بسم الله الرحمن الرحيم ان شاء الله اليوم هناخد
المحاضرة رقم خمسة عشر وهذه المحاضرة الأخيرة في
مصادق الإحصائي الاستدلال التربوي اللي طلبت
الدكتوراه في برنامج المناهج وطرق التدريس المحاضرة
هتكون عبارة عن تطبيقات عملية على موضوع انحضار الخط
المتعدد وانحضار الجثث التنيه باستخدام برنامج
الاسبعي أساسي يمكن احنا بدأنا يوم تلاتة وعشرين ستة
و شهر بدينا يوم تسعة و عشرين ستة .. يوم تلاتين ستة
ناخد نقاة واحد يوم تلاتين .. يوم تلاتة و عشرين
بعدين بدينا مباشرة الأسبول بعد يوم تلاتين ستة يعني
تقريبا يوم واحد تلاتين سبعة تقريبا شهر واحد فأعتقد
أن وجه اتناظر إنجاز كبير أن نخلص مصاق بهذا الحجم
في فترة يعني تقريبا شهر واحد او .. او شهر وسبوع
فطبعا يحسب إلكوا بشكل أولي أصلا أنتوا اللي شهدتوا
أنتوا اللي اتعبتوا بكل تأكيد لكن بتعرفي ما اللي ..
ما اللي يشكروا الناس ليه يشكروا الله طبعا في ناس
من ورا الكواليس اشتغلت معكم حس أنتوا ما بتعرفوش
فانا بنتهز هذه الفرصة في أخر لقاء أو في أخر محاضرة
و بوجه الشكر للإخوة في دائرةالتميز الأكاديمي اللي
اشتغله معانا بجهود كبير جدا من بداية أول لقاء في
المحاضرات طبعا الجندر المجهول ورا الكاميرات اللي
شغال معانا من غير ما يظهر الأستاذ سامي زهد أبو
الحسن يعني كان اشتغل معانا مش شغل مسمى وظيفي او هو
بيشتغل في الجامعة فهذه الشغلة اللي حسيته انه عنده
رغبة جاذمة ان يوصل او يعمل نشر للفيديوفي وقت قياسي
يعني عادة المنتجة و الرفع على ال youtube .. على ال
youtube الجامعة بياخد وقت وجهد كبير في بعض الأحيان
طب أما في بلدك كان التصوير عادي أول لقائن بعدين
التصوير صار الكاميرات عالية وصار ال HD ال high
definition فهذا برضه أخد منه جهد كبير جدا في عملية
نشر المحاضرات على اليوتيوب و اتلاحظوا أحيانا كانت
أو غالبا المحاضرة نزلت في نفس اليوم المحاضرة رقم
14 نزلت امبارح في نفس اليوم فبالتالي هذا يعتبر جهد
كبير جدا وكانوا يعني منتجوا بطريقة عاليةفكان حقيقة
دقة في التصوير أنا صورت قبل هيك عدة لقاء محاضرات
كتير ماكانش أنا الفصل الفاتر ماكانش في نفس الدقة
فالصحيح هذا جهد كبير جدا للأستاذ السيد محمد زهد و
معه الأخبار في ديار التمييز الأكاديمي المهندس محمد
الحلو والمهندس بيلال نبريس التلاتة اشتغلوا معانا
شغل راقي جدا وان شاء الله تكون في ميزان حسنتهم في
الآخرالحاجة التانية في هذه التصوير طبعا كانت فكرة
الشغل الأكاديمية كان الأستاذ الدكتور سالم حلس هو
النائب الأكاديمي اللي وجد أنه لازم يحصلها تتصور
لتعوم الفائدة على الأخرين من الطلبة اللي هيجوا بعد
هيك إن شاء الله فطبعا الشكر اللي هم لهم الصحيحة
أنا ماكنتش في بالي أن أصور فيديو، لو بتاعة تصوير
فيديو أحيان تخلي الواحديشرح في إطار معين، مايطلعش
على النص كتير، فكان .. مش سهل يعني، اه كانت مش
فيها تربية، فيها ان انت خلاص في ال .. كل حيشوف ال
video، مش انتوا بس يعني، مش حاجة مش .. مش محصولة
على الطلاب بس فالصحيح شكرا لشغل الأكاديمية في هذا
الاتجاه، هاي تقريبا اللي انا عايز احكيه في البداية
و هذا ان شاء الله تعالى هتكون لقاه الأخيرو بالنسبة
للقاية الأخيرة ههون شوية عليكوا في شغلة صغيرة
الواجبات معاكوا لغاية 11-8 ليه بعد الامتحان؟
الامتحان يوم 7-8؟ كل حاجة، أي حاجة، أي واجب متوقع
.. أي واجب متوقع .. أي واجب متوقع ل 11-8 يوم
السبت، بطلع يوم السبتلأ أنا عارف يوم السبت يحدى
عشت تمانية لو ممكن الصبح اتناشت تمانية لعيد وممكن
تلاتاشت تمانية لعيد لأ انا مغير اتناشت تمانية لعيد
لأ لأ اتناشت تمانية السلمين الالكتروني على ال
email مش دخل الجامعة فعلا انا بحكي اي واجبات
متبقية اخليها لحد عشت تمانية يوم السبت للي ماسلمش
سواء نقط بحث او واجبات او دراسة الحالة لأن غالبيا
اعتقد دراسة الحالةبدها شغل كتير اه
طبعا لازم .. بس يعني بتخلصيها بريحية فبتبيعتيليها
word و PDF عساس أضمن وصولها أكيد بتكون كاتب أسمك
عليهم عساس .. ماتوهش أي حاجة أي شيء ليوم 11 تانوية
هي occasion مفتوح لغاية 11 الشهر بس
في أي شيءخلّيني أبدأ محاضرة اليوم اليوم هتكلم
عليها تطبيقات عملية على انحضار المتعدد و ال
logistic اثناء باستخدام برنامج ال SVSS و هنبدأ
ببعض
النقاط اللي أنا ماشرحتهاش أثناء معرضن موضوع انحضار
الخط المتعدد أو موضوع ال logistic النقطة اللي هو
هتكلم عليها تحديد القيمالمتطرفة أو القيم الشاذة
متعددة المتغيرات لما بتعرف أحنا بنحكي مثلا حالة
معينة فيها قيم شاذة أو فيها قيمة .. هي تتطبر حالة
شاذة مع كده هي إليها أكتر من المتغيرة مش هيك عشان
كده بنتسميها متعددة المتغيرات باستخدام مهلنبس في
استخدام برنامج الأسماء الأساسي هاخد من خلال مثال
مثليك بسيط المثال بيحكي يعتقد باحثبأهمية معدن
الذكاء والذاكرة القصيرة والعمر القدرة القرائية على
طلاب الصف الأول الابتدائي يعني عنده متغير تابع
القدرة القرائية هذا متغير تابع وعنده
تلت متغيرات مستقلة معدن الذكاء والذاكرة القصيرة
والعمر طبعا احنا أخدنا كيف نعمل إحضار خط متعدد
وحكينا بعض التفاصيل اللي ماحكي تفاصيل أخرى
ماذكرناش في حينه فهفتح الملف الاسم
القراءة أو القدرة القراية واضح حي المتيارات اللي
موجودة واضح
عندي عشرين حالة
العمر، الذاكرة، الذكاء و القراءة أو القدرة
القرائية واضح كلها متويلات كمية اللي أنا عايز
أعرفه كيف ممكن معرفت إذا كان هناك قيم شادة ولا لأ
ممكن مثلا يكون الطفل ذكاء و خارق ممكن يؤثر ممكن
واحد منهم الذاكرة عنده قوية جدا ممكن تؤثر ممكن
درجته في القراءة أو القدرة القرية عالية ممكن تؤثر
معنى أنه أنا أتكلم عن outliers
أو قيم شهدة مترفة أو متعدد متغيرات بقصد بها لما
بحكي أنه عند مشاهدة معينة و نفترض .. نفترض حكيت
المشاهدة رقم خمساشت outlier هذه معناها outlier أنت
.. أو قيم شهدة أنت مش عارف لميه للأول، للتاني،
للتالتة، الرابع، لكن مشاهدة ككل فبتسميها متعددة
المتغيرات
بنعملها على اساس كتالة analyze نفس
الطريقة بس هعطيك انا طريقة لو كانت متغير واحد او
لو عايز اعرف اذا كان في outlier لمتغير معين كيف
اعمله هنشوفها بعد شوية من خلال الشرح هتبين هاخده
ال linear
المتواهد التابع القدرة القرائية بعدين المتواهد
المستقلة التلاتة اللي هي العمر و الذاكرة او الذكاء
عشان احسب المهة nobles باختارها من خلال ال save و
في ال save واضح في عندى هنا هي المهة la nobles
المهلا نوبس موجودة من ضمن ال distance هذه المسافات
طبعا في أكتر من طريقة فيه cooks وفيه leverage
values حانة هشرح التلاتة هدول لكن في الجزء الأول
في الانحضار هتكلم عن المهلا نوبس بس بعد break
هتكلم عن ال logistic هتكلم عن ال cooks distance
وعن ال leverage values في الأول هتكلم عن المهلا
نوبس او اي continue طبعا طالما اخترت save بالتأكيد
البرنامج هيعمللي متغيرمش ديد سمامها وهي قيمة مهل
نوبلس موجودة إلا إيش المعيار عشان أعرف إن هذا
القيمة قيمة شادة ولا لأ الطريقة كانت تانية في
الأول بقى المراتب الحالة
بيكون تعتبر شادة إذا كانت قيمة مهل نوبلس أكبر من
النقطة الحارجةفبالتالي لازم في الأول أطلع النقطة
الحرجة اللي
هي بتطلع من خلال كاي سكوير باخد
قيمة ألف صغيرة جدا واحد من ألف زي ما حكينا قبل هيك
في لما اتكلمنا على التحليل الاستكشافي و التوكيدي و
ال DF كانت
كانت هناك عدد الفقراء
هي نفس الفكرة أما الفقرة عبارة عن إيش متغير مظبوط
فال K هنا عبارة عن عدد المتغيرات المستقلة هي نفس
الشيء لأن الفقرة بتاعي بيعملها كمتغير فبالتالي
درجلات الحرية ما زالت كما هي سواء في تحليل السكشاف
التوكيدي التحليل التوكيدي أو من خلال ال regression
هي ال K هي نفس ال K إما عدد الفقرات في التحليل
التوكيدي أو عدد المتغيرات المستقلة في الانحضار
فواضح في المثل اللي عندي ال K بتساوي تلاتة
فبالتالي أنا بانظرواحد من الف و تلت درجات حرية طب
هذا ممكن احسبها او طلعها من خلال الجدول الحصائية
طب الجدول اللي احنا متعودين عليهم انا في امتحان
اكيد يعني لو بدى جدول هعطيكيه لكن خليني في الأول
انا اوريكي جدول chi-square و نعرف كده القراءة
أخدناها برضه كيف نقرأ المرة اللي فاتت
وهذا حقيقي كاي سكوير لأ مش حاجة كاي سكوير هذا
z هاي
جدبل مربع كاي كاي مايعطي احنا عايز مساحة على
اليمينفوضح الجدول هنا بيعطي المساحة اليمين فبدور
على تلت درجات حرية عند
واحد اي تلاتة بمشي عند واحد من الف اخر واحدة ستة
عشر سبعة وعشرين فالقيمة ده ستة عشر سبعة وعشرين
القاعدة بتحكي التالت اي قيمة
بتزيد من تعوين المهن .. من ال .. مهن النبلس أي
قيمة بتزيد عن هذه القيمة المرشح هتكون شاذا إذا
واضح لو أنا طلعت على برنامج ال SPSS حتى من غير
مرتب لو طلعت على ال output في ال output اتاني جدوة
اللي مكتوب عليه residual ال statisticsفي الـ
Residuals موجود مها
distance اعتبر ال minimum value اصغر قيمة ال M
للمها اصغر قيمة point 305 اكبر قيمة 6.258 القائلة
بتحكي اذا كانت قيمة المها distanceبتزيد عن النقطة
الحرجة مع كده في عندي حالة شادة فواضح ان انا بعيد
جدا على حالات شادة فبالتالي لا يمكن اعتبار اي حالة
من حالات ال 20 حالة شادة وهذا الشغل بتريح الباحث
ان القيم اللي عنده فيها بعض التناسخ وبالتالي مافيش
قيم متطرفة هذا بالنسبة لل ..للمهة لانو بيس اللى
بيستخدمها لتحديدها كانوا القيم شده من عدمها خلاص
اذا هى اللى بتطلع عليها فقط السطر الخاص بالمهة
distance بتطلع ال minimum و ال maximum value فيه
اي سؤال؟ ممكن عندك قيم شذّة كتير يعني ماينفعش
احذفك كل واحدة يعنيببدأ الحذف للحالة الأكبر يعني
بطلع عليهم برتبهم ترتيب تصعدي أو تنازلي حسب ما أنت
عايزه أنا بفضل أرتب ترتيب تنازلي من الكبير للصغير
بحيث يبين عند كل القيم الشادة دفعة واحدة فوضح لأن
افترض في عندي قيمة شادة او عدة قيم شادة هنا عدة
حالات شادة أقصد ببدأ بالحالة الأكبرو بتطلع الحالة
أكبر، ربما الآن قبل الحدث، أخر علاج الكائن، يعني
في الآخر مفاكرة في الحدث، ربما المدخل يكون خطأ بعد
ما مكتوب أمية و تمانية كانت الف و تمانين، أكيد الف
و تمانين يعني هي مدخلة خطأ، فبتاعي برجع لطريقة
الادخال و بحاول أصلح ده واحد، ماكانش .. إذا كان
الحالة الوحيدة هو الحدث منظره حجم العين، ولا إذا
حجم العين كبيرحدث مشاهدة واحدة مابأثرش لكن في
عينات صغيرة زي هيك بتأثر فبالتالي أنا مضطر أزود
حجم العينة فبالتالي الحدث يخليه أخر شيء و لو حدثت
و أنا مضطر أحدث بحاول حجم العينة مايقلش عن حجم
مناسب بالذات في العينات الحجم الصغير خلاص؟
طبعا لو كنت عندي عينة كبيرة بالألافة افترض اذا
هناخد في ال metal بعد ال break ممكن انا ارسل مرسم
بياني للحالات هذه مع قيمة اللي مابحث عرف وين
النقطة او وين الحالة اللي عندها قيمة شده ففي
ممكنية في الأساسأرسم هدول مع واحد .. هدول رقمهم من
واحد إلى عشرين مش هي طبعا ترقيمهم سهل ممكن ترقيمهم
واحد، اتنين، اتنين، اتنين، اتنين، اتنين، اتنين،
اتنين، اتنين، اتنين، اتنين، اتنين، اتنين، اتنين،
اتنين، اتنين، اتنين، اتنين، اتنين، اتنين،
اتنين، اتنين، ا
كمبيوت ممكن اعمل مثلا number متغير جديد اسميه
number ن او مثلا اي اسم يعني مجرد تسمية هنا في
عندي function group ممكن اختار all
بجيب لكل الدول الموجودة في واحدة اول واحدة dollar
sign case number اذا الأمر هنختار من ال functions
dollar sign ال case اللي اول واحدة case number اذا
بختار بكتب ال number بعدين function group بختار
اول بعدين بختار case number case number هذه أسهل
طريقة تعمل فيها متغير بياخد الاعداد من واحد حتى
اخر حالة عندى موجودةفبختار هذه فقط بختارها فبعتني
التعريف تبعها كل بعمل بضغط على السهم فبيكتب داخل
ال numerical expression dollar sign case number لو
أنا حافظ الأمر طبعا بكتبه مش حافظه أنا يعني بستعين
بال functions أو الدوالة الموجودةو بس هذا كل ما
بعمله و بعدين okay بلاحظ لو رجعت على صفحة البرنامج
بلاحظ اعمللياش متغير رقم واحد لغاية عشرين عملية
سهلة واضح الترقيم سهل يعني لو كان عندى الف حالة في
نفس الثاني بتنعمل رقم
حلات حالة واحد حلتين حلتلات و هذا صحيحقال لأ شوفي
حكاية الصفارة دي، روحي على ال .. على ال decimal و
خلي هذه صفر مش راجع الصفر يعني خلاص يعني عملتيها
زي هيك الان
ممكن لو بيدرسهم ال number هدول الحالة ما ال number
يعني الحالة مش هيكمع علمها على أساس أعرف وإذا في
نقطة عالية أو شاذة طب الحالة اللي عندي مافيش كان
لكن كويس أعرف أرسم أرسم بيجي من خلال graphs
إذا أنا هي الرسم graph بعدين
بختار ال legacy dialogues
وفي عندي رسمة اللي لوحة الانتشار اذا انا graphs
Legacy dialogues وفي scatter بعدين بختار ال
scatter صحيح
هدف البداية خالص لل .. بس أعرف العلاقة بين الاتنين
الخطيئة بس لإن أنا بتستخدمها لهدف آخر مش انحبها
ففي عند ال simple scatter أو الواحدة define بختار
في ال Y المها distance اللي هنا وفي ال X بحط الرقم
او رقم الحالة هذا كل اللي احنا بنعمله Y
okay هلاحظ رسملي الحالات
المطلوبة
واضح ان هي أكبر قيمة عند الستة اللي حكينا عليها من
شوية طب لو كان في عند القيمة الشاذة هتبين فبالتالي
بقدر احدد الحالة تبعيها مين الحالة او مين المشاهدة
لعندي عشرين مشاهدة واضح فوضح القيم كلهم أعلى واحدة
كانت المشاهدة رقم واحد اللي اللي هنا فبالتالي هذا
الرسم بتوضح ليهشكل بيبين قيم المهة مع رقم الحالة
طب هذا بستخدمها إذا كان عندي عدد حالات كبير جدا
وعايز أرسم و أبين و أوضح أن الحالة رقم كذا هي
الحالة اللي فيها مشكلة هذا بالنسبة للنقطة الأولى
خلاص هيك النقطة اللي بيدركز عليها التانية نذكر هيك
أنه نموذج لانحدار
الو بعض الاشتراطات الواجب توفرها فالافتراضات
المطلوبة أنا هتأكد منها كباحث الافتراضات المطلوبة
عشان أستخدم الانحضار في الأول أنا بسمي انحضار خطي
هذا معناه يجب أن تكون العلاقة بين المتغير التابع
وكل متغير مستقل علاقة خطية، لو ماكنتش خطية لازم
تتصرف، احنا شغلنا لاخدنا فقط انحدار خط، اذا في
الأول، حتى قبل الافتراضات خالص، بدأ اتأكد هذا خط
ورقم، رقم صفر، أول حالة، فالمبدأ
لأن إذا كان الحضارة غير خطي مامنفعش استخدم الحضارة
الخطي العادي فلازم أضيف الجزء غير خطي عشان أتأكد
بعمل رسم بياني اللي قبلها عملناها مع بعض بعمل
graph scatter للمتغيرات كلها مع المتغير التابع
طبعا
القدرة المتغير التابعهيك بعمله ماشي واحد واحد و
واحدة واحدة رسمة رسمة بس لما اكون عندى عدد كبير من
المتغيرات يعمل رسمة رسمة عملية مزاجة لكن هذا
الطريقة الأولى ان بعمل رسمة رسمة بينهم و بتطلع على
النقاط شوفي غالبا لو اكون عندى عدد قليل من النقاط
أحيانا الرسم صعب يحكم بس بيعطيني مؤشر فلو طلعت على
حاجة زي هيك يعني واضح انه في انحدار خطي وإن ماكانش
قوي لكن هناك في انحدار خطيلما في بعض النقاط يعني
ماشي هيك صح كده كويس بس في مجموعة هنا واضح
هنا معظم النقاط حوالينا خط مستقيم لكن في بعض
النقاط شوية بعيدة لكن تجاوزة ممكن اعتبارها الحدار
الخطي اللي انا عايز اعمله عايز اعمل الحدار الخطي
scatter plot او لو هتنتشر لكل المتوارد مع بعض فبدل
ما اختار simple أول واحدةفي أنت تاني واحدة matrix
scatter على شكل مصفوفة بختار matrix و بحدد
المتغيرات اللي انا عايزهم في ال matrix هم الأربع
متغيرات كويس تخلى المستقلات ورا بعض و تتابع لوحده
يعني يكون في اما في الأول او في الآخر و بعدين
بختار okay هتلاحظ الرسم لظهرات بتبينالمتغيرات كلها
يعني مثلا هي القدرة القرائية هي علاقتها مع كل واحد
المتغيرات مع العمر مع الذاكرة مع الذكاء واضح مع
الذكاء ولا .. ملاش .. ملاش علاقة خالص في العلاقة
الخطية خالص يعني هذه شكلة كده عبارة عن قطع مكافة
متجه ناحية ال .. اليمين مو care منحنة مش هيك لحظة
هيك هذه شكلة كده لو بيعملها care في حاجة زيكيعني
واضح هذه العلاقة بين القدرة القراية و الذكاء واضح
علاقة غير خطية لأ
أنا العلاقة ال Y مع المستقل مابدورش ال Y مع
المتوارث التاني فواضح ال IQ علاقته غير خطية ربما
تكون علاقة تربيعية طب ممكن أضيف التربيع معاه كيف
أضيف التربيع معاه يعني أعمل متغير جديد لل IQ و
رابعهبنشوف كيف يعني بتعمل متغير جديد هذا لو كان في
حالة تتحلز هيك فلو بده أربع و بروح ل transform و
هي compute variable
بتعمل متغير بس أو ممكن أعمله على ال Excel أربع على
ال Excel و أجيبه
واسميه ذكاء اتنين مثلا ذكاء تربية اي
ذكاء اتنين الذكاء اتنين عبارة عن ايش؟ عبارة عن
الذكاء الموجود مش
ضرب اتنين أُس اتنين في فرق ما نضرب أُس الأُس في ال
SPSS نجمين جانب بعض هذه النجمين هدول هذه معناها
تربية او ضربيه في نفسهيعني الذكاء في الذكاء أو
الذكاء قصة اتنين بعدين
كذا هنا حلاحظ البرنامج أكيد أضاف لمتغير سماه ذكاء
اتنين وذكاء اتنين عبارة عن مربع الذكاء الموجود
بتشوف اللي انا حامل نموذجين واحد فيهالذكاء مع باقي
المتغيرات و مرة تانى أشيل الذكاء و أحط معه الذكاء
و الذكاء تربيع علتين يكونوا موجودين و نشوف مين
بيعطيه نتائج أفضل خليني
في الأول أطلع على الرسم و هدخل محم ذكاء تربيع و
نشوف بس بدي أحاول أدخله مع مجموعة المتغيرات
المستقلة في جنب بعض كل ما يكونوا هيك و بعدين هي
continue
لحظة فعلا العلاقة اللي بيننا كانت في الأسر غير
خطية واضحة غير خطية إذا بتعمل نموذج يعني النموذج
فيه انحضار عادي اللي هو regression linear اللي
عملناه من شوية مشاكة بس تطلع على قيمة ال R² إيش
ساوت ال R² عالية جدا 83.5 يعني لما حدت الذكاء وصلت
83.5طب لما .. لما اضيف الذكاء تربيه لو طلع على
النموذج نفسه بالرغم هذه تلاتة و نص تعتبر كبيرة لكن
لو طلعتي على المتغيرات العمر ديال العمر ديال مظبوط
zero zero واحد لكن الذاكرة و الذكاءغير دلات هو شوف
ال .. الكلام لما كنا نحكي ال .. الأنهابة بتنص ان
مافيش أثر للمستقلات على التابع معاهم و تم الرفض مع
كده في واحد على الأقل يؤثر طلع واحد بس بس طلع
اتنين بيأثروش بس قيمة ال R² عالية يعني لما تكون ال
R² او ال adjusted عالية بهذا الشكل و ال .. هذا ال
R²والـ adjusted تبعتها 80 و 4 من 10 هذا بتحير
الواحد ال R² عالية و ال adjusted عالية و النقطة
المستقلة تلتة واحد بس مؤثر طب هل المشكلة كان
العلاقة غير خطية أنا بجربه لإن أنا في عند افتراضات
لسه ماحكتش ولا على واحدة منهم سبع افتراضات ممكن
تكون واحدة سببت المشكلة بدي أجرب أحط الذكاء تربيه
و أطلع على النموذج الجديدلحظة النموذج قفز من تلاتة
و تمانين و نص وصل الى وين؟ الى تمانية و تمانية و
نص الان صار عندى في النموذج الجديد تمانية و تمانية
و نص و التانية قفزت من تمانية و أربعة لخمسة و
تمانين تعتبر قفزة كبيرة جدا و أنا خل باك ماعملتش
حاجة انا ماضفتش متغيرات جديدة كل اللي عملته حسيت
ان في هناك علاقة غير خطية بين قدرة القراية و
الدكاء توقعت تكون علاقة أربعية فدخلتهاطب للطلاع
على المتغيرات دالة ولا مش دالة لحظة الوضع اتحسن
بشكل كبير جدا إيش صار عندهم؟ صار العمر دال الذاكرة
غير دالة الذكاء دال و الذكاء تربية دال و دال عكسي
خلي دالك مظبوطو لحظة و اتلاحظها على الرصمة كانت
ملتوية ناحية التانية مش طالع على فوق فبالتالي مؤكد
العلاقة الربعية تكون عكسية لكن اشي بينعني هذا موجب
و هذا سالب يعني الذكاء لو بدأ اكتب المعادلة
بكتوبها كلاتر القدرة بتساوي سالب ستة و ستين زائد
تقريبا نحكي ستة من عشرة في العمرناقص 2 من 10 في
الذاكرة و بدأ اكتب ال 2 تحت اللي هم ال 41 41 في
الذكاء بدل ناقص 7 من 1000 في الذكاء التربية طبعا
التعليق سهل العمر مافيش فيه مشكلة كل زاد العمر مع
تقدم العمرتزاد القدرة القراية للطفل بمقدار حوالي 6
من 10 درجة الذاكرة القصيرة علاقة عكسية كل ما كانت
الذاكرة قصيرة كبيرة بقل القدرة القراية الان الذكاء
في اتنين الاول اللي هو 1.4 كل ما ذكاء .. ما زاد
ذكاء الطفل بمقدار درجة واحدة القدرة القراية تزاد ب
1.4 توسل ال 007 أيش علق عليها
هي ده المهمة إذا هو ازداد كل ما ازداد الذكاء
بواحدة واحدة درجة واحدة قدر القرية تزداد مقدار
واحد point أربعة زي سبعة هذا ذكاء تربية بتعطيني
المعدل
هل المعدل اللي هو بيزداد الذكاء، بيزداد القدرة
القرائية، ابتصلش إلى ما اشاء الله ولكن الزيادة
بتكون بمعدل قد يكون معدل تزايدي او معدل تناقصي
فواضح حد الذكاء التاربيعيش إشارة سالبة إذا انت
زداد بمقدار 1.4 ولكن بشكل متناقصمش بيساوي bone 007
يعني هي بيزيد بس مش دايما بيزيد بنفس الوتيرة بشكل
متناقص لذا قادر على كل زيادة كل
زيادة
بالدكاء بدرجة واحدة تزداد القدرة
القرائية في المتوسط بمقدار
1.4 درجة ولكن بمعدل متناقص مساويا طب واضح هي قيمة
صغيرة جدا لكن معنوية سبعة من هذه التفاهات كيف
أعرفها؟اللي بيعرفها أهل الرياضيات واحد غير مخصص في
الرياضيات مش هيفهم اللي أنا بحكي إيش معنى معدل
متنقص المعادلة العادية Y بتساوي A زي BX زي C X
تربيع هذه معادلة تربعية مش هيك الجزء
المضروف في X تربيع اللي هو C هو بيعطيني المعدل كيف
بعرف المعدل؟ بتطلع المشتقة الأولى
المشتقنة مش هتساوي هذا ب صفر زاد بي زاد اتنين CX
صار هذا عبارة عن ال mail جديد، مظبوط؟ كان هذا
المعادل هيك بي زاد اتنين CX هذا ال mail الجديد هذا
ال mail بنسميه المعدل المتراقص انت بالنسبالك
مالكيش علاقة بهذا النقطة؟بس يعرف إذا كان عندي
معادلة تربيعية الرقم المقابل إذا كان تربيعي اعتبر
إيش هو المعدل قد يكون معدل متزايد أو معدل متناقص
فواضح أنا حسنت النموذج بشكل كبير جدا بجرد إضافة
جزء الخاص بالانحضار غير الخط هذا كانت أول خطوة
المفروض أنا أشتغل عليها ولحظة لو أنا ماحطتش انحضار
غير خط في النموذجالوضع التابعى كان 80% أصبح 85%
معناه كده الزيادة تعتبر الزيادة كبيرة جدا طب اشلف
الطرادات اللي احنا عايزينها في نموذج الانحضار احنا
أخدنا واحدة منهم اذا بتذكروا اللي كانت عبارة عن
ايش التداخل خط المشترك مش كده؟ ان طبعا .. ممتاز
العلاقة بين المطارد و المستقل اذا التانية التداخل
الخط المشترك اللي يسمينها Multicollinearity كيف
بعرفها؟ من خلال الـ analyze وهي regression وهي
linear خليني على بدون الذكاء التربية زي ما كنا في
الأول نشتغل هي ال statistics وهي ال collinearity
واضح العمود الأخير ال VIF حكينا إيش الشرط أساس
يكون مافيش عندي Multiculturality إذا كانت ال VIF
الأخر عمود أكبر من خمسة مع كده يوجد تداخل خطي مع
كده فيه ارتباط بين مين؟ بين المتويات المستقلة في
وضع في الحالات التلاتةالبيع يفملها كلها صغيرة أقل
من خمسة فبالتالي مش عندى مشكلة التداخل الخطي فانا
كده بكون عديت هذا الشرط الشرط
التالت تذكر
كنا نحكي في الانوفا و في ال T-test تبات التباين أو
تجانس التباين أن يكون التباينحد الخطأ ثابت الان
هشوف كيف نعمل تباين حد الخطأ ثابت هعمله فقط بالرسم
بياني بترسم بياني و اتأكد اذا كانت تباين لحد الخطأ
اي حد خطأ حكينا اي معادلة فيها ايه فيها ايه هذا
التباين تبعه بيكون ثابتيعني التباين لحد الخطأ عند
كل قيم المتيارات المستقلة تكون ثابتة هذه بعملها
بخلال رسم بياني لما أكون في ال analyze و
regression وهي linear في عدة رسومات بيانية من ال
plots عشان
أرسم و أشوف التباين متجانس ولا لأ برسم رسمة واحدة
أو عدة رسومات الرسم اللي انا عايزها برسم
المحور الرأسي اللي يمثل Y هنا الـ Z residual اللي
هي البواقي المعيارية أي Z residual إذا بحط في ال Y
Z residual بحط
في ال X Z predicted اللي هي القيم المتوقعة
المعيارية هنا بحط Zbread يعني القيم المتوقعة
المعيارية هنا
البواقي المعيارية وهي أفضل رسمة بتحدد إذا كانت
تبين انت جالس ولا أحطيكي القاعدة تبعتها و هي
continue okay
بتطلع على الرسمة الموجودة طبعا ممكن أحط أتباعنات
الصفر اللي هو الخط المرجعي تبعي بتطلع على النقاط
اللي حوالينا الصفر إذا كانت منتشرة بشكل ما فيه
اتجاه معين او منتشرة بشكل عشوائي فهي اعتبرت تباين
متحقق تباين ثابتفانا بلاحظ هنا هي الصفر النقاط
اللي فوق و اللي تحت فيش تجاه معين التجاه يعني رايح
مثلا في تجاه الزيادة كلها هيك أو زيادة تناقص تحت
بعمل زي شكل مخروط يعني هي الصفر مثلا والنقاط رايح
هيك و رايح هيك بتعمل زي شكل مخروط هذا مع كده فيه
تجاه معين البيانات البواقعية لكن إذا كانت البيا ..
إذا كانت قيم .. القيم تنتشر
بشكل عشوائي دون وجود اتجاه معين او نمط معين هذا
معناه ان تباين حد الخطأ يكون ثابت
إذا رسم البيانة يؤدى الغرض طبعا فى طرق إحصائية
إختبارات إحصائية لماعرفة إذا كانت البيانة تلت ولا
لأ خارج نطاق دراستنا الحاجة الرابعة اللى
عادة بتظهر فى البيانات بتكون على شكل سلسة زمنية
الحين البيانات اللى عندى مش سلسة زمنية ان يكون لا
يوجدارتباط ذاتي بين الأخطاء العشوائية هذه بتظهر
تظهر مشكلة الارتباط الذاتي في حالة بيانات
السلسة الزمنية او السلسة الزمنية طبعا غالبا عندى
طالما السلسة غير زمنية هذا الشرط بكون مش موجود
يعني بكون متحقق يعني البيانات مافيش فيها ارتباط
ذاتى لكن لو عايز اعرفها في اختبار مشهور جدا هوريكى
لان اختبار اسمه الاتنين ديربن واحد
تاني واتسون
هذا قيمته إذا كانت قيمة الاختبار تقترب
من الاتنين من اتنين هذا معناه أنه لا توجد مشكلة
ارتباط ده
إذا الارتباط دي هتمتحقق ولا لأ هتطلع على قيمة
الاختبار إذا حوالين اللي اتنين و اتنين و اتنين و
واحد و واحد و تسعة مع كده مافيش عندي مشكلة
الارتباط دي هتكيب أعملها من نفس المنطقة اللي أنا
كنت فيها من خلال هذه ال statistics لحظة أنا لسه
مازلت في نفس المنطقة كل اللي عملته اخترت من شوية
ال .. الكورينيالات اللي عملناها قبل هيك و هذه
الجيدة تبعت اليوميعني هذا بس اللي أخدناها اليوم
الجديد ليا ديربن واتسون هذا القيمة ستضاف للجدول
تبع المتغيرات تبع ال model summary تلاحظة هذه ال
model summary أخر واحدة ديربن واتسون فإذا كانت
قريبة من الأتنين مافيش عنده مشكلةإذن هذه واحدة من
المشاكل اللي بتظهر بس مع السلسة الزمنية تبين حد
الخطأ هذا بيظهر في البيانات المقطعية تتذكر احنا
أخدنا قبل هيك أنواع البيانات مقطعي وسلسلة و panel
المقطعي أنا عند مقطعي أنا عشان مشاهدة فاحنا مثال
تبعنا بيانات مقطعيةكانت مقطعية ممكن تظهر مشكلة عدم
ثبات التباين بس واضح عندى أن المشكلة ماكنتش موجودة
مع كده انا اتخطيت عدم ثبات التباين اتخطيت مشكلة
الارتباط اللى ده قاعدى في الانحضار
بعمل الانحضار كويس زي ما عملت لان مع بعض عشان
أستخدمه أن أفسر علاقات بتأكد في الأول أن النموذج
مناسب إذا كان مناسب ماكانش طبعا في حلول لو كانتش
هبص الموضوع أخر في الانحضار بتعمل توزيع طبيعي،
توزيع طبيعي مهم، توزيع طبيعي للبواقي اللي هي رقم
خمسة البواقي لحد الخطأ يعني
موزع طبيعيا لحظة في مثالنا حجم العين صغير مش هيك
فلازم يكون التوزيع طبيعي ولا كل شغلنا في اختبار T
واختبار F ليس له معنى من أين بعمل هذه من
ال plots في عندي شغلتين histogram حكينا عليها قبل
كده الرسم اللي بتطلع وفيه حاجة تانية معها اسمها
normal probability plotهذه زيادة اللي بحشرحها، إذا
في عنده histogram فيه normal probability plot وهي
continue وهي okay، هلاحظ بدرسم ليه، شوف على الرقم
إن هم كلهم 20 مشاهدة، إن واضح معظمهمتحت الخط أو
تحت المنحنة مع كده التوزيع طبيعي ووضح التوزيع
الطبيعي بشكل جيد يعني لحظة الطرف الأيما الأيسر و
الطرف الأيما تقريبا زي بعض و القيم موجودة هي في
المنتصف فمع كده التوزيع طبيعي بشكل ممتاز لحظة ده
regression standardized residual البواقع دول اللي
هنا البواقع في رسمة يعني انا طلبتها ليه ال normal
برامج التي بقيت
الخط المستقيم هذا هذا نظريا بمثل التوزيع الطبيعي
هذا الخط نظريا
عبارة عن التوزيع الطبيعي طبيعي
نظري وهذه المشاهدات العشرين اللي عندى بتطلع والله
إذا كانت النقاط تقع الخط أو قريبة منه مع كده
التوزيع الطبيعي فهنا بلاحظ أن معظم النقاطقريبة أو
حتى تكاد تقع عليه فمعناه كده هذا مؤشر أن البواقي
موزعة بتوزيع طبيعي فبالتالي أيضا هذا الشرط قد تحقق
تقريبا هذه أهم الشروط الواجب تحققها لمعرفة إذا
كانت توزيع طبيعي أو لأ أو في حالة بسيطة يكون وسط
البواقي يعني مجموحهم بساوي صفر مش البواقي عبارة عن
إيشالقيمة المشاهدة نقص القيمة المتوقعة مش كده؟ انا
عايز يكون رقم ستة متوسط البواقي بساوة صفر، يعني
مجموحهم بساوة صفر، مظبوط؟ إذا كان متوسط الصفر
المجموح مش هيساوي، أكيد بالتأكيد صفربتكون القيامة
متوقعة والمشاهدة حوالينا بعضها تقريبا ومش شرط صفر
بالظبط لكن القيامة بتكون قريبة جدا من الرسمة ممتاز
على الرسمة موجودة اللي انتوا حكيتوا على الرسمة
موجودة لحظة هى المين للبواقي اش ساوى خمسة point
ستة ستة ايه سلب خمس عشر طلع المتوسط خمسة point ستة
ستة ايه سلب خمس عشر هذا متوسط البواقيطب هذا معناه
مضروف عشرة و سلب خمسة عشر يعني في اندي أربعة عشر
صفر و بعدين الخمسة مع كده قيمة مالها قريبة جدا من
الصفر فأيضا هذا الشرط متحق لحظة الشرط سهلة اللي
انا هعيدها كلها في المثال مرة واحدة انا كل اللي
عملته كنت اعمله ماشي واحدة واحدة لان هي اللي كنت
عايز اشتغلأول شي لازم اتأكد انه العلاقة خطية انا
كانت عند العلاقة فيها شك انها خطية مظبوط فروحتش
اعملت دخلت الجزء اللي غير خط في النموذج اللي احنا
مشرحلوش قبل هيك اتبع هذا اللي هو شغل اللي هو علاقة
بالانحدار غير الخط احنا كل شغل من أول ما بدينا
انحدار الخط فانا بدأ اتجاهل الخط ورقم سفر واخد بس
الافتراضات الخمس اللي حكيت عليهماللي هو التداخل خط
مشترك، تبين حد الخطأ ثابت، مافي ارتباط ذاتي، يعني
لاوجه ارتباط ذاتي بين البواقي، وبعدين المتوسط
البواقي بسهولة صفر، وتوزيعها طبيعي، ده عملهم في
خطوة واحدة، إذا كل هدول بنعملهم وإحنا ماشيين مع
بعض، أنا الأن هطلع كل حامة reset، reset إيش
معناها؟ نظف كل شيء، أبدأ من الصفر، هبدأ من الصفر
خالصالقدرة القراية متهير تابع تلت متهيرات مستقلة
هذه أول خطوة بعملها بعدين ببدأ ال statistics بختار
كل اللي أنا عايزه دفعة واحدة في عند فترة ثقة في
عند ديربن واتسون في كل نيارتي طبعا لو بعمل step
wiseبختار R² Change بشوف التغير في قيمة R² بس اللي
هو مش هتفيده لأنه مش .. مالعشان هامية بعدين كنت ..
اذا اختارت زيادة اليوم هذا الاختبار بس تبدر من
واتسون اللي بقدر بعرف من خلاله إذا كان فيه ارتباط
ذاتي بين البواق و لا لا و هى continue بعدين باجي
للرسم برسم الرسم اللي حكينا عليها باخد البواق
المعياري على المحور الرأسي اللي هي Z residualو z
predicted تحت و في نفس الوقت باخد instagram
normality السعر في التوزيع الطبيعي هدول .. هدول
اتنين senderizer زي دول بلات بيعمللي التوزيع
الطبيعي هدول اتنين بيعمللي التابعين ثابت ولا لأ في
نفس الرسالة بحطلك
الصور هدول على الصفحه خلال محاضرة اليوم هذه
محاضرة اليوم الخمستاشر
حطولك الرسمات دول توعي منهم مع بعض اذا ال .. هذه
واحدة منهم
و statistics هذه الرسمة التانية بعدين
أخر واحدة save save بختار مين المهر و في هنا لو
عايزة تشوف ال predicted values القيم المتنبأية ما
ممكن اختارها
المهم هذا أنا اختارت الرسمات المطلوبات و بعدين
ببدأ كده
أنا خلصت مش هيك هي continue و هي okay
فهي كل ال output هتلاحظي الزيادة هي ديربن واتسون
حكينا عليها حوالين الأتنين هاي ال VIF هتكون أقل من
خمسة بعدين الرسم البياني مضحك
أول واحدة التوزيع الطبيعيوهذه التانية التوزيه
الطبيعى اللى هى Normal Probability Plot النقاط
تكون حوالين الخط واخر رسمه تبين متجانس تكون النقاط
موزعة بشكل عشوائى حول الصفر او خط الصفر هي تقريبا
الخمسة هدول وشوفنا مع بعض المتوسط البواقي بساوة
صفر من خلال رسمةالـ Histogram هاي تقريبا الجزء
الأول اللي له علاقة اللي أخدناه اليوم علاقة بالـ
Outlier القيم الشاذة واتكلمنا عن الافتراضات الواجب
تحققها لاعتبار نموذج للحضار نموذج مناسبناخد break
و نكمل ان شاء الله بسم الله الرحمن الرحيم هنكمل ان
شاء الله الجزء التاني في تطبيقات عملية على الحضار
المتعدد و ال logistic جاب ال break حكينا على
الحضار ال ..المتعدد، كلمنا على القيم الشادة وعلى
الافتراضات الواجب توفرها لاستخدام نماذج لانحضار
الخط المتعدد ال .. في انحضار ال logistic هتكلم عن
الفطين هوريك شكل معادلة كتابة زائد كيف أعلق على
النتائج بالإضافة كيف نتأكد إذا كان في قيم شادة ولا
لأ و بنختم ان شاء الله تعالى، هممكن نختم خلال يعني
أقل من ساعة ان شاء اللهالنموذج للانحضار العام اللي
هي المعادلة Y بتساوي P0
زي P1 X1 لغاية نفترض أندي K من المتغيرات المستقلة
زي الـ Epsilon هذه المعادلة العادية في الانحضار ال
logistic بنتعامل مع ال P اللي هي احتمالات و ال P
عبارة عن الواحدعلى واحد زاد إي ناقص ال Y هذه يعني
لما بكتب معادل انحضار من ال output هي ال Y لكن ال
B اللي هي الجزء الخاص بالاحتمالات عبارة عن واحد
على واحد زاد إي اوس ناقص المعادلة هذه نسبة
الأرجحية أو حين بيطلق عليها نسبة الاختلاف في
بعض الكتب بسميها الاختلاف أو الأرجحيةطب الارجحية
لفئة دون أخرى، اتكلم مثلا عن طالب ناجح أو مش ناجح،
ارجحية للنجاح على الراصبين طالب الناجحين على ..
بالنسبة للطالب الراصبين هي يطلق عليها ال odds
ratio نسبة ال odds معناها اختلاف فمثلا نسبة
الاختلاف ال odds ratio هي عبارة عنبتساوي B اللي هي
نجاح على واحد نقص B فبالتالي هذه عبارة عن نجاح على
فشل يعني ال odds ratio عبارة عن نسبة النجاح إلى
الفشل عشان كده بتساوي نسبتين يختلف كده يختلف الطلب
الناجحين بالنسبة للطلب الراصبين كده يختلف نسبة
الزيادة للناجحين بالنسبة للراصبين ال B هي المعادلة
اللي هنا
هذه نفس الـ P هنا فنسبة الـ odds ratio OR عبارة عن
P على واحد نقص P إلا أن تلاحظي هذه P بتساوي واحد
على واحد زاد E نقص Y وP على واحد نقص P عبارة عن
نسبة لرجحية الـ log لهذه اللغة تم لل P على واحد
نقص P
اللغرتم هيك بيساوي المعادلة نفسها بيساوي Y بيزيرو
بي واحد اكس واحد لغاية بي كيكس يعني معاكد لو بتكلم
على لغرتم لحظة هاي في لغرتم مظبوط بي على واحد نقص
بيأنا حكيت من شوية بي على واحد نقص بي عبارة عن إيش
نسبة الأرجحية والاختلاف تبادلش حصي ال logarithm
نسبة نسبة الأرجحية هي logarithm مظبوط هي مش بتام
عندى نسبة نسبة الأرجحية ليه نسبة الأرجحية إذا
logarithm نسبة الأرجحية ليش أنا كتبتها الآن لو
بدأتي أقلق عن نتاج إذا خدت العمود تبع ال بي يعني
كتبت المعادلة هذه مظبوطمش هاي معادلة كتابة اكتبها
من الجدول فلو أخدت المعادلة لو بدى أعلق عن نتائج
هأعلقها بدلالة مين لغة B على واحد نفس B خلاص؟ لكن
لو بدى أعلقها من خلال العمود لخيط تبع ال E لكذا
بعلقها بالنسبة لمين للاحتمال و هنشوف الان مع بعض
كيف أعلق عن نتائج عشان هيك أنا فضلت أكتب هدول في
الكلمتين في الأول و بعدين نبدأ ناخد التطبيق عاملين
التطبيق أعمل زي طال المرة الفاتة هو نفسه بس أنا
غيرت ال مثال عشان أعطيه نتائج أخرى و نعرف كيف نعلق
على النتائج ال مثال ماعنوش علاقة بالتربية انه
علاقة بالتدخين الشخص مصنف مدخن غير مدخن فالتدخين
يعني تبريح حالة الطالب اللي كان واحد ناجح و صفر
راصب واحد مدخنين و الصفر غير مدخنحسب انا اش بعرف
التدخين في عندي عدة متغيرات بتأثر عليه مثلا
التعليم العمر مثلا السعر السجار نفسه ممكن تأثر
عليه و ممكن متغيرات تانية النوع الاجتماعي مثلا
مثلا نفرض يعني ال .. ممكن متغيرات كتير تأثر على
الشخص بدخل ولا لأ هنا هو بياخد التعليم العمر و
بياخد الدخل
طب هو مثلا يقول مثلا الأشخاص الأكثر تعليم هم أقل
مدخلين وممكن يكون كل هذا مش صح فممكن
يعني مايكونش صح لكن هيك مثلا الكبار السن بيكونوا
أقل أو يعني يكونوا غير مدخنين لإنه مع تقدم العمر
بالصحة بتتعافى فبالتالي التدخين بضر فبالتالي ممكن
يكون سبب لكن الدخل ممكن مايكونش متغير مهم لإنه
بتعرف الواحد دخله ممكن يكون منخفض لكن الدخان أساسي
مظبوط أن هو الأساس بالنسباله هو كأن ماعيش حاجة
علبة دخان طب أنت كله يشرف الأول مظبوط فالدخل ممكن
مانوش علاقة لأ ممكن اللي أنا و أنا نشتغل مع بعض
يطلع الدخل مانوش علاقة ومانوش علاقة ليش لإن الشخص
مدخل مدخن بصرف النظر عن دخله قوة ولا لأ وحت السعر
لو السعر ارتفع ممكن بتقل عدد الكمية من التدخل لكن
ما زال الشخص مصنف أنه مدخليعني الواحد مهم يفعل
اللي بقصده يجد مبرر إذا كان متغير مهم أو غير مهم
هذا المثال أنا جبته من أحد الكتب طبعا حجم العينة
كبير جدا حجم عينة ضخم هنا بتبدأ لحظة تتبين لإن
حكاية أشياء مشاهدة زي اللي فاتوا ممكن بالنظر أعرف
الواضح اللي أعرف لكن لو أكون عندي 1196 مشاهدة و
بدأ أشتر عليهم هذا كلام يعني صعب جدا مظبوط؟ هدول
زيك مشاهداتهو قادي أحكي على ألف ومية و .. لسه
لاتقعد، في ألف ومية وستة وتسعين مشاهدة، حاجة
معينة، يعتبر حاجة معينة مالو ضخم
لأ كيف ادخلهم؟ انا بارح كنت .. اولا بارح كنت في
جهاز المركز اللي اللي حصاه وعلى ال server بتاع
البيانات كنت موجود بتحكي على سبعمائة و تمامية و
سبعمائة الف حالة فبالتالي .. فبتاع حتى ال server
كدهش بيكون قوي بيكون ال server بطيء و أنت بتعمل
عملية تحليل لإن انت مافيش إمكانية تاخد البيانات
معاك ع فرشة تطلع بقى تحليل في حال ان انت قاعد و بس
لكن تاخد البيانات الخام .. لأ ممنوع لإن هذه شغلت
.. بتعرف الرقم اللي حصائي رقم سياسي في المقاللي
علاقة بالتنمية وشغالة زيكي، هذه الأرقام لا ت ..
يعني البيانات .. البيانات الخانة تحديدا مالكيش
علاقة بها اللي أنا عايز أميلك إياه شغلة، لأن
المثلة ده غريبة شوية، في عندي هاي الحالة مصنف،
واحد مدخن، سافر غير مدخن، وهي التعليم مثلا، تشوف
.. بتربط أنا هيك في الأول، بين التعليم والحالةطب
الحجم العينة ضخم جدا لو بدوريكى بس مجرد شغلة صغيرة
على ال .. على الحالة نشوف كام حالة عند مدخن و غير
مدخن لحظة
عدد المدخنين سبعمية و واحد و اربعين .. غير مدخنين
سبعمية و واحد و اربعين و مدخن اربعمية و خمسة و
خمسين حالةيعني النسبة حوالي .. يعني الـ one لتنين
حوالي 2.5% غير مدخن و في 38 منهم مدخنين لو أحاول
أربطهم مع ال .. مع ال .. مرة مع العمر و مرة ..
يعني أربطهم كلهم على حده، شوف بس الشكل العام
بتتخيل كيف العلاقة اللي بتكون بينهم فلو أجيت
أربطهم كرسم بياني أخدنا من شوية اللي هو ال graphsو
Legacy و Scatter بس بدرسهم أشوف شكل التعليم مع
الحالة لو أنا مثلا عنده فضول بدي أشوف هل هدول
مرتبطين مع بعض ولا لأ؟ و طلع الرسمة رسمة شوية
غريبة لحظة هي الحالة الحالة
من صفر لواحد ممكن هي صفر و واحد اما غير مدخن صفر
او واحد مدخن و هنا هي عدد سلوك التعليم تلاحظ ان
هدول غير مدخنين وصل سلوك التعليمهم هنا لغاية
المنطقة اللي هناو هاي المدخنين برضه واضح انه ..
يعني واضح انه في ناس غير متعلمة مدخنة، ناس متعلمة
مدخنة، فهي صعب أربط لان خلي بالك هدول الدوائر، هد
مش دقنة واحدة، هدول عدد كبير كل الدوار فوق بعض،
فبتبين السودا، هدول دوار كثيرة على بعضها، فمعنى
كده اللي عملية مش سهلةالألف اه في المنطقة سبعمية
واحد واربعين هدول اللي شوف اللي .. اللي غير مدخنين
كان عددهم سبعمية واحد واربعين هذول سبعمية واحد
واربعين حالة كلهم على بعض واضح كيف ال ..
فمعناه كده هنا بتبدأ هميت لحظة انت ماتقدرش من خلال
بيانات ضخمة تحدد لو بنفس الجسم لو عملت ربطيهم مع
..
لو بدأ ربطهم مع ال ..ال .. العمر لحظة
بقى شايف الدوار كيف بيبينها صفر
غير مدخن مظبوط و واضح الأشخاص غير مدخنين العمر
تبعهم فترة بقاهم الحياة أطول شوية لحظة يعني عدت
تمامي بشكل واضح هذا أقل فبتالي واضح أنه الأشخاص
غير مدخنين فترة البقاها الحياة شوية أكتر
و هكذا بالنسبة للباقية اللي انا بتعمله شغل صغيرة
بتعمله انحضار ال logistic زي ما عملنا قبل هيك و
بعدين بدي اتكلم على القيم الشاذة و بعدين في الاخر
بدي اعلق على النتائج فهي ال logistic و هاخد الحالة
كمتوير تابع وهي المتويرة المستقلةطبعا ال
categories الآن هدول كلها متغيرات رقمية فبالتالي
مافيش دعم ل categories، مظبوط؟ مافيش مثلا نوع
اجتماعي او اي اسم او ترتيب مش موجود اللي هم في ال
standardized .. في ال .. في ال save في ال save في
ال influence، ايش معنى influence؟
اه تأثير، قيم مؤثرةإذا باتكلم على ال influence قيم
مؤثرة و
في عندى عدة اختيارات لها هناخد
شغلتين منهم Cox distance أو Cox للإنفرانس هذا عالم
اسمه Cox
أدا واحد والحاجة التانية leverage values
هيعرف كيف نستخدمهم لتعرف المشاهدة اللي عندى مؤثرة
أو غير مؤثرة مؤثرة يعني بتأثرة عن نتائج ما كانت هي
عبارة عن قيم شادة غير مؤثرة عن قيم غير شادة بتحاول
أخد الأتنين الأتنين مع بعض وهي ال probabilities و
ال group membership اللي حكينا عليها قبل هيكإذا من
الـ save أخدت الزيادة اليوم ال cooks و ال leverage
وهي ال probabilities الموجودة و ال group
membership بتوع المرة الفاتة في ال options كالعادة
زي ما أخدنا المرة الفاتة hostname confidence
interval و نعملها and last step و بعدين okay اليوم
هرجع شوية ال notes اللي معاك
لأ ده ال logistic بتاعي مبالغ، logistic مبالغ،
عشان أصور فيه الان
القيم الشت ده، القيم الشت هأخدها أي اختبار القيم
الشت هأخدها بطريقتين
أولا اختبار وجود قيم الشذق للمتغير المستقل لو كان
عندى متغير مستقل ده شوف فيه قيمة شذق ولا لأ لعمود
واحد لمتغير واحد بس في الحالة ده بنستخدم ال
leverage اذا ال leverage الأولى هدى هدى بستخدمها
لل X لأى متغير مستقليعني لو عندى متجر مستقل ممكن
أحطه مع التابع و أشوفه إذا كان فيه قيم شادة أو قيم
مؤثرة ولا لا المعيار بحكيها التالية إذا ال
leverage يعطينا البرنامج القيم أكبر من هذا المقدار
تعتبر القيمة شادة فهذا المقدار عبارة عن إيش؟ هذا
عبارة عن اتنين إذا ال leverage سميها etch أكبر من
اتنين في case زاد واحد مقصومة لانبحيث الان حجم
العينا اللي كان 1196 كي عدد المتوالدات المستقلة
اللي كانوا عنده أربعة ممكن تكون القيمة الشادة إذا
كانت الاتش هذا ياش أكبر من 2 كز 1 على حجم العينا
إذا ال leverage باستخدامها في معرفة القيم الشادة
تفليميا للمتوالدات المستقلةلكل مستقلة لحد .. لو
عندى مثلا تلت متغيرات و أربع متغيرات مستقلة بعملها
كلها على حدة هذه ال leverage للمتغيرات المستقلة
اختبار وجود قيمة شهادة للمتغيرات المستقلة و
التابعة مع كده للمشاهدة كلها مش مشاهدة فيها فيها
كل متغيرات متابع و مستقل فيها عندى أدى طرق ال
cooks مثلا ال cooks دى يعني cooks distance إذا
كانت ال cook هدىاللي هي تلت حلات الـ
Cox دي أو لو كانت أكبر من تلت أطعاف المتوسط
الحسابي تعتبر قيمة شادة إذا كانت أكتر من أربع على
حجم العينة تعتبر قيمة شادة أو البعض بيحكي خد عند
نص و بس واحدة من هدول تكفيفاحنا ممكن نتفق مثلا
أكبر من النص هذه أساس الواحدة فيهم بتطلع على ال
cooks أي قيمة أي حالة ال cooks عيدت أكتر من النص
تعتبر قيمة شدة هذا اللي احنا هنتفك أعلى مع بعض
بالنسبة لل cooks لو
أتيت مثلا أتطلع على نتائج إيش البرنامج عمل ليه
عساس نشوف هو أكيد حفظ ليهم
لحظة اعطاني هاي cook خلصت
هاي cook بتطلع القيمة انا عايزها تكون اكتر من النص
مظبوط بتطلع المشاهدة اللي عندى و بشوف القيمة
الاكتر من النص مع كده فيها مشكلة فانت عارف ماروحش
بعمل ولا الفكتوريش افحص فيهم ممكن ارتبهممظبوط
لكبير او لصغير بيبين القيامة فممكن اروح على data و
هاي sort اذا بختار data sort cases و بقدر ارتب حسب
ال cook خلاص هاي ال cook ببدأ من الكبير لحظة
اكبر قيمة 03أنا عايزها تكون أكتر من النص فأكبر
قيمة أصغر من النص مع كده مافيش عندي مشاهدة شاذة
مشاهدة بالكامل تكون ان ال influence مافيش فبالتالي
واضح ان ال cook distance أكبر قيمة ل 0.3 طبعا واضح
كل منزل تحت اصغر القيم فهذا
الشرط الأول لو حبيت الطبق ال 4 على n هجسم ال 4 على
الألف و مية و ستة و تسعين انا جسمت الأربع على ألف
و مية و ستة و تسعين أربع
على ألف و مية و ستة و تسعين حوالي Zero Zero تلاتة
و تلاتين من عشر تلافة هذه القاعدة بتحكي الأربع على
N يعني
أربع على ألف و مية و ستة و تسعين0033 فأي مشاهدة
أكبر منها تعتبر قيمة الشهادة معظم الكتب بتحكي على
النص أو حتى الواحد يعني تكون أكتر من الواحد فخلينا
نشتغل على النص فأي قيمة أكتر من النص تعتبر قيمة
الشهادةزي هذا بالنسبة للـ outlier في حالة موجودة
عندى المتغيرات التابعة والمستقلة بما بعض كده
باخدها لجميع المتغيرات معاهم ال leverage باخده
لمتغير مستقل معين بحسب 2k زي 1 على n فلو عايز
احسبها اي اتنين في k زي 1 على nالكيب كان عندى اربع
.. تلت متغيرات فتلت زي الواحد او اربع متغيرات
كانوا اربع زي الواحد فبصير تمانية على الف ومية
وستة واتسعين او يسمى تمانية على الف ومية وستة
واتسعين زي تمانية على الف ومية وستة واتسعين بطلع
جوا بحوالي ستة وستين من عشر تلف
فأي قيمة تزيد عن هذه القيمة لأي متغير مستقل تعتبر
قيمة شادة طبعا البرنامج بيعطينا ال leverage نعم
هذه
اتنين في K أربع أربع متغيرة خمسة
نحسبها تانية يعني اربعة زي واحد المستقلة صحيح يعني
بتطلع عشرة عليها عشرة عليها يعني حوالي 0083 0083
يعني كده زي واحدة كان عندك اربعة متوالد مستقلة
بالتالة عشرة بالتالة اي حاجة اكبر من تمانية من الف
تعتبر قيمة شده
فهو بيعطينا هذه الـ leverage ممكن أرتب حسب الـ
leverage زي ما عملت من شويه لما رتبت المتغير اللي
فات و ممكن أرتبه من الكبير للصغير فواضح
لو كمتغيرات مستقلة واضح أنه في عند قيم شد واضح عند
كل القيم أكتر من 008 لو بتكلم على متغير مستقل واحد
لكن انا عادة بشتغل الاتنين باخد قيم شد متعددة
متغيرات باستخدام Cox D لو عايز انا متغير واحد باخد
ال leverage النقطة الأخيرة قبل ما نختم هذا النقطة
البرنامج
حسبلي الاحتمالات وحسبلي موجود انا في اي مجموعة،
مظبوط؟ طب كيف بحسب الاحتمالات؟بحسبها من خلال ان
انا بعمل المعادلة اي معادلة المعادلة هذه اللي بي
بسوا واحد على واحد زاد اي نقص واي فهذه المعادلة
بنحسبها مع بعض عشان أعرف كيف البرنامج حسبلي قيمة
الاحتمال باجي بكتب المعادلة في الأول اللي هي اي
معادلة المعادلة الأخيرة خالص
يعني انا لو بدأ اكتب المعادلة بكتب ال Y بتساوي هذا
ال Y العادى خالص زى ما اتعود ان اكتبها ال 2.745
كويس
بعدين سالب 091 في العمر بعدين سالب 21000 هذا في
التعليم اللى قولها ايه التعليم
0.21 في التعليم زائد تقريبا الدخل لحظة يعني لتلت
علامات عشرية الدخل غير مؤثر بالمرة زائد الصفر يعني
ليس له تأثير كأنه مش موجود بس هي القيمة صح أكبر من
صفر وشوية لكن لتلت علامات صغيرة زائد السعر السعر
السلب 0.22 في السعراللي هي كيف البرنامج حسب ال ..
الاحتمالات اللي انا افترض ناخد شخص واحد طبعا أنا
مش هحاسبه لأنه البرنامج بيحسب طالما مابيحسب احنا
مافيش داعي نغلب حالة مش هيك بقى البرنامج هيعمل
القاتل هاي
عندك ال .. المتغير العمرالشخص الأول احنا حكينا فيه
انك متغير العمر و السعر و هي التعليم
.. بس هتطلع كل الشاشة بعد التعليم مثلا الشخص هذا
متعلم صفر سنةبعود على التعليم بصفر عمره 85 دخله
6500 سعر السيجارة كان في هذا الشهر 52 مثلا بحسب
هذول بطلع كمية قيمة ال Y حساب عادية بطلع ال P
المقابلة إليها ال P بيساوي 1 على 1 زاد E نقص ال Y
هذه يعني الجواب اللي بيطلع هنا سميه مثلا E قيمة مش
هيك؟ بحط القيمة هذه هنا فالاحتمال هيطلع ع حسابك هي
البرنامجبسواء point 4,5,9 هذه
الاحتمال اللى تم حسابه من خلال نموذج الانحضار
القاعدة بتحكي كتالة إذا كان الاحتمال اللى بيطلع
أكبر من نص بتتم تصنيفه في المجموعة الأولى إذا قل
أو يساوي نص بتصنف في المجموعة التانيةإذا حسب
البرنامج المشتغل القيمة أربعة point خمسة تسعة
تصنفت في المجموعة الأولى اللي هي صفر لأقل من نصف
بالنفس الطريقة بحسابها التاني و التالت لغاية ألف و
مية و ستة و تسعين حالة طبعا عملية صعبة التسعة و
تلاتين و واحدة في الصفر في المجموعة الأولى الاتنين
و أربعين في الصفر لكن الخمسة و ستين في الواحد و
هكذا الان باجب أطلع على الحالاتاللي تم تصنيفها من
خلال النموذج تبع الانحضار، ازادة المقدر، والحالات
المشاهدة، بشوف كم صح اندي موجود، عدد الأخص، عشان
تطلع الـR²، عشان تطلع نسبة التصحيح السليمة، في
الأصل كان مشاهد صفر طلع صفر، فهذا القرار ملوسليم و
بكمل صفر صفر واضح انه قرار سليم و هذا زيه الحالة
الرابعة الحالة كان الصفر تم توقعناها خطأ فبتقال ده
غلط و هذا صح و هذا صح الان كان الصفر توقعتها واحد
برضه غلط و هكذا و بكمل طبعا هذا بتجمعهو ببين الان
ممكن احطهم مع بعض لو حبيت اعملهم في جدبل لحالي
بقدر اعملهم اعمل cross tabulation جدبل تبع الكروس
تبع الكاي سكويرة هذا مع هذا ببينهم الاتنين او
البرنامج بعطيك اياه جهزة الان الحين انا هاوريك
اياه ايش اشتغل البرنامج وكيف طلعت النتائج نمسك ال
output واحدة واحدة اذا
اعيد مرة تانيةتكون الأمور إن شاء الله واضحة هي أخر
خطوة اللي أنا هعملها كالتالي I analyze logistic
دخلت المتغيرات لو في عندي متغيرات شكل المجموعات
بختار category كمان و بدخلهم هنا و ببدأ أدخل
المتغيرات لو في عندي شكل المجموعات nominal أو
ordinal في ال save بختار ال probabilities group و
ال Cox مالاش ال leverageالـ options بختار CI لل
confidence interval الـ exponential لل B بختار
هوسمر و في الخطوة الأخيرة بعدين okay طب واضح داخل
عندى 196 حالة داخلات كلهم مافيش عندى missing الغير
مدخن ماخد صفر و المدخن ماخد واحد في ال block الأول
اللي هو لا مدخلش ولا متغير كان عندى زى ما حكينا
سبعمائة واحد واربعين غير مدخنوالمداخلين كانت 455
ال percentage correct كانت 62% اذا في البداية خالص
وصلنا لا اتنين او بدأنا من 62% طب انت ليش تحكي هيك
خلاص ماشي هيك طب واضح variables in the equation
لواحد ال variables not in the equation كله وفي
البداية خالص بحطه شوية متغير طلعت نسبة التصحيح
بالنسبة للصحيحة 62% لان بدأنا هذه الاختبارات
اذاكرك فيهم حكينا في لغة بنعمل اختبارات ملائمة او
جودة ملائمة عند 4 اختبارات اختبار كاي تربية بيفترض
نموذج غير مناسب طلعت ال B value الساعة صفر اذا هي
اختبار مربع كايأذاكرك مرة تانية النموذج غير مناسب
وطلعت ال b value تساوي zero مع كده النموذج المناسب
ويعتد ابوك هذا اختبار يكفي يعني اللي عملنا هذا
يكفي وخلاص لكن البرنامج أعطاني عدة اختبارات تانية
أعطاني ال R²بتاعت Coffey-Snell R² وبتاعت Nigel
Kirk R² الخيام صغيرة 0.39 و 0.53 تبتحك على 4% و 5%
يعني تعتبر مالها صغيرة عادة في الانحضار اللي جيستي
مابهمناش ال R² يعني اللي مابطلعش إلها بشكل قوي زي
الانحضار ال .. ال classic اللي أخدناه في الأولزي
هذه القيم مش كتير انا بعول عليها لأن ربما يكون
النموذج كويس لان تلاحظي النموذج مناسب هنا فال R²
مش الشغل اللي بعول عليها كتير للحكم على النموذج
اللي بعدها اللي هو اختبار حسمر اختبار
حسمر لمشه حسمر لمشه
هذا الاختبار الفرضية
الصفرية بطنصة نموذج ماله مناسب مظبوط سك
اش ساوات 0358
ايش القرار نرفض
طلع اش طلع النموذج مالهغير مناسب هذا اللي انا بدي
ان احييه طالما اختلف النتجتين هدول هعطيك مؤشر ان
المتواجدات المستقلة الأربعة مش كلها دالة حصائيا
حتى مستوى الدالة مش هيكون قوى بشكل كبير اذا لحظة
الاختبار كان مربع كوايب طريقة دالة حصائيا مع كده
نموذج مناسب
بحكي كاي سكوير اطلع مناسب خلاص التانية اطلع غير
مناسب اختلفت النتيجتين معناه كده بتطلع المعاملة
تحت اكيد في عندي حاجة موجودة و لو الحظ برضه الارا
سكوير زي ما حكيت صح انا بعورش عليها بس برضه ما
زالت نقطة مهمة متدنية جدا نطلع على ال
classification tableأنا بديت من 62% نسبة الجيبات
الصحية .. النسبة الصحيحة لما كان عنده ولا متغير
موجود المفروض لأنه تتحسن لما دخل المتغيرات
المستخدم لأره المفروض تتحسن نزلت صارت 61% إذا
النسبة الصحيحة في التنبؤ طبعا .. النسبة الصحيحة في
التنبؤ صارت 61%ليش تلاحظي الخطأ وين موجود و الصح
وين موجود غير مدخن غير مدخن 669 هذا مظبوط .. مظبوط
هيك؟ في الأصل غير مدخن تنبأت ابو غير مدخن حدث في
669 حالة و برضه الصح وين موجود كان مدخن واتوقعته
مدخن 61 حالة فطلعوا 669 سائد 61 على مين؟على 1196
لو طلبتيها في مية أكيد الجواب و أحسن في المية مع
كده في عندي خلل في عندي بعض الحالات بالذات لما
أكون عندي مدخن و غير مدخن الخطأ هذا كبير جدا 394
حالة مصيبة مع كده نموذج ان انت بتاعي تشتغل عليك
يعني نموذج مش قويوبرضه غير مدخل مدخل في عندك 72
حالة خلط هدولة اللي تجمعيها مع بعض بتطلع حوالي 39%
يعني أنت بتحكي تلت خطأ و تلتين صح و واضح الوضع مش
قوي طب نتطلع على المتغيرات في المعادلة يعني
هد غير مناسب هد مناسب هد غير مناسب و لحظة المربع
الكاهد قوي جدا للاختبارو هذا قوي الاتنين اختلفوا
فى معناه كده فى عندي مشكلة فواضح ان اختبار حوسمار
اكدلك انه مضغر مناسب اذا هذا الاختبار بيعطي نتاج
قوية جدا السبب اختبار مربع كاي ربما تأثر بحجم عين
كبير فصارت نتيجته مضللةإذا هذا الاختبار صار مضلل
في حالة الانما لا الكبيرة، إذا بلجأ لاختبارها
واسمها، إذا أنا صار عنده تناقض في النتائج، بدي
أركز في نسبة التصحيح، هذه النسبة أنا عايز أزيد عن
ما كانت في الأول، هي ما زالتش حتى 1% ولا حتى بقت
كما كانت، وبالتالي عنده مشكلة طبعا هذا الكلام
هيأكده مين؟ هيأكده المعادلة تلت الانحضارهلاحظ في
الأربع المتغيرات في اتنين غير دليلات إحصائيا و
اتنين دليلات إحصائيا يعني العمر و التعليم ده
الإحصائي الدخل و السعر غير دليلات واضح يعني نص
اللي عندك هيك و نص هيك و هذا السبب اللي خلفيه
تناقض ما بين اختبار المربع كاي اللي اتأثر بحجم
العينة و اعتبر ان التوزيع .. اتذكر أيام التحليل
التوكيدي كنا نحكي عايزين تكون ال P value بتاعة chi
-square غير دالة حصائيا وقولنا هذا غير متحقق في
حالة العينات الكبيرة لأن كل عينة ما بتكبر بصير
فيها دلالة موجودة وفعلا أن العينة ما لها حجم كبير
جدا فال P ساعة صفر منطقي جدا عشان كده فبالتالي طلع
التوزيع أو النموذج طلع هنا مناسب في هذه الحالة لذا
بلجأش لهذا الاختبارفي حالة العينات الحجم الكبير
بتحويلها لعقلكوا 200 حالة خلاص نقطة أخيرة و ببنختم
بس بنركز كويس فيها كي بدأ أعلق على ال .. النتائج
اللي تحت دول خليني في الأول أخد أكتر من الشغل
بنركز
أن واحد عندى كان مدخنو الصفر غير مدخن و بدي أخد
فرضيتين في الأول لشوف هل التعليم مؤثر و لا غير
مؤثر بحكي لا يوجد أثر للتعليم على التدخين يعني
بصرف النظر الشخص مدخن و لا غير مدخن التعليم غير
مؤثر لو طلعت على ال B value زي ما حكينا أول محق
I'll be valued
بتساوى صفر فبالتالي بنرفض الفرضية الصفرية وبستنتج
التدخين ماله اللي أثر على تصنيف الشخص أنه مدخن أو
غير مدخن في نفس الوقت لو طلعت على فترة اثقة لا
تشتمل على واحد واحد برا معناه كده بتتم رافض
الفرضية الصفرية لذا المعيار التانى
لان لا تجتمع على الواحد الصحيح إذا القرار برضه
نرفض الفرض الصفرية بنفس
الطريقة لو أخدنا السعر
بالعكس طبعا السفر واضح أنه 0.74 غير دال إحصائيا
ولحظة الفترة تشتمل على الواحد صح الواحد جاي تقريبا
على نهاية الفترة بس موجود وهذا بأكده ال 6.074
قريبا من 5% فبالتالي الكلام هذا منطقييعني أنا مثلا
لو وجدت باحث كاتب هذه القيمة صغيرة جدا بتاعة السجن
كاتبها مثلا زي اللي فاتت zero zero zero بده .. و
هنا أعملها زي كده بعرف أنه فيه إيش .. أنه فيه خطأ
أو فيه تلاعب في النتيجة لأنه لو تكون zero zero
zero و بعد كده ال .. الواحة تكون بعيدة في وضع
حينها فيها مشكلةواضح لان كيف نعلق على دلالة
الاحصائي بطبعا شغالة أخيرة و باختم بتعلق على ال B
و بتعلق على ال exponential ل ال B نركز كويس لما
بتعلق على ال B التعليق يختلف عن متعلق على ال
exponential ل ال B طبعا
في عند اذا متعلق على ال B مش سوى بتكلم عن التعليم
بس
-90.091 خلاص
ال P هذه علقت عليها مباشرة فبالتالي هربطها مع ال
logarithm ل P على 1-P ال E to the P يعني ال E
للقيمة هذه هطلحها و اطرح منها ال 1 اللي حكينا عليه
امبارح و نشوف الجواب ايش بطلع فخليني ارجع لل notes
اللي معاك
في الأول لو اتلاحظي العمر أو التعليم إشارته سالبة
بتركز بشكل قوي لأن سالب التابع عبارة عن إيش؟ واحد
مدخن لما أكون عكسي مع كده زاد التعليم بشكل عام
الزاد بيقل هناك، مظبوط؟ هي الطبيعة السالب السالب
معناهزيادة أحد .. زيادة .. زيادة أحدهم تؤدي لإيش؟
نقصان الآخر، مظبوط؟ زيادة التعليم تؤدي لنقص
التاني، طب التاني وين .. النقص تبع وين بكون جاي؟
واضح كيف؟ لأن أنا معرف غير .. مدخن صفر، بالتالي
زيادة الأول بتروح معنا اللي تحت، علاقة عكسية، مش
هيك؟معنى كده التعليم رايح لصالح مين الزيادة بتاعته
إلى غير المدخلين إذا قولا واحدا المتعلمين معظمهم
بيكون ماله المفروض غير المدخل حسب النتيجة هذه معنى
السلم إلا لأن لو عكست .. بقى شوية عكستك إياها لو
عكست .. بحكي لو عكست في التعريف خلت هذا صفر و هذا
واحدالقرار لن يتغير بس الإشارة مالها بيصير موجة كل
ما زاد بيزيد شوفي كل ما زاد التعليم بيزيد بس زيها
صارت ايش؟ واحد صار غير مدخن يعني نفس القرار بس
الإشارة بتختلف فبالتالي .. و هذا نفس الشيء انطبق
عالميا على العمر اتنين سالب اذا المتغيراء العمر
والتعليم لهم معنوية عالية شفنا المعنوية تبعتهم
اللي هي ال zero zeroاللي هم معناوية عالية ولهم
إشارات متوقعة، مظبوط مع تقدم العمر وربما بسبب
المخاوف الصحية يقل احتمال التدخين، بنتكلم عن
احتمال، مدخن وغير مدخن، إذا مع تقدم العمر بقل
احتمال التدخين، طبعا بسبب مخاوف الصحية، لو أحد ما
بيكبر أكيد .. وفي أسباب أخرى، و بالمثل في أن
الأشخاص الأكثر تعليماهم أقل احتمال لأن يكونوا
مدخنين مش حاكينا هيك علاقة عكسية بزيادة التعليم
التاني بيقل بسرعة بسرعة المدخن إذا الأشخاص الأكتر
تعليما هم أقل احتمالا لأن يكونوا مدخين وربما هو
بيعرف الأثار السيئة التدخينية لكن ممكن تكون هذه
النتيجة عكس الواقع ممكن هذا احتمال حسب ال data حسب
البيانات الموجودة طب اللي عملنا العلق إذا عرفناه
بشكل عامزي مع تقدم الأمر مع زيادة الشخص كونه متعلم
احتمال التدخين تبعه ماله بقل يعني بيصبح الشخص من
فئة غير المدخلين باحتمال أكبر لما تبقى بنحكي لأعلى
احتمالات بتركز شوية بس أطلع ال A ل ال B هادة ال A
ل ال B طلعت جداش تسعة واحد تلاتة مظبوط يعني انا لو
جيت عملت E و S هادة مؤكد الجواب تسعة واحد تلاتة مش
هيكنشوف اللي أنا بتعليق واحدة واحدة كل
الزيادة لما ببدأ على هادي هيك على هادي يعني كده كل
الزيادة في التعليم بمقدار عام واحد يؤد إلى انخفاض
انخفاض مين؟ لغرتم الأرجحية لغرتم الأرجحيةطب لرجحية
من بالنسبة لمين؟ لنسبة .. هذا ال B عبارة عن إيش؟
مدخن المدخنين إلى غير المدخنين هذا مدخن B، مظبوط؟
أنا ماخد واحد مدخن، إذاً B هي دي رايحة على مين؟
على المدخن إلى غير المدخنين بمقدار كده؟ القيمة هي
دي، إذاً كل زيادة في التعليم بمقدار السنة واحدة
يؤدي إلى انخفاض لإن في عند إشارة سالم، انخفاض مين؟
طالما بتكلم عن ال B هي هي الانخفاض لغرتم هذي
بنسميها نسبة الأرجحية أو نسبة الاختلاف مين بالنسبة
لمين التدخين لما نسميه بواحد بالنسبة لمين لعدم
التدخين هذا المقدار بيساوي 0.91 خلاص؟
هذا أفضل تعريف أنا وجدته في الكتاب و أثر واحد فيهم
إذا ما أنا مغمض اللي أنا مضاجع علق النتائج كل
الزيادة في تعليم المقدار السنة واحدة يودي إلى
الإشارة السلب إذا أنا إيه يودي إليه إيش، انخفاض
مين؟ أنا بتكلم عن الـB إذا أن في أي دي لغة رتم
الأرجحية مين بالنسبة لمين؟ الـB على واحد نقص، الـB
نجاح كان تدخين، إذا التدخين بالنسبة لمين؟ غير
المدخين بالنسبة أو بمقدار حوالي 0.91
ففي التعليم كل نقصة في التعليم أو كل ما نقص الشخص
في التعليم تعدلناه لإنه يكون مدخن و يعني طيب مش ..
انا بقول .. اقولتلتين واحدة زيادة هذا زيادة تنش
بيقابله انخفاض لو جولت نقص هناك و كورس زيادة فبحكي
.. اللي بحكي دايما .. دايما بتخدمش بالنقص بحكي
زيادة في الأول يودي لإيش في التاني انخفاض أو زيادة
اللي هو لو حصلنا على مقابل اللغة رتم يعني بدي أطير
اللغة رتم بدي أشيل هذاعشان أشيله كيف أشيل اللغة
لتم باخد ال E مظبوط لو أخدت ال E هذا هاتروح هصير
بي على واحد نقص مي بيصير E للكلام هذا فلان هاخد E
للكلام هذا لو أخدت E له بيطلع تسعة واحد تلاتة زير
واحد تمانية اطرحي منها واحد باجي القيمة هذه
الشفاية اه بالظبط شيلي منها الواحد أي ان كانت ايش
بيطلع الجواب سالب زير و تمانية
8.7 يعني 8.7 من 10 هذا معناه إيش؟ نبدأ الآن الفقرة
اللي فوق و اللي تحت شوف الاختلاف اللي بينهم نمشيها
كلمة واحدة كلمة كلمة كل زيادة في التعليم من
مقدارها واحد يؤدي إلى انخفاض من شيلت هذه ليه
شيلتها؟ لأن أنا خدت ال E تبعتها إذا إلى انخفاض هي
انخفاض باسمين نسبة احتبال المدخنين غير المدخنين من
مقدار كدهش؟ 8.7 إذا الفقرة التانية سابعةتعليقين
واحد بس واحد فيه logarithm والتاني اعملت ال anti
لل logarithm أخدت المقلوب تبعه المقابل له العكس
تبعه فبالتالي هاي الفرق اللي بمشرت ال logarithm
اللي هنا إذا الكل زيادة في تعليق مقدار عام واحد
تؤدي إلى انخفاض نسبة المدخنين إلى غير المدخنين
بمقدار 8.7 يعني هذه حاجة كويسة أنه أنا بزود تعليق
مقدار واحد الناس اللي بتدخن بجيله بالنسبة لغير
المدخنين مقدار 8.7 بالعشرلأن لحظة عيني اندي كانت
ضخمة في عدد الغير مدخنين و عدد المدخنين اللي هي
اللي هعمله هعكس يعني بدل ما كنت انا ادخلهم نفترض
بالعكس بدي اخد النتاج بالعكس واحد مدخن صفر غير
مدخن بدي اخل الصفر هذه واحد يعني ابدأ بالغير
مدخنين الى المدخنين شوف ايش يصير معايا
نشوف الإشارة، الإشارة هتختم، بس عشان نتطمن، بدي
أعمل record، اي data، اي transform، record، و بدي
أخد الحالة، بدي أخلي الواحد صفر و الصفر واحديعني
بتدخلي الواحد تبعي عبارة عن مين غير مدخن و هنا صفر
ده البرز الأن أن التعليم رايح في صف المدخنين مش
هيك فالمفروض أتبقى سما طلعت علاقة عكسية أنها تطلع
علاقة ترضية فلو أعمل أزاي كده و أخدت الحالة بس لو
أخدت ال logistic
و طلعت الحالة هذه و حطيت الحالة واحد
نركز واحدة واحدة، في الأول هاي الـ 62 كانت معناه
موجودة موجودة، خصمر ال .. أكبر الشيء قليلا، اختبار
المربع كايم، مافيش مشكلة نفس الجثة اللي فاتت، هدول
الجماعة ماتغيروش، فبالتالي النتائج ماتتغيرش،
المبادئ يعكسهم، مين بقى اتدخل، واضح حد 0.4 مزالة
دالة حصائية، يعني فيه مشكلةو 1% ما زالت كما هي
ماتغيرش اشياء بس الدنيا عكس راح الناحية التانية
اطلع المعادلة بدل ما كانت سالب 09 صارت موجب 091
مافرجاتش هذا ايش معناها الان كل زيادة في التعليم
بمقدار سنة واحدة يؤدي الى زيادة لغرتم اللرجحية مين
بالنسبة لمين؟ الغير مدخن بالنسبة للمدخن بمقدار 091
و لو أخدت ال ELH طلعت ايش؟الان ال E للقيمة هذه لل
point zero تسعة واحد طلعت واحد zero تسعة خمسة لو
شيلت من واحد شوف سر الجواب Zero تسعة خمسة المعنى
كده كل زيادة سنة واحدة في التعليم يؤدي إلى إيش؟
زيادة باحتمال غير مدخن للمدخن اللي غير مدخن هيزيده
بنسبة جديش تسعة و نص في المية هناك كانت تمانية
point سبعةإذا هناك المدخنين الغير مدخنين زادوا
بتاعنا point 7 بالنسبالي المدخنين هنا العكس صارت
زيادة 9.5 ليش زيادة لأنا موضح أن القيمة أكتر من
واحد فصار الجواب 0.95 خلاص؟ عالم؟ على أمم أنا
موجود لغاية يوم 6.8 عندك أي سؤال؟هي ال what's
موجود ال what's على نفس الرقم الجوال خلاص هدى واحد
ال messenger موجود و ال email موجود لغاية يوم ستة
تمانية اي ايس اي فيش مشكلة alone مش مشكلة على ال
group اعمل ال group مش ال group موجود ال group
بتاعة ال face فيش مشكلة فيش مشكلةالمهم اللي أنا
أتفق الواجب الأخير أو الواجبات كلها أخر موقع تسليم
يوم السبت 11.8 اللي مانلم يسلم اللي أنا عايزك إيش
مستسلميني ورقة ابعتيليها برضه على ال email على
أساس أضمن لو صار لأ صمح الله شيء يعني ماقدرش أصلح
هدول في الوقت المناسب أكون معي شغلة backup أقدر
أصلحها هدى واحد دراسة الحالة مهمة جدا أنك أنت
بتشتغل فيها الآن حتى لو أنا طالبها بعد المتحالةلأن
هتلاحظ الامتحان يرتبط ارتباط يعني قوي بدراسة
الحالة فبتانى انت حله لكن ماتكتبيش يعني حله بس
تفهم المثال كيف ماشي و بعد الامتحان بت .. ممكن
تكتبيه و سالملي يعنى، خلاص؟ ايه؟ ايش تمام؟ اي
امتحان، الامتحان مفتوح، أسلوب مفتوحةزي شوف .. زي
.. زي .. زي نظام الامتحانات اللي حاطة على الصفحة
بتاع السنة اللي فاتت و الشامل و اللي احنا خدناها
يعني مش هتلا عن هذا السياق ده لأ طبعا .. طبعا لأ
بس هنا في إضافات عن الناس اللي فاتوا يعني القيم
الشادة و هيك ماشتراحتوش بمرة الحضارة الجسم
ماشتراحتوش نهائيا ال .. ال .. أي قوانين مثلا زي
القانون اللي هدول .. هدول بعتكيهمهذه بعطيك إياهم
كقوانين بعطيك إياهم لو بديك تستخدمها أنا بعطيك
إياهم جدول مربع كاي أنا بعطيك إياها يعني كيف تطلعي
من الجدول طبعا الاسكشافي و التوكيدي في التوكيدي
هحطيكي رسم جاهز و تعلق عليها على المؤشرات اللي ..
اللي إحنا بنعرفها ال script plot اللي هي رسم
تسكريه بعطيك إياه لتحدد أكام عامل ممكن أدخله و
هكذالكن مش هاكلني امتحان فيه مثلا اذكر ايش
الافتراضات بتاعت نموذج الانحضار بحكيلك تحقق من
الفرضية مثلا متعلقة مثلا بعدم وجود ارتباط بين
المتواجدات المستقلة بديك ال output يكون ال output
جاهز لكن إنه أسئلة غريبة غير متوقعة ممكن تكون في
ال bonus اه طبعامش يعني زي السؤال تبقى ال bonus
للنصف عشانكي أعملت محاضرة يوميا للمدرسين أول حاجة
ذكرتها ده أنه لو كان عندك مجتمع الدراسة كله فجهة
تعمل اختبار فرضيات بصير الحصارة الوصفة كافة لأنه
لسه .. لسه ده اللي هو مصاقنات الفصل هذا كله الهدف
منه تعامل نتاج العالم على المجتمع ككل طالما
المجتمع عنده كل موجود أعامم على مين فهي بكون
الوصفة الحسابي وحده كافةعشان كده تجد في معظم
التقارير للنشرات الحصائية و التقارير المالية إذا
عندك كل البيانات موجودة يكتفوا فقط بالتكرار و
العدد أو العدد يعني و النسب و الوصف الحسابي يكفي،
خلاص؟ أي سؤال؟ كده أنا بخلص فيه تقييم للمصاريف،
بتقيمه و بتعطيه لتسنيم و بترجعه لكلية الله عطيك و
رحافية