقص واحد اللي هي مية و خمسة نقص

403
00:36:32,420 --> 00:36:38,060
واحد مية و اربعة اذا هدول بالنسبالك أساس في الجدول

404
00:36:38,060 --> 00:36:42,790
بقدر أطمن على أكتر من شغلةبعرف عدد الميوترات

405
00:36:42,790 --> 00:36:46,130
المثقيل اللي أنا دخلتها بعرف حجم اللي عينا

406
00:36:46,130 --> 00:36:50,430
لاستخدام البرنامج ايك اوتوماتيك حجم عينا 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 الان في عندي مجموعة مربعات

409
00:37:04,170 --> 00:37:08,370
بيعنيش كيف البرنامج حسبها طبعا معدل مجموعة

410
00:37:08,370 --> 00:37:14,190
المربعات حسبتها سهلةمجرد لو جسمت العمود الأول على

411
00:37:14,190 --> 00:37:18,750
التاني بيعطيني العمود التالت 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
توسط المربع ال F اللي احنا عايزينها الآن خارج قسمة

414
00:37:30,670 --> 00:37:34,130
هذول على بعض لو جسمت هذه على عادي فتطلعح 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 مجموح 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 ماعادة هدى بدها جداول أو بدها ألحاس

419
00:37:50,690 --> 00:38:00,270
هتطلحها لقيمة الاحتمالية نعم مين

420
00:38:00,270 --> 00:38:04,710
هدى؟ والله ممكن لو أنا بجيب جدوة زيك ممكن ماجيبهاش

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 قمتين منهم بس أنا عادة .. عادة .. هاد

424
00:38:21,620 --> 00:38:25,920
لسه لأبشرح .. أسالهاش لطالب المرحلة تبعتكم لأن

425
00:38:25,920 --> 00:38:30,620
انتوا أكبر من هيك فهدا 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 اشيل هدف من هذا الجدول بعد ما عملت مقدمة

428
00:38:39,120 --> 00:38:46,420
صغيرة الفرضية الصفرية له باطناص لا توجدعلاقة 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 و جميع المتغيرات المستقلة معاها إذا أنا

431
00:39:05,820 --> 00:39:10,320
فرضي الصفرية بتنصف، مافيش علاقة بين

432
00:39:10,320 --> 00:39:13,380
التابع و كل المتغيرات المستقلة مع بعضه

433
00:39:16,150 --> 00:39:22,190
والفرضية اللى بدنا بتنص عليهاش توجدهاش واحدة على

434
00:39:22,190 --> 00:39:32,050
لقطة هذا معناه يوجد علاقة بين التابع و أحد

435
00:39:32,050 --> 00:39:39,230
المستقلة على لقطة زى الانوبل الطبيعى اللى 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 سوات؟ سوى السفر، إيش معناها؟

438
00:39:55,120 --> 00:40:02,520
نرفض الفرضية السفرية 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 انحضار، بدي أشيل

441
00:40:15,820 --> 00:40:21,100
كلمة علاقة و أحكي أثر، خلاص، نتفق عليها، العلاقة

442
00:40:21,100 --> 00:40:28,380
هدأ أن تشيلها، نقول أثر، نتعود، في أثر لمستقلة على

443
00:40:28,380 --> 00:40:33,020
التابع أو أثر المتوات المستقلة مع بعض على التابع،

444
00:40:33,020 --> 00:40:35,760
نتفق عليه، انحضار يقيس الأثر

445
00:40:40,090 --> 00:40:44,030
أحكي لان في أثر لأحد وثلاث 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، اللانوفا

449
00:41:00,530 --> 00:41:06,110
بيعمل اختبار العلاقة الكلية والأثر الكلي، اذا أنا

450
00:41:06,110 --> 00:41:08,190
باختبر اللانوفا المعنوية

451
00:41:12,610 --> 00:41:17,590
الكلية بشكل عام في أثر المستقلة 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 إختبارتي 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؟الانوفا المعنوية

456
00:41:38,410 --> 00:41:45,430
الجزئية من اختبارتي بده اكتب بتحت هنا اختبارتي

457
00:41:45,430 --> 00:41:54,450
بيعمل ليش معنوية جزئية او فردية يعني

458
00:41:54,450 --> 00:41:58,130
عشان اعرف مين المؤثر باجي على اختبارتي اذا

459
00:41:58,130 --> 00:42:00,510
اختبارتي بيبقى معنوية جزئية اختبار الانوفا بيبقى

460
00:42:00,510 --> 00:42:04,590
معنوية كلية طب ليش المرة الفاتة مستخدلناش الانوفا

461
00:42:06,440 --> 00:42:10,680
عشان مستقل واحد الان راكزي معي لو عندك مستقل واحد

462
00:42:10,680 --> 00:42:17,660
هذا ايش هيعمل؟ أثر المستقل على التابع مافيش غيره و

463
00:42:17,660 --> 00:42:20,960
اللي هنا هكون متواجه المستقل واحد أثر المستقل على

464
00:42:20,960 --> 00:42:24,820
التابع الاتنين زي بعض عشان كده الاتنين وجهان

465
00:42:24,820 --> 00:42:27,880
العملة واحدة في الانحضار البصري والاتنين بيعطوا

466
00:42:27,880 --> 00:42:32,040
نفس النتيجة عشان هيك المرة السابقة أهملت الأنوبة

467
00:42:33,080 --> 00:42:38,980
خلاص اي سبب اهملنا للانوفا اللقاء الماضي مرة تانية

468
00:42:38,980 --> 00:42:43,600
الانوفا بيعمل معنوية كلية اختبارات ت بتعمل معنوية

469
00:42:43,600 --> 00:42:47,080
جزئية مع كده لو عندك متقال و مستقل اتنين بيصيروا

470
00:42:47,080 --> 00:42:53,380
متكافئين و دائما هذا الكلام بيكون متحقق اذا كان

471
00:42:53,380 --> 00:42:59,380
عندك انحضار بسيط زي الخدمة في الأولدائما و أبدا

472
00:42:59,380 --> 00:43:02,660
قيمة F اللى بتطلع في الحضارة البسيط اللى بتطلع هنا

473
00:43:02,660 --> 00:43:11,120
في الجدول اللى فات مؤكدة بتساوي قيمة T تربية و

474
00:43:11,120 --> 00:43:14,820
لثبات رياضي يعني انت لو عملت الانوغا تلعب المرة

475
00:43:14,820 --> 00:43:19,000
اللى فات شفت شكله طلعت قيمة F و طلعت على ال T ربعت

476
00:43:19,000 --> 00:43:25,570
ال T على قيمة F بالظبطوالـ Sig اللي بتطلع في الـ F

477
00:43:25,570 --> 00:43:31,010
هي نفس الـ Sig اللي بتطلع تحت ال 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
مالزمش اشتغل على الانوفا في حالة انحضار البسيط

480
00:43:41,390 --> 00:43:50,250
خليها في المتعدد اول

481
00:43:50,250 --> 00:43:54,420
شي ممكن اكتب المعادلة مشياكهو ده اكتب معادلة خط

482
00:43:54,420 --> 00:44:04,680
الانحضار حد

483
00:44:04,680 --> 00:44:08,100
ممكن يكتبها اكتبيها هيك جربي و يغلطي فيها و انا

484
00:44:08,100 --> 00:44:17,700
بصحيح لكيها اكتبي معادلة خط الانحضار خدوا

485
00:44:17,700 --> 00:44:18,660
نص دقيقة و اكتبيها

486
00:44:30,680 --> 00:44:38,160
شوف بدنا نجلب 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 بشرحش 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 محدودة 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 هيش 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
مهمةلأن 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 الـP0 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 ناقصفى 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، انجز 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 أحياناً القيمة هذه أحياناً مايكونش لها

517
00:47:19,220 --> 00:47:24,400
معنى لأن معناها الوحيد عندي إذا نعدمت المتداولات

518
00:47:24,400 --> 00:47:28,180
المستقلة ان عدمت .. أنا ماعنديش انعدام كله عندي

519
00:47:28,180 --> 00:47:32,640
واحد واتنين مافيش صفر حتى فبتالها أن المنعدمة هذا

520
00:47:32,640 --> 00:47:38,280
ليس له معنى إذا أحياناً الـ B0 لا يكون لها معنى

521
00:47:38,280 --> 00:47:46,580
عملي فغالبا نتجهل التعليق على الـ B0في هذه الحالة

522
00:47:46,580 --> 00:47:49,980
تحديدًا مافيش .. مين عنده سوى صفر؟ المعدل التراكمي

523
00:47:49,980 --> 00:47:53,500
بسوى صفر مافيش إمكانية المشروع ما هو واحد أو اتنين

524
00:47:53,500 --> 00:47:57,780
المراجعة واحدة او 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؟بنتركز 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 طبعا،

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 تانيةخلّيني نرجع للتعريف العام

533
00:48:43,820 --> 00:48:50,080
حكينا من شوية في ال notes خلّيني نرجعية 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؟ مالواش 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 نتركز 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
ماناشي لغاية بقى خلاص مين لزادة؟ انا هنا عندي نوع

544
00:50:02,900 --> 00:50:11,380
اجتماعيو هي القيمة انا

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
انت

557
00:51:22,680 --> 00:51:25,740
جربت بس مش صح انا بتطلع إجابة منك عشان ما تنسيها

558
00:51:25,740 --> 00:51:26,240
في حياتك

559
00:51:30,540 --> 00:51:34,800
إجابة تانية أخرى أخر 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
التراكميهي 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 معثبات 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 التراكم 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
اي معدل طبعا كمان .. اي معدل .. مخلص بالمعدل ..

576
00:53:08,180 --> 00:53:16,660
اشجعك في المعدل .. ايه كي بده زيد ..

577
00:53:16,660 --> 00:53:26,100
طلع

578
00:53:26,100 --> 00:53:29,060
على المثال .. انه الاجتماع يبقى واحد ذاكر اتنين

579
00:53:29,060 --> 00:53:33,790
انثى .. لوقت يبقى واحد ذاكر اتنين انثى ..معناها

580
00:53:33,790 --> 00:53:41,350
زيادة لصالح مين؟ تطلع السالح تطلع السالح الان

581
00:53:41,350 --> 00:53:49,510
تخيلي المثلة دي لو اعتبرت بدي اطلع معدل او لدرجة

582
00:53:49,510 --> 00:53:55,910
ان هي لطالب و طالبة بحيث اثبت كل المتغيرات و اخلي

583
00:53:55,910 --> 00:54:00,550
المتغير عند مين ذكر و أنثىيعني 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 ذكرهتصير ايش؟ سالب واحد

590
00:54:26,520 --> 00:54:32,760
point سبعة في الذكر، بظبط؟ في واحد، يعني بتصير

591
00:54:32,760 --> 00:54:36,920
الذكر هتطرح منه واحد point سبعة في الذكر، طب

592
00:54:36,920 --> 00:54:42,120
والإينات 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 point

595
00:54:47,860 --> 00:54:54,680
سبعة، سالب ثلاثة واربعة، أيش الفرق اللي بينهم؟سالة

596
00:54:54,680 --> 00:54:59,140
واحدة سبعة صالح مين الذكور معناه كده لإن الذكور

597
00:54:59,140 --> 00:55:04,300
أخد 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 مالها ستقل بمقدار واحد

600
00:55:18,600 --> 00:55:23,870
إذا كان الشخص ذكرفدرجة مالها 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 عندى؟ اذا كان

604
00:55:42,170 --> 00:55:48,470
الشخص أنثى، اذا كان المتوفر عندى أنثىفإن 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 انت 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 تزيدممتازة لحظة كيف إذا

614
00:56:48,310 --> 00:56:54,750
كان الشخص أنجز للمشروع ليش أخدت أنجاز انها موجب

615
00:56:54,750 --> 00:56:57,390
لإنها الكبيرة لإنها 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 تاني 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 المشروعوثبّت المتوقعات المستقلة التانية

620
00:57:16,850 --> 00:57:24,070
نفترض بس بتغير الشخص أنجز مشروع ولا ماأنجزش وثبت

621
00:57:24,070 --> 00:57:26,490
الباقى، ثبت الباقى يعني كله مخدونة ونفترض نوع

622
00:57:26,490 --> 00:57:30,870
الشماعة كله إنات 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 ماأنجزش حضروا في قداش؟ في واحد،

625
00:57:42,710 --> 00:57:50,000
هذا لم ينجزطب أنجز اتنين انجز ايش هتساوى .. هتساوى

626
00:57:50,000 --> 00:57:56,060
11 و هتساوى 22 ايش الفرق بينهم ال 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 و المراجعة 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
ماعملش هيك التعريفات دول غير .. غير يعني بدل ما

631
00:58:25,040 --> 00:58:31,200
ياخد لا واحد أخد لا بتساوي صفر و نعم بتساوي واحد

632
00:58:31,200 --> 00:58:37,200
الصحيح احنا بنفضل دايما ناخد هيك صفر

633
00:58:37,200 --> 00:58:40,800
لا و نعم واحد فانا مع مين دايما مع الأكبر مع

634
00:58:40,800 --> 00:58:44,360
الكبير اتفجنا احنا دايما مع الكبير مؤكد الإجابة

635
00:58:44,360 --> 00:58:50,360
هتطلع نفس الإجابةخلاص و نفس الأرقام يعني سواء خدت

636
00:58:50,360 --> 00:58:54,640
واحد اتنين ولا صفر واحد ولا اي أرقام تانية الإجابة

637
00:58:54,640 --> 00:59:00,340
لا تتغير على الإطلاق خلاص طبعا الفرق بينه واحد

638
00:59:00,340 --> 00:59:03,920
طبعا لو خردت الفرق مثلا تلاتة واربع بتغير القيمة

639
00:59:03,920 --> 00:59:11,740
لكن الإشارة تبقى كما هنا طب لو واحد عكس أخد واحد

640
00:59:11,740 --> 00:59:22,850
لا و صفر نعمالإشارة بتتغير القيمة كما هي خلاص انت

641
00:59:22,850 --> 00:59:26,690
عاوز دايما في مسافة .. في أي شغل بتشتغليه كان

642
00:59:26,690 --> 00:59:30,850
المبتدير عنده قيمتين نعم و لا خدي نعم بواحد و لا

643
00:59:30,850 --> 00:59:34,730
بصفر إذا كنت أنا عايز أظهر أن مثلا الأنجاز المشروع

644
00:59:34,730 --> 00:59:40,780
درجته ميجابية فلما باخد واحد نعموالصفر لأ هكون

645
00:59:40,780 --> 00:59:43,900
دايما مع الواحد مش هيك مع العالى فإذا كانت طلعت

646
00:59:43,900 --> 00:59:47,240
إشارة إيجابية مع كده الأنجزة مشروع إيجابية 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 اتنين

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 أسف، أنا أسف، ده لأ أنا أغير هيك، أنت خلّي

654
01:00:23,810 --> 01:00:29,070
الذكورة أعلى، واحد ذاكر 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
و شرط الـ T هتتغير طبعا السجل .. الفترة بتنعكس مش

658
01:00:45,560 --> 01:00:49,980
أنها حاجة .. انها حاجة راب مع بعض هخلي الذكر يبقى

659
01:00:49,980 --> 01:00:57,320
واحد والاتنين يصير أنثى، 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 و أخلي بالك في نقطة في غاية الأهمية

662
01:01:04,080 --> 01:01:10,000
ال values هذول اللي هناواحد اناث اتنين ذكور مش هم

663
01:01:10,000 --> 01:01:14,100
اللي بغيرهم عشان أعمل اللي بديها هذول label عنوين

664
01:01:14,100 --> 01:01:19,140
هذول مابأثروش 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 اعمله 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 زماعي 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؟ و بدأ أسميهش البيانات اللي عندي

672
01:01:56,190 --> 01:02:00,730
الذكر يبقى كما هو واحد مش شاكل و الناس اللي كانت

673
01:02:00,730 --> 01:02:01,570
التاني أصير 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 ال 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
تاني، 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 مثلا درجة الكولية لطالب المقدرة

685
01:03:07,070 --> 01:03:11,990
إذا كان مثلا ذكر معدل وكذا أنجز مانجزاش بقدر أعود

686
01:03:11,990 --> 01:03:17,110
و أطلق 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 يحظن

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 الجمعةالمهم 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 الأثر ولا لأ؟ أحنا حكينا في

692
01:03:45,470 --> 01:03:48,490
الانوفا 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 سميش دراسة دلالة

695
01:04:01,310 --> 01:04:08,610
المتغيرات المستقلة كلهم على حدى كل واحد لواحدة

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 طبعا اختبارتي اللي هيستخدم الفرضية الصفرية

698
01:04:16,610 --> 01:04:22,910
بتنص ايه؟ ناخد مثلا النوع الاجتماعي اول واحد لا

699
01:04:22,910 --> 01:04:30,390
يؤثر النوع الاجتماعيعلى 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 و الطالبات زي بعض طبعا أنا عينك بتيجي

702
01:04:39,690 --> 01:04:43,450
دايما على مين؟ على ال T وع السيك تبعتها نظرت؟ على

703
01:04:43,450 --> 01:04:47,970
تنتين 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 اذا انا بدور على ال T القيمة نفسها و ال

706
01:05:01,270 --> 01:05:07,870
SIG تبعتها طبعا ال 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
اربعة تسعة و ال SIG تبعتها خمسة واحد تمانية واضح

709
01:05:22,510 --> 01:05:27,400
هذا اكبر من خمسة في الميةإذا 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 الإجتماع 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 ماله تأثيره غير دال خلاص؟

714
01:05:49,700 --> 01:05:54,200
نشوف

715
01:05:54,200 --> 01:06:02,490
اللي بعدهالمعدد التراكمي واضح المعدد الماله هذا

716
01:06:02,490 --> 01:06:05,590
صفر إذا المعدد التراكمي له تأثير إيجابي ولا عكسي

717
01:06:05,590 --> 01:06:11,170
الإشارة الموجبة شوفي دايما إشارة T وإشارة B زي بعض

718
01:06:11,170 --> 01:06:15,770
واضح فيه أثر و أثر ماله 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 لنواحظ أنجز اتنين، 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 ماأثرش

724
01:06:40,080 --> 01:06:44,730
على درجة كامية، مع كده في عندي متغيرين أثرواواتنين

725
01:06:44,730 --> 01:06:47,970
ماأثروش هو اختبار لأنه بحكي عايش فيه على الأقل

726
01:06:47,970 --> 01:06:52,130
متغير مستقل واحد يؤثر أنا وجدت اتنين خير وبركة قد

727
01:06:52,130 --> 01:06:57,250
يكون تلاتة قد يكون الأربعة برضه لو طلعت على فترة

728
01:06:57,250 --> 01:07:01,750
الثقة اللي حكينا عليها كتير 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 الأولىشوف 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 إنه باضح كل موجة هذه سالة موجة في

734
01:07:28,330 --> 01:07:31,010
سالة 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 الجزية بتام

740
01:07:48,470 --> 01:07:54,950
أخر نقطة مين منهم أكتر تأثير لو بدرتب الخمسة هدول

741
01:07:54,950 --> 01:08:02,950
حسب هميتهم الأربعة هم صح اتنين تموا في الآخر مش في

742
01:08:02,950 --> 01:08:05,950
الآخر .. فالآخر انا مفترض هم الاربعة كله مؤثرات

743
01:08:05,950 --> 01:08:10,410
وعايز ارتبهم حسب الهميتاعتهم بدرتبهم حسب مين؟

744
01:08:12,070 --> 01:08:15,910
تأثيرهم على التابع؟ أه تأثيرهم على التابع مين أكتر

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 تلت مؤشرات مختلفة

748
01:08:36,890 --> 01:08:42,750
بتطلع على الـ SIGالأصغر اللي أكتر تأثير احنا

749
01:08:42,750 --> 01:08:48,710
متفاقين دايما السجل الصغيرة أكتر دليلة اذا الأصغر

750
01:08:48,710 --> 01:08:58,070
.. اذا الترتيب هم الترتيب حسب الأهمية اللي له السج

751
01:08:58,070 --> 01:09:06,650
صغيرة هذا بفوز على طول مين أصغر سج؟ خينا 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 المتيار الأكتر هو المعادلة

754
01:09:14,150 --> 01:09:17,570
التراكمية و هذا منطقي أن معادلة التراكم للطالب هو

755
01:09:17,570 --> 01:09:21,810
اللي بأثر أكتر على درجته النهائية بعدين انجازوا

756
01:09:21,810 --> 01:09:25,250
للواجبات زي المشروع و حكيت حضرة و محاضرة و لأ مش

757
01:09:25,250 --> 01:09:29,090
كتير و ذاكروا أنت مالاش همية خالص أو همية قليلة

758
01:09:29,090 --> 01:09:38,170
جدا في طريقة تانية قيمة T بس المطلقة قيمة

759
01:09:38,170 --> 01:09:43,030
T المطلقة الكبيرة هي الأفضلخد 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 بيه المعيارية أنا في النص ما كتبت لإن هذي

764
01:10:08,470 --> 01:10:14,730
ماخدة معايا مساحة كبيرةكتابة 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 اذا المعيار التالت ال Z لل بي 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 و عشرة و بعدين اتنين و بعدين هادئ

770
01:10:46,130 --> 01:10:51,710
لحظة اعطوني ايش نفس الشيء فتلاقي انك تلت طرق

771
01:10:51,710 --> 01:10:56,790
للترتيب اما عقيمة ال SIG من الصغير هو الأفضل عقيمة

772
01:10:56,790 --> 01:11:02,850
TT الأكبر او عقيمة ZP الكبير كقيمة مطلقة هو الأفضل

773
01:11:02,850 --> 01:11:08,930
لكن لا يجوز على الإطلاقأرتبهم حسب معاملات الـ

774
01:11:08,930 --> 01:11:13,610
Unstandardized هدول مستحيل ليش؟ لأن هدول المتقالات

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 إيش الوحدة تاعته؟ مافيش وحدة المعدد

777
01:11:23,450 --> 01:11:28,250
التراكم درجة هل أنجز المشروع؟ متغير إسمه بتالع

778
01:11:28,250 --> 01:11:33,530
مانفعش أقارن .. مانفعش أقارن kilogram مع وزن ..

779
01:11:33,530 --> 01:11:39,370
وزن مع طولعمر مع وزن مفهوش فبالتالي مفهوش اقارن

780
01:11:39,370 --> 01:11:44,390
لمتغيرات زي هذه مختلفة لكن مقارنة بصراحة ان ال

781
01:11:44,390 --> 01:11:48,490
standardize هذه ال standardize مالهاش واحدة واحدة

782
01:11:48,490 --> 01:11:53,370
القياس اللي مش موجودة إذا عرفت الآن إيش أعمل أرتبه

783
01:11:53,370 --> 01:11:59,110
أرفت مين المتغيرات الأكتر همية رتبتهم حسب إما ال

784
01:11:59,110 --> 01:12:04,370
SIG أو ال T أو قيمة ال standardize بيده خلاص ناخد

785
01:12:04,370 --> 01:12:09,860
break و نكملبسم الله الرحمن الرحيم، هنكمل إن شاء

786
01:12:09,860 --> 01:12:16,280
الله بناء نموذج لانحضار بحيث هناخد نفس المتغيرات

787
01:12:16,280 --> 01:12:20,480
اللي فاتت، هياخد المتغير التابع، معادلة راكمة، هل

788
01:12:20,480 --> 01:12:24,060
أنزل مشروع، وطبعا نوع الاجتماع بالاضافة إليهم، وهل

789
01:12:24,060 --> 01:12:28,820
حضر محادثة بوراجعة هو نفس المثال، ولكن الطريقة

790
01:12:28,820 --> 01:12:32,660
المصحفة ما هتختلف، هناك كانت الطريقة اسمهاش Enter،

791
01:12:32,660 --> 01:12:38,310
يعني ياخد كل المتغيراتالان الطريقة اللى 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 اللى فاتكان في عندي أربع

795
01:12:54,350 --> 01:12:58,750
متغيرات مستقلة اتنين منهم كان مؤثرات واتنين 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 متغيرا

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 Sipwise بهذه الطريقة بتوجد لك أفضل نموذج

800
01:13:17,350 --> 01:13:23,090
انحضار يجتمل علىالمتغيرات 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
انحضار 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 عندى متغيرين غير مؤثرين مظبوط بنفعش

805
01:14:00,980 --> 01:14:06,640
أجي أمسحهم أشيل سطور و أخلى البيانات كما هي

806
01:14:06,640 --> 01:14:11,740
المتغيرات التانية مش هيك لأ بنفعش أجي أمسح هذا و

807
01:14:11,740 --> 01:14:15,000
أمسح المتغير التاني و أحكي البيانات اللي عندى

808
01:14:15,000 --> 01:14:20,180
الجديد كما هي القيم هدول هدول القيم بتغيروا تماما

809
01:14:20,180 --> 01:14:24,100
هدول القيم بيسوا هيك في حالة وجود أربع مع بعضخلاص

810
01:14:24,100 --> 01:14:30,240
طيب معناه كده انا ممكن اعملها كنت واجه خطوة تانية

811
01:14:30,240 --> 01:14:33,320
أحذف هذول اتنين النوع الاجتماعي والعالي حد ما حدث

812
01:14:33,320 --> 01:14:36,160
مراجعة وانتهت الجثة مع كده انا في غينة عن هذه

813
01:14:36,160 --> 01:14:43,260
المعادلة، مظبوط؟ المشكلة مش كده الأليل الحذف انت

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 الآنفظل 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 حدثه، ربما يصير التالت هذا مؤثر، مع كده

819
01:15:14,070 --> 01:15:16,970
ماينفعش 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 دايما

822
01:15:27,970 --> 01:15:31,250
قعدت عملية متعبة لأنه انا لما بدي أجي أشيل باشيلش

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 الأكتر تأثير في البرنامج بيعمل في

825
01:15:43,530 --> 01:15:46,210
طريقة ال subwise بتطلع للمتغيرات المستقلة الأربعة

826
01:15:46,210 --> 01:15:51,190
و بجربهم واحد واحد بشوف مين المتغير الأكتر تأثيرا

827
01:15:54,110 --> 01:15:59,570
بعد كده هختبر كلهم على حدها اللي انا افترض اعملها

828
01:15:59,570 --> 01:16:04,030
متغير معين مليئكم طلع مثلا .. مثلا انا مش عارف مين

829
01:16:04,030 --> 01:16:17,290
افترض اطلع على سبيل المثال المعدل

830
01:16:17,290 --> 01:16:21,860
التراكمي هو المتغير الاكثر تأثيراطب مين المتغير

831
01:16:21,860 --> 01:16:25,200
التالت هيدخل؟ في عندنا تلت 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
إيش وضع النموذج للحضارة، اتحسن ولا لا؟ إيش 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
إيش بيصير في ال R²؟ ولمتغير التالت 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 اتنين بالتالي عنده

838
01:16:52,380 --> 01:16:54,780
متغيرات تانية اتنين النوع الاجتماعي و هل حضر

839
01:16:54,780 --> 01:16:59,420
المحاضرة بدخل الأفضل منهم و بدخل ده من الأفضل

840
01:16:59,420 --> 01:17:03,020
الأفضل من الأتنين افضل ده النوع الحضر 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
بيتوقف لأن مع كده إذا كان الأفضل ما حسنش مع كده

843
01:17:15,880 --> 01:17:19,260
الأسبوع أكيد مش هحسن فبالتالي بيعطيك النموذج بشكل

844
01:17:19,260 --> 01:17:24,580
نهريلكن هذه المحاولات ممكن تأخذ وقت طويل إذا كان

845
01:17:24,580 --> 01:17:29,840
عدل المتغيرات كبير طب يعني أنا أكم نموذج ممكن أعمل

846
01:17:29,840 --> 01:17:33,360
انسى عندى أربع متغيرات لو كان عندى متغيرين اتنين

847
01:17:33,360 --> 01:17:41,000
بس أكم نموذج ممكن أعمل أكم نموذج انحضر عندى متغير

848
01:17:41,000 --> 01:17:47,360
مستقلين x1 و x2 ممكن أخد مين مع مين y مع x1 مرة

849
01:17:47,360 --> 01:17:52,320
ممكن يكون هذا أحسن واحد مش شايفأو why 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 بتام؟ هم اتنين أو why مع مين؟ ولا مع واحد،

853
01:18:10,020 --> 01:18:13,300
مجموعة خالية، مافيش ولا واحد يعني ولا واحد منهم

854
01:18:13,300 --> 01:18:17,060
مؤثر يعني مع كده كم نموذج عندي ممكن يكون أربع، هذا

855
01:18:17,060 --> 01:18:22,750
بس ثابت يعني، أربع نماذجطب لو كانت تلاتة متغيرات

856
01:18:22,750 --> 01:18:32,030
تمانية نشوف التمانية مع بعض تمانية صح ممكن ولا

857
01:18:32,030 --> 01:18:40,030
واحد ممكن مين؟ واحد، اتنين، تلاتة، مظبوط واحد مع

858
01:18:40,030 --> 01:18:48,510
اتنين، واحد مع تلاتة او مين كمان؟ كلهم مع بعض، اذا

859
01:18:48,510 --> 01:18:49,090
كان واحد صار

860
01:18:54,290 --> 01:18:59,090
قدّيهم؟ تمانية مظبوط؟ طب في الحلقة اللي عندك؟

861
01:18:59,090 --> 01:19:04,250
كتير، ستة عشر و واحدة، لأن هاد صارت اتنين و ثلاثة

862
01:19:04,250 --> 01:19:08,990
تمانية، هاد اتنين تربيع، أبقى أربعة، طب لو كان

863
01:19:08,990 --> 01:19:10,750
أربعة اتنين و ثلاثة أربعة، تخيلوا أن عندك عشرة

864
01:19:10,750 --> 01:19:15,890
متغيرات مستقلة؟ هتدوخي و أنت بتطلع فيهم، لإنك

865
01:19:15,890 --> 01:19:21,440
مموذج حامل هنايعني عندى ألف و أربع و عشرين 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
لل-subwise طريقة السهلة هي بتعطيكي النموذج اللى

869
01:19:34,420 --> 01:19:37,380
يجتمع على أفضل المتغيرات المستقلة اللى موجودة طبعا

870
01:19:37,380 --> 01:19:42,340
فى برامج تانية إيش بتعمل نفترض عندى أربع متغيرات

871
01:19:42,340 --> 01:19:45,420
بتطلعلى

872
01:19:45,420 --> 01:19:51,530
أفضل نموذج يجتمع على متغير مستقل وحيدكيف 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 التاني 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
متغير مستقلينالقطيع النموذج تجتمع على أفضل تلت

877
01:20:15,440 --> 01:20:19,680
متجارات 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 متجارات

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 الف 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 subwise بتعطيك أفضل نموذج

886
01:20:52,560 --> 01:20:56,780
انحضار فشوف كيف نعملها على ال SPSS كله هنعمله نفس

887
01:20:56,780 --> 01:21:04,540
الطريقة بالظبط ولكن الإختلاف فقطبدل 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 ال method في عندى أده الطرق

891
01:21:21,100 --> 01:21:28,440
من ضمنهم الطريقة التانية على طول stepwise هي

892
01:21:28,440 --> 01:21:29,440
الأكتر استخدامة

893
01:21:32,790 --> 01:21:37,170
خلص طريقة ال stepwise نطلط على okay و نقرأ النتاج

894
01:21:37,170 --> 01:21:45,830
مع بعض هو

895
01:21:45,830 --> 01:21:51,590
الملف مفخود لإن انا كنت طالبه من ال flash وبالتالي

896
01:21:51,590 --> 01:21:57,650
ايه مااشتغلش فمنطقي انه مايشتغلش ولا كيف؟

897
01:22:04,240 --> 01:22:09,740
إذا خلّي بس أرجع تاني أفتح الملف مرة تانية لأن

898
01:22:09,740 --> 01:22:15,460
الشبك اللي اتصل مع ال flash فبالتالي

899
01:22:15,460 --> 01:22:33,240
إذا

900
01:22:33,240 --> 01:22:39,720
ال ..الدرجة النهائية مع الاربع متجارب المستقلات

901
01:22:39,720 --> 01:22:43,780
دولة إذا طريقتها ال stepwise فكان ال statistics

902
01:22:43,780 --> 01:22:47,040
are squared change اللي أنا عايزها و هي ال

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
ال stepwise طبعا ال method واضح stepwiseالـ

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 التاني دخل هل أنجز المشروع

908
01:23:14,720 --> 01:23:19,580
وتوقف مع كده أيش المتغيرات الإثنين هدوها كتارة

909
01:23:19,580 --> 01:23:25,960
اللي حكينا عليهم اللقاء التاني في model summary

910
01:23:25,960 --> 01:23:29,020
two models موضل واحد وموضل اتنين بيبدأ بتفصيل لكل

911
01:23:29,020 --> 01:23:34,920
واحدالمدرن الأول، اتلاحظ هنا فيه لاتر أيه مظبوط؟

912
01:23:34,920 --> 01:23:39,180
شايف الحرف أيه؟

913
01:23:39,180 --> 01:23:44,380
مع كده اللي دخل مين؟ المعدل التراكمي هاي الـR²

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
الـAdjusted 17.9% R² الـChange الآن مالهاش قيمة

916
01:23:55,760 --> 01:24:00,500
لأنه فشل المتاهير المستقل الوحيدالمدل التاني مخطوط

917
01:24:00,500 --> 01:24:06,240
بحرف بي مظبوط ال بي معناه إيش تم إضافة المشروع

918
01:24:06,240 --> 01:24:13,880
انجز ولا لأ صارت ال 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 0.818فالمعدل 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 أنتوا

925
01:24:47,440 --> 01:24:48,500
بتصرحوا و أنا بشرح

926
01:24:53,360 --> 01:24:57,340
هذول اتنين الفرق اللي بينهم 0 8 1 إذا هذول بتوع ال

927
01:24:57,340 --> 01:25:02,240
R² بين ال two models هاي الفرق اللي بينهم يعني

928
01:25:02,240 --> 01:25:07,860
معناها كده إيش معناة between 0 8 1؟ معناها إيش؟ إن

929
01:25:07,860 --> 01:25:15,840
المتغير التاني اللي هو إنجاز المشروع أضاف مشكلة 18

930
01:25:15,840 --> 01:25:19,580
7 لـ R²خلّيني أخبرك الأن بيعتمد على Lara Square

931
01:25:19,580 --> 01:25:22,960
ليش؟ لأن المبتدئات الموجودة مبتدئات مؤثرة 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 الاتنين مع بعض شو سوا؟ خليني أسمع

935
01:25:41,280 --> 01:25:49,400
منكم 26 من 8هذه المعادلة معناها إيش؟ إنه الإنجاز

936
01:25:49,400 --> 01:25:56,880
لحاله أضاف لحاله كده إيش؟ الفرق بين الاتنين هدون 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 8.1؟ 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 8.1 1

943
01:26:37,040 --> 01:26:44,920
% عن 2.5 زيادة على درجتكإيش معناة 8.1 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 8

946
01:26:52,260 --> 01:26:57,360
.1 إيش معناها؟ التمانية هذه point واحد ماذا تعني؟

947
01:26:57,360 --> 01:27:01,320
مابتعنيش 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 تانية لتنين ومصر وخمس درجةممكن نحكي أن

950
01:27:36,280 --> 01:27:48,480
الانجاز كان تأثيره قبل أقل من 8.1 مش صح اللي

951
01:27:48,480 --> 01:27:53,360
أنا بقصده الان المعدل اللي واحد وفسر 18.7 المعدل

952
01:27:53,360 --> 01:27:56,880
اللي دخل عليه الانجاز الاتنين ما بعد فسر 26.8

953
01:27:56,880 --> 01:28:04,040
معناه انجاز اللي واحد وفسر 8.1 ما تفسير 8.1 بسعيد

954
01:28:04,040 --> 01:28:10,200
تاني مش معناه انه الانجاز 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 المعدد شويه كدهالـ 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 الإجاز على المعدل؟ عاملين مع بعض؟ لأ،

962
01:28:54,390 --> 01:28:58,150
أي درجة تأثير الإجاز لحاله مع مطل 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 المعادل التي تخص المعادل 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 بضيف

972
01:29:59,710 --> 01:30:08,790
عالي 81 من 10أي معناه؟ المعدل

973
01:30:08,790 --> 01:30:13,650
تبع الطالب فسر 18.7 إلا أن فظل وجود هذا المتغير

974
01:30:13,650 --> 01:30:18,950
بيجي المتغير للإنجاز بضيف عليه كمان 8.1 مش معناه

975
01:30:18,950 --> 01:30:24,310
الإنجاز بفسر 8.1 لأ بفسر 8 وفي واحد سابجه في

976
01:30:24,310 --> 01:30:28,750
الطريق بالاضافة للي موجود إلا أن خلي بالك إلا لو

977
01:30:28,750 --> 01:30:34,400
بنعمل إنجاز لوحدهمستحيل تفتح تماما واحد و لا كلام

978
01:30:34,400 --> 01:30:41,620
غلط نعمله حلو انا بستهل على ان انا ارادت .. اه

979
01:30:41,620 --> 01:30:46,280
اراك .. اراك زي معايا بيدحط الانجاز اه بحط الانجاز

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، طبعا مافيش طريقة ولا طريقة، العادية،

983
01:31:18,310 --> 01:31:27,410
التقريش طلعت 8.8 من 10، مش 8.1، لأ، خطأ، لأ طبعا

984
01:31:28,190 --> 01:31:32,630
واضح الفكرة طيب لان نرجع بس نقرأ ال output مرة

985
01:31:32,630 --> 01:31:36,190
تانية عشان نخلص .. إذا لحظة أنا بدي أرتبهم بأي

986
01:31:36,190 --> 01:31:42,250
ترتيب الترتيب مالهوش همية في موضوعنا خلاص مرة

987
01:31:42,250 --> 01:31:45,370
تانية إيش طلع معايا المعدل إنجاز المشروع يفهمنا

988
01:31:45,370 --> 01:31:50,090
القصة اللي هنا لحظة طبعا الانوفا القراءة الأولانية

989
01:31:50,090 --> 01:31:54,850
هي نفس القراية الحالية مافيش تغييرالنموذج الأول

990
01:31:54,850 --> 01:31:59,450
كان فيه متغير واحد تلاحظ هنا ياش دي أف بواحد و هذا

991
01:31:59,450 --> 01:32:03,570
التاني كان فيه نموذج التاني كان فيه متغيرين

992
01:32:03,570 --> 01:32:08,450
فبالتالي درجتين واضح الأول ده الأحصائية أكيد و

993
01:32:08,450 --> 01:32:10,830
التاني 100% ده من الأنواب اللي هنا بتكون ده

994
01:32:10,830 --> 01:32:14,610
الأحصائية لأنه حطي المتغيرات المؤثرة لو كملتي

995
01:32:14,610 --> 01:32:17,970
الجدول المهم دي ده بالنسبة لل coefficients اللي

996
01:32:17,970 --> 01:32:25,850
هنا واضح هي المعدلوهي نموذج التاني دايما بقرأ أخر

997
01:32:25,850 --> 01:32:29,430
نموذج هو رقم اتنين في الحالة ده فهذا النموذج

998
01:32:29,430 --> 01:32:38,670
الأفضل خلاص وضحك كده

999
01:32:38,670 --> 01:32:42,010
انا اشي عملت انت كان رابع متغيرات اشتغلت طريقة ال

1000
01:32:42,010 --> 01:32:45,150
enter طلعت أفضل نموذج و بعدين اشتغلت طريقة ال

1001
01:32:45,150 --> 01:32:52,530
savewise المثال التالت اللي هندخله مع بعض

1002
01:32:56,140 --> 01:33:02,700
في عند القسم القسم .. كم قسم كان موجود؟ تلت اقسام،

1003
01:33:02,700 --> 01:33:11,660
مش هيك؟ فلان المثال حكون 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 ساهوان في الكتابة المعدل التراكم وإنجاز

1006
01:33:19,660 --> 01:33:23,340
المشروع هل حضر المحاضرة أو في القسم؟ القسم فيه تلت

1007
01:33:23,340 --> 01:33:23,720
اقسام

1008
01:33:27,970 --> 01:33:34,430
هأخد مثال للقسم و نشوف كيف نتعامل معه، هاي القسم،

1009
01:33:34,430 --> 01:33:38,370
القسم فيه عنده قسم واحد و قسم اتنين و قسم تلاتة،

1010
01:33:38,370 --> 01:33:44,010
ممكن قسم واحد يكون مثلا مناهج، ممكن أصول، إيش فيه

1011
01:33:44,010 --> 01:33:52,430
عندك خاصية ثالث؟ 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 بتدخل القسم برضه أنا عند

1014
01:34:05,940 --> 01:34:13,460
الطلاب في قسم مختلفة طب ال 1,2,3 هلها دي قيم؟ هلها

1015
01:34:13,460 --> 01:34:17,020
ترميز لو دخلتيها في هذا البرنامج هيعتبرها قيم

1016
01:34:17,020 --> 01:34:21,720
يعنيش قيم يعني هيعتبر الفرق بين المناهج و أصول

1017
01:34:21,720 --> 01:34:26,340
التربية درجة واحدة و بين أصول و علم النفس درجة

1018
01:34:26,340 --> 01:34:33,450
واحدة و هكذا وهذا مخالف الواقعمظبوط؟ 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 و المناهج الفرق بينهم ضعف بين المناهج وصول

1021
01:34:41,950 --> 01:34:45,150
التربية، مالهاش معناه إذا إن أنت تدخليهم واحد،

1022
01:34:45,150 --> 01:34:47,990
اتنين، تلاتة على البرنامج، هيعطيك النتاج مية في

1023
01:34:47,990 --> 01:34:56,270
المية، بس نتاج مضللة مالهاش ليس لها معناه 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 عملا

1026
01:35:06,760 --> 01:35:11,040
بصفر واحد لكن لما كنت 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 وروحتي غيرتي ذكور

1029
01:35:21,080 --> 01:35:26,200
واحد ينهت الصفر هيعطيك نفس النتائج تماما لكن هنا

1030
01:35:26,200 --> 01:35:30,540
الوضع مختلف لأن في عندي تلت مجموعاتوانت اعتبرتي ان

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 و بس اعملها

1033
01:35:37,400 --> 01:35:39,720
في البيت شوف إيش تطلع معاك هناك أكيد حياتها نفس

1034
01:35:39,720 --> 01:35:49,780
الإجابة إيش رأيكوا؟ هل ترتيبية هذا؟ اسمية لكن لو

1035
01:35:49,780 --> 01:35:53,380
كان مستوى الطلبة مثلا A, B, C بصير 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 بيكون مجموعة مرجعية مش مجموعة مرجعية

1038
01:36:11,090 --> 01:36:14,950
يعني نقرره مع الأقسام التانية يعني الأقسام .. يعني

1039
01:36:14,950 --> 01:36:18,310
مش كتير يعني نقرر الأقسام التانية 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 تانى أنت حر خينا نطافق على

1042
01:36:28,130 --> 01:36:33,150
الأخريكون مجموعة مرجعية يعني القسم التالت مجموعة

1043
01:36:33,150 --> 01:36:40,450
مرجعية إذا هذا أول خطوة الخطوة التانية 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 انشاء

1047
01:36:54,770 --> 01:36:55,650
لبيانات القسم الأول

1048
01:36:59,440 --> 01:37:04,480
يعني هعمل قسم هعطيه القيمة واحد إذا كان الطالب في

1049
01:37:04,480 --> 01:37:09,880
القسم الأول وفي معدل ذلك صفر هذا معناه نعطي واحد

1050
01:37:09,880 --> 01:37:17,180
إذا كان الطالب ينتمي لمناهج وصفر إيش لباقي الأقسام

1051
01:37:17,180 --> 01:37:26,540
بالظبط كان صرف نائي 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 التاني اللي هو واحد لمين

1054
01:37:38,160 --> 01:37:47,620
للأصول والصفر لمين لباق الأحسن يعني هذول المتغيرات

1055
01:37:47,620 --> 01:37:52,640
اللي عملتهم بيسميهم متغيرات وهمية لأن هي مش فعلية

1056
01:37:52,640 --> 01:37:57,220
الفعل عندك اللي تبع القسم هذه بيانات وهمية أو

1057
01:37:57,220 --> 01:38:04,440
بيسميها بيانات صوريةنسميها dummy variables شكليا

1058
01:38:04,440 --> 01:38:14,520
للزوم التحليل بس إذا بأنشئ متغيرين وهميين أو

1059
01:38:14,520 --> 01:38:20,320
صوريين واحد للقسم الأول واحد للقسم التاني بحكم

1060
01:38:20,320 --> 01:38:27,000
الرجالتخيل معاه نفترض جدلا أنا عندي بس متغير هو

1061
01:38:27,000 --> 01:38:31,560
القسم اللي بتدخله نفترض ال Y هتساوي نفترض قيم

1062
01:38:31,560 --> 01:38:37,720
معينة خمسة نفترض طلعت معاه زائد اتنين لقسم واحد

1063
01:38:37,720 --> 01:38:46,500
كويس هذا القسم الأول نفترض زائد تلاتة هيك قيمة

1064
01:38:46,500 --> 01:38:52,040
تطلع المعادلة زي كده زائد تلاتة قسم التاني بس هيك

1065
01:38:52,040 --> 01:38:59,830
طلعت معاهحكيتلك ايش درجة الطالب المتوقع اذا كان في

1066
01:38:59,830 --> 01:39:04,630
القسم الأول اذا

1067
01:39:04,630 --> 01:39:10,190
كان في المناهج ايش درجة المتوقع بقى اجي اعوض خمسة

1068
01:39:10,190 --> 01:39:14,490
زي الاتنين في قسم الأول ايش كان المناهج بيساوي

1069
01:39:14,490 --> 01:39:19,150
واحد زي التلاتة القسم التاني المناهج ايش كان

1070
01:39:19,150 --> 01:39:25,510
بيساويمظبوط؟ في القسم التاني خمس زي اتنين سبعة طيب

1071
01:39:25,510 --> 01:39:29,670
القسم التاني 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 كداش؟ سفر زي التلاتة الطالب

1074
01:39:40,970 --> 01:39:43,330
في القسم التاني من الأصول إيش كام يساوي؟

1075
01:39:46,340 --> 01:39:52,460
طيب هل هذه المعادلة كافية عشان تتنبأ درجة الطالب

1076
01:39:52,460 --> 01:39:55,620
في القسم التالت اللي مش موجود عندى اللي هو علم

1077
01:39:55,620 --> 01:40:02,720
النفس؟ نشوف مع بعض هذه خمسة قسم واحد إيش درجة ..

1078
01:40:02,720 --> 01:40:06,560
إيش .. إيش 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
زي الثلاثة خصم اتنين المناهج كدهش؟ العلم النفسي

1081
01:40:20,120 --> 01:40:23,700
كدهش صفر عشان كده بنسميه مجموعة مرجعية هياخد Zero

1082
01:40:23,700 --> 01:40:27,300
Zero في الأتنين لأنه إذا كان هو في علم النفس أكيد

1083
01:40:27,300 --> 01:40:31,200
لا هو مناهج ولا هو أصول فبالتالي إيش الجواب حساوي؟

1084
01:40:31,200 --> 01:40:36,560
خمسة فبالتالي المعنى كده هدول اتنين كافين إنه

1085
01:40:36,560 --> 01:40:41,100
يتنبأ بالأول والتاني والتالت 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 اللى بحطها بتساوي عدد

1088
01:41:04,820 --> 01:41:14,620
فئات أو طبقات المتغير نقص واحد بس من الواحد مش

1089
01:41:14,620 --> 01:41:19,660
مهمينالختيه مرجعي ممكن أخد مرجع الأول والثانية

1090
01:41:19,660 --> 01:41:26,360
والتالت أي واحد أختيه مرجعي التنبؤ النهائي لا

1091
01:41:26,360 --> 01:41:31,540
يختلف طبق النتائج مالها كما هي لاتتغير يعني لو

1092
01:41:31,540 --> 01:41:35,460
واحد اختار أنا قسم التالت مرجع هتطلع معاه خيار

1093
01:41:35,460 --> 01:41:39,280
التنبؤ هيك لو واحد اختار قسم التاني مرجع هتطلع

1094
01:41:39,280 --> 01:41:45,240
معاه نفس النتائج وانا هعملك هي على البرنامجمرة

1095
01:41:45,240 --> 01:41:49,040
أبدل أخد القسم التالت مرجع أو التانى أو الأول مرجع

1096
01:41:49,040 --> 01:41:52,060
يعني

1097
01:41:52,060 --> 01:41:56,640
مع كده لو عندى متغير زى المحافظة بدخله ضمن نموذج

1098
01:41:56,640 --> 01:42:03,700
الانحضار خمس محافظات بدخل أربعة لو عندى مثلا بتكلم

1099
01:42:03,700 --> 01:42:10,980
مدارس حكومة وكالة خاصة بدخل إيش؟ اتنين و هكذا لو

1100
01:42:10,980 --> 01:42:14,580
عندى مدارس تدعى إعداد ثانوي بدخل اتنين واضح؟

1101
01:42:17,940 --> 01:42:22,860
خلاص الكلام طبعا مش مكتوب لكن انا شارحه لكن مش

1102
01:42:22,860 --> 01:42:27,720
كاتب عنه طالع معايا كيف نعملها الأسم ياساس 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 الأسم ياساس مافيش شغلة جاهزة لهذه الحركة أنك

1106
01:42:43,320 --> 01:42:45,500
تطلب من البرنامج يعملك يا

1107
01:42:50,170 --> 01:42:53,970
مباشرة للأسف موجود حنشوفه لقاء ال GI لما نتكلم عن

1108
01:42:53,970 --> 01:42:57,710
ال just regression أه موجود شغل زي كده بس في محارة

1109
01:42:57,710 --> 01:43:02,850
اليوم لأ 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 التاني الأمر كان

1112
01:43:11,570 --> 01:43:17,560
التالي انت بتتعود عليها في البيت سهل جدابعمل

1113
01:43:17,560 --> 01:43:23,420
record إيش معنى record؟ إعادة تسمية أو عادة ترميز

1114
01:43:23,420 --> 01:43:28,380
سمية عادة 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 هعمل واحدة وخلي منكم تعملوا

1117
01:43:40,600 --> 01:43:47,090
واحدة الآن واحدة منكمإذا اقوم بتغيير المتغير إلى

1118
01:43:47,090 --> 01:43:50,650
مقالات مختلفة و بدخل المتغير اللي انا 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
انا هعمله متغير جديد مظبوط القسم بدروح لاسم جديد

1121
01:43:59,890 --> 01:44:04,390
ده علامة استفهام باجي في ال name اللي هنا بكتب أي

1122
01:44:04,390 --> 01:44:10,430
اسم جديد بسميه القسم 1 عربي أو انجليزي 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 سميته قسم واحد بضغط

1125
01:44:18,840 --> 01:44:24,380
علي 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 يه

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 ال valueالاقسام

1129
01:44:42,300 --> 01:44:45,860
كانت القسم الأول و الواحد 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 و هنا إيش فيه؟ new القديم كان بواحد

1132
01:44:55,840 --> 01:45:03,480
خلّيه بواحد حافظلي عليه وضغط عليه add إذا كان في

1133
01:45:03,480 --> 01:45:08,760
الأول خلّيه رقم واحد في معدى ذلك باقي الاقسام هي

1134
01:45:08,760 --> 01:45:14,050
في معدى ذلك all other valuesبختار all other values

1135
01:45:14,050 --> 01:45:21,570
سوى كم؟ صفر هذه طريقة سهلة يعني لو كانوا مثلا 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 لصفرالثلاثة تذهب للصفر و ليست

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 الأخصار مرتين

1144
01:46:08,640 --> 01:46:14,560
أعمل cancel خلاصوهي 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 القسم و بسمي القسم واحد why

1148
01:46:36,920 --> 01:46:44,760
change old and newواحد تذهب الى واحد والباقي

1149
01:46:44,760 --> 01:46:50,700
يذهب الى الـ zero اتلاحظي

1150
01:46:50,700 --> 01:46:54,040
لو رجعتي على ملف الاسم ياساس اكيد اعمل المتغير اسم

1151
01:46:54,040 --> 01:47:01,200
القسم لو طلعت الان الاتنين صارت صفر وبعدين الاتنين

1152
01:47:01,200 --> 01:47:07,720
صفر في الواحد هذا صار واحد وانت ماشي هيك خلاص هيك

1153
01:47:07,720 --> 01:47:09,800
عملت القسم الأول القسم التاني حد يعمله

1154
01:47:28,890 --> 01:47:34,090
هذا القسم موجود لو بتغلبك اش تعمل .. اعمل reset

1155
01:47:34,090 --> 01:47:41,430
طالعين كلهم أو ترجعيها دخليها تاني القسم هو نفسه

1156
01:47:41,430 --> 01:47:46,290
يعلم عليها القسم

1157
01:47:52,960 --> 01:47:56,720
تغيّر الـ value

1158
01:47:56,720 --> 01:47:59,860
تغيّر

1159
01:47:59,860 --> 01:48:04,500
الـ value تغيّر الـ value تغيّر الـ value تغيّر

1160
01:48:04,500 --> 01:48:04,540
الـ value تغيّر الـ value تغيّر الـ value تغيّر

1161
01:48:04,540 --> 01:48:05,200
الـ value تغيّر الـ value تغيّر الـ value تغيّر

1162
01:48:05,200 --> 01:48:06,560
الـ value تغيّر الـ value تغيّر الـ value تغيّر

1163
01:48:06,560 --> 01:48:06,740
الـ value تغيّر الـ value تغيّر الـ value تغيّر

1164
01:48:06,740 --> 01:48:06,840
الـ value تغيّر الـ value تغيّر الـ value تغيّر

1165
01:48:06,840 --> 01:48:07,980
الـ value تغيّر الـ value تغيّر الـ value تغيّر

1166
01:48:07,980 --> 01:48:11,320
الـ value تغيّر الـ value تغيّر الـ value تغيّر

1167
01:48:11,320 --> 01:48:17,500
الـ value تغيّر الـ value تغيّر 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 التالتة اطلع

1175
01:49:05,960 --> 01:49:10,660
.. اطلع بالماوس تفوق، بتطلع معاك الشاشة بس اسحب

1176
01:49:10,660 --> 01:49:16,100
الماوس تفوق، ده بس الماوس بتتحرك معاك و الشاشة

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 تاني قسمي change

1179
01:49:46,920 --> 01:49:50,400
قبل قسميه

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 امروا

1183
01:50:10,610 --> 01:50:14,610
.. امروا .. امروا .. امروا .. امروا .. امروا ..

1184
01:50:14,610 --> 01:50:15,750
امروا .. امروا .. امروا .. امروا .. امروا .. امروا

1185
01:50:15,750 --> 01:50:15,870
امروا .. امروا .. امروا .. امروا .. امروا .. امروا

1186
01:50:15,870 --> 01:50:15,910
امروا .. امروا .. امروا .. امروا .. امروا .. امروا

1187
01:50:15,910 --> 01:50:17,750
.. امروا .. امروا .. امروا .. امر

1188
01:50:27,350 --> 01:50:42,050
شوف ده أنه بتتغير و بتعمل إيه بعدين واضح

1189
01:50:42,050 --> 01:50:48,380
هيك لإنه أرجع تاني على الملفهتلاخظ أفياني التلاتة

1190
01:50:48,380 --> 01:50:51,980
قسمين قسم واحد قسم اتنين قسم تلاتة طبعا لازم يكون

1191
01:50:51,980 --> 01:50:56,800
مجموح بيساوي واحد اي صف مجموعة بواحد مستحيل تجدي

1192
01:50:56,800 --> 01:51:00,220
صف بيساوي اتنين ان انا مستحيل واحد يكون في قسمين

1193
01:51:00,220 --> 01:51:06,220
اي صف فيهم صف zero واحد zero اي شئ zero واحد zero

1194
01:51:06,220 --> 01:51:09,760
واحد zero zero وإذا كان هنا واحد هكون هنا zero

1195
01:51:09,760 --> 01:51:13,700
zero واحد كذا اذا ما كانت هاخد اي قسم منهم انا

1196
01:51:13,700 --> 01:51:18,250
هاخد مرجعي القسم التالتالان انا هاخد قسم التالت

1197
01:51:18,250 --> 01:51:24,890
مرجعي و اعملك تنبؤ مرة مرة هاخد قسم التانه مرجعي و

1198
01:51:24,890 --> 01:51:28,530
اعملك تنبؤ و مرة هاخد قسم الاول مرجعي و اعملك تنبؤ

1199
01:51:28,530 --> 01:51:35,270
ستجد قيمة Y المتنبأ ايه بها دي مالها نفسه في كل

1200
01:51:35,270 --> 01:51:38,430
مرة يعني مرة يعني كيف .. يعني اش تنبأتي في الاول

1201
01:51:38,430 --> 01:51:42,570
هو نفسه في التانه و هو نفسه في التالت لو بدرجع مرة

1202
01:51:42,570 --> 01:51:48,110
تانية اي نموذج ال regressionهدخل من قسم .. مقوع

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؟ و بده أشتغل طريقة الانتر انتر انتر عادية في

1206
01:52:05,350 --> 01:52:07,590
الأول طريقة الانتر انتر شبه مؤثرات ولا لا؟ قعدنا

1207
01:52:07,590 --> 01:52:13,550
نشوف كيف في حكاية الله كويس و بده أختار من saveبس

1208
01:52:13,550 --> 01:52:17,870
يعملّي predicted لأن أنا standardized continue

1209
01:52:17,870 --> 01:52:24,270
okay أنسى نتاجي لان شوية بس فيصل هوريكي النتاج

1210
01:52:24,270 --> 01:52:32,910
اللي هتتغير نمشي هيك حياطين طبعا ال predicted

1211
01:52:34,050 --> 01:52:38,510
أعطانا القيمة المتنبألة و انا خدت القسم التالت

1212
01:52:38,510 --> 01:52:42,590
مرجعي اعطانا القيمة درجة متوقعة على طول 85 اللامده

1213
01:52:42,590 --> 01:52:50,870
غير المفروض اتنياش نفس الدرجة نجرب نغير كل

1214
01:52:50,870 --> 01:52:56,210
حاملة هشيل ده افترض هاي اتنين هشلت التانية هحط

1215
01:52:56,210 --> 01:53:00,410
تلاتة القسم التاني هو المرجعي و نفس القصة اللي

1216
01:53:00,410 --> 01:53:09,170
فاتت هرجع تاني هاي ال outputانخض يعني اعطاني

1217
01:53:09,170 --> 01:53:13,990
predicted اتنين ايش اعطاني نفس الجواب بنفس الطريقة

1218
01:53:13,990 --> 01:53:20,650
مؤكد اللي انا لو اشيلت اشيل

1219
01:53:20,650 --> 01:53:26,970
واحد و احط اتنين مش مشكلة الترتيب اكيد هيعملني

1220
01:53:26,970 --> 01:53:33,800
سماء تلاتة predicted تلاتة مالهمنفس القيامة، 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 القيام 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 ال

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 التاني 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
الاتنين مع بعض؟ من شوية لما كانوا الأربع متغيرات

1230
01:54:18,780 --> 01:54:22,820
لو

1231
01:54:22,820 --> 01:54:29,740
كانوا أربع كانت تمانية و عشرين أوس مش عارفلأ

1232
01:54:29,740 --> 01:54:35,900
المعدل الارا سكوير العادية الارا

1233
01:54:35,900 --> 01:54:43,580
سكوير كده إيش كانت الارا سكوير مش معاكم طرطوا بعيد

1234
01:54:43,580 --> 01:54:49,980
طيب يعطوكوا العافية مش

1235
01:54:49,980 --> 01:54:59,320
مشكلة طالما كانت .. لما كان عندي أربع متغيراتكانت

1236
01:54:59,320 --> 01:55:06,920
ال R² تسعة و عشرين و ال adjusted كانت ستة و عشرين

1237
01:55:06,920 --> 01:55:13,020
و اتنين ان انا لما دخلت القسم و القسم كانوا

1238
01:55:13,020 --> 01:55:21,840
متغيرين و أهمين هي

1239
01:55:21,840 --> 01:55:25,820
الجديد واحد و هي اتنين

1240
01:55:28,700 --> 01:55:43,000
نطلع ال R² صارت كده؟ 30.4 و لا 26.1 فلاحظ ال R²

1241
01:55:43,000 --> 01:55:47,620
العادى ارتفع احنا حكينا من شوية ال R² بزيد لما بحط

1242
01:55:47,620 --> 01:55:51,790
عليه مطاولات مستقلة بصرف النظر عن هميتهاللي هتجلس

1243
01:55:51,790 --> 01:55:56,130
بالزيد إذا حطيت المتغيرات مؤثرة واضح كان 26 و 2

1244
01:55:56,130 --> 01:56:01,890
صار 26 و 1 نجس مع كده اللي دخلته ماكانش مؤثر لو

1245
01:56:01,890 --> 01:56:07,070
بنتأكد من أنه برجع له تحت هي المتغيرين المظبوط هي

1246
01:56:07,070 --> 01:56:08,510
قسم 1 و قسم 2 مالهم

1247
01:56:12,240 --> 01:56:14,700
غير دي اللي معناه كده انت اضفته هذا ماكانش مؤثر

1248
01:56:14,700 --> 01:56:19,040
عشان كده ال earth were adjusted نقصت حتى ماثبتتش

1249
01:56:19,040 --> 01:56:23,880
معناه كده المتغير اللي تم اضافته 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 الان .. وعالقيلي 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 طبعا

1255
01:56:50,860 --> 01:56:55,500
باعرف أعليق عليها دول حكيت عليهم قبل ال break ال 4

1256
01:56:55,500 --> 01:57:03,180
.19 ماذا تعني القسم واحد الجواب

1257
01:57:03,180 --> 01:57:10,340
4.19القسم اتنين، الـ job point خمسة اربعة اتنين،

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 انا بحكي في سردية دالة يعني مش .. انا

1264
01:57:56,390 --> 01:58:00,970
بتعليق على دول .. انا نسيها دي خالص حتى لو مش

1265
01:58:00,970 --> 01:58:03,870
دالة، بتعليق عليها، بصرف نظر دالة ولا غير دالة،

1266
01:58:03,870 --> 01:58:05,690
ليش تعليق على الأربعة و أنت واحد، تلات، تسعة؟

1267
01:58:08,190 --> 01:58:11,970
نعم لو اه إذا كانش تاخد قسم واحد فإن الدرجة ستزيل

1268
01:58:11,970 --> 01:58:19,230
مقدار 4.1 في وجود القسم المرقامي مش صح كيف كان

1269
01:58:19,230 --> 01:58:24,770
الشخص من القسم الأول فإن درجته وكليه تزيل 4.1 في

1270
01:58:24,770 --> 01:58:31,430
حالة أخذ القسم التالت 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 التالت مع كده القسم الأول بزيد عن

1273
01:58:55,170 --> 01:58:59,350
التالت موضوع الرابع درجات خلاص؟

1274
01:59:00,220 --> 01:59:03,620
أنا حكيتلك الأول المحق تبعي القسم التالت و قلتلك

1275
01:59:03,620 --> 01:59:06,440
النتائج دي انا بقرا مع مين مع التالت بعد كده القسم

1276
01:59:06,440 --> 01:59:09,580
الأول بزيه على التالت بقى أربعة درجات القسم التاني

1277
01:59:09,580 --> 01:59:14,800
بزيه على قسم التالت بنص درجة طبعا تبقى الأول

1278
01:59:14,800 --> 01:59:17,920
والتاني الفرق بالاتنين دول هاي الأول والتاني

1279
01:59:17,920 --> 01:59:22,840
موجودات الفرق اللي بينهم حوالي 3.6 من 10 اصلا على

1280
01:59:22,840 --> 01:59:26,780
القسم الأول لإن انتوا راح تعملي اعكسيهم لخبطيهم

1281
01:59:26,780 --> 01:59:32,770
حتى على نفس الإجابةنفس الفرق اقصد مش نفس دول فرقات

1282
01:59:32,770 --> 01:59:35,410
واحدة هيطلع القسم الأول يختلف عن التالت بمقدار

1283
01:59:35,410 --> 01:59:40,550
أربع درجات التاني يختلف عن التالت بمقدار نص درجة

1284
01:59:40,550 --> 01:59:45,770
يعني كده الأسوأ تبعهم التالت مظبوط ولأقل لإن أنا

1285
01:59:45,770 --> 01:59:52,350
دايما موجب عليه واضحك؟ خلصتك؟ في أي سؤال؟ ماحنا

1286
01:59:52,350 --> 01:59:57,690
ماشيين واحدة واحدة أخر نقطة أخر نقطة لو بدي أخد ال

1287
01:59:57,690 --> 02:00:02,700
stepwiseمتوقع لو أخدت ال stepwise هدول هيروحوا

1288
02:00:02,700 --> 02:00:13,820
الإتنين مش هيك لأنهم غير مؤثرات إذا

1289
02:00:13,820 --> 02:00:18,880
لو بكتعمل ال stepwise بس غير ال enter وهي stepwise

1290
02:00:18,880 --> 02:00:23,780
وهي okay لحظة أخد الإتنين بس هدول

1291
02:00:27,160 --> 02:00:32,880
طب يعني أنا اللي روحت غيرت ال .. النموذج تابعي

1292
02:00:32,880 --> 02:00:38,140
مثلا كبرت دماغي على قسم و منهم شلته و حطيت قسم

1293
02:00:38,140 --> 02:00:42,520
تلاتة مثلا و حكيتله stepwise هاي اللي هيطلّي حدا

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 لهمغير ده لأ، لحظة

1296
02:00:52,550 --> 02:00:55,550
أكيد طلع واحد بالسالب، متوقع ومن هنا طبعا نفس

1297
02:00:55,550 --> 02:00:58,270
القيمة، احنا أكيد الفروقات هي ده أنا قلتلك هو

1298
02:00:58,270 --> 02:01:01,570
الاتنين أحسن منه، فبالتالي هو أكيد هيطلع كده، إلا

1299
02:01:01,570 --> 02:01:07,990
لو عملت ال subwise أكيد ال ..

1300
02:01:07,990 --> 02:01:11,550
وضع نفس الجثة، مع كده مش مشكلة مين تاخد القسم

1301
02:01:11,550 --> 02:01:13,670
المرجل الأول والتاني أو التارد، 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 أحيانا وهذا نقطة

1304
02:01:29,540 --> 02:01:33,160
مهمة جدا مهمة اللي أنا عايزها الآن قد يكون هناك

1305
02:01:33,160 --> 02:01:38,260
ارتباط بين المتواجدات المستقلة اللي احنا عايزينه

1306
02:01:38,260 --> 02:01:40,560
مايكونش فيه ارتباط بين المتواجدات المستقلة إذا

1307
02:01:40,560 --> 02:01:52,120
واحد من شروط الانحضار 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 مال وضعيف طبعا في حالة وجود الارتباط

1313
02:02:13,090 --> 02:02:23,050
هذا تظهر عندنا مشكلة اسمها التذاخل الخط 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-coloniality هذه

1316
02:02:34,070 --> 02:02:38,110
مشكلة خطيرة جدا 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 جدا أحل أنا هرجع بس

1319
02:02:47,750 --> 02:02:55,100
بسرعة للملف تبعنااللي اكتشفناها مع بعض لما حطينا

1320
02:02:55,100 --> 02:02:58,640
الأقسام مثلا واحد و تلاتة في انت في ال statistics

1321
02:02:58,640 --> 02:03:03,120
اختيار انا حكيت عليه collinearity diagnostics

1322
02:03:03,120 --> 02:03:10,260
تشخيص التداخل المشترك الخطط طبعا 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 حتزر معايا في ال output تبع ال

1325
02:03:20,300 --> 02:03:22,280
coefficient اللي احنا اشتغلنا عليه اليوم كتير

1326
02:03:24,480 --> 02:03:28,820
وخلّيني أشتغلها من غير ال 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 جدا تبع الaccuracy statistics في

1329
02:03:42,140 --> 02:03:53,020
اختبار اختصاره العمود الأخير خالص، آخر عمودVIF 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 مايكونش

1334
02:04:20,650 --> 02:04:24,490
فيه متغيرات بتاعة نفس المعلومة يعني مايكونش فيه

1335
02:04:24,490 --> 02:04:29,390
ارتباط بين المتغيرات عايزين الـVIF 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
لاتوجد مشكلة التداخل الخطأ إنوجدات بتبين لأي متغير

1338
02:04:43,250 --> 02:04:49,590
مستقل منهم وبحدثهمبصورة أولية ممكن أحدثها هنا لو

1339
02:04:49,590 --> 02:04:52,810
طلعت على الـVIF للمتغيرات المستقلة كلها ومتلاحظة

1340
02:04:52,810 --> 02:05:00,650
كلها صغيرة حوالين الواحد مع كده مافيش 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 جدا 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
الcollinearity معناه أيش أنه في ارتباط بين

1345
02:05:15,150 --> 02:05:18,980
المتغيرات المستقلةإيش احنا عايزينه؟ مايكونش فيه

1346
02:05:18,980 --> 02:05:25,240
اغتباط في مابعيننا، 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،خلّيني أسميه مثلا

1351
02:05:47,250 --> 02:05:54,530
Ix مثلا متغير مثلا

1352
02:05:54,530 --> 02:06:01,550
المعدل التراكمي بتاع الطالب بتضيفله واحد

1353
02:06:01,550 --> 02:06:05,690
طبعا المتغير الجديد اللي أنا عملته هل أضاف معلومة

1354
02:06:05,690 --> 02:06:10,330
جديدة؟ بالتأكيد لا، ليش؟ لأنه انا لو عرفت معدل

1355
02:06:10,330 --> 02:06:16,580
الطالب بقدر أعرف .. خلّيني أمسح هذا المثلبشكل كامل

1356
02:06:16,580 --> 02:06:20,640
مظبوط بشكل مطلق بقدر اعرفه طب هدول اللي عمل لما

1357
02:06:20,640 --> 02:06:28,060
احنا كنا يعيش اشتغلنا عليهم اذا

1358
02:06:28,060 --> 02:06:31,480
هاي ال X تبعي اوشي عملت انا مسحته كله ما شاء الله

1359
02:06:31,480 --> 02:06:36,160
ما شاء الله ما شاء الله هاي أحسن طراجة

1360
02:06:48,750 --> 02:06:56,170
واضحي المتيار الجديد اللي عملته تلاحظي

1361
02:06:56,170 --> 02:07:05,310
المتيار اللي انا عمله ماله لو طلع على المعدل بزيد

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 ايش اللي صار ركز

1366
02:08:06,870 --> 02:08:14,750
مرة تانية انا حطيت المعدل الموجود مظبوط؟ هاي

1367
02:08:14,750 --> 02:08:17,350
المعدل الموجود و هاي ال X موجود

1368
02:08:24,310 --> 02:08:27,270
تلاحظي البرنامج لانه وجد الاتنين مع بعض مالهم

1369
02:08:27,270 --> 02:08:33,470
الاتنين زي بعض راح حدف واحد منهم لانه عمل ال

1370
02:08:33,470 --> 02:08:36,310
tolerance بساوة Zero لمسموح يبقى بساوة صفر ووجد

1371
02:08:36,310 --> 02:08:41,370
متغيرين الاتنين زي بعض في حدف واحد تلقيا منهم لو

1372
02:08:41,370 --> 02:08:46,350
رجعتي تحت ال achievements المشتركة انه الاجتماعي

1373
02:08:46,350 --> 02:08:51,870
حضر قسم أول قسم ذات X المعدد لو الاتنين مالهم نفس

1374
02:08:51,870 --> 02:08:57,770
القيمة طيب أنا بتحاولأطرح من الجديد قيمة صغيرة

1375
02:08:57,770 --> 02:09:04,930
يعني الـ X هذه مدعم الـ X تانية وهذه

1376
02:09:04,930 --> 02:09:08,950
بتساوي الـ X الأولى ناقص مثلا واحد من عشرة يعني في

1377
02:09:08,950 --> 02:09:16,110
ارتباط بينهم ماله قوى جدا 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 منهمفالان بدل ما

1380
02:09:24,940 --> 02:09:29,680
هاخد ال X هي

1381
02:09:29,680 --> 02:09:35,020
ال regression هشيل ال 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؟ اتلاحظى ما زال الارتباط بينهم مجدياش، قوى

1384
02:09:45,510 --> 02:09:48,970
جدا، بالتالي برضه هحذفهم، معاكد اذا كان الارتباط

1385
02:09:48,970 --> 02:09:51,990
بينهم متعينة قوى جدا، البرنامج بيحذف واحد من

1386
02:09:51,990 --> 02:09:59,810
الاتنين، خلاص؟ علم؟ لما تشير لأ في الأول خالص

1387
02:09:59,810 --> 02:10:03,900
تتأكد من أن مافيش ارتباط يكون متعدد بين الاتنينكده

1388
02:10:03,900 --> 02:10:07,080
كمان خلصت تقريبا موضوع الارتباط و الانحضار خط

1389
02:10:07,080 --> 02:10:10,380
البسيط و المتعدد اللقاء اللي جاي مبتعد ان شاء الله

1390
02:10:10,380 --> 02:10:14,660
باخد الانحضار ال logistic بيكون اخر لقاء و بالتام

1391
02:10:14,660 --> 02:10:18,180
اللقاء الاربع ان شاء الله بيكون عملية تطبيق عملي

1392
02:10:18,180 --> 02:10:21,300
على الانحضار بشكل عام سواء بسيط متعدد ارتباط او

1393
02:10:21,300 --> 02:10:23,120
انحضار logistic الله تكن عافى