File size: 38,868 Bytes
ac87599
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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
1
00:00:20,670 --> 00:00:24,010
بسم الله الرحمن الرحيم اليوم إن شاء الله نبدأ حلقة

2
00:00:24,010 --> 00:00:30,490
جديدة حلقة 6 تتكلم عن واحدة من المشاركات العامة في

3
00:00:30,490 --> 00:00:37,990
الاستاتيكية اسمها المشاركة الطبيعية حلقة

4
00:00:37,990 --> 00:00:43,750
6 المشاركة 

5
00:00:43,750 --> 00:00:45,230
الطبيعية

6
00:00:52,820 --> 00:00:54,740
الآن ماذا يعني عملية عملية عملية عملية عملية عملية

7
00:00:54,740 --> 00:00:57,180
عملية عملية عملية عملية عملية عملية عملية عملية

8
00:00:57,180 --> 00:00:59,640
عملية عملية عملية عملية عملية عملية عملية عملية

9
00:00:59,640 --> 00:01:00,020
عملية عملية عملية عملية عملية عملية عملية عملية

10
00:01:00,020 --> 00:01:01,640
عملية عملية عملية عملية عملية عملية عملية عملية

11
00:01:01,640 --> 00:01:03,280
عملية عملية عملية عملية عملية عملية عملية عملية

12
00:01:03,280 --> 00:01:03,620
عملية عملية عملية عملية عملية عملية عملية عملية

13
00:01:03,620 --> 00:01:08,800
عملية عملية عملية

14
00:01:08,800 --> 00:01:14,440
عملية عملية عملية عملية عملية عملية عملية 

15
00:01:22,100 --> 00:01:29,000
around the mean and all measures of central tendency

16
00:01:29,000 --> 00:01:35,680
are roughly equal I mean mean, median and

17
00:01:35,680 --> 00:01:41,900
mode are roughly equal تقريبا متساوية إذا الـ mean

18
00:01:41,900 --> 00:01:49,180
equal median equal mode لذلك التوزيع العادي يحتوي

19
00:01:49,180 --> 00:01:57,580
على ثلاث ميزات يبدو مثلًا بيل شيبد ميزة حول

20
00:01:57,580 --> 00:02:06,140
الـ mean وكل ميزات التوزيعات تقريبًا أو تقريباً مثلًا

21
00:02:09,770 --> 00:02:14,490
خليني أبدأ التوزيع الطبيعي بآية قرآنية بتفسر

22
00:02:14,490 --> 00:02:17,250
المعنى للتوزيع الطبيعي، المفهوم تبع التوزيع

23
00:02:17,250 --> 00:02:23,850
الطبيعي في الصورة .. إيه اللي بتعرفيه يعني للعلم 

24
00:02:23,850 --> 00:02:30,170
بالشيء؟ صورة الروم، آية 54 الله

25
00:02:30,170 --> 00:02:31,810
الذي خلقكم من ضعف

26
00:02:37,980 --> 00:02:40,840
لحظة ضعف يعني البداية خالص اللي هي المنطقة اللي

27
00:02:40,840 --> 00:02:45,700
هنا بتعرف لحظة بيني ولا ده صغير يعني ولا ده صغير

28
00:02:45,700 --> 00:02:52,380
بعدين ما بيبدأش بيكبر شوية شوية لغاية ما يصل وين

29
00:02:52,380 --> 00:02:58,700
القمة مرحلة الشباب اللي هي القوة الله الذي خلقكم

30
00:02:58,700 --> 00:03:04,200
من ضعف ثم جعله من بعد ضعف قوة

31
00:03:07,210 --> 00:03:11,950
لذلك التوزيع بيبدأ صغير، بعدين بيبدأ بالتساعد لغاية

32
00:03:11,950 --> 00:03:20,590
ما يحصل القمة تبعته، ثم جعله من بعد ضعف قوة، القوة 

33
00:03:20,590 --> 00:03:28,590
اللي هنا، تيجي ضعف هنا، ومش بعد الضعف، شيبه، ثم

34
00:03:28,590 --> 00:03:33,730
جعله بعد قوة، ضعف وشيبة

35
00:03:37,660 --> 00:03:42,400
بالضبط هذه دورة حياة الإنسان، مش هيك؟ دورة حياة أي

36
00:03:42,400 --> 00:03:46,620
واحد، إنسان وغير إنسان، بيبدو صغير، بيكبر تدريجيًا،

37
00:03:46,620 --> 00:03:52,480
بيصل للقمة، وبعدين بينتهي، فطلعت مثلًا بيصل للقمة،

38
00:03:52,480 --> 00:03:59,640
نفترض أن هي أربعين سنة تقريبًا، مش هيك؟

39
00:03:59,640 --> 00:04:05,600
بعد العلمية بيبدو واحد عايش، يكبر وبخلص له كان 

40
00:04:05,600 --> 00:04:08,440
الـ 40 في الوسط بسميه symmetric distribution

41
00:04:08,440 --> 00:04:13,960
توزيع متماثل مع كده إيش متماثل يعني الـ area to the

42
00:04:13,960 --> 00:04:20,400
right equals area to the left مع كده الـ minimum

43
00:04:20,400 --> 00:04:24,660
splits the curve into two equal pieces اثنين زي

44
00:04:24,660 --> 00:04:29,500
بعض واحد الـ right والتاني الـ left زي ما حكيت الأول

45
00:04:29,500 --> 00:04:34,550
أكثر توزيع معروف الـ normal distribution وهذا هاركز

46
00:04:34,550 --> 00:04:37,110
عليه طبعًا أنت بالنسبة لك مهم جدًا أنت فاهمين أنه 

47
00:04:37,110 --> 00:04:40,950
بيعتمد عليه كل الـ chapters اللي جاية يعني لغاية ما

48
00:04:40,950 --> 00:04:46,130
يخلص الـ semester كل شغل على التوزيع الطبيعي so now

49
00:04:46,130 --> 00:04:48,970
let's start what are the objectives for this

50
00:04:48,970 --> 00:04:52,590
distribution mainly for this chapter there are 

51
00:04:52,590 --> 00:04:58,410
three features or three objectives one to compute

52
00:04:58,410 --> 00:05:01,670
probabilities from the normal distribution بتحسب 

53
00:05:01,670 --> 00:05:06,520
احتمالاتها ثانيًا، كيف نستخدم المشاركة الطبيعية

54
00:05:06,520 --> 00:05:12,140
لتحسين تطبيقات حقيقية الحياة في المعاملات، خصوصًا

55
00:05:12,140 --> 00:05:16,340
في الشركة؟ كيف يمكننا استخدام المشاركة الطبيعية

56
00:05:16,340 --> 00:05:21,980
لتحسين المشاكل في الشركة؟ وأخيرًا، سنرى كيف يمكننا

57
00:05:21,980 --> 00:05:27,000
استخدام شيء يسمى بواسطة الواقعية الطبيعية لتحسين

58
00:05:27,000 --> 00:05:31,260
ما إذا مجموعة من البيانات مقارنة بشكل طبيعي؟

59
00:05:34,690 --> 00:05:41,210
بتذكر إننا استخدمنا الـ z-score للتأكد

60
00:05:41,210 --> 00:05:47,130
أن أي قيمة كانت

61
00:05:47,130 --> 00:05:56,990
تعتبر إكستريم أو أوت لاير بظبط يعني في الـ chapter

62
00:05:56,990 --> 00:06:01,710
3 حكينا عن الكلام استخدمنا الـ z-score لو كان عندي

63
00:06:01,710 --> 00:06:04,870
data point واحدة قيمة واحدة كيف يمكننا أن نقول إن

64
00:06:04,870 --> 00:06:10,910
هذا الوضع أو هذا مجلد البيانات موجود أو ليس موجود؟

65
00:06:10,910 --> 00:06:20,490
لكن في هذه القصة مركزنا على مجلد البيانات الآن هل 

66
00:06:20,490 --> 00:06:27,870
هذا مجلد البيانات مجموعة أو ليس؟ نبحث عن البيانات

67
00:06:27,870 --> 00:06:33,710
تمامًا، لذلك مجلد البيانات هل هذا البيانات طبيعية أو 

68
00:06:33,710 --> 00:06:37,750
ليس طبيعية؟ هذا هدفنا في هذه القصة، لذلك في قصة T

69
00:06:37,750 --> 00:06:43,330
نركز فقط على واحدة قيمة هنا نركز على جميع مجموعة

70
00:06:43,330 --> 00:06:47,810
البيانات هل هي تقريبًا طبيعية أو ليس طبيعية؟ سأبدأ

71
00:06:47,810 --> 00:06:54,090
مع الواضحة لتنمية طبيعية ثم سنذهب إلى المهمة

72
00:06:54,090 --> 00:06:54,810
الأولى

73
00:06:57,570 --> 00:07:00,330
لنبدأ مع continuous probability distributions

74
00:07:31,070 --> 00:07:43,210
في البيانات هناك أنواع مختلفة تسمى كونتنيوس كونتنيوس

75
00:07:43,210 --> 00:07:50,910
كونتنيوس كونتنيوس هي كونتنيوس تستخدم أي قيمة تستخدم أي قيمة

76
00:07:50,910 --> 00:07:54,410
تستخدم

77
00:07:54,410 --> 00:08:00,730
أي قيمة تستخدم على سبيل المثال، لو كنا نتكلم عن

78
00:08:00,730 --> 00:08:12,570
الوزن ولو أن الوزن يتراوح من 60 كيلو جرام إلى 75

79
00:08:12,570 --> 00:08:17,790
كيلو جرام، فكم قيمة موجودة بينهم؟

80
00:08:25,810 --> 00:08:31,630
how many values  إنها 

81
00:08:31,630 --> 00:08:37,610
لو حكيت وزنها من 60 إلى 75 ممكن واحد يكون وزنه 63.5

82
00:08:37,610 --> 00:08:47,190
ممكن واحد يكون وزنه 69.980 يعني كثير يعني مع كده 

83
00:08:47,190 --> 00:08:51,710
there are infinite values

84
00:08:51,710 --> 00:08:57,270
in this case عدد لا نهائي بالقيم لو حكيت لك الـ

85
00:08:57,270 --> 00:09:00,350
cellphone اللي معناه الجوالات السمك تبعها 

86
00:09:00,350 --> 00:09:06,870
thickness مفترض من one centimeter to three

87
00:09:06,870 --> 00:09:11,490
centimeters how many values are between one and 

88
00:09:11,490 --> 00:09:15,830
three infinite numbers suppose we are talking

89
00:09:15,830 --> 00:09:20,310
about temperature from

90
00:09:20,310 --> 00:09:27,460
suppose 36 up to 40 it could be 36.1.2.3 and so on

91
00:09:27,460 --> 00:09:31,200
so there are infinite number of values so a

92
00:09:31,200 --> 00:09:33,960
continuous variable is a variable can take or can

93
00:09:33,960 --> 00:09:38,060
assume any value أي لو أي قيمة for example 

94
00:09:38,060 --> 00:09:42,900
thickness of an item سمك لشغل معينة time required

95
00:09:42,900 --> 00:09:46,320
to complete a task الوقت اللي لازم أو الوقت اللي

96
00:09:46,320 --> 00:09:50,100
لازم تخلص مهمة أو إنجاز مهمة ممكن الزمن could be 

97
00:09:50,100 --> 00:09:58,600
بتعرف في الـ running مسابقات الجري ممكن يخلص المسافة

98
00:09:58,600 --> 00:10:03,900
في 10 second يعني

99
00:10:03,900 --> 00:10:10,260
10.4 مع كده ده عبارة عن fraction ممكن 3.6 and so 

100
00:10:10,260 --> 00:10:15,340
on so if we have a fraction it means we are 

101
00:10:15,340 --> 00:10:17,800
talking about continuous

102
00:10:19,670 --> 00:10:23,190
height of a solution height in inches temperature

103
00:10:23,190 --> 00:10:27,550
of a solution these are values these values are

104
00:10:27,550 --> 00:10:31,450
infinite number I mean uncountable we cannot count

105
00:10:31,450 --> 00:10:34,230
these values واضح يعني الـ variable اللي بياخد أي

106
00:10:34,230 --> 00:10:40,470
قيم نسميه continuous متصل الـ type two مش هتكلم

107
00:10:40,470 --> 00:10:45,950
عليه هنا اللي هو discrete discrete

108
00:10:45,950 --> 00:10:53,100
variable مش يعني discrete discrete معناه منفصل أو

109
00:10:53,100 --> 00:11:00,340
متقطع في الـ discrete بياخد whole number whole

110
00:11:00,340 --> 00:11:05,540
number يعني عدد صحيح لو حكيت there are sixty

111
00:11:05,540 --> 00:11:10,040
students in this class we cannot say there are 

112
00:11:10,040 --> 00:11:13,620
sixty point five students in this class إذا

113
00:11:13,620 --> 00:11:17,360
بياخدش whole number another example suppose there

114
00:11:17,360 --> 00:11:26,390
are between zero to six accidents per 

115
00:11:26,390 --> 00:11:31,150
week من الصفر لست حوادث في الأسبوعي موجود افترض في

116
00:11:31,150 --> 00:11:35,230
intersection معين suppose now you want to guess

117
00:11:35,230 --> 00:11:40,230
number between zero and six for 

118
00:11:40,230 --> 00:11:44,490
example maybe four accidents maybe three accidents

119
00:11:44,490 --> 00:11:48,010
maybe five but you cannot say there are five point

120
00:11:48,010 --> 00:11:54,770
six accidents per week مظبوط بقدرش احكي خمسة وستة

121
00:11:54,770 --> 00:11:58,930
بتاخد عدد صحيح now suppose we are talking about

122
00:11:58,930 --> 00:12:04,530
number of calls you received everyday عدد 

123
00:12:04,530 --> 00:12:09,370
المكالمات اللي بستقبلها في اليوم مثلًا ranges from

124
00:12:09,370 --> 00:12:14,730
zero to twenty calls برضه هياخد whole number for

125
00:12:14,730 --> 00:12:19,490
instance suppose ten calls you cannot say nine

126
00:12:19,490 --> 00:12:20,370
point six calls

127
00:12:23,190 --> 00:12:27,070
بشكل عام يوجد أنواع أنواع أنواع أنواع

128
00:12:27,070 --> 00:12:29,970
أنواع أنواع أنواع أنواع أنواع أنواع

129
00:12:29,970 --> 00:12:34,050
أنواع أنواع أنواع

130
00:12:34,050 --> 00:12:41,910
أنواع

131
00:12:42,800 --> 00:12:45,760
اللي أنا هو بحكي جملة مهمة في الآخر this can

132
00:12:45,760 --> 00:12:49,700
potentially take on any value depending only on 

133
00:12:49,700 --> 00:12:52,400
the ability to precisely and accurately measure

134
00:12:52,400 --> 00:12:56,800
تعتمد على قد إيش عندك دقة القياس لو واحد بيقيس طولي

135
00:12:56,800 --> 00:13:08,380
100 نفترض بيقيس صح هحكي طولي 160.75 cm it means

136
00:13:08,380 --> 00:13:08,900
height

137
00:13:11,710 --> 00:13:17,910
هو مثال مستمر أو متصل؟ متصل فالقيمة متصلة، مخصصة

138
00:13:17,910 --> 00:13:21,010
مخصصة مخصصة مخصصة مخصصة مخصصة مخصصة مخصصة مخصصة

139
00:13:21,010 --> 00:13:26,090
مخصصة مخصصة مخصصة مخصصة مخصصة مخصصة مخصصة مخصصة

140
00:13:26,090 --> 00:13:27,890
مخصصة مخصصة مخصصة مخصصة مخصصة مخصصة مخصصة مخصصة

141
00:13:27,890 --> 00:13:39,050
مخصصة مخصصة مخصصة مخصصة مخصصة مخصصة 

142
00:13:40,870 --> 00:13:46,270
بيل شيبد شكل الجرس متماثل

143
00:13:46,270 --> 00:13:52,970
مين مود ميديان أو أكثر أكثر أكثر أكثر أكثر أكثر

144
00:13:52,970 --> 00:13:53,050
أكثر أكثر أكثر أكثر أكثر أكثر أكثر أكثر أكثر

145
00:13:53,050 --> 00:13:54,970
أكثر أكثر أكثر أكثر أكثر أكثر أكثر أكثر أكثر

146
00:13:54,970 --> 00:13:56,430
أكثر أكثر أكثر أكثر أكثر أكثر أكثر أكثر أكثر

147
00:13:56,430 --> 00:13:58,230
أكثر أكثر أكثر أكثر أكثر أكثر أكثر أكثر أكثر

148
00:13:58,230 --> 00:14:10,470
أكثر أكثر أكثر 

149
00:14:11,480 --> 00:14:14,460
and is a measure of central tendency مقياس من 

150
00:14:14,460 --> 00:14:21,300
مقياس النزعة المركزية اللي أخذناه في الأول خالص is

151
00:14:21,300 --> 00:14:27,060
a normal distribution has two parameters ميو

152
00:14:27,060 --> 00:14:35,560
this is location is a measure of spread سيجما

153
00:14:37,880 --> 00:14:44,920
والمعنى هو مجموعة مركزية أو مجموعة مركزية أو

154
00:14:44,920 --> 00:14:47,480
مركزية أو مركزية أو مركزية أو مركزية أو مركزية أو

155
00:14:47,480 --> 00:14:48,860
مركزية أو مركزية أو مركزية أو مركزية أو مركزية أو

156
00:14:48,860 --> 00:14:50,020
مركزية أو مركزية أو مركزية أو مركزية أو مركزية أو

157
00:14:50,020 --> 00:14:53,060
مركزية أو مركزية أو مركزية أو مركزية أو مركزية أو

158
00:14:53,060 --> 00:14:53,360
مركزية أو مركزية أو مركزية أو مركزية أو مركزية أو

159
00:14:53,360 --> 00:14:56,200
مركزية أو مركزية أو مركزية أو مركزية أو مركزية أو

160
00:14:56,200 --> 00:15:05,870
مركزية أو مركزية أو مركزية هذه القيم ممكن تأخذ أي قيم

161
00:15:05,870 --> 00:15:10,790
من سالب إلى موجب إضافي إلى موجب إضافي لإيه بياخد أي

162
00:15:10,790 --> 00:15:14,790
قيم سالب وموجب plus لأنه ممكن يكون عند الـ

163
00:15:14,790 --> 00:15:20,730
temperature الـ temperature could be negative لما

164
00:15:20,730 --> 00:15:27,230
أتكلم عن الـ sales is always positive if we are 

165
00:15:27,230 --> 00:15:32,110
talking about unemployment unemployment

166
00:15:32,110 --> 00:15:33,490
rates

167
00:15:36,240 --> 00:15:40,080
بوزيتيف وعدلات البطالة دي هي الموجبة بقى ما فيش 

168
00:15:40,080 --> 00:15:44,560
مطالب نيجاتيف لكن

169
00:15:44,560 --> 00:15:47,720
إذا بحكي على مثلًا الـ temperature could be negative 

170
00:15:47,720 --> 00:15:50,800
تغيرات

171
00:15:50,800 --> 00:15:53,480
الحرارة يعني ممكن الـ variable ياخد plus or 

172
00:15:53,480 --> 00:15:58,020
negative values إذا random variable has an 

173
00:15:58,020 --> 00:16:01,040
infinite theoretical range from minus infinity up 

174
00:16:01,040 --> 00:16:05,400
to plus infinity now this is the mean القيمة في

175
00:16:05,400 --> 00:16:12,400
الوسط والسيجما فقط المشروع حول المصطلح الآن إذا

176
00:16:12,400 --> 00:16:16,060
كان لدينا هذا السيجما ربما السيجما مثلًا هو 1

177
00:16:16,060 --> 00:16:21,680
ربما المصطلح هو 50 أو 70 يعتمد على البيانات اللي

178
00:16:21,680 --> 00:16:24,900
لدينا

179
00:16:24,900 --> 00:16:29,920
الوزن 

180
00:16:29,920 --> 00:16:33,720
العادي الوزن العادي الوزن العادي

181
00:16:35,250 --> 00:16:41,250
في هذه الدراسة لن نستخدم هذه الميزة لتحديث الميزة 

182
00:16:41,250 --> 00:16:44,970
يعني الميزة اللي عندك مش هنستخدمها مجرد وحطها في

183
00:16:44,970 --> 00:16:48,410
الكتاب أنه عرفها دي عبارة عن ميزة لنورمال 

184
00:16:48,410 --> 00:16:53,030
دستربيوشن لذلك ننقل هذا الصفحة يعني مش هنستخدم هذا

185
00:16:53,030 --> 00:16:57,390
الصفحة الصفحة 

186
00:16:57,390 --> 00:16:58,530
اللي فاتت مش هناخدها

187
00:17:01,790 --> 00:17:08,710
انظروا إلى هذه الثلاث أشكال أو أشكال A,B وC انظروا

188
00:17:08,710 --> 00:17:14,15

216
00:19:43,090 --> 00:19:48,850
فهذا يعني أننا لدينا عدد عادي من الوضع العادي يعني

217
00:19:48,850 --> 00:19:52,580
في هنا عدد كبير لأنها أمثلة للتوزيع الطبيعي

218
00:19:52,580 --> 00:19:56,740
طالما الـ mu بتأخذ أي قيمة والـ sigma بتأخذ 

219
00:19:56,740 --> 00:20:00,440
positive مع كده لو أنا بدي أعمل combination لهم

220
00:20:00,440 --> 00:20:05,280
ممكن أحكي normal with mean 50 and sigma 1 هذا هو

221
00:20:05,280 --> 00:20:10,140
مثال ممكن واحد ثاني يحكي الـ mean the same

222
00:20:10,140 --> 00:20:17,200
the same mean but different sigma, sigma is two أو ممكن يكون

223
00:20:17,200 --> 00:20:22,420
مختلف يعني ميو يساوي ستة و سيجما يساوي أربعة فهذا A

224
00:20:22,420 --> 00:20:27,920
مثلاً B و C فهو فقط ثلاثة أمثلة A و B إذا تنظر هنا A

225
00:20:27,920 --> 00:20:35,680
و B لديهم نفس الـ mean بعد ذلك برنامج B و C برنامج B و C

226
00:20:35,680 --> 00:20:39,240
برنامج B و C برنامج B و C برنامج B و C برنامج B و C

227
00:20:39,240 --> 00:20:43,600
برنامج B و C برنامج B و C برنامج B و C برنامج B و C

228
00:20:43,600 --> 00:20:50,120
برنامج B و C برنامج B و C برنامج B و C برنامج B و C

229
00:20:50,120 --> 00:20:54,860
برنامج B و C برنامج

230
00:20:56,680 --> 00:20:58,280
بسيطة على عملية عملية عملية عملية عملية عملية

231
00:20:58,280 --> 00:20:59,020
عملية عملية عملية عملية عملية عملية عملية عملية

232
00:20:59,020 --> 00:21:00,460
عملية عملية عملية عملية عملية عملية عملية عملية

233
00:21:00,460 --> 00:21:03,960
عملية عملية

234
00:21:03,960 --> 00:21:07,200
عملية عملية عملية عملية عملية عملية عملية عملية

235
00:21:07,200 --> 00:21:08,500
عملية عملية عملية عملية عملية عملية عملية عملية

236
00:21:08,500 --> 00:21:15,580
عملية عملية عملية عملية عملية عملية عملية عملية

237
00:21:15,580 --> 00:21:22,660
عمل

238
00:21:22,750 --> 00:21:25,110
إذا كده الـ standard .. الـ normal شوية صعب 

239
00:21:25,110 --> 00:21:31,270
بالنسبة لنا لأنه بيأخذ ميوز و سيجماز مختلفة بالشكل

240
00:21:31,270 --> 00:21:35,150
أسهل في التعامل لسه اللي احنا نحكي عليه اسمه

241
00:21:35,150 --> 00:21:41,370
standardized normal إيش يعني standardized معياري

242
00:21:41,370 --> 00:21:50,090
نتكلم على standardized normal

243
00:21:51,680 --> 00:22:00,060
هو التوزيع الطبيعي المعياري Now let's look at the

244
00:22:00,060 --> 00:22:04,220
difference between Normal distribution and this

245
00:22:04,220 --> 00:22:07,960
one Normal The one we just described Normal

246
00:22:07,960 --> 00:22:11,940
distribution Normal has different mean and sigma

247
00:22:11,940 --> 00:22:15,000
But

248
00:22:15,000 --> 00:22:20,180
for standardized normal any normal distribution هو

249
00:22:20,180 --> 00:22:27,100
عبارة عن توزيع طبيعي with any mean and standard

250
00:22:27,100 --> 00:22:31,280
deviation combination can be transformed into the

251
00:22:31,280 --> 00:22:34,900
standardized normal يعني أنا بحكي أي توزيع normal

252
00:22:34,900 --> 00:22:37,500
ممكن أحوله لمين؟ لـ standardized وهذا اللي أنا

253
00:22:37,500 --> 00:22:42,720
عايزه إذا الآن بنعمل convert من normal

254
00:22:42,720 --> 00:22:48,100
distribution لـ standardized normal لو تقوم بمثالات

255
00:22:48,100 --> 00:22:50,120
عادية بمثالات عادية بمثالات عادية بمثالات عادية

256
00:22:50,120 --> 00:22:51,240
بمثالات عادية بمثالات عادية بمثالات عادية بمثالات

257
00:22:51,240 --> 00:22:54,860
عادية بمثالات عادية بمثالات عادية بمثالات عادية

258
00:22:54,860 --> 00:22:55,900
بمثالات عادية بمثالات عادية بمثالات عادية بمثالات

259
00:22:55,900 --> 00:22:57,380
عادية بمثالات عادية بمثالات عادية بمثالات عادية

260
00:22:57,380 --> 00:23:02,800
بمثالات عادية بمثالات عادية بمثالات عادية بمثالات

261
00:23:02,800 --> 00:23:03,820
عادية بمثالات عادية بمثالات عادية بمثالات عادية

262
00:23:03,820 --> 00:23:16,280
بمثالات عادية بمثالات عادية بمث

263
00:23:19,070 --> 00:23:24,310
بتحول من توزيع طبيعي لمعياري طيب مش الميزة تبع 

264
00:23:24,310 --> 00:23:26,710
الـ standardized الـ standardized normal

265
00:23:26,710 --> 00:23:30,790
distributions هي has mean of zero and standard

266
00:23:30,790 --> 00:23:35,730
deviation of one هذا الجديد الـ mean تبعها zero والـ

267
00:23:35,730 --> 00:23:41,990
sigma is one طيب الـ normal كان ماله الـ mean تبعها 

268
00:23:41,990 --> 00:23:44,790
أي value من سالب infinity لـ plus infinity والـ

269
00:23:44,790 --> 00:23:47,490
sigma من zero لـ infinity مع كده في النهاية عندي

270
00:23:47,490 --> 00:23:51,530
infinite بس ده بيأخذ يا just one value, zero and

271
00:23:51,530 --> 00:23:59,830
one بس

272
00:23:59,830 --> 00:24:02,790
ده بيأخذ يا just one value, zero and one بس ده

273
00:24:02,790 --> 00:24:04,170
بيأخذ يا just one value, zero and one بس ده بيأخذ

274
00:24:04,170 --> 00:24:04,210
one value, zero and one بس ده بيأخذ يا just one

275
00:24:04,210 --> 00:24:04,750
value, zero and one بس ده بيأخذ يا just one

276
00:24:04,750 --> 00:24:06,650
value, zero and one بس ده بيأخذ يا just one

277
00:24:06,650 --> 00:24:12,390
value, zero and one بس ده بيأخذ يا

278
00:24:12,390 --> 00:24:15,530
just one value, zero and one بس ده بيأخذ يا just

279
00:24:15,530 --> 00:24:15,730
one value, zero and one بس ده بيأخذ يا just one

280
00:24:15,730 --> 00:24:19,790
value, zero and one بس بسبب التحويل أن المعياري

281
00:24:19,790 --> 00:24:27,290
ماله أسهل لأنه قيمة محددة مين صفر وسيجما واحد لكن

282
00:24:27,290 --> 00:24:31,450
الـ normal العادي ماله infinite number of means من

283
00:24:31,450 --> 00:24:34,530
سالب infinite لـ plus infinity والـ sigma من zero لـ

284
00:24:34,530 --> 00:24:37,890
infinity احنا تعبنا من ثلاثة بس فانتبهيك لو كان 

285
00:24:37,890 --> 00:24:41,590
independent ثلاثة تلاتمية واحد العملية صعبة عشان كده 

286
00:24:41,590 --> 00:24:46,690
هنحول من normal لـ standardized how can we

287
00:24:46,690 --> 00:24:53,720
translate من طبيعي إلى معياري كما ذكرنا في الحلقة

288
00:24:53,720 --> 00:25:04,080
الثالثة نستطيع استخدام مقارنة زي زي مقارنة زي

289
00:25:04,080 --> 00:25:06,060
زي زي زي زي زي زي زي زي زي زي زي زي زي زي زي زي

290
00:25:06,060 --> 00:25:07,020
زي زي زي زي زي زي زي زي زي زي زي زي زي زي زي زي

291
00:25:07,020 --> 00:25:07,180
زي زي زي زي زي زي زي زي زي زي زي زي زي زي زي زي

292
00:25:07,180 --> 00:25:07,440
زي زي زي زي زي زي زي زي زي زي زي زي زي زي زي زي

293
00:25:07,440 --> 00:25:10,180
زي زي زي زي زي زي زي زي زي زي زي زي زي زي زي زي

294
00:25:10,180 --> 00:25:13,740
زي زي

295
00:25:13,740 --> 00:25:22,680
زي زي يعني اتجارة عامة عامة عامة عامة عامة

296
00:25:22,680 --> 00:25:23,460
عامة عامة عامة عامة عامة عامة عامة عامة عامة عامة

297
00:25:23,460 --> 00:25:23,740
عامة عامة عامة عامة عامة عامة عامة عامة عامة عامة

298
00:25:23,740 --> 00:25:24,880
عامة عامة عامة عامة عامة عامة عامة عامة عامة عامة

299
00:25:24,880 --> 00:25:28,900
عامة عامة عامة عامة عامة عامة عامة عامة عامة عامة

300
00:25:28,900 --> 00:25:32,200
عامة عامة عامة عامة عامة عامة عامة عامة عامة عامة

301
00:25:32,200 --> 00:25:39,960
عامة عامة عامة عامة عامة عامة عام

302
00:25:41,280 --> 00:25:48,520
الـ z distribution دائمًا لديه 

303
00:25:48,520 --> 00:25:54,760
مين تبعها 0 وميوزيرو ميوزيرو وميوزيرو ميوزيرو

304
00:25:54,760 --> 00:26:03,560
وميوزيرو ميوزيرو ميوزيرو ميوزيرو ميوزيرو

305
00:26:03,560 --> 00:26:09,900
ميوزيرو ميوزيرو ميوزيرو ميوزيرو ميوزيرو ميوزيرو

306
00:26:09,900 --> 00:26:10,000
ميوزيرو ميوزيرو ميوزيرو ميوزيرو ميوزيرو ميوزيرو

307
00:26:10,000 --> 00:26:11,200
ميوزيرو ميوزيرو ميوزيرو ميوزيرو ميوزيرو ميأي سؤال

308
00:26:11,200 --> 00:26:16,400
موجود؟

309
00:26:16,400 --> 00:26:21,000
مرة أخرى هذه هي مفهومة الـ z تبع الـ Standardized

310
00:26:21,000 --> 00:26:26,880
Normal أيضًا تنسى هذه الصفحة هذا مش عايزينه إذا هو

311
00:26:26,880 --> 00:26:31,300
واضح اللي عندي two slides أعمل لهم skip اللي بتاعة الـ

312
00:26:31,300 --> 00:26:33,000
normal اللي بتاعة الـ standardized

313
00:26:37,600 --> 00:26:44,500
Standardized Normal Distribution Known as Z يعني

314
00:26:44,500 --> 00:26:50,140
بدل ما أحكي Standardized Normal Distribution هناخد

315
00:26:50,140 --> 00:26:55,840
اختصار لها بس Z Distribution فالـ Z في الـ

316
00:26:55,840 --> 00:27:01,380
statistics معناها Standardized

317
00:27:01,380 --> 00:27:05,010
Normal يعني بدل ما أحكي standardized normal هأحكي z

318
00:27:05,010 --> 00:27:11,110
إذا and always we just use z instead of

319
00:27:11,110 --> 00:27:15,990
standardized normal now this z has mean of zero

320
00:27:15,990 --> 00:27:19,950
and standard deviation of one this is the mean and

321
00:27:19,950 --> 00:27:25,210
this is sigma, sigma is one now value for z we

322
00:27:25,210 --> 00:27:28,410
have negative and plus values so we have negative

323
00:27:28,410 --> 00:27:34,060
values and positive values Values above the mean

324
00:27:34,060 --> 00:27:39,420
have positive z القيم الأعلى من الـ mean in this

325
00:27:39,420 --> 00:27:43,920
direction Zero and above we have positive z

326
00:27:43,920 --> 00:27:49,140
Negative z it means to the left side of zero So

327
00:27:49,140 --> 00:27:52,780
values above the mean have positive z values while

328
00:27:52,780 --> 00:27:58,990
values below the mean have negative z values بتكون

329
00:27:58,990 --> 00:28:03,150
موجودة مع z score تبعها طبيعي مشاكل لما كانت الـ x 

330
00:28:03,150 --> 00:28:06,750
أكبر من الـ mean تذكر الـ x is greater than the mean

331
00:28:06,750 --> 00:28:10,810
then z is positive والعكس لو كانت x أقل من الـ

332
00:28:10,810 --> 00:28:16,110
mean نيجاتيف I think we discussed this issue in

333
00:28:16,110 --> 00:28:22,410
chapter 3 when we said z is positive if x is

334
00:28:22,410 --> 00:28:26,450
greater than the mean لذلك إذا قيمة أكثر من الـ mean،

335
00:28:26,450 --> 00:28:31,270
فـ z هو أكثر من الـ mean زي زي زي زي زي زي زي زي زي

336
00:28:31,270 --> 00:28:33,050
زي زي زي زي زي

337
00:28:56,960 --> 00:29:12,060
سأعطي بعض الأمثلة هنا إذا 

338
00:29:12,060 --> 00:29:21,960
X كان أجرًا مجتمعيًا في هذا المثال X لديه أجرًا مع

339
00:29:27,330 --> 00:29:36,230
معنى 100 دولار أمريكي ومعنى 50 دولار أمريكي

340
00:29:36,230 --> 00:29:37,770
معنى 50 دولار أمريكي ومعنى 50 دولار أمريكي

341
00:29:37,770 --> 00:29:38,450
معنى 50 دولار أمريكي ومعنى 50 دولار أمريكي

342
00:29:38,450 --> 00:29:40,730
معنى 50 دولار أمريكي ومعنى 50 دولار أمريكي ومعنى

343
00:29:40,730 --> 00:29:40,890
ومعنى 50 دولار أمريكي ومعنى 50 دولار أمريكي

344
00:29:40,890 --> 00:29:42,170
معنى 50 دولار أمريكي ومعنى 50 دولار أمريكي

345
00:29:42,170 --> 00:29:46,070
معنى 

346
00:29:46,070 --> 00:29:49,370
50

347
00:29:49,370 --> 00:29:59,660
دولار أمريكي ومعنى 50 دولار أمريكي والسعر لديه

348
00:29:59,660 --> 00:30:03,680
اتجارة عادية على سبيل المثال 100 دولار وسيجما 50

349
00:30:03,680 --> 00:30:12,280
دولار إذا سعر 200 دولار ماذا

350
00:30:12,280 --> 00:30:20,020
يعني زي سجلك في هذه الحالة دعونا أولًا نحسب زي

351
00:30:20,020 --> 00:30:24,080
يعني x ناقص المين على سيجما

352
00:30:27,760 --> 00:30:40,080
X هو 200 المين هو 100 سيجما هو 50 هذا يعني 2 الآن

353
00:30:40,080 --> 00:30:47,980
قيمة 2 ماذا يعني قيمة 2؟ يعني X هو 200 أنه 2

354
00:30:47,980 --> 00:30:52,220
مقارنة عادية أعلى الـ mean بكثير إذا هذا يقول أن قيمة

355
00:30:52,220 --> 00:30:55,560
200 انتقل الانتقال الانتقال الانتقال الانتقال

356
00:30:55,560 --> 00:30:58,260
الانتقال الانتقال الانتقال الانتقال الانتقال

357
00:30:58,260 --> 00:31:02,980
الانتقال الانتقال الانتقال الانتقال الانتقال

358
00:31:02,980 --> 00:31:03,380
الانتقال الانتقال الانتقال الانتقال الانتقال

359
00:31:03,380 --> 00:31:03,400
الانتقال الانتقال الانتقال الانتقال الانتقال

360
00:31:03,400 --> 00:31:03,480
الانتقال الانتقال الانتقال الانتقال الانتقال

361
00:31:03,480 --> 00:31:06,040
الانتقال الانتقال الانتقال الانتقال الانتقال

362
00:31:06,040 --> 00:31:09,080
الانتقال الانتقال الانتقال الانتقال الانتقال

363
00:31:09,080 --> 00:31:10,920
الانتقال الانتقال الانتقال الانتقال الانتقال

364
00:31:22,660 --> 00:31:28,580
your wage and the mean is twice sigma أنا أزيدها

365
00:31:28,580 --> 00:31:34,400
عن المتوسط بـ 100% مش علاقة بالخمسين ضعفها

366
00:31:34,400 --> 00:31:38,900
عشان كده طلعت اثنين مع كده this is wage of two

367
00:31:38,900 --> 00:31:42,020
hundred is two standard deviation above that one

368
00:31:42,020 --> 00:31:49,660
more example for z negative for instance suppose

369
00:31:49,660 --> 00:31:59,800
your wage 150 دولار مازال جيد لأن

370
00:31:59,800 --> 00:32:05,640
هذا الواجهة أكبر من 100 الآن لكي أقوم بمعرفة z

371
00:32:05,640 --> 00:32:15,040
150 ناقص 100 مقسوم 50 هو واحد فمعرفة z واحد يعني

372
00:32:15,040 --> 00:32:21,470
أن واجهتك واحد مقارنة أعلى المقاومة لأن الفرق

373
00:32:21,470 --> 00:32:27,890
خمسين مش هيئة والخمسين هي الـ sigma suppose your

374
00:32:27,890 --> 00:32:31,770
wage is fifty now

375
00:32:31,770 --> 00:32:37,370
this one in this case negative

376
00:32:37,370 --> 00:32:46,710
one negative means your wage of خمسين أقل من الـ

377
00:32:46,710 --> 00:32:55,080
mean of one standard deviation ماذا عن X هو 100؟

378
00:32:55,080 --> 00:33:00,540
Z يساوي 0، فهذا يعني أن قيمتك هي نفسها ما يعني

379
00:33:00,540 --> 00:33:01,180
المجتمع.

380
00:33:04,660 --> 00:33:14,220
دعونا نقارن X و Z. الآن، للمثال هذا، الـ mean 100 و

381
00:33:14,220 --> 00:33:15,000
Sigma هو 50.

382
00:33:17,880 --> 00:33:18,340
الآن، لـ

383
00:33:30,670 --> 00:33:44,390
عن طريق الاستخدام الاستخدام الاستخدام الاستخدام

384
00:33:44,390 --> 00:33:50,250
الاستخدام الاستخدام الاستخدام الاستخدام only the

385
00:33:50,250 --> 00:33:54,470
scale has changed يعني نفس التوزيع سواء normal

386
00:33:54,470 --> 00:33:58,470
distribution أو standardized يعني التوزيع الطبيعي

387
00:33:58,470 --> 00:34:04,610
والمعياري ما لهم نفس الشكل بس الـ scale اختلف بعد

388
00:34:04,610 --> 00:34:11,630
ما كان هنا 100 و 200 صارت 0 و 2 وهكذا نستطيع أن نعرف 

389
00:34:11,630 --> 00:34:15,990
المشكلة في المجموعات الأصلية أو المجموعات الصحيحة

390
00:34:15,990 --> 00:34:16,630
أو المجموعات الصحيحة أو المجموعات الصحيحة أو

391
00:34:16,630 --> 00:34:16,710
المجموعات الصحيحة أو المجموعات الصحيحة أو

392
00:34:16,710 --> 00:34:17,770
المجموعات الصحيحة أو المجموعات الصحيحة أو

393
00:34:17,770 --> 00:34:19,970
المجموعات الصحيحة أو المجموعات الصحيحة أو

394
00:34:19,970 --> 00:34:20,670
المجموعات الصحيحة أو المجموعات الصحيحة أو

395
00:34:20,670 --> 00:34:21,330
المجموعات الصحيحة أو المجموعات الصحيحة أو

396
00:34:21,330 --> 00:34:22,990
المجموعات الصحيحة أو المجموعات الصحيحة أو

397
00:34:22,990 --> 00:34:30,790
المجموعات الصحيحة أو

398
00:34:30,790 --> 00:34:31,710
المجموع

399
00:

431
00:37:25,180 --> 00:37:31,580
التوزيع السيمتريك جاي في النص الـ mean, الـ area كلها 

432
00:37:31,580 --> 00:37:35,700
under the curve is one فجسمها جسمين نص علي يمين و

433
00:37:35,700 --> 00:37:38,160
نص علي الشمال إذا الـ area to the right of the mean

434
00:37:38,160 --> 00:37:41,540
is one half and equals the area to the left of the 

435
00:37:41,540 --> 00:37:44,880
mean is also one half إذا المساحات علي يمين و علي 

436
00:37:44,880 --> 00:37:51,880
الشمال ما هم زي بعض وكل مساحة ايش بتساوي؟ واحد إذا 

437
00:37:51,880 --> 00:37:55,160
كل مساحة equal one و الـ left بيساوي الـ right

438
00:37:55,160 --> 00:38:00,140
بيساوي one half. next time إن شاء الله we will

439
00:38:00,140 --> 00:38:04,760
continue and see how can we compute the

440
00:38:04,760 --> 00:38:07,800
probabilities using the standardized normal table.

441
00:38:07,800 --> 00:38:12,380
الـ table الموجود في نهاية الكتاب معاك فاللقاء جايب

442
00:38:12,380 --> 00:38:13,060
نكمل إن شاء الله