بسم الله الرحمن الرحيم إن شاء الله اليوم هناخد
المحاضرة رقم خمسة عشر وهذه المحاضرة الأخيرة في
مصادق الإحصائي الاستدلالي التربوي اللي طلبت
الدكتوراه في برنامج المناهج وطرق التدريس المحاضرة
هتكون عبارة عن تطبيقات عملية على موضوع انحدار الخط
المتعدد وانحدار الجُثث اللوجستي باستخدام برنامج
الإس بي إس إس الأساسي يمكن إحنا بدأنا يوم ثلاثة وعشرين ستة
و شهر بدينا يوم تسعة وعشرين ستة .. يوم ثلاثين ستة
ناخد نقاة واحد يوم ثلاثين .. يوم ثلاثة وعشرين
بعدين بدينا مباشرة الإسبول بعد يوم ثلاثين ستة يعني
تقريبا يوم واحد ثلاثين سبعة تقريبا شهر واحد فأعتقد
أن وجهنا إنجاز كبير أن نخلص مصادق بهذا الحجم
في فترة يعني تقريبا شهر واحد أو .. أو شهر وأسبوع
فطبعا يحسب لكم بشكل أولي أصلا أنتم اللي شهدتوا
أنتم اللي تعبتم بكل تأكيد لكن بتعرفوا ما اللي ..
ما اللي يشكروا الناس ليه يشكروا الله طبعا في ناس
من وراء الكواليس اشتغلت معكم حس أنتم ما بتعرفوش
فأنا بنتهز هذه الفرصة في آخر لقاء أو في آخر محاضرة
وبوجه الشكر للإخوة في دائرة التميز الأكاديمي اللي
اشتغلوا معانا بجهود كبيرة جدا من بداية أول لقاء في
المحاضرات طبعا الجندر المجهول وراء الكاميرات اللي
شغال معانا من غير ما يظهر الأستاذ سامي زهد أبو
الحسن يعني كان اشتغل معانا مش شغل مسمى وظيفي أو هو
بيشتغل في الجامعة فهذه الشغلة اللي حسيتُ أنه عنده
رغبة جارفة أن يوصل أو يعمل نشر للفيديو في وقت قياسي
يعني عادة الإنتاج والرفع على ال Youtube .. على ال
Youtube الجامعة بياخد وقت وجهد كبير في بعض الأحيان
طب أما في بدايتنا كان التصوير عادي أول لقاءين بعدين
التصوير صار الكاميرات عالية وصار ال HD ال High
Definition فهذا برضه أخذ منه جهد كبير جدا في عملية
نشر المحاضرات على اليوتيوب ولاحظتوا 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 منتجين بطريقة عالية فكان حقيقة
دقة في التصوير أنا صورت قبل هيك عدة لقاءات محاضرات
كتير ما كانش أنا الفصل الفاتر ما كانش في نفس الدقة
فالصحيح هذا جهد كبير جدا للأستاذ السيد محمد زهد و
معه الأخوة في دائرة التميز الأكاديمي المهندس محمد
الحلو والمهندس بلال نبريس الثلاثة اشتغلوا معانا
شغل راقي جدا وإن شاء الله تكون في ميزان حسنتهم في
الآخر، الحاجة الثانية في هذا التصوير طبعا كانت فكرة
الشغل الأكاديمي كان الأستاذ الدكتور سالم حلس هو
النائب الأكاديمي اللي وجد أنه لازم يحصلها تتصور
لتعم الفائدة على الآخرين من الطلبة اللي هيجوا بعد
هيك إن شاء الله فطبعا الشكر اللي هم لهم الصحيح
أنا ما كنتش في بالي أن أصور فيديو، لو بتاعة تصوير
فيديو أحيانا تخلي الواحد يشرح في إطار معين، ما يطلعش
على النص كتير، فكان .. مش سهل يعني، آه كانت مش
فيها تربية، فيها إن أنت خلاص في ال .. كل حييشوف ال
Video، مش أنتم بس يعني، مش حاجة مش .. مش محصولة
على الطلاب بس فالصحيح شكرا لشغل الأكاديمية في هذا
الاتجاه، هاي تقريبا اللي أنا عايز أحكيه في البداية
و هذا إن شاء الله تعالى هتكون لقائنا الأخير وبالنسبة
للواجب الأخير ههون شوية عليكم في شغلة صغيرة
الواجبات معكم 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 السبت لأ أنا عارف يوم السبت حد
عشرة ثمانية لو ممكن الصبح اتناشر ثمانية لعيد وممكن
ثلاث عشرة ثمانية لعيد لأ أنا مغيّر اتناشر ثمانية لعيد
لأ لأ اتناشر ثمانية على السلمين الإلكتروني على ال
Email مش داخل الجامعة فعلا أنا بحكي أي واجبات
متبقية أخليها لحد عشرة ثمانية يوم السبت للي ما سلمش
سواء نقط بحث أو واجبات أو دراسة الحالة لأن غالبيًا
أعتقد دراسة الحالة بدها شغل كتير آه
طبعا لازم .. بس يعني بتخلصيها بِرِيحية فبتبعثيها لي
Word و PDF عشان أضمن وصولها أكيد بتكون كاتب اسمك
عليهم عشان .. ما تضيعش أي حاجة أي شيء ليوم 11 ثانوية
هي Occasion مفتوحة لغاية 11 الشهر بس
في أي شيء خليني أبدأ محاضرة اليوم اليوم هتكلم
عليها تطبيقات عملية على انحدار المتعدد وال
Logistic أثناء استخدام برنامج ال SPSS و هنبدأ
ببعض
النقاط اللي أنا ما شرحتهاش أثناء معرض موضوع انحدار
الخط المتعدد أو موضوع ال Logistic النقطة اللي هو
هتكلم عليها تحديد القيم المتطرفة أو القيم الشاذة
متعددة المتغيرات لما بتعرف إحنا بنحكي مثلا حالة
معينة فيها قيم شاذة أو فيها قيمة .. هي تتطبر حالة
شاذة مع كده هي إليها أكثر من متغيرة مش هيك عشان
كده بنتسميها متعددة المتغيرات باستخدام مهلبنس في
استخدام برنامج الإس بي إس إس الأساسي هاخد من خلال مثال
مثال بسيط المثال بيحكي يعتقد باحث بأهمية معدل
الذكاء والذاكرة القصيرة والعمر والقدرة القرائية على
طلاب الصف الأول الابتدائي يعني عنده متغير تابع
القدرة القرائية هذا متغير تابع وعنده
ثلاثة متغيرات مستقلة معدل الذكاء والذاكرة القصيرة
والعمر طبعا إحنا أخذنا كيف نعمل انحدار خط متعدد
وحكينا بعض التفاصيل اللي ما حكينا تفاصيل أخرى
ما ذكرناش في حينه فهفتح الملف الإسم
القراءة أو القدرة القرائية واضح المتغيرات اللي
موجودة واضحة
عندي عشرون حالة
العمر، الذاكرة، الذكاء والقراءة أو القدرة
القرائية واضحة كلها متغيرات كمية اللي أنا عايز
أعرفه كيف ممكن معرفة إذا كان هناك قيم شاذة ولا لأ
ممكن مثلا يكون الطفل ذكاءه خارق ممكن يؤثر ممكن
واحد منهم ذاكرته قوية جدا ممكن تؤثر ممكن
درجته في القراءة أو القدرة القرائية عالية ممكن تؤثر
معنى أنه أنا أتكلم عن Outliers
أو قيم شاذة متطرفة أو متعددة المتغيرات بقصد بها لما
بحكي أنه عند مشاهدة معينة ونفترض .. نفترض حكيت
المشاهدة رقم خمسة Outlier هذه معناها Outlier أنت
.. أو قيم شاذة أنت مش عارف لمين للأول، للثاني،
للثالث، للرابع، لكن مشاهدة ككل فبتسميها متعددة
المتغيرات
بنعملها على أساس كتالوج Analyze نفس
الطريقة بس هأعطيك أنا طريقة لو كانت متغير واحد أو
لو عايز أعرف إذا كان في Outlier لمتغير معين كيف
أعمله هنشوفها بعد شوية من خلال الشرح هتبان هاخد ال
Linear
المتواهد التابع القدرة القرائية بعدين المتواهد
المستقلة الثلاثة اللي هي العمر والذاكرة أو الذكاء
عشان أحسب ال Mahalanobis باختارها من خلال ال Save وفي
ال Save واضح في عندي هنا هي ال Mahalanobis
ال Mahalanobis موجودة من ضمن ال Distance هذه المسافات
طبعا في أكثر من طريقة فيه Cooks وفيه Leverage
Values هأشرح الثلاثة هدول لكن في الجزء الأول
في الانحدار هأتكلم عن ال Mahalanobis بس بعد Break
هأتكلم عن ال Logistic هأتكلم عن ال Cooks Distance
وعن ال Leverage Values في الأول هأتكلم عن ال Mahalanobis
نوبس أو أي Continue طبعا طالما اخترت Save بالتأكيد
البرنامج هيعمل لي متغير جديد سماه وهي قيمة Mahalanobis
موجودة إلا إيش المعيار عشان أعرف إن هذا
القيمة قيمة شاذة ولا لأ الطريقة كانت ثانية في
الأول بقى المراتب الحالة
بيكون تعتبر شاذة إذا كانت قيمة مهل نوبلس أكبر من
النقطة الحرجة، فبالتالي لازم في الأول أطلع النقطة
الحرجة اللي
هي بتطلع من خلال كاي سكوير بأخد
قيمة ألف صغيرة جدا، واحد من ألف زي ما حكينا قبل هيك
في لما اتكلمنا على التحليل الاستكشافي و التوكيدي و
الـ DF كانت
كانت هناك عدد الفقرات
هي نفس الفكرة، أما الفقرات عبارة عن إيش؟ متغير مظبوط
فالـ K هنا عبارة عن عدد المتغيرات المستقلة، هي نفس
الشيء لأن الفقرات بتاعي بيعملها كمتغير فبالتالي
درجات الحرية ما زالت كما هي سواء في تحليل الاستكشافي
التوكيدي، التحليل التوكيدي أو من خلال الـ Regression
هي الـ K هي نفس الـ K، إما عدد الفقرات في التحليل
التوكيدي أو عدد المتغيرات المستقلة في الانحدار
فواضح في المثال اللي عندي الـ K بتساوي تلاتة
فبالتالي أنا بأنظر لواحد من ألف و تلات درجات حرية، طب
هذا ممكن أحسبها أو أطلعها من خلال الجدول الحسابي
طب الجدول اللي احنا متعودين عليهم، أنا في امتحان
أكيد يعني لو بدي جدول هعطيك إياه، لكن خليني في الأول
أنا أوريك جدول Chi-square و نعرف كده القراءة
أخدناها برضه كيف نقرأ المرة اللي فاتت
وهذا حقيقة كاي سكوير لأ، مش حاجة كاي سكوير، هذا
z هاي
جدول مربع كاي، كاي ما يعطي، احنا عايزين مساحة على
اليمين، فوضح الجدول هنا بيعطي المساحة اليمين، فبدور
على تلت درجات حرية عند
واحد من ألف، تلاتة، بمشي عند واحد من ألف، أخر واحدة ستة
عشر سبعة وعشرين، فالقيمة دي ستة عشر سبعة وعشرين
القاعدة بتحكي، التالت، أي قيمة
بتزيد من قيم مهل... من ال ... مهن نوبلس، أي
قيمة بتزيد عن هذه القيمة المرشحة هتكون شاذة، إذا
واضح، لو أنا طلعت على برنامج الـ SPSS حتى من غير
مرتب، لو طلعت على الـ Output في الـ Output أتاني جدوة
اللي مكتوب عليه Residual الـ Statistics في الـ
Residuals موجود فيها
Distance، أعتبر الـ Minimum Value، أصغر قيمة الـ M
للمها، أصغر قيمة Point 305، أكبر قيمة 6.258، القاعدة
بتحكي إذا كانت قيمة الـ Mahalanobis Distance بتزيد عن النقطة
الحرجة، مع كده في عندي حالة شاذة، فواضح إن أنا بعيد
جدا عن حالات شاذة، فبالتالي لا يمكن اعتبار أي حالة
من حالات الـ 20 حالة شاذة، وهذا الشغل بيريح الباحث
إن القيم اللي عنده فيها بعض التنافر وبالتالي مافيش
قيم متطرفة، هذا بالنسبة للـ ... للمها، لأنو الـ SPSS اللي
بيستخدمها لتحديدها، كانوا القيم شادة من عدمها خلاص
إذا هي اللي بتطلع عليها فقط السطر الخاص بالـ Mahalanobis Distance
بتطلع الـ Minimum و الـ Maximum Value فيه
أي سؤال؟ ممكن عندك قيم شذوذ كتير، يعني ما ينفعش
تحذف كل واحدة، يعني ببدأ الحذف للحالة الأكبر، يعني
بطلع عليهم برتبهم ترتيب تصاعدي أو تنازلي حسب ما أنت
عايزه، أنا بفضل أرتب ترتيب تنازلي من الكبير للصغير
بحيث يبين عندي كل القيم الشاذة دفعة واحدة، فوضح لأن
افترض في عندي قيمة شاذة أو عدة قيم شاذة، هنا عدة
حالات شاذة أقصد، ببدأ بالحالة الأكبر، وبتطلع الحالة
أكبر، ربما الآن قبل الحدث، أخر علاج الكائن، يعني
في الآخر ملاحظة في الحدث، ربما المدخل يكون خطأ بعد
ما مكتوب ألف و تمانية، كانت ألف و تمانين، أكيد ألف
و تمانين، يعني هي مدخلة خطأ، فبتاعي برجع لطريقة
الادخال و بحاول أصلح ده واحد، ما كانش ... إذا كان
الحالة الوحيدة هو الحدث، منظره حجم العينة، ولا إذا
حجم العينة كبير حدث مشاهدة واحدة ما بأثرش لكن في
عينات صغيرة زي هيك بتأثر، فبالتالي أنا مضطر أزيد
حجم العينة، فبالتالي الحدث نخليه أخر شيء، و لو حدثت
و أنا مضطر أحدث، بحاول حجم العينة ما يقلش عن حجم
مناسب بالذات في العينات الحجم الصغير، خلاص؟
طبعا لو كنت عندي عينة كبيرة بالألف، افترض إذا
هناخد في الـ Metal بعد الـ Break، ممكن أنا أرسل رسم
بياني للحالات هذه مع قيمة اللي مابحث عرف وين
النقطة أو وين الحالة اللي عندها قيمة شذوذ، ففي
إمكانية في الأساس أرسم هدول مع واحد ... هدول رقمهم من
واحد إلى عشرين، مش هي طبعا ترقيمهم سهل، ممكن ترقيمهم
واحد، اثنين، اثنين، اثنين، اثنين، اثنين، اثنين،
اثنين، اثنين، اثنين، اثنين، اثنين، اثنين، اثنين،
اثنين، اثنين، اثنين، اثنين، اثنين، اثنين،
اثنين، اثنين،
كمبيوتر، ممكن أعمل مثلا Number متغير جديد اسميه
Number، ن أو مثلا أي اسم، يعني مجرد تسمية، هنا في
عندي Function Group، ممكن أختار All
بجيب لكل الدول الموجودة في واحدة، أول واحدة Dollar
Sign Case Number، إذا الأمر هنختار من الـ Functions
Dollar Sign، الـ Case اللي أول واحدة Case Number، إذا
بختار، بكتب الـ Number بعدين Function Group بختار
أول، بعدين بختار Case Number، Case Number هذه أسهل
طريقة تعمل فيها متغير بياخد الأعداد من واحد حتى
آخر حالة عندي موجودة، فبختار هذه فقط، بختارها، فبيعتني
التعريف تبعها، كل بعمل بضغط على السهم، فبيكتب داخل
الـ Numerical Expression Dollar Sign Case Number، لو
أنا حافظ الأمر طبعا بكتبه، مش حافظه أنا يعني بستعين
بالـ Functions أو الدوال الموجودة، و بس هذا كل ما
بعمله، وبعدين OK، بلاحظ لو رجعت على صفحة البرنامج
بلاحظ عمل لي إيش متغير رقم واحد لغاية عشرين، عملية
سهلة، واضح الترقيم سهل يعني لو كان عندي ألف حالة في
نفس الثانية بتنعمل رقم
حالات، حالة واحد، حالتين، حلات تلاتة، و هذا صحيح، قال لأ شوفي
حكاية الصفر دي، روحي على ال ... على الـ Decimal و
خلي هذه صفر، مش راجع الصفر يعني خلاص يعني عملتيها
زي هيك الآن
ممكن لو بيدرسهم الـ Number هدول، الحالة ما الـ Number
يعني الحالة مش هيك، مع 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 الـ Legacy Dialogues
وفي عندي رسمة اللي لوحة الانتشار، إذا أنا Graphs
Legacy Dialogues وفي Scatter بعدين بختار الـ
Scatter صحيح
هدف البداية خالص لل ... بس أعرف العلاقة بين الاتنين
الخطأ، بس لأن أنا بستخدمها لهدف آخر مش إنحبها
ففي عند الـ Simple Scatter أو الواحدة Define بختار
في الـ Y الـ Mahalanobis Distance اللي هنا، وفي الـ X بحط الرقم
أو رقم الحالة، هذا كل اللي احنا بنعمله، Y
OK هلاحظ رسم لي الحالات
المطلوبة
واضح إن هي أكبر قيمة عند الستة اللي حكينا عليها من
شوية، طب لو كان في عند القيمة الشاذة هتبين، فبالتالي
بقدر أحدد الحالة تبعها، مين الحالة أو مين المشاهدة
لعندي عشرين مشاهدة، واضح، فوضح القيم كلهم أعلى واحدة
كانت المشاهدة رقم واحد اللي اللي هنا، فبالتالي هذا
الرسم بتوضح ليه، شكل بيبين قيم الـ Mahalanobis مع رقم الحالة
طب هذا بنستخدمه إذا كان عندي عدد حالات كبير جدا
و عايز 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
ولو بعض الاشتراطات الواجب توفرها في الافتراضات
المطلوبة أنا هتأكد منها كباحث، الافتراضات المطلوبة
عشان أستخدم الانحدار، في الأول أنا بسميه انحدار خطي
هذا معناه يجب أن تكون العلاقة بين المتغير التابع
وكل متغير مستقل علاقة خطية، لو ما كانتش خطية لازم
أتصرف، احنا شغلنا لاخدنا فقط انحدار خطي، إذا في
الأول، حتى قبل الافتراضات خالص، أبدأ أتأكد هذا خط
ورقم، رقم صفر، أول حالة، في المبدأ
لأن إذا كان الانحدار غير خطي ما ينفعش أستخدم الانحدار
الخطي العادي، فلازم أضيف الجزء غير الخطي عشان أتأكد
بعمل رسم بياني، اللي قبلها عملناها مع بعض، بعمل
scatter graph للمتغيرات كلها مع المتغير التابع
طبعًا
القدرة القرائية المتغير التابع، هيك بعمله ماشي واحد واحد و
واحدة واحدة رسمة رسمة، بس لما أكون عندي عدد كبير من
المتغيرات، يعمل رسمة رسمة عملية مملة، لكن هذا
الطريقة الأولى، إن بعمل رسمة رسمة بينهم، و بتطلع على
النقاط، شوفي، غالبًا لو أكون عندي عدد قليل من النقاط
أحيانًا الرسم صعب أحكم، بس بيعطيني مؤشر، فلو طلعت على
حاجة زي هيك، يعني واضح إنه في انحدار خطي، وإن ما كانش
قوي، لكن هناك في انحدار خطي، لما في بعض النقاط يعني
ماشي هيك صح كده كويس، بس في مجموعة هنا واضح
هنا معظم النقاط حوالين خط مستقيم، لكن في بعض
النقاط شوية بعيدة، لكن تجاوزها ممكن اعتبارها الانحدار
الخطي اللي أنا عايز أعمله، عايز أعمل الانحدار الخطي
scatter plot، أو لو هتنتشر لكل المتغيرات مع بعض، فبدل
ما أختار simple أول واحدة، في أنت ثاني واحدة matrix
scatter على شكل مصفوفة، بختار matrix، و بحدد
المتغيرات اللي أنا عايزهم في ال matrix هم الأربعة
متغيرات، كويس، تخلي المستقلات ورا بعض، و التابع لوحده
يعني يكون في إما في الأول أو في الآخر، وبعدين
بختار okay، هتلاحظ الرسم لظهرت، بتبين المتغيرات كلها
يعني مثلًا هي القدرة القرائية، هي علاقتها مع كل واحد
من المتغيرات، مع العمر، مع الذاكرة، مع الذكاء، واضح مع
الذكاء ولا .. ماله .. ماله علاقة خالص، في العلاقة
الخطية خالص، يعني هذه شكلها كده عبارة عن قطع مكافئ
متجه ناحية ال .. اليمين، مش care، منحنى مش هيك لحظة
هيك، هذه شكلها كده، لو بيعملها care، في حاجة زي كده يعني
واضح هذه العلاقة بين القدرة القرائية و الذكاء واضح
علاقة غير خطية، لأ
أنا العلاقة ال Y مع المستقل، ما بدورش ال Y مع
المتغير الثاني، 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
أربعه، بنشوف كيف، يعني بتعمل متغير جديد، هذا لو كان في
حالة تتحلز هيك، فلو بده أربعة، بروح ل transform، و
هي compute variable
بتعمل متغير بس، أو ممكن أعمله على ال Excel، أربعة على
ال Excel و أجيبه
و اسميه ذكاء اتنين مثلًا، ذكاء تربيع أي
ذكاء اتنين، الذكاء اتنين عبارة عن ايش؟ عبارة عن
الذكاء الموجود، مش
ضرب اتنين أس اتنين، في فرق ما نضرب أس الأس في ال
SPSS، نجمين جانب بعض، هذه النجمين هدول، هذه معناها
تربيع أو ضربه في نفسه، يعني الذكاء في الذكاء أو
الذكاء قوّة اتنين، بعدين
كذا، هنا هلاحظ البرنامج أكيد أضاف لي متغير سماه ذكاء
اتنين، وذكاء اتنين عبارة عن مربع الذكاء الموجود
بتشوف اللي أنا حأعمل نموذجين، واحد فيه الذكاء مع باقي
المتغيرات، و مرة ثانية أشيل الذكاء و أحط معه الذكاء
و الذكاء تربيع، الاتنين يكونوا موجودين، و نشوف مين
بيعطي نتائج أفضل، خليني
في الأول أطلع على الرسم، و هدخل محمّل ذكاء تربيع، و
نشوف، بس بدي أحاول أدخله مع مجموعة المتغيرات
المستقلة في جنب بعض، كل ما يكونوا هيك، وبعدين هي
continue
لحظة، فعلًا العلاقة اللي بينهم كانت في الأساس غير
خطية، واضحة غير خطية، إذا بتعمل نموذج يعني النموذج
فيه انحدار عادي اللي هو regression linear اللي
عملناه من شوية، مشكلة بس تطلع على قيمة ال R² ايش
ساوت ال R² عالية جدًا 83.5، يعني لما حددت الذكاء وصلت
83.5، طب لما .. لما أضيف الذكاء تربيع، 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 الذكاء غير دالة، هو شوف
ال .. الكلام لما كنا نحكي ال .. الفرضية بتنص إن
ما فيش أثر للمستقلات على التابع معاهم، و تم الرفض مع
كده، في واحد على الأقل يؤثر، طلع واحد بس، بس طلع
اتنين بيأثروا، بس قيمة ال R² عالية، يعني لما تكون ال
R² أو ال adjusted عالية بهذا الشكل، و ال .. هذا ال
R² و ال adjusted تبعتها 80 و 4 من 10، هذا بيحير
الواحد، ال R² عالية، و ال adjusted عالية، و النقطة
المستقلة تلاتة، واحد بس مؤثر، طب هل المشكلة كانت
العلاقة غير خطية، أنا بجربها لإن أنا في عندي افتراضات
لسه ما حكيتش ولا على واحدة منهم، سبع افتراضات، ممكن
تكون واحدة سببت المشكلة، بدي أجرب أحط الذكاء تربيع
و أطلع على النموذج الجديد، لحظة، النموذج قفز من تلاتة
و تمانين و نص، وصل إلى وين؟ إلى تمانية و تمانية و
نص، الآن صار عندي في النموذج الجديد تمانية و تمانية
و نص، و الثانية قفزت من تمانية و أربعة لخمسة و
تمانين، تعتبر قفزة كبيرة جدًا، و أنا خلي بالك ما عملتش
حاجة، أنا ما ضفتش متغيرات جديدة، كل اللي عملته حسيت
إن في هناك علاقة غير خطية بين قدرة القراءة و
الذكاء، توقعت تكون علاقة تربيعية، فدخلتها، طب للطلاع
على المتغيرات دالة ولا مش دالة، لحظة، الوضع اتحسن
بشكل كبير جدًا، ايش صار عندهم؟ صار العمر دال، الذاكرة
غير دالة، الذكاء دال، و الذكاء تربيع دال، و دال عكسي
خلي بالك مظبوط، لحظة، و اتلاحظها على الرسمة كانت
ملتوية ناحية الثانية، مش طالعة لفوق، فبالتالي مؤكد
العلاقة التربيعية تكون عكسية، لكن ايش بيعني هذا موجب
و هذا سالب، يعني الذكاء، لو بدأت أكتب المعادلة
بكتبها، كلاتر القدرة بتساوي سالب ستة و ستين زائد
تقريبًا نحكي ستة من عشرة في العمر، ناقص 2 من 10 في
الذاكرة، و بدأت أكتب ال 2 تحت اللي هم ال 41، 41 في
الذكاء، بدل ناقص 7 من 1000 في الذكاء التربيع طبعًا
التعليق سهل، العمر ما فيش فيه مشكلة، كل زاد العمر مع
تقدم العمر تزيد القدرة القرائية للطفل بمقدار حوالي 6
من 10 درجة، الذاكرة القصيرة علاقة عكسية، كل ما كانت
الذاكرة القصيرة كبيرة بيقل القدرة القرائية، الآن الذكاء
في اتنين، الأول اللي هو 1.4، كل ما ذكاء .. ما زاد
ذكاء الطفل بمقدار درجة واحدة، القدرة القرائية تزيد ب
1.4، توسل ال 007 ايش علق عليها
هي ده المهمة إذا هو ازداد، كل ما ازداد الذكاء
بواحدة واحدة، درجة واحدة، قدر القراءة تزداد بمقدار
واحد point أربعة زي سبعة، هذا ذكاء تربيع بتعطيني
المعدل
هل المعدل اللي هو بيزداد الذكاء، بيزداد القدرة
القرائية، ابتصلش إلى ما شاء الله، ولكن الزيادة
بتكون بمعدل قد يكون معدل تزايدي أو معدل تناقصي
فواضح حد الذكاء التربيعي، إشارة سالبة، إذا أنت
زاد بمقدار 1.4، ولكن بشكل متناقص، مش بيساوي bone 007
يعني هي بيزيد بس مش دائمًا بيزيد بنفس الوتيرة، بشكل
متناقص، لذا قادر على كل زيادة، كل
زيادة
بالذكاء بدرجة واحدة تزداد القدرة
القرائية في المتوسط بمقدار
1.4 درجة ولكن بمعدل متناقص مساويا طبقا لواضح هي قيمة
صغيرة جدا لكن معنوية. سبع من هذه التفاهات كيف
أعرفها؟ اللي بيعرفها أهل الرياضيات، واحد غير مخصص في
الرياضيات مش هيفهم اللي أنا بحكي إيش معنى معدل
متناقص. المعادلة العادية Y بتساوي A زائد BX زائد CX
تربيع. هذه معادلة تربيعية مش هيك، الجزء
المضروب في X تربيع اللي هو C هو بيعطيني المعدل كيف
بعرف المعدل؟ بتطلع المشتقة الأولى
المشتقة مش هتساوي هذا ب صفر زائد ب زائد 2 CX
صار هذا عبارة عن معادلة جديدة، مظبوط؟ كان هذا
المعادلة هيك ب زائد 2 CX هذا المعادلة الجديدة، هذا
المعادلة بنسميه المعدل المتناقص. أنت بالنسبة لك
مالكش 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 بالانحدار غير الخطي. هذا كانت أول خطوة
المفروض أنا أشتغل عليها. ولحظة لو أنا ماحطتش انحدار
غير خطي في النموذج، الوضع التابعي كان 80% أصبح 85%
معناه كده الزيادة تعتبر الزيادة كبيرة جدا. طب إيش الـ
الفرضيات اللي احنا عايزينها في نموذج الانحدار، احنا
أخدنا واحدة منهم إذا بتذكروا اللي كانت عبارة عن
إيش التداخل الخطي المشترك مش كده؟ إن طبعا...ممتاز
العلاقة بين المتغيرات التابعة و المستقلة إذا التانية التداخل
الخطي 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 Statistics وهي Collinearity
واضح العمود الأخير الـ VIF، حكينا إيش الشرط أساس
يكون ما فيش عندي Multicollinearity إذا كانت الـ VIF
الأخير عمود أكبر من خمسة مع كده يوجد تداخل خطي مع
كده فيه ارتباط بين مين؟ بين المتغيرات المستقلة في
الوضع في الحالات الثلاث. البيع يفملها كلها صغيرة أقل
من خمسة فبالتالي مش عندي مشكلة التداخل الخطي فأنا
كده بكون عديت هذا الشرط، الشرط
التالت، تذكر
كنا نحكي في الـ ANOVA و في الـ T-test، تباين أو
تجانس التباين، أن يكون تباين حد الخطأ ثابت. الان
هشوف كيف نعمل تباين حد الخطأ ثابت، هعمله فقط بالرسم
البياني. بترسم بياني و تتأكد إذا كانت تباين حد الخطأ
أي حد خطأ، حكينا أي معادلة فيها إيه فيها إيه هذا
التباين تبعه بيكون ثابت. يعني التباين حد الخطأ عند
كل قيم المتغيرات المستقلة تكون ثابتة. هذه بعملها
بِخلال رسم بياني، لما أكون في الـ Analyze و
Regression وهي Linear في عدة رسومات بيانية من الـ
Plots عشان
أرسم و أشوف التباين متجانس ولا لأ، برسم رسمة واحدة
أو عدة رسومات. الرسم اللي أنا عايزها برسم
المحور الرأسي اللي يمثل Y هنا الـ Z Residual اللي
هي البواقي المعيارية. أي Z Residual إذا بحط في الـ Y
Z Residual بحط
في الـ X Z Predicted اللي هي القيم المتوقعة
المعيارية. هنا بحط Z Predicted يعني القيم المتوقعة
المعيارية هنا
البواقي المعيارية، وهي أفضل رسمة بتحدد إذا كانت
تُبين أنت جالس ولا أحطيكي القاعدة تبعتها وهي
Continue okay
بتطلع على الرسمة الموجودة، طبعا ممكن أحط اتباعنات
الصفر اللي هو الخط المرجعي تبعي. بتطلع على النقاط
اللي حوالين الصفر. إذا كانت منتشرة بشكل ما فيه
اتجاه معين أو منتشرة بشكل عشوائي فهي تعتبر تباين
متحقق، تباين ثابت. فأنا بلاحظ هنا هي الصفر النقاط
اللي فوق و اللي تحت، ما فيش اتجاه معين. الاتجاه يعني رايح
مثلا في اتجاه 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
اتجاه معين للبيانات البواقي، لكن إذا كانت البيا...
إذا كانت قيم...القيم تنتشر
بشكل عشوائي دون وجود اتجاه معين أو نمط معين هذا
معناه أن تباين حد الخطأ يكون ثابت
إذا رسم البياني يؤدي الغرض. طبعا في طرق إحصائية
اختبارات إحصائية لمعرفة إذا كانت البياني تلت ولا
لأ، خارج نطاق دراستنا. الحاجة الرابعة اللي
عادة بتظهر في البيانات بتكون على شكل سلسلة زمنية
الحين البيانات اللي عندي مش سلسلة زمنية، أن يكون لا
يوجد ارتباط ذاتي بين الأخطاء العشوائية. هذه بتظهر
تظهر مشكلة الارتباط الذاتي في حالة بيانات
السلسلة الزمنية أو السلسلة الزمنية طبعا غالبا عندي
طالما السلسلة غير زمنية هذا الشرط بكون مش موجود
يعني بكون متحقق، يعني البيانات ما فيش فيها ارتباط
ذاتي. لكن لو عايز أعرفها في اختبار مشهور جدا هوريكي
لأن اختبار اسمه ديربن واتسون
تاني واتسون
هذا قيمته إذا كانت قيمة الاختبار تقترب
من الاثنين من اثنين هذا معناه أنه لا توجد مشكلة
ارتباط ده
إذا الارتباط دي هتتحقق ولا لأ، هتطلع على قيمة
الاختبار إذا حوالين اللي اثنين و اثنين و اثنين و
واحد و واحد و تسعة، مع كده ما فيش عندي مشكلة
الارتباط دي هتكيب أعملها من نفس المنطقة اللي أنا
كنت فيها من خلال هذه الـ Statistics. لحظة، أنا لسه
مازلت في نفس المنطقة. كل اللي عملته اخترت من شوية
الـ... الكورينيالات اللي عملناها قبل هيك و هذه
الجديدة تبعت اليوم، يعني هذا بس اللي أخدناها اليوم
الجديد ليا، ديربن واتسون هذا القيمة ستضاف للجدول
تبع المتغيرات تبع الـ Model Summary، تلاحظة هذه الـ
Model Summary أخر واحدة ديربن واتسون، فإذا كانت
قريبة من الاثنين ما فيش عنده مشكلة. إذن هذه واحدة من
المشاكل اللي بتظهر بس مع السلسلة 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 مقطعية كانت مقطعية، ممكن تظهر مشكلة عدم
ثبات التباين بس واضح عندي أن المشكلة ما كانتش موجودة
مع كده أنا اتخطيت عدم ثبات التباين، اتخطيت مشكلة
الارتباط اللي ده قاعدي في الانحدار
بعمل الانحدار كويس زي ما عملت لأن مع بعض عشان
أستخدمه أن أفسر علاقات، بتأكد في الأول أن النموذج
مناسب، إذا كان مناسب ما كانش طبعا في حلول لو كانتش
هبص الموضوع أخر في الانحدار بتعمل توزيع طبيعي،
توزيع طبيعي مهم، توزيع طبيعي للبواقي اللي هي رقم
خمسة البواقي لحد الخطأ يعني
موزع طبيعيا. لحظة، في مثالنا حجم العينة صغير مش هيك
فلازم يكون التوزيع طبيعي ولا كل شغلنا في اختبار T
واختبار F ليس له معنى. من أين بعمل هذه؟ من
الـ Plots في عندي شغلتين Histogram حكينا عليها قبل
كده، الرسم اللي بتطلع وفيه حاجة تانية معها اسمها
Normal Probability Plot. هذه زيادة اللي بشرحها، إذا
في عندي Histogram فيه Normal Probability Plot وهي
Continue وهي okay. هلاحظ بدرسم ليه، شوف على الرقم
إن هم كلهم 20 مشاهدة، إن واضح معظمهم تحت الخط أو
تحت المنحنى، مع كده التوزيع طبيعي ووضح التوزيع
الطبيعي بشكل جيد، يعني لحظة الطرف الأيمن الأيسر و
الطرف الأيمن تقريبا زي بعض والقيم موجودة هي في
المنتصف فمع كده التوزيع طبيعي بشكل ممتاز لحظة ده
regression standardized residual البواقي دول اللي
هنا البواقي في رسمة يعني أنا 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 عندي بتطلع والله
إذا كانت النقاط تقع على الخط أو قريبة منه مع كده
التوزيع طبيعي فهنا بلاحظ أن معظم النقاط قريبة 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 مجموعهم بيساوي صفر مش البواقي عبارة عن
إيش القيمة المشاهدة ناقص القيمة المتوقعة مش كده؟ أنا
عايز يكون رقم ستة متوسط البواقي بيساوي صفر، يعني
مجموعهم بيساوي صفر، مظبوط؟ إذا كان متوسط الصفر
المجموع مش هيساوي، أكيد بالتأكيد صفر بتكون القيمة
المتوقعة والمشاهدة حوالي بعضها تقريبا ومش شرط صفر
بالظبط لكن القيمة بتكون قريبة جدا من الرسمة ممتاز
على الرسمة موجودة اللي أنتو حكيتوا على الرسمة
موجودة لحظة هي المين للبواقي إيش ساوى 5 point
6 6 إيه سالب 15 طلع المتوسط 5 point 6
6 إيه سالب 15 هذا متوسط البواقي طب هذا معناه
مضروب 10 وسالب 15 يعني في عندي 14
صفر وبعدين الخمسة مع كده قيمة مالها قريبة جدا من
الصفر فأيضا هذا الشرط متحقق لحظة الشرط سهلة اللي
أنا هعيدها كلها في المثال مرة واحدة أنا كل اللي
عملته كنت أعمله ماشي واحدة واحدة لأن هي اللي كنت
عايز أشتغل أول شيء لازم أتأكد إنه العلاقة خطية أنا
كانت عند العلاقة فيها شك إنها خطية مظبوط فروحت
عملت دخلت الجزء اللي غير خطي في النموذج اللي احنا
مشرحلوش قبل هيك اتبعت هذا اللي هو شغل اللي هو علاقة
بالانحدار غير الخطي احنا كل شغل من أول ما بدينا
انحدار خطي فانا بدأ تجاهل الخط ورقم سفر واخد بس
الافتراضات الخمس اللي حكيت عليهم اللي هو التداخل خطي
مشترك، تبين حد الخطأ ثابت، مافي ارتباط ذاتي، يعني
لا وجه ارتباط ذاتي بين البواقي، وبعدين المتوسط
البواقي بيساوي صفر، وتوزيعها طبيعي، ده عملهم في
خطوة واحدة، إذا كل هدول بنعملهم وإحنا ماشيين مع
بعض، أنا الآن هطلع كل حامة reset، reset إيش
معناها؟ نظف كل شيء، أبدأ من الصفر، هبدأ من الصفر
خالص القدرة القراية متهيرات 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
wise بختار R² Change بشوف التغير في قيمة R² بس اللي
هو مش هتفيده لأنه مش .. مالعشان هامية بعدين كنت ..
إذا اختارت زيادة اليوم هذا الاختبار بس تبدر من
واتسون اللي بقدر بعرف من خلاله إذا كان فيه ارتباط
ذاتي بين البواقي ولا لا وهى continue بعدين باجي
للرسم برسم الرسم اللي حكينا عليها باخد البواقي
المعياري على المحور الرأسي اللي هي Z residual و z
predicted تحت وفي نفس الوقت باخد instagram
normality السعر في التوزيع الطبيعي هدول .. هدول
اتنين senderizer زي دول بلات بيعمل لي التوزيع
الطبيعي هدول اتنين بيعمل لي التابعين ثابت ولا لأ في
نفس الرسالة بحط لك
الصور هدول على الصفحة خلال محاضرة اليوم هذه
محاضرة اليوم الخامسة عشر
ححط لك الرسمات دول توعي منهم مع بعض إذا ال .. هذه
واحدة منهم
و statistics هذه الرسمة الثانية بعدين
أخر واحدة save save بختار مين المهر وفي هنا لو
عايزة تشوف ال predicted values القيم المتنبأ بها ما
ممكن أختارها
المهم هذا أنا أختارت الرسمات المطلوبة وبعدين
ببدأ كده
أنا خلصت مش هيك هي continue وهي okay
فهي كل ال output هتلاحظي الزيادة هي ديربن واتسون
حكينا عليها حوالي الأتنين هاي ال VIF هتكون أقل من
خمسة بعدين الرسم البياني مضحك
أول واحدة التوزيع الطبيعي وهذه الثانية التوزيه
الطبيعي اللي هي Normal Probability Plot النقاط
تكون حوالي الخط واخر رسمة تبين متجانس تكون النقاط
موزعة بشكل عشوائي حول الصفر أو خط الصفر هي تقريبا
الخمسة هدول وشوفنا مع بعض المتوسط البواقي بيساوي
صفر من خلال رسمة ال Histogram هاي تقريبا الجزء
الأول اللي له علاقة اللي أخذناه اليوم علاقة بالـ
Outlier القيم الشاذة واتكلمنا عن الافتراضات الواجب
تحققها لاعتبار نموذج للانحدار نموذج مناسب نأخذ break
ونكمل إن شاء الله بسم الله الرحمن الرحيم هنكمل إن
شاء الله الجزء الثاني في تطبيقات عملية على الانحدار
المتعدد وال logistic جاب ال break حكينا على
الانحدار ال .. المتعدد، كلمنا على القيم الشاذة وعلى
الافتراضات الواجب توفرها لاستخدام نماذج للانحدار
الخطي المتعدد ال .. في انحدار ال logistic هتكلم عن
الفطين هوريك شكل معادلة كتابتها زائد كيف أعلق على
النتائج بالإضافة كيف نتأكد إذا كان في قيم شاذة ولا
لأ وبنختم إن شاء الله تعالى، هممكن نختم خلال يعني
أقل من ساعة إن شاء الله النموذج للانحدار العام اللي
هي المعادلة Y بتساوي P0
زي P1 X1 لغاية نفترض عندي K من المتغيرات المستقلة
زي الـ Epsilon هذه المعادلة العادية في الانحدار ال
logistic بنتعامل مع ال P اللي هي احتمالات وال P
عبارة عن الواحد على واحد زائد إي ناقص ال Y هذه يعني
لما بكتب معادلة انحدار من ال output هي ال Y لكن ال
B اللي هي الجزء الخاص بالاحتمالات عبارة عن واحد
على واحد زائد إي أوس ناقص المعادلة هذه نسبة
الأرجحية أو حين بيطلق عليها نسبة الاختلاف في
بعض الكتب بسميها الاختلاف أو الأرجحية طب الأرجحية
لفئة دون أخرى، أتكلم مثلا عن طالب ناجح أو مش ناجح،
أرجحية للنجاح على الراسبين طالب الناجحين على ..
بالنسبة للطالب الراسبين هي يطلق عليها ال odds
ratio نسبة ال odds معناها اختلاف فمثلا نسبة
الاختلاف ال odds ratio هي عبارة عن بتساوي B اللي هي
نجاح على واحد ناقص 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 الراسبين كده يختلف نسبة
الزيادة للناجحين بالنسبة للراسبين ال B هي المعادلة
اللي هنا
هذه نفس الـ P هنا فنسبة الـ odds ratio OR عبارة عن
P على واحد ناقص P إلا أن تلاحظي هذه P بتساوي واحد
على واحد زائد E ناقص Y وP على واحد ناقص P عبارة عن
نسبة لرجحية الـ log لهذه اللغة تم لل P على واحد
ناقص P
اللوغرتم هيك بيساوي المعادلة نفسها بيساوي Y بيزيرو
بي واحد اكس واحد لغاية بي كيكس يعني معاكد لو بتكلم
على لوغرتم لحظة هاي في لوغرتم مظبوط بي على واحد ناقص
بي أنا حكيت من شوية بي على واحد ناقص بي عبارة عن إيش
نسبة الأرجحية والاختلاف تبادلش حصي ال logarithm
نسبة نسبة الأرجحية هي logarithm مظبوط هي مش بتام
عندي نسبة الأرجحية ليه نسبة الأرجحية إذا
logarithm نسبة الأرجحية ليش أنا كتبتها الآن لو
بدأتي تقلقي عن نتاج إذا خدت العمود تبع الـ بي يعني
كتبت المعادلة هذه مظبوط مش هاي معادلة كتابة اكتبها
من الجدول فلو أخدت المعادلة لو بدي أعلق عن نتائج
هأعلقها بدلالة مين؟ لغة B على واحد نفس B خلاص؟ لكن
لو بدي أعلقها من خلال العمود لخيط تبع الـ E لكذا
بعلقها بالنسبة لمين؟ للاحتمال، وهنشوف الآن مع بعض
كيف أعلق عن نتائج؟ عشان هيك أنا فضلت أكتب هدول في
الكلمتين في الأول وبعدين نبدأ ناخد التطبيق عاملين
التطبيق أعمل زي المرة الفاتت هو نفسه بس أنا
غيرت الـ مثال عشان أعطيه نتائج أخرى و نعرف كيف نعلق
على النتائج الـ مثال ماعنوش علاقة بالتربية إنه
علاقة بالتدخين، الشخص مصنف مدخن غير مدخن فالتدخين
يعني تبرئة حالة الطالب اللي كان واحد ناجح و صفر
راسب واحد مدخن والصفر غير مدخن حسب أنا إيش بعرف
التدخين في عندي عدة متغيرات بتأثر عليه مثلًا
التعليم العمر مثلًا السعر السيجارة نفسه ممكن تأثر
عليه وممكن متغيرات تانية النوع الاجتماعي مثلًا
مثلًا نفرض يعني الـ .. ممكن متغيرات كتير تأثر على
الشخص بدخل ولا لأ؟ هنا هو بياخد التعليم العمر و
بياخد الدخل
طب هو مثلًا يقول مثلًا الأشخاص الأكثر تعليم هم أقل
مدخنين، وممكن يكون كل هذا مش صح، فممكن
يعني مايكونش صح لكن هيك مثلًا الكبار سن 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 إنه هو الأساس بالنسباله هو كأنه مايعيش حاجة
علبة دخان، طب أنت كله يشرف الأول مظبوط؟ فالدخل ممكن
ماعنوش علاقة لأ، ممكن اللي أنا وأنا نشتغل مع بعض
يطلع الدخل ماعنوش علاقة وماعنوش علاقة ليش؟ لإنه الشخص
مدخن مدخن بصرف النظر عن دخله قوي ولا لأ، وحتى السعر
لو السعر ارتفع ممكن بتقل عدد الكمية من التدخين لكن
مازال الشخص مصنف إنه مدخن يعني الواحد مهم يفعل
اللي بقصده يجد مبرر إذا كان متغير مهم أو غير مهم
هذا المثال أنا جبته من أحد الكتب طبعًا حجم العينة
كبير جدًا، حجم عينة ضخم هنا بتبدأ لحظة تتبين لإنه
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 جدًا مظبوط؟ هدول
زيك مشاهداتهو قادي أحكي على ألف ومية و .. لسه
لاتقعد، في ألف ومية وستة وتسعين مشاهدة، حاجة
معينة، يعتبر حاجة معينة مالها ضخم
لأ كيف أدخلهم؟ أنا بالأمس كنت .. أولًا بالأمس كنت في
جهاز المركز اللي اللي حصاه وعلى الـ server بتاع
البيانات كنت موجود بتحكي على سبعمائة وتمانية و
سبعمائة ألف حالة فبالتالي .. فبتاع حتى الـ server
كدهش بيكون قوي بيكون الـ server بطيء وأنت بتعمل
عملية تحليل لإنه أنت مافيش إمكانية تاخد البيانات
معاك على فرشة تطلع بقى تحليل في حال إن أنت قاعد وبس
لكن تاخد البيانات الخام .. لأ ممنوع لإنه هذه شغلت
.. بتعرف الرقم اللي حصائي رقم سياسي في المقاللي
علاقة بالتنمية وشغالة زيك، هذه الأرقام لا ت ..
يعني البيانات .. البيانات الخام تحديدا مالكش
علاقة بها اللي أنا عايز أميلك إياه شغلة، لإنه
المثلة ده غريبة شوية، في عندي هاي الحالة مصنف،
واحد مدخن، صفر غير مدخن، وهي التعليم مثلًا، تشوف
.. بتربط أنا هيك في الأول، بين التعليم والحالة طب
الحجم العينة ضخم جدًا لو بدوريك بس مجرد شغلة صغيرة
على الـ .. على الحالة نشوف كام حالة عند مدخن وغير
مدخن لحظة
عدد المدخنين سبعمية وواحد وأربعين .. غير مدخنين
سبعمية وواحد وأربعين ومدخن أربعمية وخمسة و
خمسين حالة يعني النسبة حوالي .. يعني الـ one لتنين
حوالي 2.5% غير مدخن وفي 38 منهم مدخنين لو أحاول
أربطهم مع الـ .. مع الـ .. مرة مع العمر ومرة ..
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 الـ graphs و
Legacy و Scatter بس بدرسهم أشوف شكل التعليم مع
الحالة لو أنا مثلًا عنده فضول بدي أشوف هل هدول
مرتبطين مع بعض ولا لأ؟ وطلع الرسمة رسمة شوية
غريبة لحظة هي الحالة الحالة
من صفر لواحد ممكن هي صفر وواحد أما غير مدخن صفر
أو واحد مدخن وهنا هي عدد سلوك التعليم تلاحظ إن
هدول غير مدخنين وصل سلوك تعليمهم هنا لغاية
المنطقة اللي هنا، وهاي المدخنين برضه واضح إنه ..
يعني واضح إنه في ناس غير متعلمة مدخنة، ناس متعلمة
مدخنة، فهي صعب أربط لإنه خلي بالك هدول الدوائر، هد
مش دقنة واحدة، هدول عدد كبير كل الدوار فوق بعض،
فبتبين السودا، هدول دوار كثيرة على بعضها، فمعنى
كده إنه عملية مش سهلة، الألف اه في المنطقة سبعمية
واحد وأربعين هدول اللي شوف اللي .. اللي غير مدخنين
كان عددهم سبعمية واحد وأربعين هذول سبعمية واحد
وأربعين حالة كلهم على بعض واضح كيف الـ ..
فمعناه كده هنا بتبدأ هميت لحظة أنت ما تقدرش من خلال
بيانات ضخمة تحدد لو بنفس الجسم لو عملت ربطيهم مع
..
لو بدأ ربطهم مع الـ .. الـ .. العمر لحظة
بقى شايف الدوار كيف بيبينها صفر
غير مدخن مظبوط، وواضح الأشخاص غير مدخنين العمر
تبعهم فترة بقاهم الحياة أطول شوية لحظة يعني عدت
تمامي بشكل واضح هذا أقل فبالتالي واضح إنه الأشخاص
غير مدخنين فترة بقاهم الحياة شوية أكتر
وهكذا بالنسبة للباقية اللي أنا بتعمله شغل صغيرة
بتعمله انحدار الـ logistic زي ما عملنا قبل هيك و
بعدين بدي أحكي على القيم الشاذة وبعدين في الآخر
بدي أعلق على النتائج فهي الـ logistic وهاخد الحالة
كمتغير تابع وهي المتغيرات المستقلة طبعًا الـ
categories الآن هدول كلها متغيرات رقمية فبالتالي
مافيش دعم لـ categories، مظبوط؟ مافيش مثلًا نوع
اجتماعي أو أي اسم أو ترتيب مش موجود اللي هم في الـ
standardized .. في الـ .. في الـ save في الـ save في
الـ influence، إيش معنى influence؟
اه تأثير، قيم مؤثرة إذا بتتكلم على الـ influence قيم
مؤثرة و
في عندي 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 عندي مؤثرة
أو غير مؤثرة مؤثرة يعني بتأثر عن نتائج ما كانت هي
عبارة عن قيم شادة غير مؤثرة عن قيم غير شادة بتحاول
أخد الأتنين الأتنين مع بعض وهي الـ probabilities و
الـ group membership اللي حكينا عليها قبل هيك إذا من
الـ save أخدت الزيادة اليوم الـ cooks و الـ leverage
وهي الـ probabilities الموجودة والـ group
membership بتوع المرة الفاتت في الـ options كالعادة
زي ما أخدنا المرة الفاتت hostname confidence
interval ونعملها and last step وبعدين okay اليوم
هرجع شوية الـ notes اللي معاك
لأ ده الـ logistic بتاعي مبالغ، logistic مبالغ،
عشان أصور فيه الآن
القيم الشاذة دي، القيم الشاذة هأخدها في أي اختبار القيم
الشت هأخدها بطريقتين
أولا اختبار وجود قيم الشذوذ للمتغير المستقل لو كان
عندي متغير مستقل ده شوف فيه قيمة شذوذ ولا لأ لعمود
واحد لمتغير واحد بس في الحالة دي بنستخدم ال
leverage إذا ال leverage الأولى دي بستخدمها
للـ X لأي متغير مستقل يعني لو عندي متغير مستقل ممكن
أحطه مع التابع وأشوفه إذا كان فيه قيم شاذة أو قيم
مؤثرة ولا لا المعيار بحكيها التالية إذا ال
leverage يعطينا البرنامج القيم أكبر من هذا المقدار
تعتبر القيمة شاذة فهذا المقدار عبارة عن إيش؟ هذا
عبارة عن 2k إذا ال leverage سميها h أكبر من
2 في case زائد 1 مقسومة على n بحيث إن حجم
العينة اللي كان 1196 كي عدد المتغيرات المستقلة
اللي كانوا عندي أربعة ممكن تكون القيمة الشاذة إذا
كانت الـ h دي أكبر من 2k زائد 1 على حجم العينة
إذا ال leverage باستخدامها في معرفة القيم الشاذة
تفصيليا للمتغيرات المستقلة لكل مستقلة لحد .. لو
عندي مثلا تلت متغيرات وأربعة 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 واحدة فيها
كل متغيرات متابع ومستقل فيها عندي أدى طرق ال
cooks مثلا ال cooks دي يعني cooks distance إذا
كانت ال cook دي اللي هي تلت أضعاف ال
cook دي أو لو كانت أكبر من تلت أضعاف المتوسط
الحسابي تعتبر قيمة شاذة إذا كانت أكثر من 4 على
حجم العينة تعتبر قيمة شاذة أو البعض بيحكي خد عند
نصف وبس واحدة من هدول تكفي احنا ممكن نتفق مثلا
أكبر من النص هذه أساسا واحدة فيهم بتطلع على ال
cooks أي قيمة أي حالة ال cooks عدت أكثر من النص
تعتبر قيمة شدة هذا اللي احنا هنتفق عليه مع بعض
بالنسبة لل cooks لو
أتي مثلا أطلع على نتائج إيش البرنامج عمل له
عشان نشوف هو أكيد حفظ ليهم
لحظة أعطاني هاي cook خلصت
هاي cook بتطلع القيمة أنا عايزها تكون أكثر من النص
مظبوط بتطلع المشاهدة اللي عندي وبشوف القيمة
الأكثر من النص مع كده فيها مشكلة فأنت عارف ما أروحش
بعمل ولا الفكتوريش أفحص فيهم ممكن أرتبهم مظبوط
لكبير أو لصغير بيبين القيمة فممكن أروح على data و
هاي sort إذا بختار data sort cases وبقدر أرتب حسب
ال cook خلاص هاي ال cook ببدأ من الكبير لحظة
أكبر قيمة 0.3 أنا عايزها تكون أكثر من النص فأكبر
قيمة أصغر من النص مع كده ما فيش عندي مشاهدة شاذة
مشاهدة بالكامل تكون إن ال influence ما فيش فبالتالي
واضح إن ال cook distance أكبر قيمة لـ 0.3 طبعا واضح
كل منزل تحت أصغر القيم فهذا
الشرط الأول لو حبيت أطبق الـ 4 على n هأجسم الـ 4 على
الألف ومية وستة وتسعين أنا أجسمت الأربع على ألف
ومية وستة وتسعين أربع
على ألف ومية وستة وتسعين حوالي 0.03
وثلاثين من عشرة تلافة هذه القاعدة بتحكي الأربع على
n يعني
أربع على ألف ومية وستة وتسعين 0.033 فأي مشاهدة
أكبر منها تعتبر قيمة الشهادة معظم الكتب بتحكي على
النص أو حتى الواحد يعني تكون أكثر من الواحد فخلينا
نشتغل على النص فأي قيمة أكثر من النص تعتبر قيمة
الشهادة زي هذا بالنسبة للـ outlier في حالة موجودة
عندي المتغيرات التابعة والمستقلة مع بعض كده
بأخدها لجميع المتغيرات معاهم ال leverage بأخده
للمتغير المستقل معين بحسب 2k زائد 1 على n فلو عايز
أحسبها أي 2 في k زائد 1 على n الكيب كان عندي أربعة
.. تلت متغيرات فتلت زائد الواحد أو أربعة متغيرات
كانوا أربعة زائد الواحد فبيصير 8 على ألف ومية
وستة وتسعين أو يسمى 8 على ألف ومية وستة
وتسعين زي 8 على ألف ومية وستة وتسعين بطلع
جوا بحوالي 0.06
فأي قيمة تزيد عن هذه القيمة لأي متغير مستقل تعتبر
قيمة شاذة طبعا البرنامج بيعطينا ال leverage نعم
هذه
2 في K أربعة أربعة متغيرة خمسة
نحسبها تاني يعني 4 زائد 1 المستقلة صحيح يعني
بتطلع 10 عليها 10 عليها يعني حوالي 0.083
يعني كده زي واحدة كان عندك أربعة متغيرات مستقلة
بالتالي 10 بالتالي أي حاجة أكبر من 0.08
تعتبر قيمة شدة
فهو بيعطينا هذه ال leverage ممكن أرتب حسب ال
leverage زي ما عملت من شوية لما رتبت المتغير اللي
فات وممكن أرتبه من الكبير للصغير فواضح
لو كمتغيرات مستقلة واضح أنه في عند قيم شد واضح عند
كل القيم أكثر من 0.08 لو بتكلم على متغير مستقل واحد
لكن أنا عادة بشتغل الاتنين بأخد قيم شد متعددة
متغيرات باستخدام cook's D لو عايز أنا متغير واحد بأخد
ال leverage النقطة الأخيرة قبل ما نختم هذه النقطة
البرنامج
حسب لي الاحتمالات وحسب لي موجود أنا في أي مجموعة،
مظبوط؟ طب كيف بحسب الاحتمالات؟ بحسبها من خلال إن
أنا بعمل المعادلة أي معادلة المعادلة هذه اللي بي
بسوا 1 على 1 زائد E ناقص Y فهذه المعادلة
بنحسبها مع بعض عشان أعرف كيف البرنامج حسب لي قيمة
الاحتمال بأجي بكتب المعادلة في الأول اللي هي أي
معادلة المعادلة الأخيرة خالص
يعني أنا لو بدأت أكتب المعادلة بأكتب ال Y بتساوي هذا
ال Y العادي خالص زي ما اتعودت إن أكتبها ال 2.745
كويس
بعدين سالب 0.091 في العمر بعدين سالب 0.21 في
التعليم اللي قولتها إيه التعليم
0.21 في التعليم زائد تقريبا الدخل لحظة يعني لثلت
علامات عشرية الدخل غير مؤثر بالمرة زائد الصفر يعني
ليس له تأثير كأنه مش موجود بس هي القيمة صح أكثر من
صفر وشوية لكن لثلت علامات صغيرة زائد السعر السعر
سالب 0.22 في السعر اللي هي كيف البرنامج حسب الـ ..
الاحتمالات اللي أنا افترضت ناخد شخص واحد طبعا أنا
مش هأحسبه لأنه البرنامج بيحسب طالما ما بيحسب احنا
ما فيش داعي نغلب حالة مش هيك بقى البرنامج هيعمل
القاتل هاي
عندك الـ .. المتغير العمر الشخص الأول احنا حكينا فيه
إنك متغير العمر والسعر وهي التعليم
.. بس هتطلع كل الشاشة بعد التعليم مثلا الشخص هذا
متعلم صفر سنة بأرجع على التعليم بصفر عمره 85 دخله
6500 سعر السيجارة كان في هذا الشهر 52 مثلا بأحسب
هدول بطلع كمية قيمة ال Y حساب عادية بطلع ال P
المقابلة إليها ال P بيساوي 1 على 1 زائد E ناقص Y
هذه يعني الجواب اللي بيطلع هنا اسميه مثلا E قيمة مش
هيك؟ بأحط القيمة هذه هنا فالاحتمال هيطلع على حسابك هي
البرنامج سواء 0.4, 0.5, 0.9 هذه
الاحتمال اللي تم حسابه من خلال نموذج الانحدار
القاعدة بتحكي كالتالي إذا كان الاحتمال اللي بيطلع
أكثر من نصف بتتم تصنيفه في المجموعة الأولى إذا قل
أو يساوي نصف بتصنف في المجموعة الثانية إذا حسب
البرنامج المشتغل القيمة 0.4, 0.5, 0.9
تصنفت في المجموعة الأولى اللي هي صفر لأقل من نصف
بنفس الطريقة بأحسبها الثانية والثالثة لغاية ألف و
مية وستة وتسعين حالة طبعا عملية صعبة التسعة و
تلاتين وواحدة في الصفر في المجموعة الأولى الاتنين
وأربعين في الصفر لكن الخمسة وستون في الواحد و
هكذا الآن باجب أطلع على الحالات اللي تم تصنيفها من
خلال النموذج تبع الانحدار، ازيادة 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 سليم و
بكمل صفر صفر واضح أنه قرار سليم و هذا زيه الحالة
الرابعة الحالة كان الصفر تم توقعناها خطأ فبتقال ده
غلط و هذا صح و هذا صح الآن كان الصفر توقعتها واحد
برضه غلط و هكذا و بكمل طبعًا هذا بتجمعه ببين الآن
ممكن أحطهم مع بعض لو حبيت أعملهم في جدول لحالي
بقدر أعملهم أعمل cross tabulation جدول تبع الكروس
تبع الكاي سكويرة هذا مع هذا ببينهم الاتنين أو
البرنامج بعطيك إياه جاهزة الآن الحين أنا هوريك
إياه إيش اشتغل البرنامج وكيف طلعت النتائج نمسك ال
output واحدة واحدة إذا
أعيد مرة ثانية تكون الأمور إن شاء الله واضحة هي آخر
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 leverage الـ options بختار CI لل
confidence interval الـ exponential لل B بختار
هوسمر و في الخطوة الأخيرة بعدين okay طب واضح داخل
عندي 196 حالة داخلات كلهم ما فيش عندي missing الغير
مدخن ماخد صفر و المدخن ماخد واحد في ال block الأول
اللي هو لا مدخلش ولا متغير كان عندي زي ما حكينا
سبعمائة واحد و أربعين غير مدخن والمداخلين كانت 455
ال percentage correct كانت 62% إذا في البداية خالص
وصلنا لـ اتنين أو بدأنا من 62% طب أنت 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% لأن بدأنا هذه الاختبارات
إذا أذكرك فيهم حكينا في لغة بنعمل اختبارات ملائمة أو
جودة ملائمة عند 4 اختبارات اختبار كاي تربيع بيفترض
نموذج غير مناسب طلعت ال B value الساعة صفر إذا هي
اختبار مربع كاي أذكرك مرة ثانية النموذج غير مناسب
وطلعت ال b value تساوي zero مع كده النموذج مناسب
ويعتمد أبوك هذا اختبار يكفي يعني اللي عملنا هذا
يكفي وخلاص لكن البرنامج أعطاني عدة اختبارات ثانية
أعطاني ال R² بتاعت 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 الانحدار اللي جيستي
ما بهمناش ال R² يعني اللي ما بيطلعش إلها بشكل قوي زي
الانحدار الـ .. ال classic اللي أخدناه في الأول زي
هذه القيم مش كتير أنا بعول عليها لأن ربما يكون
النموذج كويس لأن تلاحظي النموذج مناسب هنا فال R²
مش الشغل اللي بعول عليها كتير للحكم على النموذج
اللي بعدها اللي هو اختبار حسامر اختبار
حسامر لمشه حسامر لمشه
هذا الاختبار الفرضية
الصفرية بتنصح نموذج ما له مناسب مظبوط سك
ااش ساوات 0358
إيش القرار نرفض
طلع إيش طلع النموذج ما له غير مناسب هذا اللي أنا بدي
أني أحيه طالما اختلف النتيجتين هدول هيعطيك مؤشر أن
المتواجدات المستقلة الأربعة مش كلها دالة إحصائيًا
حتى مستوى الدالة مش هيكون قوي بشكل كبير إذا لحظة
الاختبار كان مربع كوايب طريقة دالة إحصائيًا مع كده
نموذج مناسب
بحكي كاي سكوير اطلع مناسب خلاص التانية اطلع غير
مناسب اختلفت النتيجتين معناه كده بتطلع المعاملة
تحت أكيد في عندي حاجة موجودة و لو الحظ برضه الارا
سكوير زي ما حكيت صح أنا بعورش عليها بس برضه ما
زالت نقطة مهمة متدنية جدًا نطلع على ال
classification table أنا 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 طبعًا .. 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 أبو 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 جدًا 394
حالة مصيبة مع كده نموذج أن أنت بتاعي تشتغل عليك
يعني نموذج مش قوي وبرضه 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 جدًا للاختبار و هذا قوي الاتنين اختلفوا
في معناه كده في عندي مشكلة فواضح أن اختبار حسامر
أكدلك أنه مضغر مناسب إذا هذا الاختبار بيعطي نتاج
قوية جدًا السبب اختبار مربع كاي ربما تأثر بحجم عين
كبير فصارت نتيجته مضللة إذا هذا الاختبار صار مضلل
في حالة العينات 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 طبعًا هذا الكلام
هي أكده مين؟ هي أكده المعادلة تلت الانحدار لاحظ في
الأربع متغيرات في اتنين غير دليلات إحصائيًا و
اتنين دليلات إحصائيًا 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 تأثر بحجم
العينة و اعتبر أن التوزيع .. اتذكر أيام التحليل
التوكيدي كنا نحكي عايزين تكون ال P value بتاعة chi
-square غير دالة إحصائيًا وقلنا هذا غير متحقق في
حالة العينات الكبيرة لأن كل عينة ما بتكبر بصير
فيها دلالة موجودة وفعلاً أن العينة ما لها حجم كبير
جدًا فال P ساعة صفر منطقي جدًا عشان كده فبالتالي طلع
التوزيع أو النموذج طلع هنا مناسب في هذه الحالة لذا
بلجأش لهذا الاختبار في حالة العينات الحجم الكبير
بتحويلها لعقلكوا 200 حالة خلاص نقطة أخيرة و بنختم
بس بنركز كويس فيها كي بدأ أعلق على الـ .. النتائج
اللي تحت دول خليني في الأول أخد أكتر من الشغل
بنركز
أن واحد عندي كان مدخن والصفر غير مدخن وبدي أخد
فرضيتين في الأول لشوف هل التعليم مؤثر ولا غير
مؤثر بحكي لا يوجد أثر للتعليم على التدخين يعني
بصرف النظر الشخص مدخن ولا غير مدخن التعليم غير
مؤثر لو طلعت على ال B value زي ما حكينا أول محق
I'll be valued
بتساوي صفر فبالتالي بنرفض الفرضية الصفرية وبنستنتج
التدخين ما له اللي أثر على تصنيف الشخص أنه مدخن أو
غير مدخن في نفس الوقت لو طلعت على فترة ثقة لا
تشتمل على واحد واحد برا معناه كده بتتم رافض
الفرضية الصفرية لذا المعيار الثاني
لأن لا تجتمع على الواحد الصحيح إذا القرار برفضه
نرفض الفرضية الصفرية بنفس
الطريقة لو أخذنا السعر
بالعكس طبعًا السعر واضح أنه 0.74 غير دال إحصائيًا
ولحظة الفترة تشتمل على الواحد صح الواحد جاي تقريبًا
على نهاية الفترة بس موجود وهذا يؤكد ال 0.74
قريبا من 5% فبالتالي الكلام هذا منطقي يعني أنا مثلًا
لو وجدت باحثًا كاتب هذه القيمة صغيرة جدًا بتاعة السجن
كاتبها مثلًا زي اللي فاتت 000 بده .. و
هنا أعملها زي كده بعرف أنه فيه إيش .. أنه فيه خطأ
أو فيه تلاعب في النتيجة لأنه لو تكون 000
0 وبعد كده ال .. الواحة تكون بعيدة في وضع
حينها فيها مشكلة واضح لأن كيف نعلق على دلالة
الإحصائي بطبعًا شغالة أخيرة و أختم بتعلق على الـ B
و بتعلق على الـ exponential للـ B نركز كويس لما
بتعلق على الـ B التعليق يختلف عن التعليق على الـ
exponential للـ B طبعًا
في عند إذا متعلق على الـ B مش بس بتكلم عن التعليم
بس
-90.091 خلاص
الـ P هذه علقت عليها مباشرة فبالتالي هربطها مع الـ
logarithm للـ P على 1-P الـ E to the P يعني الـ E
للقيمة هذه هأطرحها و أطرح منها الـ 1 اللي حكينا عليه
أمس و نشوف الجواب إيش بيطلع فخليني أرجع للـ notes
اللي معك
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
معناه زيادة أحد .. زيادة .. زيادة أحدهم تؤدي لإيش؟
نقصان الآخر، مظبوط؟ زيادة التعليم تؤدي لنقص
التاني، طب التاني وين .. النقص تبع وين بيكون 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 المدخنين إذا قولًا واحدًا المتعلمين معظمهم
بيكون ماله المفروض غير المدخن 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
واحد القرار لن يتغير بس الإشارة مالها بيصير موجبة كل
ما زاد بيزيد شوفي كل ما زاد التعليم بيزيد بس زيها
صارت إيش؟ واحد صار غير مدخن يعني نفس القرار بس
الإشارة بتختلف فبالتالي .. و هذا نفس الشيء انطبق
عالميًا على العمر اتنين سالب إذا المتغيرين العمر
والتعليم لهم معنوية عالية شفنا المعنوية تبعتهم
اللي هي الـ 000 اللي هم معنوية 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 بيقل
احتمال التدخين، طبعًا بسبب مخاوف صحية، لو أحد ما
بيكبر أكيد .. وفي أسباب أخرى، و بالمثل في أن
الأشخاص الأكثر تعليمًا لهم أقل احتمال لأن يكونوا
مدخنين مش حكينا هيك علاقة عكسية بزيادة التعليم
التاني بيقل بسرعة بسرعة المدخن إذا الأشخاص الأكثر
تعليمًا هم أقل احتمالًا لأن يكونوا مدخنين وربما هو
بيُعرف الآثار السيئة للتدخين لكن ممكن تكون هذه
النتيجة عكس الواقع ممكن هذا احتمال حسب الـ data حسب
البيانات الموجودة طب اللي عملنا العلق إذا عرفناه
بشكل عام زي مع تقدم العمر مع زيادة الشخص كونه متعلم
احتمال التدخين تبعه ماله بيقل يعني بيصبح الشخص من
فئة غير المدخنين باحتمال أكبر لما تبقى بنحكي لأعلى
احتمالات بتركز شوية بس أطلع الـ A للـ B هادي الـ A
للـ B طلعت جداش تسعة واحد تلاتة مظبوط يعني أنا لو
جيت عملت E و S هادي مؤكد الجواب تسعة واحد تلاتة مش
هيك نشوف اللي أنا بتعليق واحدة واحدة كل
الزيادة لما ببدأ على هادي هيك على هادي يعني كده كل
الزيادة في التعليم بمقدار عام واحد تؤدي إلى انخفاض
انخفاض مين؟ لوغرتم الأرجحية لوغرتم الأرجحية طب لوغرتم
من بالنسبة لمين؟ لنسبة .. هذا الـ B عبارة عن إيش؟
مدخن المدخنين إلى غير المدخنين هذا مدخن B، مظبوط؟
أنا ماخد واحد مدخن، إذًا الـ B هي دي رايحة على مين؟
على المدخن إلى غير المدخنين بمقدار كده؟ القيمة هي
دي، إذًا كل زيادة في التعليم بمقدار السنة واحدة
تؤدي إلى انخفاض لإن في عند إشارة سالبة، انخفاض مين؟
طالما بتكلم عن الـ B هي هي الانخفاض للوغرتم هذه
بنسميها نسبة الأرجحية أو نسبة الاختلاف مين بالنسبة
لمين للتدخين لما نسميه بواحد بالنسبة لمين لعدم
التدخين هذا المقدار بيساوي 0.91 خلاص؟
هذا أفضل تعريف أنا وجدته في الكتاب وأثر واحد فيهم
إذا ما أنا مغمض اللي أنا مضاجع علق النتائج كل
الزيادة في تعليم المقدار السنة واحدة يودي إلى
الإشارة السلبية إذا أنا إيه يودي إليه إيش، انخفاض
مين؟ أنا بتكلم عن الـ B إذا أنا في أي دي لغة رتم
الأرجحية مين بالنسبة لمين؟ الـ B على واحد نقص، الـ B
نجاح كان تدخين، إذا التدخين بالنسبة لمين؟ غير
المدخنين بالنسبة أو بمقدار حوالي 0.91
ففي التعليم كل نقص في التعليم أو كل ما نقص الشخص
في التعليم تعدلناه لإنه يكون مدخن ويعني طيب مش ..
أنا بقول .. أقولتلتين واحدة زيادة هذه زيادة تنش
بيقابله انخفاض لو قلت نقص هناك وكورس زيادة فبحكي
.. اللي بحكي دائما .. دائما بتخدمش بالنقص بحكي
زيادة في الأول يودي لإيش في الثاني انخفاض أو زيادة
اللي هو لو حصلنا على مقابل اللغة رتم يعني بدي أطير
اللغة رتم بدي أشيل هذاعشان أشيله كيف أشيل اللغة
لتم بأخد الـ E مظبوط لو أخدت الـ E هذا هتروح هتصير
بي على واحد نقص مي بيصير E للكلام هذا فلان بأخد E
للكلام هذا لو أخدت E له بيطلع تسعة واحد تلاتة زير
واحد تمانية اطرحي منها واحد باقي القيمة هذه
الشفهية آه بالظبط شيلي منها الواحد أي كانت إيش
بيطلع الجواب سالب زير و تمانية
8.7 يعني 8.7 من 10 هذا معناه إيش؟ نبدأ الآن الفقرة
اللي فوق واللي تحت شوف الاختلاف اللي بينهم نمشيها
كلمة واحدة كلمة كلمة كل زيادة في التعليم من
مقدارها واحد تؤدي إلى انخفاض من شيلت هذه ليه
شيلتها؟ لأن أنا أخدت الـ E تبعتها إذا إلى انخفاض هي
انخفاض باسمين نسبة احتمال المدخنين غير المدخنين من
مقدار كدهش؟ 8.7 إذا الفقرة الثانية سابعة تعليقين
واحد بس واحد فيه logarithm والثاني عملت الـ anti
للـ logarithm أخدت المقلوب تبعه المقابل له العكس
تبعه فبالتالي هاي الفرق اللي بيميز الـ 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 بيقل بالنسبة لغير
المدخنين مقدار 8.7 بالعشر لأن لحظة عيني اندي كانت
ضخمة في عدد غير المدخنين وعدد المدخنين اللي هي
اللي هعمله هأعكس يعني بدل ما كنت أنا أدخلهم نفترض
بالعكس بدي أخد النتاج بالعكس واحد مدخن صفر غير
مدخن بدي أخلي الصفر هذه واحد يعني أبدأ بالغير
مدخنين إلى المدخنين شوف إيش يصير معايا
نشوف الإشارة، الإشارة هتختم، بس عشان نتطمن، بدي
أعمل record، أي data، أي transform، record، وبدي
آخد الحالة، بدي أخلي الواحد صفر والصفر واحد يعني
بتدخلي الواحد تبعي عبارة عن مين غير مدخن وهنا صفر
ده البرز الآن 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 الـ logistic
و طلعت الحالة هذه و حطيت الحالة واحد
نركز واحدة واحدة، في الأول هاي الـ 62 كانت معناها
موجودة موجودة، خصمر الـ .. أكبر الشيء قليلا، اختبار
المربع كايم، ما فيش مشكلة نفس الجثة اللي فاتت، هدول
الجماعة ما تغيروش، فبالتالي النتائج ما تتغيرش،
المبادئ يعكسهم، مين بقى اتدخل، واضح حد 0.4 مزالة
دالة حصائية، يعني فيه مشكلة و 1% ما زالت كما هي
ما تغيرش أشياء بس الدنيا عكس راح الناحية التانية
اطلع المعادلة بدل ما كانت سالب 09 صارت موجب 091
ما فرجاتش هذا إيش معناها الآن كل زيادة في التعليم
بمقدار سنة واحدة تؤدي إلى زيادة لاحتمالية مين
بالنسبة لمين؟ الغير مدخن بالنسبة للمدخن بمقدار 091
و لو أخدت الـ ELH طلعت إيش؟ الآن الـ E للقيمة هذه للـ
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 تؤدي إلى إيش؟
زيادة باحتمال غير مدخن للمدخن اللي غير مدخن هيزيده
بنسبة قد إيش؟ تسعة و نص في المية هناك كانت ثمانية
point سبعة إذا هناك المدخنين الغير مدخنين زادوا
بتاعنا point 7 بالنسبالي المدخنين هنا العكس صارت
زيادة 9.5 ليش زيادة لأني موضح أن القيمة أكثر من
واحد فصار الجواب 0.95 خلاص؟ عالم؟ على أمم أنا
موجود لغاية يوم 6.8 عندك أي سؤال؟ هي الـ what's
موجود الـ what's على نفس الرقم الجوال خلاص هدى واحد
الـ messenger موجود و الـ email موجود لغاية يوم ستة
ثمانية أي ايس اي فيش مشكلة alone مش مشكلة على الـ
group اعمل الـ group مش الـ group موجود الـ group
بتاعة الـ face فيش مشكلة فيش مشكلة المهم اللي أنا
اتفقنا الواجب الأخير أو الواجبات كلها أخر موعد تسليم
يوم السبت 11.8 اللي ما نلم يسلم اللي أنا عايزك إيش
تستلميني ورقة ابعتيليها برضه على الـ email على
أساس أضمن لو صار لا سمح الله شيء يعني ما أقدرش أصلح
هدول في الوقت المناسب أكون معي شغلة backup أقدر
أصلحها هدى واحدة دراسة الحالة مهمة جدا أنك أنت
بتشتغل فيها الآن حتى لو أنا طالبها بعد المتحان لأن
هتلاحظ الامتحان يرتبط ارتباط يعني قوي بدراسة
الحالة فبالتالي أنت حله لكن ما تكتبيش يعني حله بس
تفهم المثال كيف ماشي و بعد الامتحان بت .. ممكن
تكتبيه و سلملي يعني، خلاص؟ ايه؟ إيش تمام؟ اي
امتحان، الامتحان مفتوح، أسلوب مفتوحة زي شوف .. زي
.. زي .. زي نظام الامتحانات اللي حاطها على الصفحة
بتاعة السنة اللي فاتت و الشامل و اللي احنا خدناها
يعني مش هتلاقي عن هذا السياق ده لا طبعا .. طبعا لا
بس هنا في إضافات عن الناس اللي فاتوا يعني القيم
الشاذة و هيك ما ارتاحتش بمرة الحضارة الجسم
ما ارتاحتش نهائيا الـ .. الـ .. أي قوانين مثلا زي
القانون اللي هدول .. هدول بعتكيهم هذه بعطيك إياهم
كقوانين بعطيك إياهم لو بدك تستخدمها أنا بعطيك
إياهم جدول مربع كاي أنا بعطيك إياها يعني كيف تطلعي
من الجدول طبعا الاستكشافي و التوكيدي في التوكيدي
هحط لكِ رسم جاهز و تعلقي عليها على المؤشرات اللي ..
اللي إحنا بنعرفها الـ script plot اللي هي رسم
تسكيرية بعطيك إياه لتحددي كم عامل ممكن أدخله و
هكذا لكن مش هاكلني امتحان فيه مثلا اذكر إيش
الافتراضات بتاعت نموذج الانحدار بحكيلك تحقق من
الفرضية مثلا متعلقة مثلا بعدم وجود ارتباط بين
المتغيرات المستقلة بديك الـ output يكون الـ output
جاهز لكن إنه أسئلة غريبة غير متوقعة ممكن تكون في
الـ bonus اه طبعا مش يعني زي السؤال تبقى الـ bonus
للنصف عشانكِ عملت 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 كافة عشان 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،
بتقييمه و بتعطيه للتسليم و بترجعه لكلية الله عطيك و
رحابة