بسم الله الرحمن الرحيم اليوم إن شاء الله سأكمل
مقالات التغيير سأبدأ مع مقالة التغيير مرة أخرى،
هذا المقال يقوم بمقالة التغيير المرتبط، أعني
التغيير المرتبط من مقالة البيانات إلى مقالتها
دائماً في المقالة ويظهر التغيير مرتبط بالمقال ليس فقط
التغيير لكن التغيير مرتبط بالمقال ويمكن استخدامه
لتقارير أو أكثر مجموعات من البيانات المقارنة في
كلا المجموعتين مختلفتين أو نفس المجموعات لكن أكثر
ممكن أن نستخدمها لمجموعات مختلفة، المشكلة التي يجب
أن نستخدمها لتغيير هذه المقالة CV هو S على X بار
مرة أخرى
أولاً الـ sample mean والـ sample standard
deviation لكي نقوم بحساب الـ coefficient of
variation واضح، عشان أحسب ال CV لازم في الأول أحسب
ال mean وبعدين ال standard deviation، يعني لو طلبت
منك أطلع ال CV، أحسب ال CV، يجب أن نقوم أولاً بحساب X
بار ثم نستطيع أن نقوم بحساب ال coefficient of
variation، دعونا ننظر إلى هذا المثال
الآن لدينا اتصالين، اتصال A، تعرفين ايش معنى اتصال
نعم، ايش معنى اتصال؟ سهم، اتصال A، معنى قيمة اتصال
A في السنة الماضية كانت 50 دولار، معنى قيمة
اتصال A كانت 50 دولار في السنة الماضية
كان 5 دولار، لذلك لدينا كلاهما الآن، ال mean ومقارنة
الأسعار لـ Stock A الآن
مقارنة أخرى اسمها Stock B، مقارنة Stock B لديها
قيمة كبيرة في العام الماضي 100 دولار، ال mean 100
دولار، ومقارنة الأسعار أيضاً 5 دولار، الآن كلا الأسهم
يمتلكون نفس الانتاج العام، لذا يجب أن يكون من
المفهوم أنهم يمتلكون نفس الانتاج العام، مع كذا نفس
الانتاج العام، لكن إذا تنظر إلى أسعار الأسعار
أسعار A في العام الماضي كانت 50 دولار، بينما
بالنسبة لأسعار B كانت 100 دولار
أنا أقصد الانتاج الأساسي، لا يمكننا أن نقارن
التغيير بين الانتاجين الاثنين لأنهم
لديهم انتاج نفسه، لا يمكننا أن نقارنه، وهم أيضاً
لديهم طرق مختلفة، لذلك لكي نقارن التغيير بين
الانتاجين الاثنين يجب أن نقارن الـ CV التي هي ميزة
التغيير التي تقوم بميزة التغيير المرتبط to the mean
variability، مش ال variability بس relative to the
mean، يعني الاختلاف حسب ال mean، لو طلعنا ال CV
الأولى CV for stack A، again the formula we have to
use is S over X bar multiplied by 100، so now we
have S divided by 50 multiplied by 100 gives 10%
الآن 10% لا يعني لنا أي شيء لأننا يجب أن نقارن هذا
القيمة لقيمة أخرى، لعبة أخرى، لعبة B، لدينا X bar 100
مع نفس الانتاج الواسع، لذا CV لهذا العميل S نفسه
مختلف، من 100 مرة 100%، يعني 5%، العينة B لديها عينة
5%، في هذه الحالة يمكننا أن نقارن عينة
5 أقل من 10، 5% أقل من 10%، فهذا يعني أن كلا
الواحدين لديها نفس مقارنة أساسية، الومنافسة، ولكن
الواحد B أقل مقارنة
يعني واضح أن ال stack B التشتت يبقى أقل، now if
stack B is less variable to its mean than stack A
which one is more stable؟ مين بيكون more stable؟
ايش معنى stable؟ يعني مستقر
which one is more stable؟ if you want to recommend
to buy stack A or B؟ الـ ... الـ more stable is better
طبيعي ولا ... لو يكون الشغل more stable مع كده الـ
risk ماله بيقل، مظبوط، فواضح أنه stock B more stable
than stock A، it has less variability relative to
its mean، لما الشيء اللي هتكون فيها تشتت كبير
variability كبيرة، الواحد بيبعد عنه، الآن فيها
المخاطرة مالها بالزيادة، درس الكون عالي، anyways we
have to compute the CV for stack A and stack B
just compare these two values، now this is five، it
means stack
A is more variable to its mean than stack A than
stack B، هذا التين وهذا الخمس، وهذا أكبر، look at
the next slide، لدينا مصدر واحد آخر يسمى مصدر C، مصدر
C لديه
قيمة كبيرة في السنة من 8 دولار، ومصدر
مصدر الانتاج 2 دولار
على مقارنة الـ standard deviation هو 2، هذا
المقارنة أصلاً صغيرة، أكثر من مقارنة الـ standard
deviation، أكثر من
هذا يعطي 25%، على الرغم من أنه يحتوي على استخدام
استخدام
لتقارن تغيير الانتاجات المختلفة حتى لو كانت تحتوي
على نفس الأجهزة، هنا نحن نحتوي على نفس الأجهزة
دولار، فالـ Stock X لحظة أن تغييره 25%، فالـ Stock X
لديه تغيير قليل أقل بكثير، دولار
و 2 دولار، ولكن تغييره كثير بكثير
زي ما أقول، لا يمكننا أن نعتمد فقط على الـ
Standard Deviation لكي نقارن التغيير بين الـ
different datasets، يجب أن نقارن الـ coefficient of
variation، إذا الملخص، لو أردت أقارن تشتت مجموعتين
أو أكثر، لا يمكنني أن أعتمد على الـ S لوحده ولا
على الـ X bar لوحده، بأعتمد على مين؟ على الـ
coefficient of variation، لأنه ليس يعمل الـ
measures الـ variation أو الـ variability relative
للمين تبعه، واضح؟ يعني لو حكيت ال score سبعتكوا
الها mean equal 85 وال standard deviation equal 5
أولاد
for female students، for male student suppose the
mean was 75 and standard deviation 10، اللحظة
دي خليها 5
both have the same mean، but if you compute the CV
for female S
over eighty
five، لو
ضربت خمسة في مئة على خمسة وثمانين، نعم خمسة
وثمانين
من أو ثمانية من عشرة
خليني أحسبها خمسة
point 22، خمسة point 22، خمسة point 22، خمسة
point 22، خمسة
point 22، خمسة point 22، خمسة point 22، خمسة
point 22، خمسة point 2
500 over 75، 6
.67، واضح
هنا في المدرسات الإنسانية أقل من
5.88 بالرغم من الاثنين اللي هم عايش نفس الـ
standard deviation، أي سؤال عن مقاومة التغيير؟ حسناً،
دعنا نتحرك إلى الصفحة التالية، إذا
تتذكرين عندما تحدثنا عن المقاومة، والمقاومة، تذكرنا
أن المقاومة ليست مشتركة بقيمات أعظم أو أسلحة خارقة
السؤال الآن هو كيف يمكننا أن نقول إن هذه النقطة
تعتبر خاطئة أو خاطئة أو حتى خاطئة، إذا كان لدينا
مجلة خاطئة، كيف يمكننا أن نقول إن قيمة هذه المجلة
تعتبر خاطئة أو خاطئة؟ ممكن أقول إن هذه المجلة
مشتبهة تكون خاطئة أو خاطئة، هناك طرحين مختلفين
لتوصيل خطوات خاطئة أو خاطئة، هذا الفيديو يتكلم عن
واحدة من هذه الطرق يسمى Z-score، لذلك دعنا نبدأ
بالوصول إلى أعلى باستخدام Z-score، فوصولة
أعلى
عن طريق استخدام الـ z-score، دعونا
نرى كيف نستخدم ال z-score، ماذا يعني z-score؟ يجب
أن نعرف كلا الاختصار، أعني التخصيص لل z-score ثم
كيف نستخدمه؟
النتيجة الآن تقول أنك تقوم بتجربة الـ z-score من
قيمة البيانات، نحتاج
أن نتقل ال mean ونقل من قيمة البيانات بقيمة
البيانات بقيمة البيانات بقيمة البيانات بقيمة
البيانات بقيمة البيانات بقيمة البيانات بزي score
it says it equals، so z score of a data value for
score for example، suppose my score is x، suppose i
got x in subject a، now the question is how can we
compute the z score، it says subtract the mean، أي
معناه subtract، مظبوط، اطرح ال mean، نقص ال mean، نقص
ال mean، نقص ال mean،
نقص ال mean، نقص ال mean، نقص ال mean، نقص ال mean،
نقص ال mean،
تعريفه number of standard deviations a data value
is from the mean، يعني ايش عدد الانحرافات المعيارية
النقطة بتاعتك أو درجتك بتبعد عن المتوسط، for example
suppose my score was 85 again، 85، so you got in
statistics or in math or accounting 85، and the
average of the entire class مثلًا هو 80، ومقارنة
الأساسية كانت 5، الآن السؤال هو ماذا يعني
الـ z-score؟ دعنا نقوم بمقارنة الـ z-score، المفهوم
هو إضافة المقارنة من هذا القيمة ثم أقوم بتقسيمه
بالمقارنة الأساسية، لذلك نحن لدينا 85 ناقص 80 على
5، هذا يعطي 1، الآن دعونا نرى معنى 1، انظر
إلى الفرق بين مقارنتك ومقارنتك، ماهي الفرق بين 190 00:16:21,
20 over 5 minus 4 الآن ماذا يعني هذا القيم مرة
أخرى؟ يعني قيمة 60 هي أربع مقارنة عامة تحت
المقارنة عامة تحت المقارنة عامة تحت المقارنة عامة
تحت المقارنة عامة تحت المقارنة عامة تحت المقارنة
عامة تحت المقارنة عامة تحت المقارنة عامة تحت
المقارنة عامة تحت المقارنة عامة تحت المقارنة عامة
تحت المقارنة عامة تحت المقارنة عامة تحت المقارنة
المقارنة عامة تحت المقارنة عامة تحت المقارنة عامة
واحد جاب ستين المتوسط ثمانين ما هي الفرق على
المتوسط؟ عشرين ما هي علاقة العشرين بالخمسة؟ أربع
أضعاف مع كده درجته أربع أضعاف ما لها below the
mean هذه الطريقة تحسب z score now suppose one more
example my score is eighty I
got eighty in subject A for example now what's the
value of z score؟ لو كانت الـ mean 80 ودرجتي 80
يعني أنا زي المتوسط مع الـ Z-score مش هيساوي 80 نقص
8 على 5 يساوي 0 معناه إيش my score is
0 above the average or below the average it means
my score equals the mean زي ما كده my score equals
العنوان اللي لديه هو كيف يمكننا إيجاد خطوات أخرى
أخرى
من الخطوات الأخرى من الخطوات الأخرى من الخطوات
الأخرى من الخطوات الأخرى من الخطوات الأخرى من
الخطوات الأخرى من الخطوات الأخرى من الخطوات الأخرى
من الخطوات الأخرى من الخطوات الأخرى من الخطوات
الأخرى من الخطوات الأخرى من الخطوات الأخرى من
الخطوات الأخرى من الخطوات الأخرى من الخطوات الأخرى
من ال
هذا قانون الثلاث is as rule of thumb قاعدة عامة
إذا الـ z score less than negative three يعني
في هذه المنطقة or greater than three is considered
to be extreme value now go back to the previous
examples do you think z score of one is considered
to be outlier؟ واحد موجودة هنا بالتالي هي ليست
خارجية فالاول ليس خارجية اتفاق 2 ليس خارجية اتفاق
4 ليس خارجية اتفاق
0 ليس خارجية اتفاق اتفاق اتفاق 0 ليس خارجية اتفاق
اتفاق اتفاق 100 لو
كانت درجة الطالب 100 يعني الطالب جاب مية من مية و المتوسط
ثمانين هل مية تعتبر outlier؟ طالب ازاي score؟ مية
ناقص ثمانين على خمسة four it means his score is
four standard deviation above the mean and four is
greater than plus three it means this point is
considered to be an outlier or extreme values هذه
الطريقة أسهل طريقة نعرف إذا كانت الـ data is
considered outlier أو extreme أو ليس كذلك فقط
تجربة الـ z-score إذا كانت أقل من 3 أو أقل من سالب
من 3 فهذه النقطة تعتبر نقطة أقل من سالب تلاتة بس
أو سالب من سالب من سالب من سالب من سالب من سالب من سالب
من سالب من سالب من سالب من سالب من سالب من سالب من سالب
من سالب من سالب من سالب من the farther the data value
is from the mean يعني القيمة المطلقة يعني القيمة
المطلقة لـ ناقص four four مش هي فبيحكي كل مكان فيه
قيمة أكبر بتكون الـ data مالها بعيدة عن الـ mean
يعني z score of negative four which one is far
from the mean z score of negative four or z score
of equals two انسى الإشارة نقاط فقط انظر إلى قيمة
الرقمية هذا أكبر من 2 هذا يعني أن هذا القيمة هي
أكثر من الواقع أبعد من المتوسط لذلك مرة
أخرى هذه هي الفورمولة لـ z-score هل تعتقد أن z
-score يمكن أن يكون أفضل أو أقل أو سالب 0؟ يمكن أن
يكون أيضا أيضا أيضا أيضا أيضا أيضا أيضا أيضا أيضا
أيضا أيضا أيضا أيضا أيضا أيضا أيضا أيضا أيضا
أيضا أيضا أيضا أيضا أيضا
أيض
and equals zero if x equals x bar إذا ممكن الـ z
-score ياخذ ثلاث حالات positive إذا كان الـ x
greater than x bar negative إذا كان الـ x more than
x bar equals zero if x equals x bar this is
another example
يكون ايه علاقته بالمية ايه علاقته بالمية ايه
علاقته بالمية ايه علاقته بالمية ايه علاقته بالمية
ايه علاقته بالمية ايه علاقته بالمية ايه علاقته
بالمية ايه علاقته بالمية ايه علاقته بالمية ايه
علاقته بالمية ايه علاقته بالمية ايه علاقته بالمية
ايه علاقته بالمية ايه علاقته بالمية ايه علاقته
بالمية ايه علاقته بالمية ايه علاقته بالمية
ايه
علاقته
بالمية اي مع مقارنة أساسية 100 وانت
تسأل عن مقارنة الـ z-score بمقارنة 620 مقارنة الـ
z-score بمقارنة 620 مقارنة الـ z-score بمقارنة 49
مقارنة الـ z-score بمقارنة 49 مقارنة الـ z-score
بمقارنة 100 مقارنة الـ z-score بمقارنة 620
620-490 أو 100 يعني 1.3 وهذا يعني أن مقارنتي أعلى
أو أقل من المقارنة، أعلى من المقارنة مرة أخرى، مرة
أخرى، مرة أخرى، مرة أخرى، مرة أخرى، مرة أخرى، مرة
أخرى، مرة أخرى، مرة أخرى، مرة أخرى يمكن أن يكون 1.3
أو 1.5 أو مهما كانت القيمة لأننا حصلنا على 1.3،
لذلك قيمة هذا هي 1.3 مقارنة أعلى المقارنة الأساسية
مرة أخرى تعتبر هذه القيمة 620 موجودة هناك، الآن
قيمة 1.3 ليست أكبر من 3 أكبر، إنها بين 3 أقل و3
أكبر، لذلك هذه النقطة أو قيمة 620
أو أقل من سالب ثلاثة أو أكبر من ثلاثة أو أقل من سالب ثلاثة أو
أقل من ثلاثة أو أقل من ثلاثة أو أقل من ثلاثة أو
أقل من ثلاثة أو أقل من ثلاثة أو أقل من ثلاثة
أو أقل من ثلاثة أو أقل من سا
ما فيش اختلاف أهو بين الـ euro score and the average
يعني مش بعيدة أكثر لكن لو لاحظت هنا مثلًا لما كانت
eighty-five والـ average eighty is okay my score
is around the average so my score of eighty is
eighty five is not large value is not extreme
value but if you look at sixty if you got sixty in
the scores and the average was eighty واضح إن الفرق
كبير بينهم فدرجتك بعيدة كثير عن الطلاب وين لتحت
بعد كده درجتك أقل من الطلاب أربع انحرافات معيارية
لو كانت جبت مية بعد كده درجتي عالية جدا واطلعت
أربع انحرافات معيارية any question?
السابق هو شكل التوزيع if you remember when we
started chapter three we started with three
definitions similar
definitions in slide four حكينا الـ central
tendency أخذنا three measures mean, median and
mode بعد اخذ الـ majors of variation أخذنا الـ range
الـ standard deviation والـ variance والـ
coefficient of variation آخر واحدة إيش the shape و
حكينا the shape is the pattern of distribution of
values from lowest to the highest value كيف شكل
التوزيع من أصغر قيمة لأكبر قيمة يعني أنا عايز أعرف
شكل التوزيع لكل الـ data set هذا اللي هنحكي عليه
الآن إن شاء الله اللي هو آخر واحدة اليوم اللي هو
shape of a distribution شكل التوزيع
بعدي بعدي
الآن suppose لدينا مجموعات البيانات ونحن مهتمين
بالعرفة عن شكل مجموعات البيانات هذه الشكل تسمح
بكيفية مجموعة البيانات بيوضح
أو يصف كيف تتوزع شكل البيانات شكلتين
مهمة تتصرف في الشكل number one is called skewness
skewness أسمعش skew أو skewness التواء التواء
التواء
معناه measures the extent to which data values are
not symmetrical symmetrical يعني متمثل
و بين الأيمدة الـ data values بتكون متماثلة if you
look at this data and suppose we have this graph
suppose we have data set and we have this graph
this
is the mean
لو this graph is symmetric، symmetric معناه، معناه
متمثل، symmetric معناه
متمثل، إيش معناه متمثل؟ يعني الـ right والـ left ما
لهم تقريبا زي بعض يعني الـ main value is in the
center of the distribution، في النص بالضبط
يعني الـ main value في المركز، في الـ center table
skewed skewed معناها هيك لحظة
هي الـ main value بس
لو طلعت عليه من طرف أي منطقة اليمين اللي هنا الـ
right side مش زي الـ left side إذا هذا مش .. مش
symmetric برضه لو كان العكس لو
حاجة زيك هي الـ main
برضه هذا not symmetric إذا الـ skewness measures
the extent to which data values are not symmetric
خليني
أحكي عليها اليوم واللقاء الجاي بنحكي علي الـ
kurtosis الـ kurtosis معناها تفلطح هي
كده معناها
أحيانا ممكن تكون الـ .. الـ expression بالعربي مش
بوضح المعنى تبعه لكن التعريف ممكن تكون أوضح أنت
بقالك تعرفيها كيف اتجهت المعنى هسه أنا تفلطح أو
تفرطح حسب الكتر طب ناخد اللفظ تبعه معناه
الـ care measures the weakness of the care of
distribution بيك معناه إيش؟ قمة، بيحكي weakness لأ
مش معناها القاعة، مش معناها العكس يعني
طلع
على الـ graph اللي هنا هي القمة تبعها و graph تاني
وصل الـ center هيك واحد
تالت وصل القمة بذا الشكل يعني
واحد القمة تحته مدببة sharp واحد flat زي هيك أو
flat أكثر هذا نسميه kurtosis تفلطح
that is how sharply the curve rises approaching
the center of distribution كم كان حد التوزيع لما
وصل للقمة هل sharp زي هي النقطة اللي تمثل الـ
maximum مش هي هي الـ maximum لما وصل ل الـ max كان
بها، مش هيك؟ مش هيك أن الـ mean is much affected
by extreme values than the median، مع كده الـ mean
دايما بيتجه لهوين لل outliers، ال outliers اللي
موجودين left side، إذا هو بيروح ال left طالما يجي
على ال left، إذا قيمته مالها أقل من ال median،
look at the graph C
الآن إيه أكثر؟ إيه أكثر؟ إيه أكثر؟ إيه أكثر؟ إيه
أكثر؟ إيه أكثر؟ إيه أكثر؟ إيه أكثر؟ أكثر؟ أكثر؟
أكثر؟ أكثر؟ أكثر؟ أكثر؟ أكثر؟ أكثر؟ أكثر؟ أكثر؟
أكثر؟ أكثر؟ أكثر؟ أكثر؟
أكثر؟
أعتقد as a women's shirt, the mean tends to be in the
direction of long tail بيروح لتجاه الأطول, now the
long tail is to the right side إذا معاك ده ال mean
هنا which is bigger, mean or median ال median .. ال
mean راح على اليمين طرف اليمين دي أما الأطول اللي
لما بكون عندي أرقام من واحد لألف اللي هيك بيكون أط
ول، بالتالي ال mean أكبر، إذا for right skewed the
mean is always greater than the median so we have
three different situations if we have symmetric
distribution then mean and the median are equals
but for left skewed the mean is smaller than the
median and for right skewed the mean is greater
than the median يعني معناه كده for left skewed
skewness
الاستخدام يكون موجب أو سالب على حسبك الاستخدام
يكون نيجاتيف والاستخدام يصبح
أمريكي أمريكمي أمريكمي أمريكمي أمريكمي أمريكمي أمريكمي
أمريكي
هي إيه؟ Symmetric B skewed to the left C skewed to
the right which one suspected to have an outlier?
B and C هذا إيه؟ A B and C which one has outlier?
A and C could be outlier exist in these two graphs
لكن إذا كان لديك مجموعة متساوية فهذا يعني أن
الاختلافات ليست موجودة، فلمجموعة المتساوية
البيانات خلاصة من الخلاطات الخارجية مفيش فيها
خلاطات خارجية، أنا سأتوقف هنا، وفي المرة القادمة إن
شاء الله سنستمر في مشاهدة مجموعات التساومة