1
00:00:00,000 --> 00:00:01,100
مرحبا

2
00:00:01,100 --> 00:00:03,320
هذا فيديو مستحدث

3
00:00:03,320 --> 00:00:05,340
لأسباب عدة

4
00:00:05,340 --> 00:00:09,910
أولا، سأعرض لكم تباين العينات

5
00:00:09,910 --> 00:00:11,750
وهو شيء شيق بحد ذاته

6
00:00:11,750 --> 00:00:14,520
أحاول تسجيل هذا الفيديو بدقة عالية

7
00:00:14,520 --> 00:00:16,370
آمل أن تسطيعوا رؤيته بشكل أكبر وأفضل

8
00:00:16,370 --> 00:00:17,030
عن ذي قبل

9
00:00:17,030 --> 00:00:19,150
ولكن سنرى ما سيحدث

10
00:00:19,150 --> 00:00:22,060
هذه تجربة إلى حد ما ، فتحملوني

11
00:00:22,060 --> 00:00:25,180
ولكن قبل أن نذهب إلى تباين العينات

12
00:00:25,180 --> 00:00:28,090
أعتقد أنه من المفيد إعادة النظر في تباين

13
00:00:28,090 --> 00:00:28,870
السكان

14
00:00:28,870 --> 00:00:32,180
ويمكننا مقارنة هذه الصيغ.

15
00:00:32,180 --> 00:00:34,790
تباين السكان.. وهذا هو الحرف اليوناني

16
00:00:34,790 --> 00:00:36,100
الحرف سيغما

17
00:00:36,100 --> 00:00:37,420
تربيع سيغما أحرف صغيرة.

18
00:00:37,420 --> 00:00:38,500
وهذا يعني الفرق.

19
00:00:38,500 --> 00:00:41,010
وأنا أعلم أنها ال من غريب أن يكون للمتغير

20
00:00:41,010 --> 00:00:41,710
فعلا تربيع

21
00:00:41,710 --> 00:00:42,840
أنت لا تربع المتغير.

22
00:00:42,840 --> 00:00:44,240
هذا هو المتغير.

23
00:00:44,240 --> 00:00:45,780
تربيع سيغما يعني الفرق

24
00:00:45,780 --> 00:00:46,840
في الواقع، دعوني اكتب ذلك

25
00:00:46,840 --> 00:00:48,005
هذا يساوي الفرق

26
00:00:51,550 --> 00:00:55,430
وهذا يساوي--تأخذ كل نقطة بيانات-و

27
00:00:55,430 --> 00:00:58,800
أننا سوف ندعوها X sub I

28
00:00:58,800 --> 00:01:01,700
يمكنك اخذ كل البيانات من نقطة، ومعرفة مدى بعدها عن

29
00:01:01,700 --> 00:01:08,750
السكان، تقوم بتربيعها، وثم تأخذ

30
00:01:08,750 --> 00:01:11,160
المتوسط للكل.

31
00:01:11,160 --> 00:01:12,900
إذن تأخذ المتوسط، وتجمع.

32
00:01:12,900 --> 00:01:14,200
تتنتقل من I يساوي 1.

33
00:01:14,200 --> 00:01:17,700
لذا من النقطة الأولى، وصولاً إلى الألف نقطة.

34
00:01:17,700 --> 00:01:19,940
وبعد ذلك، إلى المتوسط، تقوم بجمعها كلها

35
00:01:19,940 --> 00:01:21,970
ثم القسمة على n.

36
00:01:21,970 --> 00:01:25,970
لذلك الفرق هو متوسط هذه المسافات التربيعية

37
00:01:25,970 --> 00:01:27,390
لكل نقطة من الوسط.

38
00:01:27,390 --> 00:01:29,700
ومجرد أن تعطيك الحدس مرة أخرى، أنه أساسي

39
00:01:29,700 --> 00:01:32,920
لنقل، في المتوسط، كم تبعد كل نقطة عن

40
00:01:32,920 --> 00:01:34,420
الوسط تقريبا

41
00:01:34,420 --> 00:01:36,250
هذه هي أفضل طريقة للتفكير في الفرق.

42
00:01:36,250 --> 00:01:37,640
الآن ماذا إذا كنا نتعامل-كان لهذا

43
00:01:37,640 --> 00:01:39,140
لعدد سكان، صحيح؟

44
00:01:39,140 --> 00:01:42,050
وقلنا أننا إذا أردنا معرفة الفرق من

45
00:01:42,050 --> 00:01:44,580
أطوال الرجال في البلاد،هذا سيكون شديد الصعوبة

46
00:01:44,580 --> 00:01:46,480
معرفة فرق للسكان.

47
00:01:46,480 --> 00:01:48,910
سيكون عليك الذهاب، وأساساً، قياس

48
00:01:48,910 --> 00:01:49,790
أطوال للجميع.

49
00:01:49,790 --> 00:01:51,360
250 مليون شخص.

50
00:01:51,360 --> 00:01:55,080
أو ما إذا كان لبعض السكان حيث أنه من

51
00:01:55,080 --> 00:01:56,860
المستحيل تماما الحصول على البيانات أو بعض

52
00:01:56,860 --> 00:01:57,640
المتغيرات العشوائية.

53
00:01:57,640 --> 00:01:59,100
وسوف نتعمق في ذلك في وقت لاحق.

54
00:01:59,100 --> 00:02:02,660
لذا الكثير من الأوقات التي تريد فيها فعلا تقدير هذا الفرق

55
00:02:02,660 --> 00:02:04,690
بأخذ الفرق من عينة.

56
00:02:04,690 --> 00:02:07,420
نفس الطريقة التي يمكن أن تحصل ابدأ على متوسط عدد السكان،

57
00:02:07,420 --> 00:02:09,570
ولكن ربما تحتاج إلى تقدير ذلك عن طريق الحصول على

58
00:02:09,570 --> 00:02:11,064
متوسط العينة.

59
00:02:11,064 --> 00:02:13,890
وتعلمنا ذلك في ذلك الفيديو الأول.

60
00:02:13,890 --> 00:02:17,520
إذا كان هذا--إذا كان هذا هو مجمل السكان.

61
00:02:17,520 --> 00:02:20,280
وتلك ملايين نقاط البيانات، أو نقاط البيانات حتى في

62
00:02:20,280 --> 00:02:21,870
المستقبل الذي لن تكون قادر على الحصول عليها لأنها

63
00:02:21,870 --> 00:02:23,290
متغير عشوائي.

64
00:02:23,290 --> 00:02:24,243
لذلك هذا هو عدد السكان.

65
00:02:26,920 --> 00:02:32,390
قد ترغب فقط في تقدير الأمور من خلال النظر في عينة.

66
00:02:32,390 --> 00:02:35,020
وهذا في الواقع ما تدور حوله معظم من الاستنتاجات

67
00:02:35,020 --> 00:02:36,360
الإحصاءاتية

68
00:02:36,360 --> 00:02:38,720
معرفة إحصائيات وصفية حول العينة

69
00:02:38,720 --> 00:02:40,890
والقيام استنتاجات حول السكان.

70
00:02:40,890 --> 00:02:44,610
اسمحوا لي أن أجرب هذا الدواء على 100 شخص، وإذا بدت عليهم

71
00:02:44,610 --> 00:02:46,880
نتائج يعتد بها إحصائيا، هذا الدواء سوف

72
00:02:46,880 --> 00:02:48,850
بنفع ربما على السكان ككل.

73
00:02:48,850 --> 00:02:49,800
هذا كل شيء.

74
00:02:49,800 --> 00:02:51,920
ولذلك فمن المهم حقاً أن نفهم هذه الفكرة من

75
00:02:51,920 --> 00:02:53,580
عينة مقابل عدد سكان.

76
00:02:53,580 --> 00:02:57,510
ونكون قادرين على العثور على إحصاءات تتعلق بعينه،

77
00:02:57,510 --> 00:03:00,160
للجزء الأكبر، يمكنها وصف السكان أو تساعدنا على

78
00:03:00,160 --> 00:03:03,720
تقدير ما يسمونه، بمعلمات السكان.

79
00:03:03,720 --> 00:03:07,330
فما متوسط أ--واسمحوا لي أن إعادة كتابة هذه التعاريف.

80
00:03:07,330 --> 00:03:08,830
ما هو متوسط عدد السكان؟

81
00:03:08,830 --> 00:03:09,940
سأفعل ذلك الأرجواني.

82
00:03:09,940 --> 00:03:11,630
الأرجواني للسكان.

83
00:03:11,630 --> 00:03:13,680
متوسط عدد السكان.

84
00:03:13,680 --> 00:03:19,700
تأخذ فقط كل نقطة من نقاط البيانات في السكان، س وص.

85
00:03:19,700 --> 00:03:21,850
ثم تجمعها.

86
00:03:21,850 --> 00:03:23,830
تبدأ بقطة البيانات الأولى وتذهب كل

87
00:03:23,830 --> 00:03:25,620
الطريق إلى بيانات nth نقطة.

88
00:03:25,620 --> 00:03:26,740
ثم القسمة على n.

89
00:03:26,740 --> 00:03:27,800
ثم تجمعها وتقسم على n.

90
00:03:27,800 --> 00:03:28,920
وهذا هو المتوسط.

91
00:03:28,920 --> 00:03:30,500
حينها يمكنك ادراجه في هذه الصيغة.

92
00:03:30,500 --> 00:03:33,060
ويمكنك أن ترى كم تبعد كل نقطة من النقطة

93
00:03:33,060 --> 00:03:34,270
المركزية، عن المتوسط.

94
00:03:34,270 --> 00:03:36,260
ثم توجد الفرق

95
00:03:36,260 --> 00:03:39,670
الآن ماذا يحدث لو أننا نعمل ذلك لعينة؟

96
00:03:39,670 --> 00:03:43,350
حسنا، إذا كنا نريد لتقدير متوسط عدد السكان من خلال

97
00:03:43,350 --> 00:03:46,600
حساب متوسط العينة،على نحو ما فضل شيء يمكن

98
00:03:46,600 --> 00:03:49,170
ان أفكر به --وحقاً هذه هي نوع من الصيغ المهندسة.

99
00:03:49,170 --> 00:03:51,140
هؤلاء بشر يقولون، حسنا ما هي أفضل

100
00:03:51,140 --> 00:03:51,710
طريقة لأخذ عينات؟

101
00:03:51,710 --> 00:03:54,550
حسنا كل ما نقوم به حقاً هوأخذ متوسط العينة.

102
00:03:54,550 --> 00:03:56,820
وهذا هو متوسط العينة.

103
00:03:56,820 --> 00:03:58,920
وتعلمنا في الفيديو الأول أن هذا التدوين-

104
00:03:58,920 --> 00:04:00,450
الصيغة مطابقة تقريبا لذلك.

105
00:04:00,450 --> 00:04:01,540
مجرد اختلاف في التدوين.

106
00:04:01,540 --> 00:04:04,990
بدلاً من كتابة مو، يمكنك كتابة x بخط فوقها

107
00:04:04,990 --> 00:04:08,620
متوسط العينة يساوي--مرة أخرى، وتأخذ كل من

108
00:04:08,620 --> 00:04:12,100
نقاط البيانات الآن في العينة، وليس مجمل السكان.

109
00:04:12,100 --> 00:04:16,370
تجمعها من أول واحد ومن ثم إلى

110
00:04:16,370 --> 00:04:17,380
التاسع،صحيح؟

111
00:04:17,380 --> 00:04:20,640
أنهم يقولون أن هناك نقاط البيانات n في هذه العينة.

112
00:04:20,640 --> 00:04:23,390
ومن ثم تقسم على عدد من نقاط البيانات لديك.

113
00:04:23,390 --> 00:04:24,320
عادل بما فيه الكفاية.

114
00:04:24,320 --> 00:04:25,660
أنها حقاً نفس الصيغة.

115
00:04:25,660 --> 00:04:27,500
الطريقة التي أخذت بها متوسط عدد السكان، قلت، حسنا، إذا

116
00:04:27,500 --> 00:04:29,590
كان لدي مجرد عينة، ودعوني فقط آخذ المتوسط بالطريقة نفسها

117
00:04:29,590 --> 00:04:32,560
وعلى الأرجح تقدير جيد

118
00:04:32,560 --> 00:04:33,930
لمتوسط السكان.

119
00:04:33,930 --> 00:04:36,340
الآن يصبح الأمر أكثر إثارة للاهتمام عندما نتحدث عن الفرق.

120
00:04:36,340 --> 00:04:39,250
إذن رد فعلك الطبيعي جيد، لدى هذه العينة.

121
00:04:39,250 --> 00:04:43,260
إذا أردت تقدير فرق السكان، لماذا

122
00:04:43,260 --> 00:04:45,230
لماذا لا أطبق هذه الصيغة نفسها

123
00:04:45,230 --> 00:04:46,150
أساسا للعينة؟

124
00:04:46,150 --> 00:04:49,330
لذا يمكنني أن أقول-وهذا الواقع عينة فرق.

125
00:04:49,330 --> 00:04:54,570
وهم يستخدمون صيغة s التربيعية.

126
00:04:54,570 --> 00:04:58,220
إذن ، سيغما حرف يوناني يعادل s.

127
00:04:58,220 --> 00:04:59,980
الآن عندما نتعامل مع العينة،

128
00:04:59,980 --> 00:05:01,000
فقط نكتب s هناك.

129
00:05:01,000 --> 00:05:02,320
فهذا هو فارق العينة.

130
00:05:02,320 --> 00:05:03,070
دعوني أكتب هذا

131
00:05:03,070 --> 00:05:03,950
تباين العينة.

132
00:05:11,860 --> 00:05:15,870
وهذا-- يمكن أن نقول فقط، ربما وسيلة جيدة لاخذ

133
00:05:15,870 --> 00:05:17,340
تباين العينة بفعل ذلك بنفس الطريقة.

134
00:05:17,340 --> 00:05:23,670
لنأخذ المسافة من كل نقطة من النقاط في العينة.

135
00:05:23,670 --> 00:05:26,600
ومعرفة مدى بعدها عن متوسط العينة لدينا.

136
00:05:26,600 --> 00:05:29,230
هنا استخدمنا متوسط السكان، ولكن الآن سوف نستخدم فقط

137
00:05:29,230 --> 00:05:31,450
متوسط العينة لأن هذا كل ما يمكن أن يكون لدينا.

138
00:05:31,450 --> 00:05:33,160
نحن لا نعرف ما متوسط السكان

139
00:05:33,160 --> 00:05:35,510
دون النظر في مجمل السكان.

140
00:05:35,510 --> 00:05:36,400
نأخذ تربيع ذلك

141
00:05:36,400 --> 00:05:38,160
هذا يجعلها إيجابية ولها خصائص أخرى،

142
00:05:38,160 --> 00:05:40,160
والذي سوف نناقشه أكثر في وقت لاحق.

143
00:05:40,160 --> 00:05:42,730
ومن ثم أخذ المتوسط لكل من هذه المسافات التربيعية.

144
00:05:42,730 --> 00:05:44,970
حيث تأخذها من هناك--وتجمعها جميعا.

145
00:05:44,970 --> 00:05:47,430
وهناكn منهم إلى بعض ما يصل، صحيح؟

146
00:05:47,430 --> 00:05:48,400
N أحرف صغيرة.

147
00:05:48,400 --> 00:05:51,820
و القسمة على n أحرف صغيرة.

148
00:05:51,820 --> 00:05:53,230
وأقول لكم، حسنا هذا تقدير جيد.

149
00:05:53,230 --> 00:05:55,580
حسنا بغض النظر عن ما قد يكون الفرق، قد يكون هذا تقدير جيد

150
00:05:55,580 --> 00:05:56,720
لعدد السكان بأسره.

151
00:05:56,720 --> 00:06:00,620
وهذا في الواقع ما يشير إليه بعض الناس عندما

152
00:06:00,620 --> 00:06:01,980
يتحدثون عن تباين العينة.

153
00:06:01,980 --> 00:06:05,260
وفي بعض الأحيان سوف يشار إليه فعلا على هذا النحو.

154
00:06:05,260 --> 00:06:07,520
سوف يضعون n صغيرة هناك.

155
00:06:07,520 --> 00:06:09,840
ويرجع السبب لذلك أننا قسمنا على n.

156
00:06:09,840 --> 00:06:11,840
لنقل، سال ما المشكلة هنا؟

157
00:06:11,840 --> 00:06:14,000
و المشكلة--وسوف تعطي لك الحدس لأن هذا

158
00:06:14,000 --> 00:06:16,180
هو فعلا أمر يستخدم يحير الذهن.

159
00:06:16,180 --> 00:06:19,340
وأنا بصراحة لا أكافح

160
00:06:19,340 --> 00:06:21,530
الحدس وراء ذلك.

161
00:06:21,530 --> 00:06:24,510
حسنا لدي الحدس، ولكنه يميل أكثر إلى الصرامة

162
00:06:24,510 --> 00:06:26,950
في إثبات ذلك لنفسي أن هذا هو الأمر بالتأكيد.

163
00:06:26,950 --> 00:06:28,280
ولكن فكر في هذا.

164
00:06:28,280 --> 00:06:29,905
إذا كان لدى مجموعة من الأرقام، وسأرسم

165
00:06:29,905 --> 00:06:32,740
خط ارقام هنا.

166
00:06:32,740 --> 00:06:35,740
إذا رسمت خط أرقام هنا - دعونا نقول أنكم تعرفون ذلك-

167
00:06:35,740 --> 00:06:39,430
ولنفترض أن لدى مجموعة من الأرقام من عدد السكان.

168
00:06:39,430 --> 00:06:41,660
لذلك دعونا نقول-سأقوم بشكل عشوائي بوضح مجموعة

169
00:06:41,660 --> 00:06:44,280
أرقام في عدد السكان.

170
00:06:44,280 --> 00:06:45,928
تلك في اليمين آكبر

171
00:06:45,928 --> 00:06:46,355
منها إلى اليسار.

172
00:06:48,900 --> 00:06:52,990
وإذا تم أخذ عينة منها، وربما سآخذ-

173
00:06:52,990 --> 00:06:54,820
العينة، بشكل عشوائي.

174
00:06:54,820 --> 00:06:56,210
في الحقيقة تريد أن تأخذ عينة عشوائية.

175
00:06:56,210 --> 00:06:57,320
ولا تريد أن تكون منحرفا في أي شكل من الأشكال.

176
00:06:57,320 --> 00:07:02,900
ولذلك ربما أخذ هذه، وهذه، وهذه

177
00:07:02,900 --> 00:07:05,420
وهذه، حسنا؟

178
00:07:05,420 --> 00:07:07,480
وبعد ذلك، اذا اردت اخذ متوسط هذا العدد و هذا

179
00:07:07,480 --> 00:07:08,460
العدد، هذا العدد، هذا العدد.

180
00:07:08,460 --> 00:07:09,320
سيكون في مكان ما في الوسط.

181
00:07:09,320 --> 00:07:11,010
قد يكون في مكان ما هناك.

182
00:07:11,010 --> 00:07:13,240
ومن ثم إذا أردت معرفة تباين العينة باستخدام

183
00:07:13,240 --> 00:07:16,780
هذه الصيغة،سأقول حسنا المسافة تربيع بالإضافة إلى

184
00:07:16,780 --> 00:07:21,060
تربيع المسافة هذا بالإضافة إلى المسافة التربيعية لهذا بالإضافة إلى

185
00:07:21,060 --> 00:07:23,520
تربيع المسافة لهذا ومتوسطها جميعا

186
00:07:23,520 --> 00:07:24,700
وبعد ذلك سوف تحصل على هذا الرقم.

187
00:07:24,700 --> 00:07:27,820
ربما يكون ذلك تقريب جيدة جداً

188
00:07:27,820 --> 00:07:30,260
تلباين جميع السكان.

189
00:07:30,260 --> 00:07:32,070
سيكون متوسط السكان على الأرجح

190
00:07:32,070 --> 00:07:33,030
-- لا أعرف.

191
00:07:33,030 --> 00:07:35,020
قد يكون هذا قريبا جداً.

192
00:07:35,020 --> 00:07:37,150
في الواقع إذا أخذنا كافة نقاط البيانات وأخذنا متوسطها

193
00:07:37,150 --> 00:07:39,060
ربما أنهم مثل هنا .

194
00:07:39,060 --> 00:07:40,660
وبعد ذلك ما إذا كان يمكنك معرفة الفرق، ربما سيكون

195
00:07:40,660 --> 00:07:43,590
قريبا جدا من المتوسط لكل من هذه الخطوط، صحيح؟

196
00:07:43,590 --> 00:07:46,810
جميع مسافات تباين العينة، أليس كذلك؟

197
00:07:46,810 --> 00:07:47,250
عادلة بما فيه الكفاية.

198
00:07:47,250 --> 00:07:47,900
لذلك كنت أقول، يا سأل.

199
00:07:47,900 --> 00:07:49,710
هذا تبدو جيدة الآن.

200
00:07:49,710 --> 00:07:51,940
ولكن هناك كمية الصيد صغيرة واحدة.

201
00:07:51,940 --> 00:07:54,560
ماذا لو-هناك دائماً احتمال بدلاً من

202
00:07:54,560 --> 00:07:56,990
انتقاء هذه الأرقام إلى حد ما موزعة بشكل جيد في

203
00:07:56,990 --> 00:08:00,800
العينة، ماذا سيحدث لو كنت اخترت هذا العدد، هذا العدد،

204
00:08:00,800 --> 00:08:03,920
وهذا العدد -ولنقل هذا العدد

205
00:08:03,920 --> 00:08:05,400
كعينة؟

206
00:08:05,400 --> 00:08:08,370
حسنا بغض النظر عن عينتك، متوسط العينة الخاصة بك

207
00:08:08,370 --> 00:08:10,210
دائماً ما يكون في منتصف ذلك أليس كذلك؟

208
00:08:10,210 --> 00:08:12,960
إذن في هذه الحالة، متوسط العينة الخاص بك قد يكون هنا.

209
00:08:12,960 --> 00:08:15,010
إذن كل هذه الأرقام، قد تقولون حسنا هذا العدد ليس

210
00:08:15,010 --> 00:08:17,810
بعيدا جداً عن هذا العدد، هذا العدد الذي ليس بعيداً جداً، ومن ثم

211
00:08:17,810 --> 00:08:19,100
هذا العدد الذي ليس بعيداً جداً.

212
00:08:19,100 --> 00:08:21,790
لذا تباين العينة الخاص بك، عندما تقوم به بهذه الطريقة،

213
00:08:21,790 --> 00:08:23,610
قد يبدو منخفظا قليل

214
00:08:23,610 --> 00:08:26,920
لأن كل هذه الأرقام، إلى حد ما//-أنها،

215
00:08:26,920 --> 00:08:28,920
تقريبا بحكم التعريف، سوف تكون قريبة جدا من

216
00:08:28,920 --> 00:08:30,350
متوسط بعضها البعض.

217
00:08:30,350 --> 00:08:34,600
ولكن في هذه الحالة، عينتك منحرفة قليلا

218
00:08:34,600 --> 00:08:37,980
والمتوسط الفعلي للسكان هنا في مكان ما .

219
00:08:37,980 --> 00:08:40,800
لذا الفرق الفعلي للعينة، إذا كنت حقا تعرف

220
00:08:40,800 --> 00:08:43,670
النتوسط-أنا أعرف أن كل هذا مربك قليلا.

221
00:08:43,670 --> 00:08:44,980
لو كنت فعلا تعرف المتوسط ، لكنت

222
00:08:44,980 --> 00:08:46,830
قلت واو .

223
00:08:46,830 --> 00:08:48,386
و كنت سوف تجد هذه المسافات، التي كان من الممكن

224
00:08:48,386 --> 00:08:51,320
ان تكون أكثربكثير.

225
00:08:51,320 --> 00:08:53,640
بيت القصيد في ما أقوله، عندما تأخذ

226
00:08:53,640 --> 00:08:58,280
عينة، هناك بعض الفرص في أن يكون متوسط العينة الخاصة بك

227
00:08:58,280 --> 00:09:00,380
قريبا جدا من متوسط السكان، حسنا؟

228
00:09:00,380 --> 00:09:02,610
ربما متوسط عينتك هنا ومتوسط

229
00:09:02,610 --> 00:09:03,360
عدد السكان هنا

230
00:09:03,360 --> 00:09:05,770
وثم هذه الصيغة سوف تعمل على الأرجح بشكل جيد جداً،

231
00:09:05,770 --> 00:09:07,770
على الأقل نظراً لنقاط بيانات العينة الخاصة بك

232
00:09:07,770 --> 00:09:09,280
و إيجاد الفرق.

233
00:09:09,280 --> 00:09:14,240
ولكن هناك فرصة معقولة في أن يكون متوسط عينتك -

234
00:09:14,240 --> 00:09:16,730
عينتك دائماً ما ستكون ضمن نموذج البيانات الخاصة بك، صحيح؟

235
00:09:16,730 --> 00:09:18,740
دائماً ما ستكون مركز نموذج بياناتك.

236
00:09:18,740 --> 00:09:21,470
ولكن من الممكن تماما أن يكون الوسط السكاني

237
00:09:21,470 --> 00:09:22,590
خارج نموذج البيانات الخاصة بك.

238
00:09:22,590 --> 00:09:24,750
قديحدث ذلك لانتقاءك تلك

239
00:09:24,750 --> 00:09:28,110
التي لا تحتوي على متوسط سكان فعلي.

240
00:09:28,110 --> 00:09:31,670
ومن ثم فلتباين العينة المحسوب بهذه الطريقة سوف

241
00:09:31,670 --> 00:09:34,990
يقلل حقا من فرق السكان

242
00:09:34,990 --> 00:09:36,240
الفعلي، أليس كذلك؟

243
00:09:36,240 --> 00:09:38,230
لأنها ستكون دائماً أقرب إلى متوسطها الخاص

244
00:09:38,230 --> 00:09:39,960
منه إلى متوسط السكان.

245
00:09:39,960 --> 00:09:43,460
وإذا كنت تفهم، بصراحة، حتى 10 %

246
00:09:43,460 --> 00:09:45,770
من هذا، فأنت طالب إحصائيات متقدم جداً.

247
00:09:45,770 --> 00:09:49,120
ولكن أنا أقول كل هذا لمجرد إعطاءك، على ما آمل

248
00:09:49,120 --> 00:09:53,500
بعض الحدس لإدراك أن هذا سوف يقلل غالبا.

249
00:09:53,500 --> 00:09:57,240
هذه الصيغة كثيرا ما سوف تقلل

250
00:09:57,240 --> 00:09:59,110
تباين السكان الفعلي

251
00:09:59,110 --> 00:10:01,420
وهناك صيغة، وأثبت فعلا أنها أكثر

252
00:10:01,420 --> 00:10:04,740
صرامة مما سوف أقوم به،و الذي يعتبر

253
00:10:04,740 --> 00:10:08,000
أفضل، أو أنهم سوف يطلقون عليه تقدير غير منحاز

254
00:10:08,000 --> 00:10:09,030
لتباين السكان.

255
00:10:09,030 --> 00:10:11,390
أو تباين عينة غير متحيز

256
00:10:11,390 --> 00:10:14,160
وفي بعض الأحيان يشار إليه بواسطة s تربيع مرة أخرى.

257
00:10:14,160 --> 00:10:18,930
وفي بعض الأحيان بواسطة هذا s n ناقص 1 تربيع.

258
00:10:18,930 --> 00:10:20,720
وسوف أشرح لك لماذا.

259
00:10:20,720 --> 00:10:22,340
هو تقريبا الشئ نفسه

260
00:10:22,340 --> 00:10:24,730
تأخذ كل نقطة من نقاط البيانات، وتوجد بعدها عن

261
00:10:24,730 --> 00:10:28,170
متوسط العينة.

262
00:10:28,170 --> 00:10:28,900
وتربعها

263
00:10:28,900 --> 00:10:31,830
ثم تأخذ متوسط تلك التربيعات، باستثناء

264
00:10:31,830 --> 00:10:33,430
الاختلاف الطفيف .

265
00:10:33,430 --> 00:10:35,720
1 يساوي 1 على قدم المساواة n.

266
00:10:35,720 --> 00:10:39,370
بدلاً من القسمة على n، تقسم على

267
00:10:39,370 --> 00:10:41,920
عدد أصغر بقليل

268
00:10:41,920 --> 00:10:44,350
يمكنك القسمة على n ناقص 1.

269
00:10:44,350 --> 00:10:46,880
لذا عندما تقوم بتقسيم ن ناقص 1 بدلاً من قسمة

270
00:10:46,880 --> 00:10:49,590
n، ستحصل على عدد أكبر قليلاً هنا.

271
00:10:49,590 --> 00:10:51,060
واتضح أن هذا في الواقع

272
00:10:51,060 --> 00:10:52,260
تقدير أفضل كثيرا.

273
00:10:52,260 --> 00:10:54,810
وسأقوم بإعداد برنامج كمبيوتر يوما ما لأثبت على الأقل

274
00:10:54,810 --> 00:10:57,430
ذلك لنفسي عن طريق التجرية بأن هذا هو

275
00:10:57,430 --> 00:11:01,750
أفضل تقدير لللتباين السكاني.

276
00:11:01,750 --> 00:11:03,430
ويمكنك أن تقوم بحساب ذلك بنفس الطريقة.

277
00:11:03,430 --> 00:11:05,270
فقط اقسم على n ناقص 1.

278
00:11:05,270 --> 00:11:07,450
طريقة أخرى للتفكير في ذلك--وفي الواقع، لا

279
00:11:07,450 --> 00:11:08,340
الوقت ينفذ

280
00:11:08,340 --> 00:11:09,500
سأترككم هنا

281
00:11:09,500 --> 00:11:10,710
وثم في مقطع الفيديو التالي، سوف نقوم باثنين من

282
00:11:10,710 --> 00:11:12,590
العمليات الحسابية فقط لكي لا أغمركم

283
00:11:12,590 --> 00:11:13,270
بهذه الأفكار.

284
00:11:13,270 --> 00:11:14,810
لأننا نتجه قليلا للتجريد

285
00:11:14,810 --> 00:11:16,660
نراكم في مقطع الفيديو التالي.

286
00:11:16,660 --> 00:11:17,000
وداعا