PL9fwy3NUQKwYFBUnodro6Sb-LDDg3GP62/kU4kuUZNOI8.srt

1
00:00:20,670 --> 00:00:24,870
بسم الله الرحمن الرحيم اليوم إن شاء الله سأكمل

2
00:00:24,870 --> 00:00:33,930
مقالات التغيير سأبدأ مع مقالة التغيير مرة أخرى،

3
00:00:33,930 --> 00:00:39,310
هذا المقال يقوم بمقالة التغيير المرتبط، أعني 

4
00:00:39,310 --> 00:00:43,690
التغيير المرتبط من مقالة البيانات إلى مقالتها

5
00:00:43,690 --> 00:00:51,630
دائماً في المقالة ويظهر التغيير مرتبط بالمقال ليس فقط

6
00:00:51,630 --> 00:00:57,370
التغيير لكن التغيير مرتبط بالمقال ويمكن استخدامه

7
00:00:57,370 --> 00:01:04,570
لتقارير أو أكثر مجموعات من البيانات المقارنة في

8
00:01:04,570 --> 00:01:07,750
كلا المجموعتين مختلفتين أو نفس المجموعات لكن أكثر

9
00:01:07,750 --> 00:01:14,330
ممكن أن نستخدمها لمجموعات مختلفة، المشكلة التي يجب

10
00:01:14,330 --> 00:01:20,850
أن نستخدمها لتغيير هذه المقالة CV هو S على X بار

11
00:01:20,850 --> 00:01:22,330
مرة أخرى 

12
00:01:22,330 --> 00:01:22,530
 

13
00:01:22,530 --> 00:01:25,890
 

14
00:01:25,890 --> 00:01:26,210
 

15
00:01:26,210 --> 00:01:27,010
 

16
00:01:27,010 --> 00:01:27,710
 

17
00:01:27,710 --> 00:01:28,830
 

18
00:01:28,830 --> 00:01:46,610
 

19
00:01:46,610 --> 00:01:52,430
أولاً الـ sample mean والـ sample standard

20
00:01:52,430 --> 00:01:55,370
deviation لكي نقوم بحساب الـ coefficient of

21
00:01:55,370 --> 00:01:59,130
variation واضح، عشان أحسب ال CV لازم في الأول أحسب

22
00:01:59,130 --> 00:02:02,330
ال mean وبعدين ال standard deviation، يعني لو طلبت

23
00:02:02,330 --> 00:02:06,570
منك أطلع ال CV، أحسب ال CV، يجب أن نقوم أولاً بحساب X

24
00:02:06,570 --> 00:02:10,670
بار ثم نستطيع أن نقوم بحساب ال coefficient of

25
00:02:10,670 --> 00:02:15,090
variation، دعونا ننظر إلى هذا المثال

26
00:02:17,880 --> 00:02:23,400
الآن لدينا اتصالين، اتصال A، تعرفين ايش معنى اتصال

27
00:02:23,400 --> 00:02:35,040
نعم، ايش معنى اتصال؟ سهم، اتصال A، معنى قيمة اتصال

28
00:02:35,040 --> 00:02:41,900
A في السنة الماضية كانت 50 دولار، معنى قيمة

29
00:02:41,900 --> 00:02:44,500
اتصال A كانت 50 دولار في السنة الماضية

30
00:02:48,090 --> 00:02:54,110
كان 5 دولار، لذلك لدينا كلاهما الآن، ال mean ومقارنة

31
00:02:54,110 --> 00:02:59,070
الأسعار لـ Stock A الآن

32
00:02:59,070 --> 00:03:04,510
مقارنة أخرى اسمها Stock B، مقارنة Stock B لديها

33
00:03:04,510 --> 00:03:11,050
قيمة كبيرة في العام الماضي 100 دولار، ال mean 100

34
00:03:11,050 --> 00:03:18,330
دولار، ومقارنة الأسعار أيضاً 5 دولار، الآن كلا الأسهم

35
00:03:18,330 --> 00:03:24,430
يمتلكون نفس الانتاج العام، لذا يجب أن يكون من

36
00:03:24,430 --> 00:03:30,310
المفهوم أنهم يمتلكون نفس الانتاج العام، مع كذا نفس

37
00:03:30,310 --> 00:03:33,490
الانتاج العام، لكن إذا تنظر إلى أسعار الأسعار

38
00:03:33,490 --> 00:03:37,410
أسعار A في العام الماضي كانت 50 دولار، بينما

39
00:03:37,410 --> 00:03:39,350
بالنسبة لأسعار B كانت 100 دولار

40
00:03:42,870 --> 00:03:46,610
أنا أقصد الانتاج الأساسي، لا يمكننا أن نقارن

41
00:03:46,610 --> 00:03:51,750
التغيير بين الانتاجين الاثنين لأنهم 

42
00:03:51,750 --> 00:03:54,750
لديهم انتاج نفسه، لا يمكننا أن نقارنه، وهم أيضاً

43
00:03:54,750 --> 00:03:59,610
لديهم طرق مختلفة، لذلك لكي نقارن التغيير بين

44
00:03:59,610 --> 00:04:04,450
الانتاجين الاثنين يجب أن نقارن الـ CV التي هي ميزة

45
00:04:04,450 --> 00:04:10,310
التغيير التي تقوم بميزة التغيير المرتبط to the mean

46
00:04:10,310 --> 00:04:13,350
variability، مش ال variability بس relative to the

47
00:04:13,350 --> 00:04:17,250
mean، يعني الاختلاف حسب ال mean، لو طلعنا ال CV

48
00:04:17,250 --> 00:04:22,430
الأولى CV for stack A، again the formula we have to

49
00:04:22,430 --> 00:04:27,610
use is S over X bar multiplied by 100، so now we

50
00:04:27,610 --> 00:04:35,910
have S divided by 50 multiplied by 100 gives 10%

51
00:04:37,420 --> 00:04:42,980
الآن 10% لا يعني لنا أي شيء لأننا يجب أن نقارن هذا

52
00:04:42,980 --> 00:04:50,160
القيمة لقيمة أخرى، لعبة أخرى، لعبة B، لدينا X bar 100

53
00:04:50,160 --> 00:04:59,440
مع نفس الانتاج الواسع، لذا CV لهذا العميل S نفسه

54
00:04:59,440 --> 00:05:08,340
مختلف، من 100 مرة 100%، يعني 5%، العينة B لديها عينة

55
00:05:08,340 --> 00:05:15,580
5%، في هذه الحالة يمكننا أن نقارن عينة 

56
00:05:15,580 --> 00:05:20,940
 

57
00:05:20,940 --> 00:05:23,780
 

58
00:05:23,780 --> 00:05:23,820
 

59
00:05:23,820 --> 00:05:25,040
 

60
00:05:25,040 --> 00:05:27,300
 

61
00:05:27,300 --> 00:05:34,880
 

62
00:05:34,880 --> 00:05:42,580
5 أقل من 10، 5% أقل من 10%، فهذا يعني أن كلا

63
00:05:42,580 --> 00:05:49,240
الواحدين لديها نفس مقارنة أساسية، الومنافسة، ولكن

64
00:05:49,240 --> 00:05:52,420
الواحد B أقل مقارنة 

65
00:05:52,420 --> 00:05:58,500
 

66
00:05:58,500 --> 00:06:02,240
 

67
00:06:03,810 --> 00:06:08,990
يعني واضح أن ال stack B التشتت يبقى أقل، now if

68
00:06:08,990 --> 00:06:12,690
stack B is less variable to its mean than stack A

69
00:06:12,690 --> 00:06:17,750
which one is more stable؟ مين بيكون more stable؟

70
00:06:17,750 --> 00:06:23,330
ايش معنى stable؟ يعني مستقر

71
00:06:23,330 --> 00:06:27,270
which one is more stable؟ if you want to recommend

72
00:06:27,270 --> 00:06:35,290
to buy stack A or B؟ الـ ... الـ more stable is better

73
00:06:35,290 --> 00:06:40,330
طبيعي ولا ... لو يكون الشغل more stable مع كده الـ

74
00:06:40,330 --> 00:06:47,490
risk ماله بيقل، مظبوط، فواضح أنه stock B more stable

75
00:06:47,490 --> 00:06:50,610
than stock A، it has less variability relative to

76
00:06:50,610 --> 00:06:53,110
its mean، لما الشيء اللي هتكون فيها تشتت كبير

77
00:06:53,110 --> 00:06:55,690
variability كبيرة، الواحد بيبعد عنه، الآن فيها

78
00:06:55,690 --> 00:07:00,050
المخاطرة مالها بالزيادة، درس الكون عالي، anyways we

79
00:07:00,050 --> 00:07:03,370
have to compute the CV for stack A and stack B

80
00:07:03,370 --> 00:07:06,690
just compare these two values، now this is five، it

81
00:07:06,690 --> 00:07:11,610
means stack

82
00:07:11,610 --> 00:07:18,010
A is more variable to its mean than stack A than

83
00:07:18,010 --> 00:07:23,410
stack B، هذا التين وهذا الخمس، وهذا أكبر، look at

84
00:07:23,410 --> 00:07:31,040
the next slide، لدينا مصدر واحد آخر يسمى مصدر C، مصدر

85
00:07:31,040 --> 00:07:36,400
C لديه

86
00:07:36,400 --> 00:07:43,020
قيمة كبيرة في السنة من 8 دولار، ومصدر

87
00:07:43,020 --> 00:07:44,560
مصدر الانتاج 2 دولار

88
00:07:48,140 --> 00:07:50,960
على مقارنة الـ standard deviation هو 2، هذا

89
00:07:50,960 --> 00:07:54,680
المقارنة أصلاً صغيرة، أكثر من مقارنة الـ standard

90
00:07:54,680 --> 00:07:56,860
deviation، أكثر من 

91
00:07:56,860 --> 00:07:59,900
 

92
00:07:59,900 --> 00:08:00,380
 

93
00:08:00,380 --> 00:08:00,800
 

94
00:08:00,800 --> 00:08:00,900
 

95
00:08:00,900 --> 00:08:03,880
 

96
00:08:03,880 --> 00:08:17,100
 

97
00:08:17,930 --> 00:08:25,010
هذا يعطي 25%، على الرغم من أنه يحتوي على استخدام

98
00:08:25,010 --> 00:08:26,990
استخدام 

99
00:08:26,990 --> 00:08:27,250
 

100
00:08:27,250 --> 00:08:28,390
 

101
00:08:28,390 --> 00:08:29,190
 

102
00:08:29,190 --> 00:08:35,310
 

103
00:08:35,310 --> 00:08:39,550
 

104
00:08:44,590 --> 00:08:48,690
لتقارن تغيير الانتاجات المختلفة حتى لو كانت تحتوي

105
00:08:48,690 --> 00:08:50,730
على نفس الأجهزة، هنا نحن نحتوي على نفس الأجهزة

106
00:08:50,730 --> 00:08:58,010
دولار، فالـ Stock X لحظة أن تغييره 25%، فالـ Stock X

107
00:08:58,010 --> 00:09:04,610
لديه تغيير قليل أقل بكثير، دولار

108
00:09:04,610 --> 00:09:07,770
و 2 دولار، ولكن تغييره كثير بكثير

109
00:09:10,440 --> 00:09:12,600
زي ما أقول، لا يمكننا أن نعتمد فقط على الـ

110
00:09:12,600 --> 00:09:16,300
Standard Deviation لكي نقارن التغيير بين الـ

111
00:09:16,300 --> 00:09:19,880
different datasets، يجب أن نقارن الـ coefficient of

112
00:09:19,880 --> 00:09:23,400
variation، إذا الملخص، لو أردت أقارن تشتت مجموعتين

113
00:09:23,400 --> 00:09:27,280
أو أكثر، لا يمكنني أن أعتمد على الـ S لوحده ولا

114
00:09:27,280 --> 00:09:30,320
على الـ X bar لوحده، بأعتمد على مين؟ على الـ

115
00:09:30,320 --> 00:09:32,460
coefficient of variation، لأنه ليس يعمل الـ

116
00:09:32,460 --> 00:09:35,880
measures الـ variation أو الـ variability relative

117
00:09:35,880 --> 00:09:42,610
للمين تبعه، واضح؟ يعني لو حكيت ال score سبعتكوا 

118
00:09:42,610 --> 00:09:50,650
الها mean equal 85 وال standard deviation equal 5

119
00:09:50,650 --> 00:09:54,430
أولاد

120
00:09:54,430 --> 00:09:58,390
for female students، for male student suppose the

121
00:09:58,390 --> 00:10:06,690
mean was 75 and standard deviation 10، اللحظة

122
00:10:06,690 --> 00:10:07,650
دي خليها 5

123
00:10:10,430 --> 00:10:14,270
both have the same mean، but if you compute the CV

124
00:10:14,270 --> 00:10:18,930
for female S

125
00:10:18,930 --> 00:10:22,890
over eighty

126
00:10:22,890 --> 00:10:26,630
five، لو

127
00:10:26,630 --> 00:10:33,230
ضربت خمسة في مئة على خمسة وثمانين، نعم خمسة

128
00:10:33,230 --> 00:10:37,690
وثمانين

129
00:10:37,690 --> 00:10:38,690
من أو ثمانية من عشرة

130
00:10:44,020 --> 00:10:54,660
خليني أحسبها خمسة 

131
00:10:54,660 --> 00:10:58,620
point 22، خمسة point 22، خمسة point 22، خمسة

132
00:10:58,620 --> 00:10:58,700
point 22، خمسة point 22، خمسة point 22، خمسة

133
00:10:58,700 --> 00:11:01,860
point 22، خمسة

134
00:11:01,860 --> 00:11:03,180
point 22، خمسة point 22، خمسة point 22، خمسة

135
00:11:03,180 --> 00:11:04,660
point 22، خمسة point 22، خمسة point 22، خمسة

136
00:11:04,660 --> 00:11:05,040
point 22، خمسة point 22، خمسة point 22، خمسة

137
00:11:05,040 --> 00:11:07,640
point 22، خمسة point 2

138
00:11:13,870 --> 00:11:19,110
500 over 75، 6

139
00:11:19,110 --> 00:11:25,730
.67، واضح

140
00:11:25,730 --> 00:11:35,970
هنا في المدرسات الإنسانية أقل من 

141
00:11:35,970 --> 00:11:41,090
5.88 بالرغم من الاثنين اللي هم عايش نفس الـ

142
00:11:41,090 --> 00:11:49,510
standard deviation، أي سؤال عن مقاومة التغيير؟ حسناً،

143
00:11:49,510 --> 00:11:55,530
دعنا نتحرك إلى الصفحة التالية، إذا

144
00:11:55,530 --> 00:11:59,150
تتذكرين عندما تحدثنا عن المقاومة، والمقاومة، تذكرنا

145
00:11:59,150 --> 00:12:03,770
أن المقاومة ليست مشتركة بقيمات أعظم أو أسلحة خارقة

146
00:12:05,520 --> 00:12:08,340
السؤال الآن هو كيف يمكننا أن نقول إن هذه النقطة

147
00:12:08,340 --> 00:12:18,380
تعتبر خاطئة أو خاطئة أو حتى خاطئة، إذا كان لدينا

148
00:12:18,380 --> 00:12:21,800
مجلة خاطئة، كيف يمكننا أن نقول إن قيمة هذه المجلة

149
00:12:21,800 --> 00:12:25,020
تعتبر خاطئة أو خاطئة؟ ممكن أقول إن هذه المجلة

150
00:12:25,020 --> 00:12:30,560
مشتبهة تكون خاطئة أو خاطئة، هناك طرحين مختلفين

151
00:12:30,560 --> 00:12:35,670
لتوصيل خطوات خاطئة أو خاطئة، هذا الفيديو يتكلم عن

152
00:12:35,670 --> 00:12:42,510
واحدة من هذه الطرق يسمى Z-score، لذلك دعنا نبدأ

153
00:12:42,510 --> 00:12:58,290
بالوصول إلى أعلى باستخدام Z-score، فوصولة 

154
00:12:58,290 --> 00:13:02,530
أعلى 

155
00:13:12,240 --> 00:13:21,280
عن طريق استخدام الـ z-score، دعونا

156
00:13:21,280 --> 00:13:27,520
نرى كيف نستخدم ال z-score، ماذا يعني z-score؟ يجب

157
00:13:27,520 --> 00:13:32,060
أن نعرف كلا الاختصار، أعني التخصيص لل z-score ثم

158
00:13:32,060 --> 00:13:32,480
كيف نستخدمه؟

159
00:13:36,220 --> 00:13:41,280
النتيجة الآن تقول أنك تقوم بتجربة الـ z-score من

160
00:13:41,280 --> 00:13:44,820
قيمة البيانات، نحتاج

161
00:13:44,820 --> 00:13:48,400
أن نتقل ال mean ونقل من قيمة البيانات بقيمة

162
00:13:48,400 --> 00:13:48,540
البيانات بقيمة البيانات بقيمة البيانات بقيمة

163
00:13:48,540 --> 00:13:55,580
البيانات بقيمة البيانات بقيمة البيانات بقيمة

164
00:13:55,580 --> 00:14:00,780
البيانات بقيمة البيانات بقيمة البيانات بقيمة

165
00:14:00,780 --> 00:14:02,880
البيانات بقيمة البيانات بقيمة البيانات بقيمة

166
00:14:02,880 --> 00:14:04,560
البيانات بقيمة البيانات بقيمة البيانات بزي score

167
00:14:04,560 --> 00:14:11,280
it says it equals، so z score of a data value for

168
00:14:11,280 --> 00:14:15,980
score for example، suppose my score is x، suppose i

169
00:14:15,980 --> 00:14:21,540
got x in subject a، now the question is how can we

170
00:14:21,540 --> 00:14:29,220
compute the z score، it says subtract the mean، أي

171
00:14:29,220 --> 00:14:42,170
معناه subtract، مظبوط، اطرح ال mean، نقص ال mean، نقص

172
00:14:42,170 --> 00:14:46,670
ال mean، نقص ال mean،

173
00:14:46,670 --> 00:14:47,270
نقص ال mean، نقص ال mean، نقص ال mean، نقص ال mean،

174
00:14:47,270 --> 00:14:47,390
نقص ال mean، نقص ال mean، نقص ال mean، نقص ال mean،

175
00:14:47,390 --> 00:14:48,410
نقص ال mean، نقص ال mean، نقص ال mean، نقص ال mean،

176
00:14:48,410 --> 00:14:53,410
نقص ال mean، نقص ال mean، نقص ال mean، نقص ال mean،

177
00:14:53,410 --> 00:15:01,830
نقص ال mean،

178
00:15:02,320 --> 00:15:06,140
تعريفه number of standard deviations a data value

179
00:15:06,140 --> 00:15:09,800
is from the mean، يعني ايش عدد الانحرافات المعيارية

180
00:15:09,800 --> 00:15:14,200
النقطة بتاعتك أو درجتك بتبعد عن المتوسط، for example

181
00:15:14,200 --> 00:15:23,440
suppose my score was 85 again، 85، so you got in

182
00:15:23,440 --> 00:15:29,160
statistics or in math or accounting 85، and the

183
00:15:29,160 --> 00:15:41,140
average of the entire class مثلًا هو 80، ومقارنة

184
00:15:41,140 --> 00:15:49,200
الأساسية كانت 5، الآن السؤال هو ماذا يعني

185
00:15:49,200 --> 00:15:55,640
الـ z-score؟ دعنا نقوم بمقارنة الـ z-score، المفهوم

186
00:15:55,640 --> 00:15:59,540
هو إضافة المقارنة من هذا القيمة ثم أقوم بتقسيمه

187
00:15:59,540 --> 00:16:08,270
بالمقارنة الأساسية، لذلك نحن لدينا 85 ناقص 80 على

188
00:16:08,270 --> 00:16:17,530
5، هذا يعطي 1، الآن دعونا نرى معنى 1، انظر

189
00:16:17,530 --> 00:16:21,430
إلى الفرق بين مقارنتك ومقارنتك، ماهي الفرق بين

190
00:16:21,

216
00:18:47,670 --> 00:18:54,050
20 over 5 minus 4 الآن ماذا يعني هذا القيم مرة 

217
00:18:54,050 --> 00:19:02,190
أخرى؟ يعني قيمة 60 هي أربع مقارنة عامة تحت

218
00:19:02,190 --> 00:19:07,050
المقارنة عامة تحت المقارنة عامة تحت المقارنة عامة

219
00:19:07,050 --> 00:19:09,230
تحت المقارنة عامة تحت المقارنة عامة تحت المقارنة

220
00:19:09,230 --> 00:19:11,190
عامة تحت المقارنة عامة تحت المقارنة عامة تحت

221
00:19:11,190 --> 00:19:13,810
المقارنة عامة تحت المقارنة عامة تحت المقارنة عامة

222
00:19:13,810 --> 00:19:15,510
تحت المقارنة عامة تحت المقارنة عامة تحت المقارنة

223
00:19:15,510 --> 00:19:19,490
المقارنة عامة تحت المقارنة عامة تحت المقارنة عامة

224
00:19:20,930 --> 00:19:24,710
واحد جاب ستين المتوسط ثمانين ما هي الفرق على

225
00:19:24,710 --> 00:19:29,830
المتوسط؟ عشرين ما هي علاقة العشرين بالخمسة؟ أربع

226
00:19:29,830 --> 00:19:33,710
أضعاف مع كده درجته أربع أضعاف ما لها below the

227
00:19:33,710 --> 00:19:40,050
mean هذه الطريقة تحسب z score now suppose one more

228
00:19:40,050 --> 00:19:45,790
example my score is eighty I 

229
00:19:45,790 --> 00:19:49,810
got eighty in subject A for example now what's the

230
00:19:49,810 --> 00:19:56,800
value of z score؟ لو كانت الـ mean 80 ودرجتي 80

231
00:19:56,800 --> 00:20:02,740
يعني أنا زي المتوسط مع الـ Z-score مش هيساوي 80 نقص

232
00:20:02,740 --> 00:20:10,320
8 على 5 يساوي 0 معناه إيش my score is

233
00:20:10,320 --> 00:20:12,400
0 above the average or below the average it means

234
00:20:12,400 --> 00:20:19,600
my score equals the mean زي ما كده my score equals

235
00:20:26,980 --> 00:20:33,120
العنوان اللي لديه هو كيف يمكننا إيجاد خطوات أخرى 

236
00:20:33,120 --> 00:20:37,320
أخرى

237
00:20:37,320 --> 00:20:38,460
من الخطوات الأخرى من الخطوات الأخرى من الخطوات

238
00:20:38,460 --> 00:20:38,580
الأخرى من الخطوات الأخرى من الخطوات الأخرى من

239
00:20:38,580 --> 00:20:40,080
الخطوات الأخرى من الخطوات الأخرى من الخطوات الأخرى

240
00:20:40,080 --> 00:20:40,840
من الخطوات الأخرى من الخطوات الأخرى من الخطوات

241
00:20:40,840 --> 00:20:40,860
من الخطوات الأخرى من الخطوات الأخرى من الخطوات

242
00:20:40,860 --> 00:20:40,880
الأخرى من الخطوات الأخرى من الخطوات الأخرى من

243
00:20:40,880 --> 00:20:45,340
الخطوات الأخرى من الخطوات الأخرى من الخطوات الأخرى

244
00:20:45,340 --> 00:20:47,100
من ال

245
00:20:58,500 --> 00:21:03,600
هذا قانون الثلاث is as rule of thumb قاعدة عامة

246
00:21:03,600 --> 00:21:09,240
إذا الـ z score less than negative three يعني 

247
00:21:09,240 --> 00:21:13,520
في هذه المنطقة or greater than three is considered

248
00:21:13,520 --> 00:21:17,720
to be extreme value now go back to the previous

249
00:21:17,720 --> 00:21:22,240
examples do you think z score of one is considered

250
00:21:22,240 --> 00:21:27,880
to be outlier؟ واحد موجودة هنا بالتالي هي ليست

251
00:21:27,880 --> 00:21:37,780
خارجية فالاول ليس خارجية اتفاق 2 ليس خارجية اتفاق

252
00:21:37,780 --> 00:21:43,300
4 ليس خارجية اتفاق

253
00:21:43,300 --> 00:21:49,700
0 ليس خارجية اتفاق اتفاق اتفاق 0 ليس خارجية اتفاق

254
00:21:49,700 --> 00:21:54,820
اتفاق اتفاق 100 لو

255
00:21:54,820 --> 00:21:59,440
كانت درجة الطالب 100 يعني الطالب جاب مية من مية و المتوسط 

256
00:21:59,440 --> 00:22:06,220
ثمانين هل مية تعتبر outlier؟ طالب ازاي score؟ مية

257
00:22:06,220 --> 00:22:10,860
ناقص ثمانين على خمسة four it means his score is

258
00:22:10,860 --> 00:22:15,060
four standard deviation above the mean and four is

259
00:22:15,060 --> 00:22:17,920
greater than plus three it means this point is

260
00:22:17,920 --> 00:22:22,870
considered to be an outlier or extreme values هذه

261
00:22:22,870 --> 00:22:25,110
الطريقة أسهل طريقة نعرف إذا كانت الـ data is

262
00:22:25,110 --> 00:22:28,010
considered outlier أو extreme أو ليس كذلك فقط

263
00:22:28,010 --> 00:22:33,870
تجربة الـ z-score إذا كانت أقل من 3 أو أقل من سالب

264
00:22:33,870 --> 00:22:41,570
من 3 فهذه النقطة تعتبر نقطة أقل من سالب تلاتة بس

265
00:22:41,570 --> 00:22:45,190
أو سالب من سالب من سالب من سالب من سالب من سالب من سالب

266
00:22:45,190 --> 00:22:45,990
من سالب من سالب من سالب من سالب من سالب من سالب من سالب

267
00:22:45,990 --> 00:22:49,930
من سالب من سالب من سالب من the farther the data value

268
00:22:49,930 --> 00:22:56,110
is from the mean يعني القيمة المطلقة يعني القيمة

269
00:22:56,110 --> 00:23:01,090
المطلقة لـ ناقص four four مش هي فبيحكي كل مكان فيه

270
00:23:01,090 --> 00:23:04,990
قيمة أكبر بتكون الـ data مالها بعيدة عن الـ mean

271
00:23:04,990 --> 00:23:09,810
يعني z score of negative four which one is far

272
00:23:09,810 --> 00:23:14,010
from the mean z score of negative four or z score

273
00:23:14,010 --> 00:23:19,260
of equals two انسى الإشارة نقاط فقط انظر إلى قيمة

274
00:23:19,260 --> 00:23:25,000
الرقمية هذا أكبر من 2 هذا يعني أن هذا القيمة هي 

275
00:23:25,000 --> 00:23:35,980
أكثر من الواقع أبعد من المتوسط لذلك مرة

276
00:23:35,980 --> 00:23:41,780
أخرى هذه هي الفورمولة لـ z-score هل تعتقد أن z

277
00:23:41,780 --> 00:23:47,690
-score يمكن أن يكون أفضل أو أقل أو سالب 0؟ يمكن أن

278
00:23:47,690 --> 00:23:53,530
يكون أيضا أيضا أيضا أيضا أيضا أيضا أيضا أيضا أيضا

279
00:23:53,530 --> 00:23:57,450
أيضا أيضا أيضا أيضا أيضا أيضا أيضا أيضا أيضا

280
00:23:57,450 --> 00:23:59,310
أيضا أيضا أيضا أيضا أيضا أيضا أيضا أيضا أيضا

281
00:23:59,310 --> 00:23:59,430
أيضا أيضا أيضا أيضا أيضا أيضا أيضا أيضا أيضا

282
00:23:59,430 --> 00:23:59,470
أيضا أيضا أيضا أيضا أيضا أيضا أيضا أيضا أيضا

283
00:23:59,470 --> 00:24:14,770
أيضا أيضا أيضا أيضا أيضا

284
00:24:14,770 --> 00:24:16,890
أيض

285
00:24:19,100 --> 00:24:25,100
and equals zero if x equals x bar إذا ممكن الـ z

286
00:24:25,100 --> 00:24:29,460
-score ياخذ ثلاث حالات positive إذا كان الـ x

287
00:24:29,460 --> 00:24:34,520
greater than x bar negative إذا كان الـ x more than

288
00:24:34,520 --> 00:24:40,880
x bar equals zero if x equals x bar this is

289
00:24:40,880 --> 00:24:41,660
another example

290
00:24:46,390 --> 00:24:51,490
يكون ايه علاقته بالمية ايه علاقته بالمية ايه

291
00:24:51,490 --> 00:24:52,530
علاقته بالمية ايه علاقته بالمية ايه علاقته بالمية

292
00:24:52,530 --> 00:24:54,710
ايه علاقته بالمية ايه علاقته بالمية ايه علاقته

293
00:24:54,710 --> 00:24:57,110
بالمية ايه علاقته بالمية ايه علاقته بالمية ايه

294
00:24:57,110 --> 00:24:57,690
علاقته بالمية ايه علاقته بالمية ايه علاقته بالمية

295
00:24:57,690 --> 00:24:57,910
ايه علاقته بالمية ايه علاقته بالمية ايه علاقته

296
00:24:57,910 --> 00:25:00,070
بالمية ايه علاقته بالمية ايه علاقته بالمية

297
00:25:00,070 --> 00:25:04,070
ايه

298
00:25:04,070 --> 00:25:12,130
علاقته

299
00:25:12,130 --> 00:25:20,420
بالمية اي مع مقارنة أساسية 100 وانت 

300
00:25:20,420 --> 00:25:24,320
تسأل عن مقارنة الـ z-score بمقارنة 620 مقارنة الـ

301
00:25:24,320 --> 00:25:28,060
z-score بمقارنة 620 مقارنة الـ z-score بمقارنة 49

302
00:25:28,060 --> 00:25:31,140
مقارنة الـ z-score بمقارنة 49 مقارنة الـ z-score

303
00:25:31,140 --> 00:25:42,080
بمقارنة 100 مقارنة الـ z-score بمقارنة 620

304
00:25:44,170 --> 00:25:50,930
620-490 أو 100 يعني 1.3 وهذا يعني أن مقارنتي أعلى

305
00:25:50,930 --> 00:25:56,630
أو أقل من المقارنة، أعلى من المقارنة مرة أخرى، مرة

306
00:25:56,630 --> 00:25:57,070
أخرى، مرة أخرى، مرة أخرى، مرة أخرى، مرة أخرى، مرة

307
00:25:57,070 --> 00:25:57,090
أخرى، مرة أخرى، مرة أخرى، مرة أخرى، مرة أخرى، مرة

308
00:25:57,090 --> 00:25:59,510
أخرى، مرة أخرى، مرة أخرى، مرة أخرى، مرة أخرى، مرة

309
00:25:59,510 --> 00:25:59,890
أخرى، مرة أخرى، مرة أخرى، مرة أخرى، مرة أخرى، مرة

310
00:25:59,890 --> 00:26:01,730
أخرى، مرة أخرى، مرة أخرى، مرة أخرى، مرة أخرى، مرة

311
00:26:01,730 --> 00:26:05,460
أخرى، مرة أخرى، مرة أخرى، مرة أخرى يمكن أن يكون 1.3

312
00:26:05,460 --> 00:26:09,260
أو 1.5 أو مهما كانت القيمة لأننا حصلنا على 1.3،

313
00:26:09,260 --> 00:26:13,700
لذلك قيمة هذا هي 1.3 مقارنة أعلى المقارنة الأساسية

314
00:26:13,700 --> 00:26:21,520
مرة أخرى تعتبر هذه القيمة 620 موجودة هناك، الآن 

315
00:26:21,520 --> 00:26:29,080
قيمة 1.3 ليست أكبر من 3 أكبر، إنها بين 3 أقل و3

316
00:26:29,080 --> 00:26:33,140
أكبر، لذلك هذه النقطة أو قيمة 620

317
00:26:35,640 --> 00:26:43,080
أو أقل من سالب ثلاثة أو أكبر من ثلاثة أو أقل من سالب ثلاثة أو

318
00:26:43,080 --> 00:26:44,180
أقل من ثلاثة أو أقل من ثلاثة أو أقل من ثلاثة أو

319
00:26:44,180 --> 00:26:45,820
أقل من ثلاثة أو أقل من ثلاثة أو أقل من ثلاثة أو

320
00:26:45,820 --> 00:26:46,500
أقل من ثلاثة أو أقل من ثلاثة أو أقل من ثلاثة أو

321
00:26:46,500 --> 00:26:46,620
أقل من ثلاثة أو أقل من ثلاثة أو أقل من ثلاثة أو

322
00:26:46,620 --> 00:26:53,900
أقل من ثلاثة أو أقل من ثلاثة أو أقل من ثلاثة

323
00:26:53,900 --> 00:27:02,500
أو أقل من ثلاثة أو أقل من سا

324
00:27:12,250 --> 00:27:16,010
ما فيش اختلاف أهو بين الـ euro score and the average

325
00:27:16,010 --> 00:27:20,390
يعني مش بعيدة أكثر لكن لو لاحظت هنا مثلًا لما كانت 

326
00:27:20,390 --> 00:27:24,530
eighty-five والـ average eighty is okay my score

327
00:27:24,530 --> 00:27:28,200
is around the average so my score of eighty is

328
00:27:28,200 --> 00:27:31,220
eighty five is not large value is not extreme

329
00:27:31,220 --> 00:27:34,600
value but if you look at sixty if you got sixty in 

330
00:27:34,600 --> 00:27:38,180
the scores and the average was eighty واضح إن الفرق

331
00:27:38,180 --> 00:27:41,880
كبير بينهم فدرجتك بعيدة كثير عن الطلاب  وين لتحت

332
00:27:41,880 --> 00:27:46,200
بعد كده درجتك أقل من الطلاب أربع انحرافات معيارية

333
00:27:46,200 --> 00:27:50,500
لو كانت جبت مية بعد كده درجتي عالية جدا واطلعت

334
00:27:50,500 --> 00:27:54,180
أربع انحرافات معيارية any question?

335
00:28:01,410 --> 00:28:06,630
السابق هو شكل التوزيع if you remember when we

336
00:28:06,630 --> 00:28:13,990
started chapter three we started with three

337
00:28:13,990 --> 00:28:18,890
definitions similar

338
00:28:18,890 --> 00:28:22,590
definitions in slide four حكينا الـ central

339
00:28:22,590 --> 00:28:27,050
tendency أخذنا three measures mean, median and 

340
00:28:27,050 --> 00:28:31,590
mode بعد اخذ الـ majors of variation أخذنا الـ range

341
00:28:31,590 --> 00:28:35,530
الـ standard deviation والـ variance والـ 

342
00:28:35,530 --> 00:28:40,830
coefficient of variation آخر واحدة إيش the shape و

343
00:28:40,830 --> 00:28:44,410
حكينا the shape is the pattern of distribution of

344
00:28:44,410 --> 00:28:49,150
values from lowest to the highest value كيف شكل

345
00:28:49,150 --> 00:28:51,910
التوزيع من أصغر قيمة لأكبر قيمة يعني أنا عايز أعرف 

346
00:28:51,910 --> 00:28:55,850
شكل التوزيع لكل الـ data set هذا اللي هنحكي عليه

347
00:28:55,850 --> 00:29:03,350
الآن إن شاء الله اللي هو آخر واحدة اليوم اللي هو

348
00:29:03,350 --> 00:29:07,010
shape of a distribution شكل التوزيع

349
00:29:33,530 --> 00:29:36,330
بعدي بعدي

350
00:29:39,280 --> 00:29:43,240
الآن suppose لدينا مجموعات البيانات ونحن مهتمين

351
00:29:43,240 --> 00:29:51,320
بالعرفة عن شكل مجموعات البيانات هذه الشكل تسمح

352
00:29:51,320 --> 00:29:55,700
بكيفية مجموعة البيانات بيوضح

353
00:29:55,700 --> 00:30:06,900
أو يصف كيف تتوزع شكل البيانات شكلتين

354
00:30:06,900 --> 00:30:16,890
مهمة تتصرف في الشكل number one is called skewness

355
00:30:16,890 --> 00:30:27,970
skewness أسمعش skew أو skewness التواء التواء 

356
00:30:27,970 --> 00:30:31,010
التواء

357
00:30:31,010 --> 00:30:33,850
معناه measures the extent to which data values are

358
00:30:33,850 --> 00:30:38,830
not symmetrical symmetrical يعني متمثل

359
00:30:40,200 --> 00:30:48,320
و بين الأيمدة الـ data values بتكون متماثلة if you

360
00:30:48,320 --> 00:30:52,260
look at this data and suppose we have this graph

361
00:30:52,260 --> 00:30:55,700
suppose we have data set and we have this graph

362
00:30:55,700 --> 00:30:58,740
this

363
00:30:58,740 --> 00:30:59,300
is the mean

364
00:31:06,050 --> 00:31:11,070
لو this graph is symmetric، symmetric معناه، معناه

365
00:31:11,070 --> 00:31:18,390
متمثل، symmetric معناه

366
00:31:18,390 --> 00:31:22,110
متمثل، إيش معناه متمثل؟ يعني الـ right والـ left ما

367
00:31:22,110 --> 00:31:26,810
لهم تقريبا زي بعض يعني الـ main value is in the

368
00:31:26,810 --> 00:31:29,230
center of the distribution، في النص بالضبط

369
00:31:29,230 --> 00:31:34,330
يعني الـ main value في المركز، في الـ center table

370
00:31:34,330 --> 00:31:40,950
skewed skewed معناها هيك لحظة

371
00:31:40,950 --> 00:31:46,390
هي الـ main value بس 

372
00:31:46,390 --> 00:31:49,270
لو طلعت عليه من طرف أي منطقة اليمين اللي هنا الـ

373
00:31:49,270 --> 00:31:53,830
right side مش زي الـ left side إذا هذا مش .. مش 

374
00:31:53,830 --> 00:32:00,650
symmetric برضه لو كان العكس لو

375
00:32:00,650 --> 00:32:01,650
حاجة زيك هي الـ main

376
00:32:05,180 --> 00:32:10,700
برضه هذا not symmetric إذا الـ skewness measures

377
00:32:10,700 --> 00:32:13,520
the extent to which data values are not symmetric

378
00:32:13,520 --> 00:32:17,160
خليني

379
00:32:17,160 --> 00:32:19,800
أحكي عليها اليوم واللقاء الجاي بنحكي علي الـ

380
00:32:19,800 --> 00:32:27,520
kurtosis الـ kurtosis معناها تفلطح هي

381
00:32:27,520 --> 00:32:28,280
كده معناها

382
00:32:32,660 --> 00:32:36,160
أحيانا ممكن تكون الـ .. الـ expression بالعربي مش

383
00:32:36,160 --> 00:32:51,240
بوضح المعنى تبعه لكن التعريف ممكن تكون أوضح أنت

384
00:32:51,240 --> 00:32:54,100
بقالك تعرفيها كيف اتجهت المعنى هسه أنا تفلطح أو 

385
00:32:54,100 --> 00:32:59,160
تفرطح حسب الكتر طب ناخد اللفظ تبعه معناه

386
00:33:02,930 --> 00:33:07,230
الـ care measures the weakness of the care of

387
00:33:07,230 --> 00:33:15,510
distribution بيك معناه إيش؟ قمة، بيحكي weakness لأ

388
00:33:15,510 --> 00:33:21,030
مش معناها القاعة، مش معناها العكس يعني

389
00:33:21,030 --> 00:33:28,870
طلع 

390
00:33:28,870 --> 00:33:35,520
على الـ graph اللي هنا هي القمة تبعها و graph تاني

391
00:33:35,520 --> 00:33:42,280
وصل الـ center هيك واحد

392
00:33:42,280 --> 00:33:49,040
تالت وصل القمة بذا الشكل يعني

393
00:33:49,040 --> 00:33:54,760
واحد القمة تحته مدببة sharp واحد flat زي هيك أو

394
00:33:54,760 --> 00:33:58,560
flat أكثر هذا نسميه kurtosis تفلطح

395
00:34:01,890 --> 00:34:07,330
that is how sharply the curve rises approaching

396
00:34:07,330 --> 00:34:11,430
the center of distribution كم كان حد التوزيع لما 

397
00:34:11,430 --> 00:34:16,890
وصل للقمة هل sharp زي هي النقطة اللي تمثل الـ

398
00:34:16,890 --> 00:34:22,030
maximum مش هي هي الـ maximum لما وصل ل الـ max كان

399
00:34:22,030 --> 00:34:2

431
00:36:51,430 --> 00:36:55,650
بها، مش هيك؟ مش هيك أن الـ mean is much affected 

432
00:36:55,650 --> 00:36:59,310
by extreme values than the median، مع كده الـ mean

433
00:36:59,310 --> 00:37:03,370
دايما بيتجه لهوين لل outliers، ال outliers اللي 

434
00:37:03,370 --> 00:37:07,830
موجودين left side، إذا هو بيروح ال left طالما يجي

435
00:37:07,830 --> 00:37:11,010
على ال left، إذا قيمته مالها أقل من ال median،

436
00:37:11,010 --> 00:37:12,710
look at the graph C

437
00:37:16,810 --> 00:37:20,090
الآن إيه أكثر؟ إيه أكثر؟ إيه أكثر؟ إيه أكثر؟ إيه

438
00:37:20,090 --> 00:37:21,110
أكثر؟ إيه أكثر؟ إيه أكثر؟ إيه أكثر؟ أكثر؟ أكثر؟

439
00:37:21,110 --> 00:37:23,570
أكثر؟ أكثر؟ أكثر؟ أكثر؟ أكثر؟ أكثر؟ أكثر؟ أكثر؟

440
00:37:23,570 --> 00:37:26,970
أكثر؟ أكثر؟ أكثر؟ أكثر؟ أكثر؟ أكثر؟ أكثر؟ أكثر؟

441
00:37:26,970 --> 00:37:27,830
أكثر؟ أكثر؟ أكثر؟ أكثر؟ أكثر؟ أكثر؟ أكثر؟ أكثر؟

442
00:37:27,830 --> 00:37:33,490
أكثر؟ أكثر؟ أكثر؟ أكثر؟ 

443
00:37:33,490 --> 00:37:42,630
أكثر؟

444
00:37:42,630 --> 00:37:47,810
أعتقد as a women's shirt, the mean tends to be in the

445
00:37:47,810 --> 00:37:52,110
direction of long tail بيروح لتجاه الأطول, now the 

446
00:37:52,110 --> 00:37:56,110
long tail is to the right side إذا معاك ده ال mean

447
00:37:56,110 --> 00:38:03,910
هنا which is bigger, mean or median ال median .. ال

448
00:38:03,910 --> 00:38:08,190
mean راح على اليمين طرف اليمين دي أما الأطول اللي

449
00:38:08,190 --> 00:38:13,010
لما بكون عندي أرقام من واحد لألف اللي هيك بيكون أط

450
00:38:13,010 --> 00:38:18,010
ول، بالتالي ال mean أكبر، إذا for right skewed the

451
00:38:18,010 --> 00:38:21,270
mean is always greater than the median so we have

452
00:38:21,270 --> 00:38:25,330
three different situations if we have symmetric

453
00:38:25,330 --> 00:38:28,890
distribution then mean and the median are equals

454
00:38:28,890 --> 00:38:33,910
but for left skewed the mean is smaller than the

455
00:38:33,910 --> 00:38:37,490
median and for right skewed the mean is greater

456
00:38:37,490 --> 00:38:43,370
than the median يعني معناه كده for left skewed

457
00:38:43,370 --> 00:38:45,130
skewness

458
00:38:51,970 --> 00:38:55,130
الاستخدام يكون موجب أو سالب على حسبك الاستخدام

459
00:38:55,130 --> 00:39:00,990
يكون نيجاتيف والاستخدام يصبح

460
00:39:00,990 --> 00:39:01,390
أمريكي أمريكمي أمريكمي أمريكمي أمريكمي أمريكمي أمريكمي

461
00:39:01,390 --> 00:39:05,530
أمريكي أمريكمي أمريكمي أمريكمي أمريكمي أمريكمي أمريكمي

462
00:39:05,530 --> 00:39:06,350
أمريكي أمريكمي أمريكمي أمريكمي أمريكمي أمريكمي أمريكمي

463
00:39:06,350 --> 00:39:06,370
أمريكي أمريكمي أمريكمي أمريكمي أمريكمي أمريكمي أمريكمي

464
00:39:06,370 --> 00:39:07,490
أمريكي أمريكمي أمريكمي أمريكمي أمريكمي أمريكمي أمريكمي

465
00:39:07,490 --> 00:39:15,430
أمريكي 

466
00:39:18,590 --> 00:39:24,990
هي إيه؟ Symmetric B skewed to the left C skewed to

467
00:39:24,990 --> 00:39:28,310
the right which one suspected to have an outlier?

468
00:39:29,670 --> 00:39:37,430
B and C هذا إيه؟ A B and C which one has outlier?

469
00:39:38,590 --> 00:39:45,130
A and C could be outlier exist in these two graphs

470
00:39:46,090 --> 00:39:50,130
لكن إذا كان لديك مجموعة متساوية فهذا يعني أن

471
00:39:50,130 --> 00:39:55,690
الاختلافات ليست موجودة، فلمجموعة المتساوية

472
00:39:55,690 --> 00:39:59,730
البيانات خلاصة من الخلاطات الخارجية مفيش فيها

473
00:39:59,730 --> 00:40:05,870
خلاطات خارجية، أنا سأتوقف هنا، وفي المرة القادمة إن

474
00:40:05,870 --> 00:40:11,050
شاء الله سنستمر في مشاهدة مجموعات التساومة