PL9fwy3NUQKwZCbh9PqVo5c2caNsH3zdsW/05BuqjoMGzU_postprocess.srt

1
00:00:20,810 --> 00:00:24,650
بسم الله الرحمن الرحيم طيب يا بنات قلتلكوا

2
00:00:24,650 --> 00:00:28,850
المحاضرة السابقة اذكروني فيه انه في عندى واقة

3
00:00:28,850 --> 00:00:37,390
slide اينها انسيت احكيها بس هاي يعني هي حقيقة مش

4
00:00:37,390 --> 00:00:43,470
مهمة كتير في التطبيق العملي بقدر انه هي معلومة

5
00:00:43,470 --> 00:00:47,990
لازم يعرفها يعني في العملبصراحة هندرس بالتفاصيل

6
00:00:47,990 --> 00:00:50,550
اللي هو اللي مكتوب بالأزرق أمامكم اللي هو ال board

7
00:00:50,550 --> 00:00:54,310
man to test statistics على إتحاد على ال slide هذه

8
00:00:54,310 --> 00:01:00,230
هي عبارة عن خطوة أولى لإنه نشوف يا ترى هل في auto

9
00:01:00,230 --> 00:01:03,210
correlation ولا مافيش فهنا عبارة عن testing

10
00:01:03,210 --> 00:01:07,770
randomness اللي هي اختبار عشوية based on

11
00:01:07,770 --> 00:01:12,140
individual auto correlation قبل ما أنسىال slide

12
00:01:12,140 --> 00:01:15,760
اللي أمامي هذه مايلها علاقة في محاضرة اليوم، هي

13
00:01:15,760 --> 00:01:19,160
فقط معلومة بتعطيها خلال تلت اربع دقائق، خمس دقائق

14
00:01:19,160 --> 00:01:24,670
و من ثم نلتقى لمحاضرة اليومعلى يتهاد على ال slide

15
00:01:24,670 --> 00:01:28,210
هذه اللي أمامي بنحكي بإنه يا ترى يا بنات كيف احنا

16
00:01:28,210 --> 00:01:31,590
ممكن نعمل اختبار انه يا ترى البيانات اللي أمامي

17
00:01:31,590 --> 00:01:35,890
بيانات الأمالي اللي حقيقية application هل يا ترى

18
00:01:35,890 --> 00:01:41,090
في عشوائية هن في white noise ولا مافي تمام اختبار

19
00:01:41,090 --> 00:01:45,830
اعتماد على اعتماد على اللي هو من ال auto

20
00:01:45,830 --> 00:01:48,710
correlations ال individual auto correlations يعني

21
00:01:48,710 --> 00:01:52,050
رو واحد رو تنين رو تلاتة وها كده كل واحدة بالذات

22
00:01:53,310 --> 00:01:58,530
فحقيقة في البداية بنلاحظ انه احنا عشان نحدد اللي

23
00:01:58,530 --> 00:02:02,070
هو ال auto correlation اللي هو القيم تبعاتهم او ال

24
00:02:02,070 --> 00:02:04,050
partial auto correlation whether they are

25
00:02:04,050 --> 00:02:07,270
negligible or not يعني اذا كانوا بنهملهم ولا

26
00:02:07,270 --> 00:02:12,290
بنهملهمش حطوا في عين الاعتبار يا بنات انه اللي هو

27
00:02:12,290 --> 00:02:16,250
ال auto correlation function royal الها standard

28
00:02:16,250 --> 00:02:22,430
deviation بسوة واحد على جزر الألنق تقريباتقريبا

29
00:02:22,430 --> 00:02:26,730
واحد على جزر الان انا احنا كيف نشتقها ان شاء الله

30
00:02:26,730 --> 00:02:31,170
فيما بعد ان اذا كان في وقت نشتقها بس مبدأيه نعرف

31
00:02:31,170 --> 00:02:35,270
ان ال raw هاي اللي هي ال raw هم ال rows ال auto

32
00:02:35,270 --> 00:02:37,870
correlations هدول standard deviation تبعهم او

33
00:02:37,870 --> 00:02:41,390
standard اللي هو deviation او standard deviation

34
00:02:41,390 --> 00:02:45,930
بيساوي واحد جازر الانوبنان عليه لما نبدأ نعمل

35
00:02:45,930 --> 00:02:49,230
اختبار عنده خمسة في المية level عارفين مستوى

36
00:02:49,230 --> 00:02:53,210
الدلالة خمسة في المية ففي الحالة هذه مستوى الدلالة

37
00:02:53,210 --> 00:02:57,350
إذا افترضنا المختبار التوزيع طبيعي لإله فال z

38
00:02:57,350 --> 00:03:00,710
alpha على اتنين، ذاكرينها z alpha؟ اللي هي based

39
00:03:00,710 --> 00:03:04,590
on normal distribution اللي هي القيم المجدولة على

40
00:03:04,590 --> 00:03:08,990
اليمين وعلى الشمال، إذا ذاكرين في الإحصاءالقيمة

41
00:03:08,990 --> 00:03:14,950
هذه تساوي على اليمين 1.96 على اليسار 1 سالب 1.96

42
00:03:14,950 --> 00:03:19,390
انه ضربها في واحد على جزر الانفالجواب النهائي

43
00:03:19,390 --> 00:03:24,910
تقريبا تقريبا بيطلع بساوي plus or minus 2 على جزر

44
00:03:24,910 --> 00:03:30,310
ال N على افتراض انك قربت القيمة اللي هي ال 1.96

45
00:03:30,310 --> 00:03:34,690
إلى القيمة مين؟ 2 ماشي؟ بنيت الختين الزرج اللي

46
00:03:34,690 --> 00:03:37,530
دولة المحاضرات و انا اقولكوا ختين زرج ختين .. هم

47
00:03:37,530 --> 00:03:41,710
مش ختين زرج خطوط متغطى زرج هدولة هدولة اللي هم

48
00:03:41,710 --> 00:03:46,570
اسمهم كلهم ال bounds او ال confidence limits اه

49
00:03:46,570 --> 00:03:52,020
اللي جواهمإذا وجدت رسمة جواهم ف negligible، إذا

50
00:03:52,020 --> 00:03:56,760
عدتهم اللي هو ال auto correlation يعني أقسم، اللي

51
00:03:56,760 --> 00:04:00,320
هو ال individual auto correlation، جواهم بيكون

52
00:04:00,320 --> 00:04:04,720
يشملها negligible، ممكن نهمله، برات ال confidence

53
00:04:04,720 --> 00:04:07,980
limits دول الخطوط الزرق اللي جداش طولهم بالمناسبة

54
00:04:07,980 --> 00:04:12,610
الآن بتحددوا الحطين الزرق طولهممن العلاقة تنين على

55
00:04:12,610 --> 00:04:17,890
جزر الان بالموجب او بالسالب في براتهم معناته ان لا

56
00:04:17,890 --> 00:04:21,110
نستطيع اهماله و لا نستطيع نقوله لأن هناك في عدم

57
00:04:21,110 --> 00:04:26,370
عشوائي في عدم عشوائي بينما اللي جواها بنقوله ان في

58
00:04:26,370 --> 00:04:29,930
عشوائي في white noise خلينا نقول كده او بنهملهم

59
00:04:29,930 --> 00:04:35,330
طيب في ال R في عند ال function اللي زمان شرحتكوا

60
00:04:35,330 --> 00:04:40,490
إياها كتير على وهي ال function شوةACF و جواها طبعا

61
00:04:40,490 --> 00:04:44,830
اذا ذاكرين كلمة type يستوى ايش؟ في عندي تلات أنواع

62
00:04:44,830 --> 00:04:49,010
في correlation في covariance و في partial

63
00:04:49,010 --> 00:04:52,850
covariance, correlation, partial فكلمة partial

64
00:04:52,850 --> 00:05:00,250
يعني ايش؟ لل بي ACF و كلمة correlation لمين؟ ACF و

65
00:05:00,250 --> 00:05:05,150
كلمة covariance لمين؟ لل CF لحالة covariance يعنيو

66
00:05:05,150 --> 00:05:08,830
في طبعا function أخرى كحالة خاصة إذا بتحبوش ال ACF

67
00:05:08,830 --> 00:05:14,730
ال ACF بتصدر اللي هي اسمها PACF فكركم اسمها لمين

68
00:05:14,730 --> 00:05:19,230
هي بيجينها لل بارشن تمام هى؟ و طبعا رسمات هدول

69
00:05:19,230 --> 00:05:22,070
التنتين زى ما أنتوا شايفين في اللي موجود أمامي في

70
00:05:22,070 --> 00:05:26,830
المراحزة أنهم بيحددوا على إيش confidence bounds و

71
00:05:26,830 --> 00:05:31,370
هدول confidence bounds shown as شوة plus dotted

72
00:05:31,370 --> 00:05:37,020
lines مصبوح؟ اللي احنا أحكيناهمطيب و هذا اللي أنا

73
00:05:37,020 --> 00:05:39,640
قبل شوية حكيته العبارة الأخرانية أو المراحز

74
00:05:39,640 --> 00:05:44,020
الأخرانية أنه يا بنات احنا لما نيجي ننصهم فبنلاقي

75
00:05:44,020 --> 00:05:47,500
الخطوط الزرق يجب أنه كل اللي جواها ماله مهمل بينما

76
00:05:47,500 --> 00:05:51,340
اللي براها لازم يكون ماله غير مهمل علما بأنه ..

77
00:05:51,340 --> 00:05:57,180
علما بأنه قد يكون في بعض الحالاتاللي بيكون اللي هو

78
00:05:57,180 --> 00:06:01,540
رسمة ال auto correlation بترتيجة بالخط الأزرق يعني

79
00:06:01,540 --> 00:06:06,080
قريب جدا للخط الأزرق ويمكن اعديها حتى صراحة ولذلك

80
00:06:06,080 --> 00:06:10,440
هذا بيكون أحيانا misleading يعني بيكون عندى بيانات

81
00:06:10,440 --> 00:06:14,600
خلينا نقول انا اقصد بيعديها في حالة ال white noise

82
00:06:16,380 --> 00:06:19,240
فبكون عندى بيانات white noise عشوائية totally

83
00:06:19,240 --> 00:06:23,300
عشوائية ومع ذلك الرسمة بتقول انه لأ يا عم مش

84
00:06:23,300 --> 00:06:26,980
عشوائي انا حين انا تقريبا جربت على الخط الأزرق

85
00:06:26,980 --> 00:06:31,440
تمام؟ يعني انا فيه شرط بطاطي فبقوله هذا misleading

86
00:06:31,440 --> 00:06:34,700
الاختبار اللى معتمد على ال individual auto

87
00:06:34,700 --> 00:06:39,740
correlation كل واحدة لحالها ممكن يعطيني انطباع

88
00:06:39,740 --> 00:06:45,830
خاطئ ليش؟لأن حقيقة يا بنات ال rows ذات نفسهم بينهم

89
00:06:45,830 --> 00:06:50,490
بين نفسهم فيه ارتباطات افهموني في population و في

90
00:06:50,490 --> 00:06:54,510
عام عينة sample بالنسبة لل population ال rows يا

91
00:06:54,510 --> 00:06:58,690
بنات مافيه ارتباطات يعني نفترض ان ال row واحد مع

92
00:06:58,690 --> 00:07:02,030
ال row تانية او ال row واحد مع ال row عشرة او ال

93
00:07:02,030 --> 00:07:06,450
row عشرة مع ال row سبعة و هكذا مافيه ارتباطات

94
00:07:06,450 --> 00:07:09,970
بينهم هذا في عالم ال population في العالم الثيوري

95
00:07:11,000 --> 00:07:15,560
في العالم النظري ولكن عند الواقع عندما نأخذ عينة

96
00:07:15,560 --> 00:07:21,040
sample فحقيقة سنجد ان هذا الكلام ماله بختلف شويه

97
00:07:21,040 --> 00:07:25,100
عن ال population فسنجد ان فيه ارتباطات هذه

98
00:07:25,100 --> 00:07:28,940
الارتباطات خفيفة هذه الارتباطات هي اللي بتخلي الخط

99
00:07:28,940 --> 00:07:32,960
ماله الأزرق تقريبا في عند ال raw تبعته جاية عند

100
00:07:32,960 --> 00:07:36,730
الخط الأزرق علم؟حتى في ال white noise بتلاقيوا هذه

101
00:07:36,730 --> 00:07:40,990
الأمور عشان هيك عند الرسومات ماكانتش exactly صفر و

102
00:07:40,990 --> 00:07:43,510
لإن و لذلك ايش البديل عن ال individual

103
00:07:43,510 --> 00:07:45,810
autocorrelation البديل عن ال individual

104
00:07:45,810 --> 00:07:49,390
autocorrelation هو اختبارات اللي بيسموها فيما بعد

105
00:07:49,390 --> 00:07:55,310
ال board math test statistic هي أفضل من مين من ال

106
00:07:55,310 --> 00:07:58,710
individual autocorrelation و لذلك مستقبل ان شاء

107
00:07:58,710 --> 00:08:02,490
الله و الشائع يا بنامي انه عشان نختبر فيه عشوائية

108
00:08:02,490 --> 00:08:06,170
ولا مافيهاشالبيانات يترى هل هي white noise ولا مش

109
00:08:06,170 --> 00:08:10,670
white noise فالأصح نستخدم فيما بعد اختبار اسمه مين

110
00:08:10,670 --> 00:08:14,930
او اختبارات اللي هي اسمها مين ال portmanteau test

111
00:08:14,930 --> 00:08:20,910
statistic ولا يكفي النظر فقط على مين على رسمة اللي

112
00:08:20,910 --> 00:08:25,130
هي ال ACF و ال BCF اللي هم تبعون الرؤية هل هم

113
00:08:25,130 --> 00:08:32,140
ماشي؟ ماشي ولا مش ماشي؟الان اخر صفحة او اخر ملاحظة

114
00:08:32,140 --> 00:08:35,560
في الصفحات يعني اللي قلتلكوا وانا نسيت احكيهم هذا

115
00:08:35,560 --> 00:08:44,260
مثال واقع من الار من الار بيانات فيها 48 قيمة

116
00:08:44,260 --> 00:08:50,140
سلسلة زمانية hormone اسمه لوتينايزينج هارمون هذا

117
00:08:50,140 --> 00:08:55,570
له علاقة باللي هي human, female, انسا وغيرهفي ال

118
00:08:55,570 --> 00:08:59,730
.. في الضغط .. في الدم نعم؟ أخدوه عبارة عن كل عشر

119
00:08:59,730 --> 00:09:03,890
دقائق أخدوا عينة و سجلوا العينة هذه الان .. الان

120
00:09:03,890 --> 00:09:09,350
لما احنا رسمنا ال ACF للعينة هذه للهرمون هذه

121
00:09:09,350 --> 00:09:13,450
للبيانات طلعت القيم هيك اللي هي أمامك و على الشمال

122
00:09:13,450 --> 00:09:17,210
هذا ال ACF بينما ال partial ACF طلعت اللي هي

123
00:09:17,210 --> 00:09:21,050
القيمة على اليمين أكيد أنا برصاد .. برصاد شوية لو

124
00:09:21,050 --> 00:09:24,270
تذكرنا اللي صرحناها سابقا في المحاضرات السابقة

125
00:09:25,190 --> 00:09:29,650
وقلنا رسمة ال partial ocf بتحدد لي يا بنات مين ال

126
00:09:29,650 --> 00:09:34,530
partial اللي هو ال auto-regressive ال AR مصبوح

127
00:09:34,530 --> 00:09:39,070
فبيكون في عندى بعدي الخطين الزرق عند حد معين ومن

128
00:09:39,070 --> 00:09:44,150
ثم البجيات بيسميهم احنااش cut off قطع صفار طبعا زى

129
00:09:44,150 --> 00:09:47,870
ما انتوا شايفين عندى ال lag واحد هانا معديلل

130
00:09:47,870 --> 00:09:52,450
partial و باقي ال labs مالهم أسفار هدول تقريبا

131
00:09:52,450 --> 00:09:55,490
أسفار negligible على اسم اللي في ال slide السابق

132
00:09:55,490 --> 00:09:58,190
اللي قبل شواشه راح تلكوا إياها الأصل هدول أسفار

133
00:09:58,190 --> 00:10:01,410
أسفار ولكن هم مش أسفار زي ما انتوا شايفين السبب

134
00:10:01,410 --> 00:10:05,330
إيش قلنا احنا انه فيه ارتباطات في العينة مظبوط

135
00:10:05,330 --> 00:10:10,050
الأصل أسفار وإذا رسم زي هذه فهذه بتقترح عليكوا ال

136
00:10:10,050 --> 00:10:13,450
partial بقترح عليكوا شو يا بناتالواتر aggressive

137
00:10:13,450 --> 00:10:17,710
of order واحد الباشر لحاله مش كفاية بصراحة بنطلع

138
00:10:17,710 --> 00:10:23,870
على مين أيضا؟ على ال ACF فإذا ال ACF تبعت الرسمة

139
00:10:23,870 --> 00:10:27,670
كانت شكلها زي exponential decay زي ما انتوا شايفين

140
00:10:27,670 --> 00:10:30,990
هي ايش رسمة ال exponential عارفينه؟ ال decay

141
00:10:30,990 --> 00:10:38,320
انحضار يعني اه يعني انخفاضة يعني تناقصفإذا زي ما

142
00:10:38,320 --> 00:10:43,160
تشايفين بتنقص بتنقص زيه curve زي جثة رسمة 1 على X

143
00:10:43,160 --> 00:10:46,960
إذا كرين 1 على X في ال calculus Y تسوى 1 على X

144
00:10:46,960 --> 00:10:52,320
الجزء اليمين منها شكلها زيها صح؟ رسمة زيها دي

145
00:10:52,320 --> 00:10:56,100
perfect بتقولي انا إذا ACF هيك أنا شكلي

146
00:10:56,100 --> 00:11:02,740
exponential decay أو sign طلعوا sign damp هذي sign

147
00:11:02,740 --> 00:11:08,990
تقريبا sign اهتنتين، يا ال decay بيكون هيك أو زي

148
00:11:08,990 --> 00:11:12,970
دورة ال sign لو كبرتي ال legs هتبين أكتر يمكن مع

149
00:11:12,970 --> 00:11:16,170
ال partial فانا بتقترح على أي رسمة زي هذه أنه انا

150
00:11:16,170 --> 00:11:19,850
اي شخص أروح لأي موديل، للموديل ال auto،

151
00:11:19,850 --> 00:11:23,610
regressive، of order مين يا بنات؟ of order واحد

152
00:11:23,610 --> 00:11:30,360
السبب؟ وين هذا ال order؟ واحد، مصبوع؟يبجى انا بعد

153
00:11:30,360 --> 00:11:33,980
ما رسمت كخطوة اولى في مثال زى هذا ايه علاقة

154
00:11:33,980 --> 00:11:38,280
بهارمونات الدم عينى انها هارمون فى الدم الهارمون

155
00:11:38,280 --> 00:11:41,880
اللى فى الدم لان اصلا هدوله اه بدى اعمله فتلة

156
00:11:41,880 --> 00:11:46,060
لmodel فبصراحة الرسمتين هدول مع بعض بقترحولى ان

157
00:11:46,060 --> 00:11:50,360
انا اعمل مين ال model autoregressive في order واحد

158
00:11:50,360 --> 00:11:52,980
طبعا انا مش هعمله لان لإن احنا لحد دلان نعيش

159
00:11:52,980 --> 00:11:57,180
بالماهر قررنا جدا نبلش نعمل أمثلة تطبيقية واضح

160
00:11:57,180 --> 00:12:00,740
هدول ال slidesمالهم علاقة في محاضرة اليوم

161
00:12:00,740 --> 00:12:04,560
هينشرحتهم و خلصت منهم انسيناهم نحكيهم من محاضرة

162
00:12:04,560 --> 00:12:09,800
السابقة فهينلحقتهم لان بنبلش في محاضرة اليوم اللي

163
00:12:09,800 --> 00:12:15,440
هي عبارة عن نجيب ال auto correlation function

164
00:12:15,440 --> 00:12:21,340
للارمة مش ارمة واحد واحد ارمة in general P و Q P و

165
00:12:21,340 --> 00:12:25,620
Q ولكن كحالة خاصة بتبدأ في مين؟واحد واحد، على بناء

166
00:12:25,620 --> 00:12:29,160
تجزمة، شو سابقا احنا درسنا عجبا عشان نحط الحروف

167
00:12:29,160 --> 00:12:33,380
على النقاط أو النقاط عفوا على الحروف، درسنا زمان

168
00:12:33,380 --> 00:12:37,530
ال auto-regressive لوحدهموشوفنا أنه فينا نكتبه على

169
00:12:37,530 --> 00:12:40,670
moving average بروح infinity في حالة ال casualty

170
00:12:40,670 --> 00:12:44,990
نسميناها casual و stationary اه هي stationary و في

171
00:12:44,990 --> 00:12:48,910
ناس بيسموها casual كلمة يعني الأفضل اللي أنا بحبها

172
00:12:48,910 --> 00:12:52,510
اكتر يمكن casual و stationary مع بعض التنتين اه

173
00:12:52,510 --> 00:12:56,290
casual و stationary ف casual بيجي بيستخدموها عشان

174
00:12:56,290 --> 00:13:00,090
ال invertibility و ال stationary عشان اللي هو ال

175
00:13:00,090 --> 00:13:05,460
finite summation و الأمور هذه تمام؟ المهمورحنا لل

176
00:13:05,460 --> 00:13:08,400
author aggressive يومها، إذا بتذكروا، جيبنا فقط لل

177
00:13:08,400 --> 00:13:11,440
author aggressive order واحد يومها، بس لل order

178
00:13:11,440 --> 00:13:17,410
واحد، جيبنا له ال ACF، ولكن جيبنا ال partialالـ

179
00:13:17,410 --> 00:13:20,810
Partial ACF لكل الـ Autoregressive صحيح من هذا؟ لم

180
00:13:20,810 --> 00:13:24,750
أتحدث عن الـ Partial Autoregressive of Order B

181
00:13:24,750 --> 00:13:28,330
يترى أيش الـ ACF ليلة لم أتحدث عنها في ذاك الوقت

182
00:13:28,330 --> 00:13:30,330
حدثت عنها في صفحة و قلت لكم فيما بعد سأقوم

183
00:13:30,330 --> 00:13:34,210
بمراجعتها و الاخر صح؟ بسرعة و في المقابل لما حكيت

184
00:13:34,210 --> 00:13:37,190
عن ال moving average انا قلنا ال moving average

185
00:13:37,190 --> 00:13:40,030
فينا نكتبه على صيغة من Autoregressive Order

186
00:13:40,030 --> 00:13:45,590
Infinity لما نحقق شرط ال invertibility ذاكرينهو

187
00:13:45,590 --> 00:13:48,770
يومها إذا تذكروا يومها حكيت واشتقيت لل moving

188
00:13:48,770 --> 00:13:51,570
average في order واحد و لل moving average في order

189
00:13:51,570 --> 00:13:57,150
cube اشتقيت له ال ACF وزا ذاكرين يومها ال ACF

190
00:13:57,150 --> 00:14:01,550
بيعمل عمل ميان ال partial ACF تماميا ال auto

191
00:14:01,550 --> 00:14:07,030
-regressive فمثلا لو رسمتوا ال ACF و ال ACF عند ال

192
00:14:07,030 --> 00:14:09,650
lag واحد و ال lag اتنين موجودين بينما الباقي في

193
00:14:09,650 --> 00:14:15,030
cut هذا اقترح moving averageاستوعبنا؟ فال ACF

194
00:14:15,030 --> 00:14:17,810
بيدلّي اللي يمين يومها، قولنا احنا ال moving

195
00:14:17,810 --> 00:14:22,650
average، بس نسيان انتوا، صح؟ moving average وين

196
00:14:22,650 --> 00:14:25,790
فيه cut، بيعطيين ال order تبع ال moving average،

197
00:14:25,790 --> 00:14:31,190
ماشي؟ في المقابل ال partial ACF بقترح لمين؟ لل

198
00:14:31,190 --> 00:14:35,970
auto-regressive of order اللي هو P مثلا، نحن؟طبعا

199
00:14:35,970 --> 00:14:39,530
ال moving average أعتقد خلصت الحديث عنه أنا لأنه

200
00:14:39,530 --> 00:14:42,910
كان التعامل معاه شويه سهل ولكن أجلت الحديث عن

201
00:14:42,910 --> 00:14:47,510
مينعاد ال auto-regressive صح؟ اليوم يا بنات بدي

202
00:14:47,510 --> 00:14:49,890
أحكي مش auto-regressive ولا moving average بدي

203
00:14:49,890 --> 00:14:54,470
أحكي مينعاد أرمى in general فإذن الحالة العامة هي

204
00:14:54,470 --> 00:14:59,010
الأرمى اللي هي P و Q بتبدأ في مين؟ واحد واحد طبعا

205
00:14:59,010 --> 00:15:02,890
بالمناسبة لما أنا أصل للأرمى P و Q بروح بحط ال P ب

206
00:15:02,890 --> 00:15:07,540
0 شو الأرمى 0؟لما نلبيه السفر قصد ايه؟ بيصير

207
00:15:07,540 --> 00:15:09,980
moving average ايوة برافو عليك بيصير moving

208
00:15:09,980 --> 00:15:14,780
average و اذا عمليا ال Q بيساوي السفر بيصير auto

209
00:15:14,780 --> 00:15:17,780
-regressive و لذلك اللي بيظبط اليوم عشان ال R ما

210
00:15:17,780 --> 00:15:21,220
بيظبط على مين عمليا على ال auto-regressive و على

211
00:15:21,220 --> 00:15:23,480
ال moving average اللي بيجي الحالة العامة اليوم ان

212
00:15:23,480 --> 00:15:30,460
شاء الله نبلش خطوة خطوة طيب نبدأ باللي هو ال auto

213
00:15:30,460 --> 00:15:34,240
correlation function اللي موجود امامكم على

214
00:15:34,240 --> 00:15:38,050
الكمبيوترالـ Auto-correlation function هذه في

215
00:15:38,050 --> 00:15:43,370
order واحد و واحد، الان تعتبر الـ Casual Auto

216
00:15:43,370 --> 00:15:46,270
-regressive Moving Average في order واحد و واحد

217
00:15:46,270 --> 00:15:51,130
الموديل اللي بنكتبه على الصيغة هذهماشي الحال ف XT

218
00:15:51,130 --> 00:15:55,330
تسوى فاي XT ناجس واحد plus epsilon T plus ثيتا

219
00:15:55,330 --> 00:15:59,670
epsilon T ناجس واحد حيث أن الفاي أقل من مين؟ من

220
00:15:59,670 --> 00:16:03,070
واحد المحظون أنا معتمد على ال casual مابدى إلا ال

221
00:16:03,070 --> 00:16:06,430
casual مش مهم كتير عند ال N هيش ال invertibility و

222
00:16:06,430 --> 00:16:10,890
هتشوف ليش ال casual بضمن لمين؟ مع الشرط هذا طبعا

223
00:16:10,890 --> 00:16:15,530
مع الشرط أن الفاي أقل من واحد بضمن ال stationary

224
00:16:15,530 --> 00:16:19,150
بضمن أن أجيبها على moving average infinity صح؟

225
00:16:22,170 --> 00:16:26,230
مهم شوفوا خطوة اولى بنها تنجيب اللى هو ال auto

226
00:16:26,230 --> 00:16:29,630
correlation هادى من خلاله نضربهم هادى المعادلة

227
00:16:29,630 --> 00:16:36,530
نضربها بمين ب XT زائد Hمصبوط فلو طلبناها ب XT زاد

228
00:16:36,530 --> 00:16:40,230
H واخدناها ال covariance ففي الحالة هذه بتعرفوا ال

229
00:16:40,230 --> 00:16:42,930
covariance عند ال lag H اللي هو ال covariance بين

230
00:16:42,930 --> 00:16:47,510
XT زاد H و XT اللي هو بيساوي ال expectation ل مين

231
00:16:47,510 --> 00:16:53,030
XT زاد H في مين في expectation ل XT ناقص

232
00:16:53,030 --> 00:16:58,870
expectation ل XT اللي هو سفر مصبوط عارفين ليش سفر

233
00:16:58,870 --> 00:17:02,530
قلنا ليش سفر زمان لأن هذا بتحول إلى صيغة moving

234
00:17:02,530 --> 00:17:07,530
average infinityيعني كله بدلات أبسلونات والأبسلون

235
00:17:07,530 --> 00:17:13,190
الهو white noise فال zero خلصت okay طيب نبلش نجيب

236
00:17:13,190 --> 00:17:17,070
في expectation XT زي H في expectation عفوا في XT

237
00:17:17,070 --> 00:17:21,630
هلا يا بناه شو رايكوا XT زي H هذي أرفحها و أحط بدل

238
00:17:21,630 --> 00:17:29,630
T هنا يعني T زي H فميصير فاي T هذي ايش بتصير T زي

239
00:17:29,630 --> 00:17:35,690
H ماجس واحد هيازائد هذا إبسنان شوهر T زاد H واضح

240
00:17:35,690 --> 00:17:40,950
أمامكم الماوس زائد ثيتا في مين هذه اسمها T زاد H

241
00:17:40,950 --> 00:17:45,930
نقص واحد هاي هم هدون أضربهم في مين في XT و أخدهم

242
00:17:45,930 --> 00:17:51,330
مين ال expectation علم مش أشي كبير طيب وزعيلي

243
00:17:51,330 --> 00:17:55,610
بالله ال XT على كل حد من هدول الحدود و ثم وزعي

244
00:17:55,610 --> 00:18:00,230
بالمرة ال expectation لأنه نينير علم فإيش بيصير في

245
00:18:01,180 --> 00:18:06,160
فى expectation مين أول حاجة Xt زادتش ناجس واحد

246
00:18:06,160 --> 00:18:10,460
مضروبة في مين فى Xt اللى هو هذا ازاي expectation

247
00:18:10,460 --> 00:18:16,760
مين ابسلان تى زادتش في مين فى Xt ازايExpectation

248
00:18:16,760 --> 00:18:21,060
طبعا في θ بتطلع برا Epsilon T زاد ال H ناجس واحد

249
00:18:21,060 --> 00:18:25,460
في مين؟ في XT أعمله بالأحمر أنا ومسميه معادلة مين؟

250
00:18:25,460 --> 00:18:29,480
واحد عشان أنا هرجعله هلأ في المعادلة واحد بدي أجيب

251
00:18:29,480 --> 00:18:33,140
التلات حدود هذا الحد و هذا الحد و هذا الحد علم؟

252
00:18:33,140 --> 00:18:37,640
أول حد سهل جدا ليش؟ لأن ال expectation بين XT زاد

253
00:18:37,640 --> 00:18:42,500
H ناجس واحد و XT شو ال expectation بينهم؟ كدش فرق

254
00:18:42,500 --> 00:18:48,950
الزمن؟H ناقص واحد فهذا اسمه gamma ال H ناقص واحد

255
00:18:48,950 --> 00:18:55,310
سهل خلص هذا مش قصة هذا صح لأن شغلك وين هي سيل على

256
00:18:55,310 --> 00:18:59,350
التانية اللي هي expectation مين أبسط و ام تزاد اتش

257
00:18:59,350 --> 00:19:02,710
و مع مين مضروبة في XT بدنا نجيبها و من ثم مين

258
00:19:02,710 --> 00:19:07,790
لخيرة و نعود و نشوف شو بيصير هلأ قبل ما انا بلش

259
00:19:07,790 --> 00:19:12,090
اجيبها تذكروا معايا ان طالما انت فرضت ان ال casual

260
00:19:12,090 --> 00:19:17,310
arm هذييبقى تستطيعين كتابة ال XT على صيغة Infinity

261
00:19:17,310 --> 00:19:21,770
Moving Average ولا لأ؟ إذا هذه ذاكرينها إن XT

262
00:19:21,770 --> 00:19:27,430
تساوي summation من Zero إلى Infinity اللي هو Psi A

263
00:19:27,430 --> 00:19:31,730
في Epsilon T minus I هلأ سؤال يا بنات اللي ب Size

264
00:19:31,730 --> 00:19:37,550
هدول ذاكرينها كيف بنجاوبوا يومها؟ من ال relation

265
00:19:37,550 --> 00:19:43,080
اللي هي مين؟بسايم فاي بيتساوي فاي مظبوط ذاكرينها

266
00:19:43,080 --> 00:19:47,920
لما حكينا عن ال impulse ال sequence وغيرها وطبعا

267
00:19:47,920 --> 00:19:51,760
بالمناسبة هنا الفايات والثيتاز اللي رايحات مش

268
00:19:51,760 --> 00:19:55,020
رايحات اللي بس فاي واحدة وثيتا واحدة ولذلك هذا هي

269
00:19:55,020 --> 00:19:59,760
العلاقة مافي داعي نقول واحد زائد ثيتا واحد بيه

270
00:19:59,760 --> 00:20:04,140
زائد ثيتا تنين بيه تربيه وها كذا بس مافيش اللي

271
00:20:04,140 --> 00:20:09,990
ثيتا واحدة فاي واحدة مظبوطتمام؟ فبقولك انا هنا

272
00:20:09,990 --> 00:20:13,670
ارجعيلي بالله عشان تتذكر كيف ال lip size نجيبه من

273
00:20:13,670 --> 00:20:17,270
خلال درسنا اللي شرحناه سابقا اللي متعلق بمين ال

274
00:20:17,270 --> 00:20:21,590
impulse response sequence و اللي هو هذا هو هاي ..

275
00:20:21,590 --> 00:20:25,910
هذا هم ال lip size، اللي بالأحمر، يوم شرحتلكوا

276
00:20:25,910 --> 00:20:29,750
الدرس هذا، هل هي بنات lipsize؟ هي علاقتها تسوشوا

277
00:20:29,750 --> 00:20:36,330
كمان مراتفاي بصاي جي نقص واحد زائد فاي تنين بصاي

278
00:20:36,330 --> 00:20:41,930
جي نقص تنين و هكذا حتى فاي بي جي نقص بي زائد مين

279
00:20:41,930 --> 00:20:45,510
ثتا جي المثال اللي قبل قلي كان مين عند الجي أكم

280
00:20:45,510 --> 00:20:50,990
ثتا يعني الثتا واحدة و الفاياتفاية واحدة بس يبقى

281
00:20:50,990 --> 00:20:54,830
انا مش هحكي الا عن فاية واحدة وعن مين ثتا واحدة

282
00:20:54,830 --> 00:20:58,390
مظبوط؟ و الفاية اتنين وغيرها دول كلهم مالهم أصفار

283
00:20:58,390 --> 00:21:02,070
مظبوط ولا لا؟ و لذلك نرجع ل .. في الحالة الخاصة

284
00:21:02,070 --> 00:21:05,390
اللي هي افون انا برجع لورقها المفروض جدا في الحالة

285
00:21:05,390 --> 00:21:10,270
الخاصة الارما واحد وواحد حقيقة في عندي بساية واحد

286
00:21:10,270 --> 00:21:17,410
شو بتساوي؟ فايةفايف بـ size 0 صح؟ مان هي بـ size

287
00:21:17,410 --> 00:21:22,890
0؟ واحد زائد مين؟ ثتا ألا بـ size 9 نقدر نجيبها

288
00:21:22,890 --> 00:21:28,910
بالمناسبة بس هتكون علاقة بس بمين؟ بالفاى و بمين؟ و

289
00:21:28,910 --> 00:21:33,820
بالثتا بس مش هكترولكن أنا حقيقة ما بلزمني في ال

290
00:21:33,820 --> 00:21:37,040
auto correlation function تبعتي ال R ما إلا بسمي

291
00:21:37,040 --> 00:21:41,040
أتعرف عن اللي بصي Zero و بصي واحد ما بلزمني أكتر

292
00:21:41,040 --> 00:21:44,440
منهم عن جد عشان هيك هنجيب تكيير لحد ان انا واضح

293
00:21:44,440 --> 00:21:49,200
الأمور okay هلا هنبلش نجيب في ال 10 10 انا

294
00:21:49,200 --> 00:21:53,920
بالمعادلة اللي سميتها المعادلة رقم 1 بدي أبلش أجيب

295
00:21:53,920 --> 00:21:57,440
الأولى هذه اللي هي بنت كمان مرة expectation mean

296
00:21:58,860 --> 00:22:03,040
أبسلون T زي ال H مضروبة في مين XT هل بتنسوش مين

297
00:22:03,040 --> 00:22:08,540
XT؟ مين هي XT؟ هي summation اللي هي infinity

298
00:22:08,540 --> 00:22:13,240
moving average ماشي؟ و لذلك عشان أجيب ال

299
00:22:13,240 --> 00:22:17,100
expectation لأبسلون T زي ال H في XT هي يبقى

300
00:22:17,100 --> 00:22:22,040
expectation لأبسلون بحط زي مية ولكن برفع ال XT شو

301
00:22:22,040 --> 00:22:25,940
بحط بدلها؟اللي هو summation تبع ال moving

302
00:22:25,940 --> 00:22:30,620
summation من جيه تساوي zero ل ال infinity بصي جيه

303
00:22:30,620 --> 00:22:35,960
واضح مضروبة في epsilon T minus G طيب و يساوي هلأ

304
00:22:35,960 --> 00:22:39,660
دخلي دي بالله هايهان يعني جوا ال summation

305
00:22:39,660 --> 00:22:42,240
مابتعملاش اشي هادي مالاش علاقة أصلا بال summation

306
00:22:42,240 --> 00:22:47,000
علم و وزع ال expectation لإنه linear تبتعرفوا

307
00:22:47,000 --> 00:22:50,780
expectation على ال summation بتوزع فبصي summation

308
00:22:50,780 --> 00:22:56,750
بصي جيه في مينأه هاي والله في expectation مابينه

309
00:22:56,750 --> 00:23:02,110
مين ومين أبسلون T زاد ال H ومابينه أبسلون T minus

310
00:23:02,110 --> 00:23:06,130
ال J مصبوح؟ هل هتطلعوني بالله الأبسلون تنسوش ان هو

311
00:23:06,130 --> 00:23:09,570
white noise شو يعني white noise؟ يعني دائما أصفر

312
00:23:09,570 --> 00:23:14,690
عند اختلاف الأزمنة باستثناء انه Sigma تربيع Sigma

313
00:23:14,690 --> 00:23:19,630
تربيع عنده نفس الزمن هله شو رايك لو ال H مثلا مثلا

314
00:23:19,630 --> 00:23:23,010
ال H ب Zero هذا ال H ب Zero شو صف هاي؟

315
00:23:38,930 --> 00:23:43,950
الأول حد فقط هو اللي موجود و الباقى أصفر، مظبوط يا

316
00:23:43,950 --> 00:23:47,870
بنات؟ فإذا بيصف عينكوا بـSize Zero وعارفين مين

317
00:23:47,870 --> 00:23:51,900
بـSize Zero؟ واحدفي sigma تربيه يعني شو صف يعني

318
00:23:51,900 --> 00:23:55,720
باختصار sigma تربيه و هذا اللي زمان ذاكرينه لما

319
00:23:55,720 --> 00:23:59,200
قلتلكوا و اعلمت استفهام و قلتلكوا ليش ان ال

320
00:23:59,200 --> 00:24:03,200
expectation بين epsilon T و XT بيساوي شوية sigma

321
00:24:03,200 --> 00:24:08,180
تربيه اين الان اللي وريته طيب يا بنات لما ال H

322
00:24:08,180 --> 00:24:12,360
مثلا مش zero ال H مثلا واحد او اتنين او اي قيمة

323
00:24:12,360 --> 00:24:20,020
ايش بتصف هذه T زاد ال HT minus J أمرهم متساوى ولا

324
00:24:20,020 --> 00:24:23,580
أمرهم هذيك ناجس و هذي زاكي هذي T زادي ال H و ال H

325
00:24:23,580 --> 00:24:29,560
موجة مظبوط و هذيك T ناجس J إلا إذا كان ال H سالب و

326
00:24:29,560 --> 00:24:32,420
ال X سالب ففي الحالة هذه بس احنا عمليا هان ال H

327
00:24:32,420 --> 00:24:35,940
هاتمالي انا مش طرط عليكي انه أكبر من أو ساكن و

328
00:24:35,940 --> 00:24:40,660
لذلك هذه العبارة واضحة تمام و أنا بسميها رقم اتنين

329
00:24:40,660 --> 00:24:48,300
شوه هذي المعادلة رقم اتنين okay في سؤالهيش اللي مش

330
00:24:48,300 --> 00:24:55,600
واضحة لما نجيه في Zero لما نجيه في Zero لما نجيه

331
00:24:55,600 --> 00:25:00,800
في Zero لما

332
00:25:00,800 --> 00:25:03,660
نجيه في Zero لما نجيه في Zero لما نجيه في Zero لما

333
00:25:03,660 --> 00:25:03,780
نجيه في Zero لما نجيه في Zero لما نجيه في Zero لما

334
00:25:03,780 --> 00:25:05,040
نجيه في Zero لما نجيه في Zero لما نجيه في Zero لما

335
00:25:05,040 --> 00:25:07,820
نجيه في Zero لما نجيه في Zero لما نجيه في Zero لما

336
00:25:07,820 --> 00:25:12,800
نجيه في Zero لما نجيه في Zero لما نجيه في Zero لما

337
00:25:12,800 --> 00:25:17,240
نجيه في Zero لما نجيه في Zero لما نجيهفي epsilon t

338
00:25:17,240 --> 00:25:21,860
minus j متى هذى بتساوي sigma square و الباقى أصفر

339
00:25:21,860 --> 00:25:27,340
متى لما ال T بتساوي T minus J T بتساوي T minus J

340
00:25:27,340 --> 00:25:34,280
يجزجني ففيش الأول حتى و الباقى لإن ال J قدد من أين

341
00:25:34,280 --> 00:25:39,720
بيمشي من zero ل infinite تمام في ده يجوم ولا واضحة

342
00:25:39,720 --> 00:25:45,260
واضحة طيبسميتها المعادلة 2 عارفين ليش يا بنات؟ لإن

343
00:25:45,260 --> 00:25:49,200
بدي أرفعها الآن المعادلة الواحد هذه القيمة التانية

344
00:25:49,200 --> 00:25:52,620
و أحط مدالها مين الآن اللي طلعته فيه اللي هو هذا

345
00:25:52,620 --> 00:25:57,720
هذا أحطه عندما الـH مالها Zero عندما الـH مالها

346
00:25:57,720 --> 00:26:02,920
أكبر من أوسع واحد قولم؟ طيب بنفس المنطقة يلّا نجيب

347
00:26:02,920 --> 00:26:08,000
اللي هي مين آخر واحدة اللي هي expectation T زيدي

348
00:26:08,000 --> 00:26:14,440
الـH minus واحد في مين في XT نفس الشيءطيب بيسوي

349
00:26:14,440 --> 00:26:19,380
expectation هذا الكلام صح؟ انا رفعت ال exchange و

350
00:26:19,380 --> 00:26:24,620
حطيت بدالهم صماش ال infinity moving average و طبعا

351
00:26:24,620 --> 00:26:30,220
لإن ال expectation لينيار بتوزع اعتقد واضح نبلش،

352
00:26:30,220 --> 00:26:33,620
مين فكركوا أول خطوة بدأ أقولكوا يا هنا؟ اه bravo

353
00:26:33,620 --> 00:26:41,180
عليك لما نلقاش ب zero شو بتصف يا دي؟ ت ناقص واحد و

354
00:26:41,180 --> 00:26:47,450
هد ت ناقص ال jهي هو bravo لما ال J بواحد مع ال H ب

355
00:26:47,450 --> 00:26:53,550
zero .. اه لحظة كمان مرة ال H ب zero و ال J ب واحد

356
00:26:53,550 --> 00:26:58,590
بيصير sigma square مصبوح؟ اذا بيطلع ماني هو الحفظ

357
00:26:58,590 --> 00:27:08,630
الأولانيصح سي واحد و باقي القيام لهم أصفار صح يعني

358
00:27:08,630 --> 00:27:12,670
أول حد عند ال جيب زيرو زيرو عند الجيب واحد لأ

359
00:27:12,670 --> 00:27:17,450
بيطلعش زيرو بيسوي هذا المقدار يابا نهد كم مرة لما

360
00:27:17,450 --> 00:27:26,970
نلقاش بزيرو لما نلقاش بزيرو ايش بتصفي هايT ناقص

361
00:27:26,970 --> 00:27:33,150
واحد وهذه T ناقص J معناته انه بس ال J بيسوي واحد و

362
00:27:33,150 --> 00:27:38,790
باقى ال J بيبقى أصفر يعني J ب 0 0 و J ب 2 0 بس J

363
00:27:38,790 --> 00:27:42,650
الواحد طيب هالجيتها كمان مرة مفهمتش لو لأتش بواحد

364
00:27:42,650 --> 00:27:47,030
الآن ات الان

365
00:27:47,030 --> 00:27:52,350
لو لأتش بواحد هذه هتصير اسمها epsilon T لحالها

366
00:27:52,350 --> 00:28:00,030
وهذه T minus Jيبقى ال J لازم تكون ماله انا و بقى

367
00:28:00,030 --> 00:28:05,370
ال جيز أسفر هذا هو الحد التاني علم؟ فإذا صارت هذه

368
00:28:05,370 --> 00:28:12,430
عبارة عن تلت قيم يا إما H ب Zero يا H ب واحد يا

369
00:28:12,430 --> 00:28:16,670
إما H أكبر من أو يسووا اتنين دائما أسفر عمرا ما

370
00:28:16,670 --> 00:28:21,180
الله يلعنى لما ناتش ب Zero بيعطيك هذه شفته ليش؟أتش

371
00:28:21,180 --> 00:28:24,400
بواحد بيعطيك هذه وشوفتوا كيف طب عم تنسوش انه بsize

372
00:28:24,400 --> 00:28:29,560
0 بيساوي كم؟ واحد يعني هذه sigma ترجمية شو رأيك

373
00:28:29,560 --> 00:28:33,640
هذه المعادلة نسميها مين؟ تلاتة تلاتة هذا تنسوش

374
00:28:33,640 --> 00:28:37,960
كمان انه بsize 0 بيساوي واحد بsize واحد مين

375
00:28:37,960 --> 00:28:41,660
بتساوي؟ فائزة فائزة هذا كيف حصلتوا بالمناسبة نتذكر

376
00:28:41,660 --> 00:28:44,880
مع بعض كيف حصلتوا على بsize واحد انها عبارة عن فاي

377
00:28:44,880 --> 00:28:51,260
زائد ثيتا من وين؟من ال impulse response من العلاقة

378
00:28:51,260 --> 00:28:56,980
هذه من الدرس اللى شرحناه يوم ما حوّننا الارمة الى

379
00:28:56,980 --> 00:29:01,220
moving average مظبوط infinity فعطتنى هذه العلاقة

380
00:29:01,220 --> 00:29:04,300
وسمتوها يومها ال impulse response sequence تبعت

381
00:29:04,300 --> 00:29:09,780
مظبوط طبعا كحالة خاصة الارمة هنا واحد واحد مش حالي

382
00:29:09,780 --> 00:29:15,180
بناتطيب هلا لان انا عندي صار معادلة اتنين و معادلة

383
00:29:15,180 --> 00:29:20,240
تلاتة شو رأيكوا هدولة مع المعادلة واحد لإنه صار

384
00:29:20,240 --> 00:29:23,680
انا بعرف كل إشي نحطهم together و نشوف شو بيصير

385
00:29:23,680 --> 00:29:27,680
فانا putting all equations واحد و اتنين و تلاتة

386
00:29:27,680 --> 00:29:32,200
together we have او we obtain هلا هذه المعادلة

387
00:29:32,200 --> 00:29:37,100
اللي اسمها اللي حصلنا عليهاالـ gamma ال H اللي هو

388
00:29:37,100 --> 00:29:41,380
ال covariance عند ال lag H بيسوي المعادلة الأولى

389
00:29:41,380 --> 00:29:47,720
كتبتها كمان مرة اول واحدة يا بنات الصراحة انه ايش

390
00:29:47,720 --> 00:29:54,020
بدها تكون بتسوي gamma ال H ناقص واحد ولا ال H

391
00:29:54,020 --> 00:29:57,900
بتاعتها نشوف ال H عندك تلت خيارات هتوا شوفنا يا

392
00:29:57,900 --> 00:30:05,090
سفر يا واحد يا أكبر من أو يسووا اتنينمظبوط؟ عند

393
00:30:05,090 --> 00:30:08,730
السفر ايش كان بيعطيني الحد الأولاني يومها؟ إذا

394
00:30:08,730 --> 00:30:13,590
بتذكروا هذا، مش الأولاني الوسطاني عفوا عند السفر

395
00:30:13,590 --> 00:30:18,490
لما نجد سفر يعني كان سيجما تربيع، مظبوط، سيجما

396
00:30:18,490 --> 00:30:23,950
تربيع في أبساط ال zero اللي هو هذا، اللي هو واحد،

397
00:30:23,950 --> 00:30:27,410
سيجما تربيع يعني، إذا هذا عند ال edge of zero

398
00:30:27,410 --> 00:30:31,610
بنفترض أن يكون سيجما تربيعطب لما نقلتش ب zero هذا

399
00:30:31,610 --> 00:30:38,670
جديش ب C؟ لحد الأخير يعني برافو عليك ب Psi واحد من

400
00:30:38,670 --> 00:30:43,730
هي ب Psi واحد؟ ايوان هي Phi زائد ثيتا، مظبوط يا

401
00:30:43,730 --> 00:30:49,090
بنات؟ فاهميش بحكي؟ فإذا هذا حرف ا و حطها بداله، شو

402
00:30:49,090 --> 00:30:56,090
هحط بداله؟ Sigma تربيع مضروبا في مين؟ Phi زائد

403
00:30:56,090 --> 00:31:01,910
ثيتا، ماشي؟مفهوم؟ وفي ثيتا تانية هنا طبعا تنسوش

404
00:31:01,910 --> 00:31:07,770
وهذا حرف عشو حطب ده له؟ sigma تابع وهذا حرف هو حطب

405
00:31:07,770 --> 00:31:12,270
جاله مين؟ gamma هي H ناجس واحد والـH بصفر، يعني

406
00:31:12,270 --> 00:31:18,090
gamma مين؟ السلب واحد، هي gamma الواحد، لأنه

407
00:31:18,090 --> 00:31:23,410
symmetric فاهمنا؟ فاهميني يا بنات؟ فإذا بيعطيني

408
00:31:23,410 --> 00:31:32,110
هذه حد، شوفتوا؟ أول واحدةصح ولا لأ غلطان؟ طيب لما

409
00:31:32,110 --> 00:31:36,890
H بواحد الان يلا عندما H بواحد تساوي واحد حد

410
00:31:36,890 --> 00:31:42,250
التاني كده كان؟ Zero الأخراني هات انا ارجع له

411
00:31:42,250 --> 00:31:49,510
الأخراني مين؟ بصي واحد عفوا عفوا أنا متأسف بصي

412
00:31:49,510 --> 00:31:54,750
Zero في Sigma تربية يعني Sigma تربية Sigma تربية

413
00:31:55,310 --> 00:31:58,970
إذا هذا سيكون sigma تربيع مضروبا في مين؟ في theta

414
00:31:58,970 --> 00:32:06,410
وهذا سفر وهذا إيش اسمه؟ gamma ال H ناجس واحد، من

415
00:32:06,410 --> 00:32:10,410
هي ال H قلتوا؟ يعني gamma ال واحد ناجس واحد، gamma

416
00:32:10,410 --> 00:32:14,810
ال zero مضروبا في ال file، أيه؟ إذا عندما ال H

417
00:32:14,810 --> 00:32:21,290
بواحد، واضح هاي؟ أكيد؟ طب عندما ال H أكبر من واحد،

418
00:32:21,290 --> 00:32:27,280
يعني أكبر من أوسع و اتنينهذا إيش الأخرانية؟ Zero و

419
00:32:27,280 --> 00:32:31,800
التانية برضه Zero، إيش بيصف فيها؟ بس الأولى، مهي

420
00:32:31,800 --> 00:32:38,460
ميه؟ Five, إتش ناقص واحد و طبعا بنعوض لما نقش

421
00:32:38,460 --> 00:32:42,520
باتنين، مظبوط هيك؟ إذا إنتوا الآن شو وصلتوا؟

422
00:32:42,520 --> 00:32:46,700
وصلتوا إنه لما إحنا جبنا نرجع للي بدأنا في محاضرة

423
00:32:47,250 --> 00:32:52,270
لما جيبنا ال R مو 1 و 1 اللي هيك شكله جيبنا له ال

424
00:32:52,270 --> 00:32:56,590
auto covariance تبعه فال auto covariance تبعه صفة

425
00:32:56,590 --> 00:33:02,470
بالاخير عبارة عن مين يا إما هذه يا إما هذه يا إما

426
00:33:02,470 --> 00:33:07,570
مين هذه تلت واحدات متى الأولى بتكون عندك zero متى

427
00:33:07,570 --> 00:33:12,720
التانية بتكون عندك واحد و متى الأخيرة و هي الأهممن

428
00:33:12,720 --> 00:33:16,500
أكبر من أو يساوي مية تنين، هلا ركزوا معايا الله

429
00:33:16,500 --> 00:33:20,820
يسعدكم، لو اطلعتوا هذه أصلا أصلا بتلاقوها

430
00:33:20,820 --> 00:33:23,820
iterative، شو يعني iterative؟ زي كلمة recursive،

431
00:33:23,820 --> 00:33:27,680
شيء بيقدّي لشيء آخر، صح؟ فلو أنتوا اطلعتوا هذه

432
00:33:27,680 --> 00:33:31,740
Gamma ال H، Gamma ال H لها علاقة في الأخير أنا

433
00:33:31,740 --> 00:33:35,950
بحكيهGamma الـ H لها علاقة بالـ Gamma 100 H ناجس

434
00:33:35,950 --> 00:33:39,450
واحد يعني أنا عشان أجيب Gamma للـ H ال covariance

435
00:33:39,450 --> 00:33:43,650
عند ال lag هو H يعني عند ال lag خمسة لازم أعرف مين

436
00:33:43,650 --> 00:33:47,390
ال Gamma عند ال lag أربعة يعني ال covariance عند

437
00:33:47,390 --> 00:33:50,150
ال lag أربعة يعني ال iterative ال iterative شيء

438
00:33:50,150 --> 00:33:55,770
بيقدر الشيء أخر مظبوط ولا لأ واضحة يبقى أنا لازم

439
00:33:55,770 --> 00:33:59,050
هنا أفهم أن هذه الأخرانية iterative طب حتى نشوف

440
00:33:59,050 --> 00:34:02,880
الحالة تبعيتها الحالة العاملة إيهاونشوف كيف احنا

441
00:34:02,880 --> 00:34:07,180
ممكن نجيبهم من ال initial points او ال initial

442
00:34:07,180 --> 00:34:11,160
conditions اللي عند ال lag 0 وعند ال lag 1 يعني

443
00:34:11,160 --> 00:34:14,500
المعادلة الأولى والتانية لو حلناهم مع بعض يا بنات

444
00:34:14,500 --> 00:34:17,460
لأن زي ما انتوا شايفين المعادلة الأولى والمعادلة

445
00:34:17,460 --> 00:34:20,500
التانية انهم علاقة بخامة gamma 0 و gamma 100

446
00:34:20,500 --> 00:34:26,860
الواحد فبنحلهم صح فبنعرفهم مافيهم مصبوط ولا لأ و

447
00:34:26,860 --> 00:34:30,660
بنجيب بناء عليهم 100 الحالة الأخيرة العامة ال

448
00:34:30,660 --> 00:34:35,430
iterativeبس قبل ما اجيب هذا الكلام شو رأيكوا يالا

449
00:34:35,430 --> 00:34:38,490
نبلش في التالتة، الحالة التالتة، يعني Gamma الـH

450
00:34:38,490 --> 00:34:44,550
شو بتساوي؟ Fi لإيش ناقص واحد؟ يعني أنا هنا، فلذلك

451
00:34:44,550 --> 00:34:47,490
اوضيلي بالله الـH بتنين مثلا، فGamma التنين شو

452
00:34:47,490 --> 00:34:53,010
بتساوي؟ Fi Gamma الواحد، اللي هي يعني طيب شو رأيك

453
00:34:53,010 --> 00:34:57,510
بGamma التلاتة؟ هتكون Fi في Gamma التنين، طب الله

454
00:34:57,510 --> 00:35:01,140
مين Gamma التنين؟اللي هي عبارة عن في في جامعه

455
00:35:01,140 --> 00:35:05,480
الواحد فأصبح هذه في و كمان مرة في في ترميه جامعه

456
00:35:05,480 --> 00:35:11,500
طب مين تقولي جامعه الأربعة؟ برافو هي في جامع

457
00:35:11,500 --> 00:35:18,260
التلاتة والتي ستكون في تكعيب في جامع الواحد صح؟

458
00:35:18,260 --> 00:35:21,820
keep going مين بشكل عام الآن الحالة العامة طلعت؟

459
00:35:22,940 --> 00:35:29,080
Gamma H بالساوية فى H ناقص واحد فى Gamma الواحد

460
00:35:29,080 --> 00:35:32,240
صحيح يا إبنها؟ يبقى أنا فيه أرفع هذه الأخرانية

461
00:35:32,240 --> 00:35:38,910
إنها Gamma H بالساوية هذهوحط بدلها مين؟ فاي H ناجس

462
00:35:38,910 --> 00:35:43,210
واحد جامع الواحد نحيا هلأ نبلش هذا اللي أنا عامله

463
00:35:43,210 --> 00:35:46,950
بالازراج احطوليه ان هو عمليا الان طلع من ال auto

464
00:35:46,950 --> 00:35:52,610
covariance لمين؟ للارمى واحد وواحد وما زلت انا

465
00:35:52,610 --> 00:35:56,010
لازم بدى اعرف من هي جامع الواحد عشان اجيب الجامعة

466
00:35:57,160 --> 00:36:01,600
فقلت لك كيف أعرف Gamma الواحد من خلال من؟ اللي هو

467
00:36:01,600 --> 00:36:06,200
الأولى والتانية هدوله عند ال H بتساوي Zero وعند ال

468
00:36:06,200 --> 00:36:10,600
H بتساوي واحد مفهوم شو بحكيه؟ فنبلش يا بنات يلا شو

469
00:36:10,600 --> 00:36:14,280
رأيكوا تحطولي ال H بصفر؟ هذي ايش اسمها كمان مرة؟

470
00:36:14,280 --> 00:36:18,400
هاي ال mouse شايفينه؟ شو اسمها؟ Gamma الصفر شو

471
00:36:18,400 --> 00:36:22,140
Gamma الصفر بتاع الساوي؟ فاي .. اه هي covariance

472
00:36:22,140 --> 00:36:27,060
عند ال Zero هي ال variance هي ال varianceفيا الله

473
00:36:27,060 --> 00:36:31,740
كمان مربع الله هذي gamma زي السفر شو بتسوي لان في

474
00:36:31,740 --> 00:36:36,580
gamma الواحد زي ال sigma square مضروبا في مين واحد

475
00:36:36,580 --> 00:36:41,600
زي ال في ضرب ثيتا زي ال ثيتا تربيه هذا شو رأيك احط

476
00:36:41,600 --> 00:36:47,030
ال H بواحدمش واحد سيه؟ Gamma الواحد، شو بتسوي

477
00:36:47,030 --> 00:36:51,730
الأنعات؟ الأولى ولا التانية؟ التانية طبعا، اللي هي

478
00:36:51,730 --> 00:36:57,130
مين؟ Phi Gamma Zero زي Sigma Square Theta، مظبوط

479
00:36:57,130 --> 00:37:01,030
يا بنات؟ كمان مرة، هدول المعاجلة تانية، بس مش عارف

480
00:37:01,030 --> 00:37:07,750
شكله، أه هيك الآن بضحكته، هيك وضحكتههدول كمان مرة

481
00:37:07,750 --> 00:37:11,210
اتنتين اعملهم I نهيلهم بالخط الأزرق هدول اللي

482
00:37:11,210 --> 00:37:15,870
هتقدر تحلوهم مع بعض هتنحلهم مع بعض شو رأيكم؟ يلا

483
00:37:15,870 --> 00:37:19,470
Gamma Zero بتساوي Phi يلا Gamma الواحد رفعيها

484
00:37:19,470 --> 00:37:25,910
اعوضي عنها بمين؟ مع تلاتين المجهولين فبرفع Gamma

485
00:37:25,910 --> 00:37:33,170
الواحد شو اللي بحط قطلها؟ Phi Gamma Zero زي Sigma

486
00:37:33,170 --> 00:37:38,870
Square في Theta معيها؟زاد مين؟ هذا الكلام لما

487
00:37:38,870 --> 00:37:41,770
انتوا رفعتوا جامعة الواحد و حطيتوا بدالها الحد هذا

488
00:37:41,770 --> 00:37:45,290
الأخران كله فصار عندكم جامعة الزيرو و في جامعة

489
00:37:45,290 --> 00:37:49,890
الزيرو عامل مشترك مصبوط؟ و في طبعا هنا مين؟ فيا

490
00:37:49,890 --> 00:37:55,030
تلبيع، مصبوط ولا لصاح؟ شايفين هو؟ إذا هذا بس مجرد

491
00:37:55,030 --> 00:37:59,810
يعني elementary اللي هو تعوضات معادلتين بمجهولين

492
00:37:59,810 --> 00:38:04,500
بتحل بالمجهولين، مين هم المجهولين هنا؟Gamma الـ

493
00:38:04,500 --> 00:38:09,240
Zero و Gamma الواحد تحللهم بتعوض بصفة بناتشو معايا

494
00:38:09,240 --> 00:38:13,960
بصفة حفر بصفة Gamma ال Zero بتساوي Sigma Square

495
00:38:13,960 --> 00:38:19,640
مضروبة في مين واحد زائد تنين فاي ثيتا زائد ثيتا

496
00:38:19,640 --> 00:38:24,440
تربيع على واحد ناجس المقام على فكرة من أين جاء من

497
00:38:24,440 --> 00:38:27,820
اللي حكيته زميلتكوا هتوى لما نخدنا عن المشترك و

498
00:38:27,820 --> 00:38:34,750
الاخر و Gamma الواحد طلع من هادي أيضانفس ال bus بس

499
00:38:34,750 --> 00:38:38,450
بيختلف لأ مش نفس ال bus عقبال نفس المقارنة ولكن ال

500
00:38:38,450 --> 00:38:42,150
bus بيختلف ماشي ف جامعة ال واحد بيساوي sigma

501
00:38:42,150 --> 00:38:46,330
square مضروبا في مين واحد زائد فاي ثيتا مضروبا في

502
00:38:46,330 --> 00:38:52,190
فاي زائد ثيتا على واحد ناجس فاي square علم؟ هلأ لأ

503
00:38:52,190 --> 00:38:55,630
ركزوا معايا هلجيت بصيرت بعرف أنا جامعة زيرو و بعرف

504
00:38:55,630 --> 00:38:59,750
جامعة الواحد جامعة الواحد هادي بديها انا لمين؟

505
00:39:00,390 --> 00:39:06,590
للحالة العامة Gamma ل H مالساوي؟ five to the power

506
00:39:06,590 --> 00:39:10,630
of H minus one مضروف 100 Gamma يبقى يا بنات لو أنا

507
00:39:10,630 --> 00:39:15,800
رفعتها دي قيمة تبعتهامظبوط؟ وضربتها في هاي يعطيني

508
00:39:15,800 --> 00:39:20,200
مين الآن جوامل ايه؟ يبقى الصيغة العامة this gives

509
00:39:20,200 --> 00:39:24,720
us .. اه اللي هو مين؟ جوامل ايش بالساوية؟ هذا

510
00:39:24,720 --> 00:39:29,980
المقدار اللي هان كلياته عبارة عن مين؟ جوامل واحد

511
00:39:29,980 --> 00:39:33,600
مضروبا في مين؟ فايته طبعا .. يبقى هدا هي الحالة

512
00:39:33,600 --> 00:39:38,000
العامة اللي احنا عمليا هذه بتثبت عند مين فكركوا؟

513
00:39:38,000 --> 00:39:41,200
عند التنين و اطلع؟ مش عند التنين و اطلع اصلا كمان

514
00:39:41,200 --> 00:39:45,810
و عند الواحد و اطلعلأن عند الواحد ها دي اصلا

515
00:39:45,810 --> 00:39:52,650
فبتطلع five zero فبتصف مين الحالة هاي قسمة

516
00:39:52,650 --> 00:39:55,170
يا بنات ال auto covariance على ال variance شو

517
00:39:55,170 --> 00:39:59,350
بيعطيكوا ال auto covariance ولذلك ال روع عند ال

518
00:39:59,350 --> 00:40:04,250
lag h هي انك تقسمه gamma ال h على gamma ال zero

519
00:40:04,250 --> 00:40:08,070
فلو قسمنا هذا الكلام على gamma ال zero من هي gamma

520
00:40:08,070 --> 00:40:08,990
ال zero هي ها

521
00:40:18,580 --> 00:40:23,840
على هذا بتعرفوا قسمة المقام وشجلبته بصف الحالة

522
00:40:23,840 --> 00:40:27,400
العامة هاي اللي راكزوا معايا هذي الآن ال means

523
00:40:27,400 --> 00:40:34,020
زبطات لل auto regressive moving average of order

524
00:40:34,020 --> 00:40:41,140
11 يعني ارمى 11 صح؟فالفكرة كامنة لو حطيت الفاي ب

525
00:40:41,140 --> 00:40:46,040
zero انا بحكي عن مين ال answer يعني moving average

526
00:40:46,040 --> 00:40:52,420
واحد مصبوح؟ و لو حطيت ال theta ب zero بحكي عن

527
00:40:52,420 --> 00:40:57,560
autoregressive واحد صح؟ هلأ لو رجعنا سابق على

528
00:40:57,560 --> 00:41:02,460
autoregressive of order واحدإيش الصيغة تبعت ال ACF

529
00:41:02,460 --> 00:41:08,040
تبعته ستجدوها هي الصيغة إنك تضع ال moving ال Q ..

530
00:41:08,040 --> 00:41:11,840
عفوا .. ال theta .. ال theta .. ال theta .. ال

531
00:41:11,840 --> 00:41:15,820
theta واحد ايه ايه؟ صفر .. زيه .. فهتنحطها دلوقت

532
00:41:15,820 --> 00:41:20,760
.. شوف الصف يعني طبعا عند ال lag اللي هو مين؟ عند

533
00:41:20,760 --> 00:41:24,080
ال lag اللي هي .. اللي هو مصطلح السيد محمد ..

534
00:41:24,080 --> 00:41:30,000
احكوا .. عند ال lag GHهذا بروح zero هذا بزير zero

535
00:41:30,000 --> 00:41:36,360
شو بصف فاس؟ فاي فاي مضروبا من مين؟ يعني بصف فاي to

536
00:41:36,360 --> 00:41:41,240
double H على واحد ماجس هذا zero و هذا zero صف صف

537
00:41:41,240 --> 00:41:48,660
فاي فاي أس اتش صح؟ هدهو بوي أنا عاد عملته أنا جريب

538
00:41:48,660 --> 00:41:51,100
جديم لإني عارف أين عملته هيو

539
00:41:54,660 --> 00:41:57,640
يوم ما حكيت عن ال auto-correlation لل auto

540
00:41:57,640 --> 00:42:00,600
-regressive ماكنتش يوم ما هيخطلع معايا يومها في

541
00:42:00,600 --> 00:42:03,460
حياته الدبارج يبقى الحالة العامة هي اللي عملناها

542
00:42:03,460 --> 00:42:06,520
تبعت ال auto-regressive في order واحد جيبناها من

543
00:42:06,520 --> 00:42:10,240
ارمى واحد واحد طبعا بنفس المنطق نستطيع نجيب moving

544
00:42:10,240 --> 00:42:14,780
average طب سيبونا من الكلام اللي هو اللي بسيط على

545
00:42:14,780 --> 00:42:18,480
وهو ارمى واحد واحد شو رأيكوا نحكي عن ارمى الآن مين

546
00:42:18,480 --> 00:42:23,140
بيوكيو بيوكيو الحالة الأعام و أعام طبعا قبل ما

547
00:42:23,140 --> 00:42:28,190
احكي عنهابدي اقولكوا شغلة واحدة انه اذا يا بنات

548
00:42:28,190 --> 00:42:31,310
انتوا عملتوا ال simulation او مش عملتوا ال

549
00:42:31,310 --> 00:42:36,450
simulation كانت عندكوا بيانات لرسمة ال ACF و

550
00:42:36,450 --> 00:42:41,580
الرسمة تبعت ال ACF كانت exponential decayأو كانت

551
00:42:41,580 --> 00:42:46,860
ال DK تبعها على شكل sign و .. طلعه هيك كبير ..

552
00:42:46,860 --> 00:42:49,380
بعدين نزل .. بعدين بنزل .. بنزل .. جاعد بنزل ..

553
00:42:49,380 --> 00:42:52,280
بنزل .. بتنقص بس ع شكل sign .. بشكل هذا و أنا عمدا

554
00:42:52,280 --> 00:42:56,780
عمدا عملتلكوا ال lags كتيرة عشان أقولكوا شكل زي

555
00:42:56,780 --> 00:43:03,660
هذا او exponential DK .. كيف exponential DK؟ يعني

556
00:43:03,660 --> 00:43:07,960
هذا جاي هيك بتنقص هيك .. كيف؟

557
00:43:11,750 --> 00:43:17,170
تمام هنا بدون ما يكون ال sign هدوله فرسمة ال ACF

558
00:43:17,170 --> 00:43:24,310
هذه ACF طبعا فرسمة ال ACF مع شكل زي هذا لل ACF ففي

559
00:43:24,310 --> 00:43:28,770
الحالة هذه بيكون عند الاقتراح اما ان يقترح علي او

560
00:43:28,770 --> 00:43:34,190
Auto-regressive او ارمى مفهوم؟ Auto-regressive او

561
00:43:34,190 --> 00:43:38,270
ارمى لأن يا ابنها ال ACF لل moving average قلنا هي

562
00:43:38,270 --> 00:43:45,210
cut-offمعينته؟ فإذا انا حقيقة لو كان شكله زي هي

563
00:43:45,210 --> 00:43:51,210
معناته انه برجحلي اما auto-regressive يهرموه هنا

564
00:43:51,210 --> 00:43:55,450
ويهرموه حقيقة هذا مثال simulation يهرموا واحد

565
00:43:55,450 --> 00:44:00,010
وواحدرسمة ال series اللى عملناها simulation 200

566
00:44:00,010 --> 00:44:04,450
observations هيها و ال ACF تبعيتها هيها و الفاي و

567
00:44:04,450 --> 00:44:08,450
الثيتا هم تسعة من عشرة الفاي و الثيتا خمسة من عشرة

568
00:44:08,450 --> 00:44:11,690
الفاي ال code هذا مش غريب عليكم بتعملوا ال seed

569
00:44:11,690 --> 00:44:15,890
هذا عشان يطلعلكوا نفس الرسمات هذه اللى أمامكم مشها

570
00:44:15,890 --> 00:44:22,410
شوية كنت بلش نحكي عن الحالة العامة بس للأسف للأسف

571
00:44:22,410 --> 00:44:27,640
ضايق العشرة دقايق ما أنا حابب أقطع حاليمش قولولك

572
00:44:27,640 --> 00:44:32,900
أجلها للمرة الجاية؟ إذا اسمعوني، اللي أنا قاعد قبل

573
00:44:32,900 --> 00:44:36,820
في العشرة دقيقة و خمس دقايق، بتأجل الحديث عن اللي

574
00:44:36,820 --> 00:44:41,320
هو ال ACF للارمى بي و كيو للمحاضرة الجاية و طبعا

575
00:44:41,320 --> 00:44:46,760
بالمناسبة بس أخلص عنها هاجي ألا جيش، حالات خاصة

576
00:44:46,760 --> 00:44:51,800
لمين؟لل auto-regressive of P يبقى اللي بدرس ال R

577
00:44:51,800 --> 00:44:56,500
ما عمليا كأنه درس مين ال auto-regressive لحاله و

578
00:44:56,500 --> 00:44:59,500
ال moving average لحاله ماشي هذا المحاضرة دي ان

579
00:44:59,500 --> 00:45:05,580
شاء الله في شغل أودحكيها أنا بالنسبة ل .. المشروع

580
00:45:05,580 --> 00:45:10,340
هو مش مشروع بكلمة مشروع بقدر ما انه assignment اه

581
00:45:10,340 --> 00:45:15,900
هذا يا بنات ممكن احط عليه 13 درجة بدي شغل منظم

582
00:45:15,900 --> 00:45:20,430
الله يرضى عنكمكيف منظم؟ يعني professional؟ كيف

583
00:45:20,430 --> 00:45:23,890
professional؟ انا لغاية البيانات اللى ممكن تجيبوا

584
00:45:23,890 --> 00:45:30,750
عنها هاريكوا بعض ال prototype هذه اللى هي بعض

585
00:45:30,750 --> 00:45:36,330
النماذج ال reportبداية البيانات اللى بدى تجيبوليها

586
00:45:36,330 --> 00:45:40,050
للسلاسل الزمنية في الموقع للدكتور الأسترالي

587
00:45:40,050 --> 00:45:43,170
المشهور جدا اللى هو اسمه في ال .. في ال time

588
00:45:43,170 --> 00:45:49,090
series اسمه Robin Hindman اللى ويب سايت ال website

589
00:45:49,090 --> 00:45:54,530
تبعته .. ممكن أنسخ هذا ال copy و أنسخه هنا فال

590
00:45:54,530 --> 00:45:59,010
website اللى هتدخل عليها أعرضها عليكم الآن أمامكم

591
00:45:59,010 --> 00:46:04,400
إما على الكمبيوترهو على اللوحة اللى بتشوفوه مناسب

592
00:46:04,400 --> 00:46:15,740
R O P J H Y N D M M A N Dot Com Dot T S D L نحيا

593
00:46:15,740 --> 00:46:21,200
هيا أمامكوا هلأ أنتوا دخلتوا على ال website هذى

594
00:46:21,200 --> 00:46:26,560
أعتقد كفاية العرض هل جيت لأنها وضعتها هى هى دخلتوا

595
00:46:26,560 --> 00:46:31,600
عليهاطبعا هذا الإنسان شهير جدا يعني بالسلاسل

596
00:46:31,600 --> 00:46:36,260
الزمانية بتلاقوا أنه في عنده هنا اللي هو ال link

597
00:46:36,260 --> 00:46:42,700
هذا لو ضغطوا عليه بدخلني

598
00:46:42,700 --> 00:46:47,760
على كتير بيانات في ال finance اللي هي في المال ال

599
00:46:47,760 --> 00:46:53,740
computing حسابات في transport and tourism سياحة و

600
00:46:53,740 --> 00:46:57,900
المواصلات كل هذه بيانات اللي هي علاقة بال crime

601
00:46:57,900 --> 00:47:03,300
هيهااه بال hydrology، المياه، بالجرايم، بال

602
00:47:03,300 --> 00:47:08,080
chemistry، ال .. بال health، بال industry، فمثلا

603
00:47:08,080 --> 00:47:11,820
شو بدكوا يا بنات؟ على سويل مثل مثلا أنتوا تربية

604
00:47:11,820 --> 00:47:17,640
صح؟ مثلا بال إكران، أنتوا معظمكوا تربية، الله يعفو

605
00:47:17,640 --> 00:47:20,900
فينا وعافيكوا طبعا، الإكران، ماتخشي على الإكران

606
00:47:22,810 --> 00:47:26,910
بالجرائم اه يعني نعم البيانات هي اتحت okay بعد ما

607
00:47:26,910 --> 00:47:30,470
ضغطه بيجيبلك الان البيانات اللي انتوا شايفينها

608
00:47:30,470 --> 00:47:34,870
منيح هيك بال finance هي في عندك البيانات اللي لها

609
00:47:34,870 --> 00:47:39,610
علاقة مثلا بال US treasury خزينة الأمريكية الخزانة

610
00:47:39,610 --> 00:47:44,650
تبعت ال revenue هذا العائد تبعتهم التخل من 1963

611
00:47:44,650 --> 00:47:50,700
أبريل ل July او مثلا ال annual velocityتبعت ال

612
00:47:50,700 --> 00:47:54,280
money الاخرها اي بيانات فمثلا بدكوا البيانات هذه

613
00:47:54,280 --> 00:47:58,120
على سبيل مثال انك قررت تتروحيها الى كل واحدة فيكوا

614
00:47:58,120 --> 00:48:02,340
بتدخل على ال website بتجيب بيانات بتعمللي البيانات

615
00:48:02,340 --> 00:48:05,320
هذه بتحكي عنها بتنزلها بتقولي من وين جابتها و وين

616
00:48:05,320 --> 00:48:08,700
ال link لإلها فاهمينها؟ يعني مش تجيبوا إشي و تحطوه

617
00:48:08,700 --> 00:48:13,100
هلأ لأ بعد هيك رسمتها بالمناسبة لسلسلة زمانية عبر

618
00:48:13,100 --> 00:48:18,880
الأزمنة هيها كيف اتنزلوها بتعملوا exportExport

619
00:48:18,880 --> 00:48:25,620
وبنزلكيها مثلا اكسل ماشي هايها اكسل شايفينها بتنزل

620
00:48:25,620 --> 00:48:28,760
البيانات المالية هذه اللي بعد ما تنزلوها هي نزلت

621
00:48:28,760 --> 00:48:32,660
الان فالان بعد ما نزلناها انتوا بلاعظم هايها طبعا

622
00:48:32,660 --> 00:48:35,380
بيحكي عنها بالمناسبة هايها بيحكي عن البيانات وشو

623
00:48:35,380 --> 00:48:40,940
طبيعتها و الاخر واصفها نعم وفي جوجل بعد ما تنزلوها

624
00:48:40,940 --> 00:48:46,130
بيجيبلك عمودين عمود السنة و عمود لمين للبياناتممكن

625
00:48:46,130 --> 00:48:51,730
تنسخوهم و تحطوهم على وين؟ على text .. ع text و

626
00:48:51,730 --> 00:48:55,130
تقرؤوهم في مبادر في القراءة اللي .. ال code اللي

627
00:48:55,130 --> 00:48:59,070
هو read table او say او اكتر اللي هو اي code

628
00:48:59,070 --> 00:49:05,170
بتشوفوه مناسب، نحيه؟ لأ ماتعمل .. ماتعملهوش بدي اه

629
00:49:05,170 --> 00:49:10,710
رانا، بديش accent، بديش accent، بدي اهاللي هان ال

630
00:49:10,710 --> 00:49:13,850
excel بيقرأ و بيعمل و بيسوي و برسم و جميل و ماشي

631
00:49:13,850 --> 00:49:15,830
قبل اللي عنيه .. ماشي قبل اللي عنيه زروج لكن انا

632
00:49:15,830 --> 00:49:19,990
بدي إيش، لأ خلص الوقت يا بنات للأسف، هذه خطوة أولى

633
00:49:19,990 --> 00:49:23,390
للمشروع، شوفتوا من وين بديه هو؟ اللي هان بعد هيك

634
00:49:23,390 --> 00:49:26,490
بنقولكوا المحاضرة الجيش و نعمل و هكذا، اللي هان

635
00:49:26,490 --> 00:49:28,770
انا للأسف انتهى وقتي، يعطيكوا العافية