PL9fwy3NUQKwYFBUnodro6Sb-LDDg3GP62/87bJotKuFBM_postprocess.srt

1
00:00:21,110 --> 00:00:24,690
بسم الله الرحمن الرحيم. اليوم إن شاء الله سنبدأ

2
00:00:24,690 --> 00:00:31,890
بقصة جديدة. القصة السادسة تتكلم عن موضوع جديد.

3
00:00:33,210 --> 00:00:34,630
تتكلم عن مجموعة التجارب.

4
00:00:58,240 --> 00:01:05,180
بالعربي معناه التوزيعات المعينة in this chapter

5
00:01:05,180 --> 00:01:11,220
there are three objectives the first one talks

6
00:01:11,220 --> 00:01:16,220
about the concept of the semi distribution what

7
00:01:16,220 --> 00:01:21,290
does semi distribution meanالثاني هو تجارب

8
00:01:21,290 --> 00:01:26,190
الواقعات المرتبطة بالميانات المجموعة ومقارنة

9
00:01:26,190 --> 00:01:28,610
الميانات المجموعة ، لذلك الهدف الثاني يحتوي على

10
00:01:28,610 --> 00:01:33,930
اتصالين كتر ، كيف يمكننا تجارب الواقعات المرتبطة

11
00:01:33,930 --> 00:01:39,870
بالميانات المجموعة أو مقارنة الميانات المجموعة؟

12
00:01:39,870 --> 00:01:49,100
الهدف الثالث الهدف الثالث يتحدث عن مهمةالثورة

13
00:01:49,100 --> 00:01:53,480
الجديدة اسمها الـ Central Limit Theorem سوف نتكلم

14
00:01:53,480 --> 00:02:01,780
عن الهدف الأول وشخصية الهدف الثاني لذلك دعونا نبدأ

15
00:02:01,780 --> 00:02:07,860
بالمشاركات المرتبطة الأساسية على سبيل المثال لديك

16
00:02:07,860 --> 00:02:12,600
طالب اذا كان لدينا خمسين طالب

17
00:02:20,010 --> 00:02:27,850
وانا مهتم بالجبهة الوحيدة من هذه الطلاب نبحث عن

18
00:02:27,850 --> 00:02:39,270
جبهة جبهة جبهة جبهة جامعة جامعة جامعة

19
00:02:44,850 --> 00:02:49,110
اسمه GPA graduate point average مع المعادلة

20
00:02:49,110 --> 00:02:56,890
التراكم للطالب ال scale تبعه نقاط معينة and

21
00:02:56,890 --> 00:02:59,310
suppose we are interested in the mean GPA

22
00:03:08,390 --> 00:03:11,110
إذا حصلت على الكثير من الأجهزة مختلفة بحجم 50

23
00:03:11,110 --> 00:03:15,830
ستقوم بتقاط مختلفة أجهزة معينة لكل أجهزة لأن افترض

24
00:03:15,830 --> 00:03:21,870
أخد خمسين student

25
00:03:21,870 --> 00:03:28,370
number one maybe his or her score is 3.5 the

26
00:03:28,370 --> 00:03:32,930
second student maybe 4 the third maybe 2.6 and so

27
00:03:32,930 --> 00:03:39,540
on افترض ان انا لدي هذه الأجهزة بحجم 50وهذه مقارنة

28
00:03:39,540 --> 00:03:46,440
فقط يعني خد درجة الطلاب من أربعة لخمسين طالب وطلعت

29
00:03:46,440 --> 00:03:52,340
ال average لهم فمثلًا فمثلًا فمثلًا فمثلًا فمثلًا

30
00:03:52,340 --> 00:03:55,480
فمثلًا

31
00:03:55,480 --> 00:04:02,500
فمثلًا فمثلًا فمثلًا فمثلًا فمثلًا فمثلًا

32
00:04:04,940 --> 00:04:07,740
أخدت عينة حجمها 50 ثانوية كل واحد مش معدلة و

33
00:04:07,740 --> 00:04:13,040
أعطانيها طلعت ال average أخدت sample تانية هذه ال

34
00:04:13,040 --> 00:04:17,120
sample number one another

35
00:04:17,120 --> 00:04:24,300
sample of the same size ممكن الأول يكون 2.6 ممكن

36
00:04:24,300 --> 00:04:30,560
التاني يكون 3.6 ممكن 4 ممكن 2.9 and so on أكيد لو

37
00:04:30,560 --> 00:04:32,840
أخدت عينة تانية مش بالضرر تعطيني نفس ال average مش

38
00:04:32,840 --> 00:04:37,380
هيك؟يعني لو أخدت عينة منكم بـ size 20 و طلعت

39
00:04:37,380 --> 00:04:43,240
معدلكم طلع نفطرت 75 لو أخدت عينة تانية بنفس الحجم

40
00:04:43,240 --> 00:04:48,960
مش بدلنا نعطي 75 فممكن يعطي average مختلف ويقول 3

41
00:04:48,960 --> 00:05:00,880
.2 لو أخدت عينة تانية و تالتة و أخدت 100 عينة أكيد

42
00:05:00,880 --> 00:05:01,600
هتعطيني

43
00:05:04,320 --> 00:05:08,640
مش بتضرر نفس الـmeans هدول ممكن تقع ت 3.6 for

44
00:05:08,640 --> 00:05:12,500
example فإذا

45
00:05:12,500 --> 00:05:15,340
حصلنا على عديد مجموعات مختلفة بمجموعات مختلفة

46
00:05:15,340 --> 00:05:15,980
بمجموعات مختلفة بمجموعات مختلفة لكل مجموعة مختلفة

47
00:05:15,980 --> 00:05:23,480
لكل مجموعة مختلفة لكل مجموعة مختلفة لكل مجموعة

48
00:05:23,480 --> 00:05:29,940
مختلفة لكل مجموعة مختلفة لكل مجموعة مختلفة لكل

49
00:05:29,940 --> 00:05:31,120
مجموعة مختلفة لكل مجموعة مختلفة لكل مجموعة مختلفة

50
00:05:34,550 --> 00:05:40,930
of the means مهتم بتوزيع المتوسطات هدول اللي هم 3

51
00:05:40,930 --> 00:05:47,590
.3 و3.2 و3.6 for example إذا أنا أخدت هدول عايز

52
00:05:47,590 --> 00:05:53,250
أعرف إيش ال distribution اللي لهم الفكرة هذه هخدها

53
00:05:53,250 --> 00:05:58,850
مثلًا ببسيط suppose we have a population of size 7

54
00:05:58,850 --> 00:06:03,610
of 4 population size just for example 4 people

55
00:06:06,300 --> 00:06:13,180
أخدنا n equals four. Suppose we are interested in

56
00:06:13,180 --> 00:06:19,780
the age of these four students. Now suppose the

57
00:06:19,780 --> 00:06:25,160
values of x are the age of the first one is 18,

58
00:06:25,860 --> 00:06:33,370
the second 20, then we have 22 and 24.مثلًا، نحن

59
00:06:33,370 --> 00:06:40,730
لدينا مجتمع صفر 4 ونحن مهتمون بالمرض لهذه الصفر 4

60
00:06:40,730 --> 00:06:45,670
إذا احنا لدينا مجتمع حجمه أربعة مهتم بالعمر وهي

61
00:06:45,670 --> 00:06:53,510
العمر تبعتنا 18، 20، 22، 24 سأخرج المين لهم المين

62
00:06:53,510 --> 00:06:58,630
لجمهور المجتمع، لجمهور المجتمع تعريف المين أبارع

63
00:06:58,630 --> 00:06:59,410
عن إيه؟

64
00:07:01,920 --> 00:07:12,880
X على عدده مشيك لو جمعت ال 18 ال 20 ال 22 ال 24 و

65
00:07:12,880 --> 00:07:17,920
جسمت على عددهم جواب واحد عشان المين العادى اللي

66
00:07:17,920 --> 00:07:23,180
بيسميه population mean و بطلع سيجما، سيجما عبارة

67
00:07:23,180 --> 00:07:28,500
عن ايش؟ اللي هي population standard deviation ال

68
00:07:28,500 --> 00:07:34,330
definition تبعها X minus ال meanover n this

69
00:07:34,330 --> 00:07:37,930
quantity squared because باخد square root of sum x

70
00:07:37,930 --> 00:07:40,390
minus mean square over n زي ما أخدنا قبل هيك

71
00:07:40,390 --> 00:07:49,790
chapter 3 لو حسبتيها براحتك الجوا 2.236 إذا

72
00:07:49,790 --> 00:07:54,870
ال mean لل population كله طلع 21 و ال sigma لل

73
00:07:54,870 --> 00:08:00,930
population كله طلع 2.236 لو بدرسهم ال values هدول

74
00:08:00,930 --> 00:08:08,180
ال x18-18-22-24 مع ال proportion مع ال B تبعتهم

75
00:08:08,180 --> 00:08:13,980
يدرش النسبة تبعتهم الطمنتاش أكم واحد طمنتاش عمره

76
00:08:13,980 --> 00:08:19,890
واحد مظبوط شخص واحد ايش نسبة بنسبة الأربعة؟ربعة

77
00:08:19,890 --> 00:08:26,990
يعني 25% إذا أول واحد نسفط 25% طب القيمة 20 كم مرة

78
00:08:26,990 --> 00:08:33,450
متكررة مرة بردش بطلع 25 و التالتة 25 و الرابعة 25

79
00:08:33,450 --> 00:08:40,150
المعنى كده كلهم زي بعض واضح هذا إيش بنسميه uniform

80
00:08:40,150 --> 00:08:47,330
distribution يعني

81
00:08:47,330 --> 00:08:53,760
ال X طلع لهابنسمي التوزيع مُنطلَب

82
00:08:53,760 --> 00:09:00,220
إحنا مهتمين مش بالإكسات دول مهتمين بالـ

83
00:09:00,220 --> 00:09:07,020
distribution لمن؟ لـ means كلهم إذا نفترض أن أخد

84
00:09:07,020 --> 00:09:12,620
sample size just

85
00:09:12,620 --> 00:09:17,560
for example سنخدر all possible samples of size n

86
00:09:17,560 --> 00:09:21,960
equal to oneبتاخد العينات لحجمها اتنين فبتاخد كل

87
00:09:21,960 --> 00:09:26,940
عينا حجمها اتنين بس اذا بتاخد ال size equal اتنين

88
00:09:26,940 --> 00:09:40,460
ال values من الاصل كلمة 18 20 22 24 هاخد

89
00:09:40,460 --> 00:09:45,120
ده مع repetition مع التكرار فهاخد ال 18 مع ال 18

90
00:09:46,640 --> 00:09:49,960
أنا حكيت size 2 مش check؟ نعم، نعم، نعم، نعم، نعم،

91
00:09:49,960 --> 00:09:51,240
نعم، نعم، نعم، نعم، نعم، نعم، نعم، نعم، نعم، نعم،

92
00:09:51,240 --> 00:09:52,960
نعم، نعم، نعم، نعم، نعم، نعم، نعم، نعم، نعم، نعم،

93
00:09:52,960 --> 00:09:55,560
نعم، نعم، نعم، نعم، نعم، نعم، نعم، نعم، نعم، نعم،

94
00:09:55,560 --> 00:10:02,540
نعم، نعم، نعم، نعم، نعم، نعم، نعم، نعم، نعم، نعم،

95
00:10:02,540 --> 00:10:02,700
نعم، نعم، نعم، نعم، نعم، نعم، نعم، نعم، نعم، نعم،

96
00:10:02,700 --> 00:10:04,060
نعم، نعم، نعم، نعم، نعم، نعم، نعم، نعم، نعم، نعم،

97
00:10:04,060 --> 00:10:10,380
نعم، نعم، نعم، نعم، نعم، نعم، ن

98
00:10:18,180 --> 00:10:21,820
أنا أخدت كل ال samples of size 2 أخدت كل ال 2 مع

99
00:10:21,820 --> 00:10:24,980
بعض و ال tekrar موجود الأول مع الأول، الأول مع

100
00:10:24,980 --> 00:10:29,180
التاني، الأول مع التاريث و كذا أنا مش مهتم بهدول،

101
00:10:29,180 --> 00:10:34,100
مهتم بمين؟ بال average تبعهم، بالمين تبعهم لو طلعت

102
00:10:34,100 --> 00:10:41,360
ال average إلهم 18 و 18، إيش ال average له؟ 18 و

103
00:10:41,360 --> 00:10:51,330
18 18 و 18، هي ال 18 الأولىبالتالي 18 و 20 و بعدين

104
00:10:51,330 --> 00:11:00,650
18 و 22 عملتم

105
00:11:00,650 --> 00:11:07,230
كلهم هذول عبارة عن إيش ال means كل ما كان واحد 16

106
00:11:07,230 --> 00:11:15,210
اللي أنا مهتم إيه هو ال means اللي طلعوا طلع على

107
00:11:15,210 --> 00:11:15,790
الشاشة هنا

108
00:11:20,650 --> 00:11:26,790
خليني أكتب ال means أكم 18 موجودة أكم 18 في هدول،

109
00:11:26,790 --> 00:11:35,330
واحدة، مظبوط؟ في غيرها لأ، و 19 يعني أول واحدة

110
00:11:35,330 --> 00:11:40,860
شوفت 18, 19, 20 و كذا، ال 18 مرة واحدةبعدين هي

111
00:11:40,860 --> 00:11:49,440
التسعة و أتاشر الواحد

112
00:11:49,440 --> 00:11:54,260
و أتشرين أربعة الواحد و أتشرين أربعة الواحد و

113
00:11:54,260 --> 00:11:55,400
أتشرين أربعة الواحد و أتشرين أربعة الواحد و أتشرين

114
00:11:55,400 --> 00:11:55,980
أربعة الواحد و أتشرين أربعة الواحد و أتشرين أربعة

115
00:11:55,980 --> 00:11:58,040
الواحد و أتشرين أربعة الواحد و أتشرين أربعة الواحد

116
00:11:58,040 --> 00:12:01,020
و أتشرين أربعة الواحد و أتشرين أربعة الواحد و

117
00:12:01,020 --> 00:12:03,380
أتشرين أربعة الواحد و أتشرين أربعة الواحد و أتشرين

118
00:12:03,380 --> 00:12:06,100
أربعة الواحد و أتشرين أربعة الواحد و أتشرين أربعة

119
00:12:06,100 --> 00:12:06,740
الواحد و أتشرين أربعة الواحد و أتشرين أربعة الواحد

120
00:12:06,740 --> 00:12:11,920
و أتشرين أربعة الواحدكيف شكلهم لو بدى اعمل و هيك

121
00:12:11,920 --> 00:12:20,680
اعمل flip لو بتعملي flip around ال x axis شكله

122
00:12:20,680 --> 00:12:26,800
لو انت عملتيه دوران هيك الناحية

123
00:12:26,800 --> 00:12:30,260
دى يعني خلي هذا هيك ال vertical line خليها

124
00:12:30,260 --> 00:12:36,000
horizontal ايش مطلع شكلهم ده خينا نصوا مع بعض ال

125
00:12:36,000 --> 00:12:41,860
18 مرة واحدة مظبوط هي الرصدالـ 18 مرة، مظبوط؟

126
00:12:41,860 --> 00:12:48,680
عددهم كم؟ 16، 16، 16، 16، 16، 16، 16، 16، 16، 16،

127
00:12:48,680 --> 00:12:50,160
16، 16، 16، 16، 16، 16، 16، 16، 16، 16، 16، 16،

128
00:12:50,160 --> 00:12:54,660
16، 16، 16، 16، 16، 16، 16، 16، 16، 16، 16، 16،

129
00:12:54,660 --> 00:12:57,820
16، 16، 16، 16، 16، 16، 16، 16، 16، 16، 16، 16،

130
00:12:57,820 --> 00:12:57,920
16، 16، 16، 16، 16، 16، 16، 16، 16، 16، 16، 16،

131
00:12:57,920 --> 00:13:03,080
16، 16، 16، 16، 16، 16، 16، 16، 16

132
00:13:08,660 --> 00:13:13,200
العشرين تلاتة الواحد وعشرين أربعة بعدين ايش بيبدأ

133
00:13:13,200 --> 00:13:20,120
ينقص واحد واحد مش هيك الاتنين وعشرين تلاتة التلاتة

134
00:13:20,120 --> 00:13:24,920
وعشرين اتنين والاربع وعشرين واحد let's compare the

135
00:13:24,920 --> 00:13:29,980
graph for the sample means اللي هو هيه وال graph

136
00:13:29,980 --> 00:13:33,580
تبع ال individual values لما خدناهم كل قيم لحالة

137
00:13:33,580 --> 00:13:40,550
مش طلع الشكلuniform لما خدنا ال means هل شكله

138
00:13:40,550 --> 00:13:45,210
uniform؟ منتظم؟ هل كلهم زي بعض؟ رحلة بندور عليها

139
00:13:45,210 --> 00:13:50,050
تلات شغلات تتذكر أول لقع حكينا عليه عايزين ال

140
00:13:50,050 --> 00:13:58,210
center و ال spread و ال shape تلات شغلات يعني إيش

141
00:13:58,210 --> 00:14:03,210
معنى center؟ يعني المركز لهم يعني إيش ال mean لهم

142
00:14:05,650 --> 00:14:09,590
إذا الـ Seminic distribution means we are looking

143
00:14:09,590 --> 00:14:18,790
for the center it means the mean spread و

144
00:14:18,790 --> 00:14:24,590
الشبه but we are interested in the Seminic

145
00:14:24,590 --> 00:14:27,790
distribution of the means بعد كده عايز المين لمين

146
00:14:27,790 --> 00:14:35,790
للميns المين للميns هدولو ال spread يعني ال

147
00:14:35,790 --> 00:14:40,650
standard deviation لمين؟ برضه لل means و ال spread

148
00:14:40,650 --> 00:14:47,550
للمين؟ هدول تلاتة سؤال نجاوب عليهم الان و طلعهم

149
00:14:47,550 --> 00:14:54,070
واحدة واحدة فالأول هطلع ال mean لمن؟ ل ال means

150
00:14:54,070 --> 00:15:02,770
فأي means؟ ال means هدول ال 18 و 19 و هكذايعني انا

151
00:15:02,770 --> 00:15:11,910
اجمحهم هي 18 19 و اكمل لغاية اخر واحد على كده؟ 16

152
00:15:11,910 --> 00:15:21,010
لو جمعتهم و جسمتهم على 16 طلع 21 اذا طلع ال mean ل

153
00:15:21,010 --> 00:15:26,670
ال means ايش بيساوي؟ 11 اللي هو نفسه هذا عبارة عن

154
00:15:26,670 --> 00:15:29,250
mean ل مين؟ لل population ممتاز هذا ال mean لل

155
00:15:29,250 --> 00:15:31,850
population هذا عبارة عن population mean

156
00:15:36,710 --> 00:15:39,650
طلع الـ mean للـ sample الـ mean هو نفسه ال

157
00:15:39,650 --> 00:15:45,250
population mean طب اطلعت sigma x bar حسب القانون

158
00:15:45,250 --> 00:15:49,370
ال summation اللي

159
00:15:49,370 --> 00:15:57,250
هو ال x bar نقص ال mean لل x bar على n هي كده

160
00:15:57,250 --> 00:16:02,370
بتطلعهم أول mean كانت 18 مش هي 18

161
00:16:04,880 --> 00:16:15,520
والـ mean اللي هم كده؟ 21 واللي بعده 19-21² لغاية

162
00:16:15,520 --> 00:16:21,760
أخر واحد 24-21²

163
00:16:21,760 --> 00:16:32,780
على 16 وطلع الجواب sigma لـ x bar 1.58

164
00:16:36,260 --> 00:16:41,180
طلع الـ sigma لل population كده؟ ال sigma لل

165
00:16:41,180 --> 00:16:47,520
population متساوي 2.236 إذا طلعت ال mean لل

166
00:16:47,520 --> 00:16:51,320
population طلعنا ال sigma لل population و بعدين

167
00:16:51,320 --> 00:16:54,940
أخدنا all samples of size 2 طلعنا ال means اللي هم

168
00:16:54,940 --> 00:17:00,100
طلعنا ال mean لل means و ال sigma لل means طلع

169
00:17:00,100 --> 00:17:04,280
معايا ال mean لل x bar 21 و ال sigma لل x bar 1.58

170
00:17:06,610 --> 00:17:10,070
هذه أرسومهم طلع الرسم هاي الشكل هاي ال population

171
00:17:10,070 --> 00:17:15,590
of size 4 وهاي ال sample means لما أخدت n equals 2

172
00:17:15,590 --> 00:17:21,070
بدي أعمل comparison between these two graphs أول

173
00:17:21,070 --> 00:17:28,210
واحد هذا عبارة عن .. إيش سمناها؟ هذا uniform وهذا

174
00:17:28,210 --> 00:17:34,640
looks like مين؟ بال shape normal distributionواضح

175
00:17:34,640 --> 00:17:44,500
شكل تبعه تقريبا التوزيع الطبيعي بشكل واضح الملخص

176
00:17:44,500 --> 00:17:50,320
معناه different samples عينات مختلفة اللي شفناهم

177
00:17:50,320 --> 00:17:55,440
من شوية different samples بحكي عن هدول هدول

178
00:17:55,440 --> 00:17:56,300
different samples

179
00:18:00,340 --> 00:18:04,020
of the sample size from the same population will

180
00:18:04,020 --> 00:18:06,360
yield different sample means شوفنا means ما لهم

181
00:18:06,360 --> 00:18:14,920
مختلفين مش هيك اللي هم هدول كل

182
00:18:14,920 --> 00:18:20,380
ال means اللي هنا مش زي بعض a

183
00:18:20,380 --> 00:18:23,620
measure of variability in the mean from sample to

184
00:18:23,620 --> 00:18:27,180
sample is given by the standard error of the mean

185
00:18:29,800 --> 00:18:33,640
هنا سامعها standard error of mean هنا سامعها

186
00:18:33,640 --> 00:18:42,360
standard error of mean of

187
00:18:42,360 --> 00:18:48,980
x bar هنا ستلاحظ أن ال mean لل x bar equal to mu

188
00:18:48,980 --> 00:18:53,960
زي بعض، مش هيك؟ إذا الاستنتاج اللي هو أن ال mu لل

189
00:18:53,960 --> 00:19:04,570
x bar equal to muسيجما X bar هو أقل من

190
00:19:04,570 --> 00:19:14,330
2.236 لحظة 1.58 أقل من 2.236 سيجما X bar لو عايز

191
00:19:14,330 --> 00:19:18,290
أطلع حق بتساوي لو جبت السيجما جسمت على square root

192
00:19:18,290 --> 00:19:18,610
of N

193
00:19:24,640 --> 00:19:29,940
ستظهر سيجما X bar بالساوية يعني

194
00:19:29,940 --> 00:19:39,100
لو جيت جسمت السيجما السيجما هي 2.236 ال N equals 2

195
00:19:39,100 --> 00:19:45,100
لو جسمتها دول على الكالكولاتر ستظهر الجواب 1.58

196
00:19:45,100 --> 00:19:50,880
إذا ال sigma over square root of N ستظهر 1.58

197
00:19:53,720 --> 00:19:58,480
إذا جابت على السؤال الأول طلق الـ mean للـ x bar

198
00:19:58,480 --> 00:20:05,040
الـ mean للـ means يستوى ال population mean و ال

199
00:20:05,040 --> 00:20:08,280
sigma x bar هو ال spread عبارة عن ال sigma على

200
00:20:08,280 --> 00:20:11,520
square root of n with always sigma x bar smaller

201
00:20:11,520 --> 00:20:19,720
than sigma n for n greater than one يعني لو كان ال

202
00:20:19,720 --> 00:20:25,690
sample size أكتر من واحد لأن لو كان ال n بواحدمش

203
00:20:25,690 --> 00:20:28,810
هيطلع sigma x bar هو نفسه sigma، مش هيطلع sigma x

204
00:20:28,810 --> 00:20:29,710
sigma، مش هيطلع sigma x bar هو نفسه sigma، مش

205
00:20:29,710 --> 00:20:29,730
هيطلع sigma x bar هو نفسه sigma، مش هيطلع sigma x

206
00:20:29,730 --> 00:20:32,090
bar هو نفسه sigma مش هيطلع sigma x bar هو نفسه

207
00:20:32,090 --> 00:20:38,310
sigma مش هيطلع sigma x bar هو نفسه sigma مش هيطلع

208
00:20:38,310 --> 00:20:42,630
sigma x bar هو نفسه sigma مش هيطلع sigma x bar هو

209
00:20:42,630 --> 00:20:45,670
نفسه sigma مش هيطلع sigma x bar هو نفسه sigma مش

210
00:20:45,670 --> 00:20:46,450
هيطلع sigma x bar هو نفسه sigma مش هيطلع sigma x

211
00:20:46,450 --> 00:20:47,250
bar هو نفسه sigma مش هيطلع sigma x bar هو نفسه

212
00:20:47,250 --> 00:20:48,970
sigma مش هيطلع sigma x bar هو نفسه sigma مش هيطلع

213
00:20:48,970 --> 00:20:51,310
sigma x bar هو نفسه sigma مش هيطلع sigma x bar هو

214
00:20:51,310 --> 00:20:58,170
نسيجما اكس بار مالها تتخلص فالخطأ العامل للمعاملة

215
00:20:58,170 --> 00:21:03,170
تتخلص عندما تزيد صميم المعاملة او تزيد اذا علاقة

216
00:21:03,170 --> 00:21:08,830
بينهم عكسية كل ان ما بزيد سيجما اكس بار ماله بقدر

217
00:21:08,830 --> 00:21:12,830
اذا سيجما اكس بار اكبر سيجما اكتر من سيجما اكتر من

218
00:21:12,830 --> 00:21:14,030
سيجما اكتر من سيجما اكتر من سيجما اكتر من سيجما

219
00:21:14,030 --> 00:21:16,210
اكتر من سيجما اكتر من سيجما اكتر من سيجما اكتر من

220
00:21:16,210 --> 00:21:18,910
سيجما اكتر من سيجما اكتر من سيجما اكتر من سيجما

221
00:21:18,910 --> 00:21:27,010
اكتر من سيجما اكتر منالأن، إذا كانت المجتمع طبيعي،

222
00:21:27,010 --> 00:21:31,730
إذا كانت المجتمع طبيعي،

223
00:21:31,730 --> 00:21:37,350
إذا كانت المجتمع طبيعي، إذا كانت المجتمع طبيعي،

224
00:21:37,350 --> 00:21:40,530
إذا كانت المجتمع طبيعي، إذا كانت المجتمع طبيعي،

225
00:21:40,530 --> 00:21:43,470
إذا كانت المجتمع طبيعي، إذا كانت المجتمع طبيعي،

226
00:21:43,470 --> 00:21:45,070
إذا كانت المجتمع طبيعي، إذا كانت المجتمع طبيعي،

227
00:21:45,070 --> 00:21:45,530
إذا كانت المجتمع طبيعي، إذا كانت المجتمع طبيعي،

228
00:21:45,530 --> 00:21:45,770
إذا كانت المجتمع طبيعي، إذا كانت المجتمع طبيعي،

229
00:21:45,770 --> 00:21:49,730
إذا كانت المجتمع طبيعي، إذا كانت المجتمع طبيعي،

230
00:21:49,730 --> 00:21:53,020
إذا كانت المجتمع طبيعي،و الـ sigma x bar بيسوي

231
00:21:53,020 --> 00:21:56,860
sigma over square root of n الشيء بيعتمل if the

232
00:21:56,860 --> 00:22:00,280
population is normal then x bar is also normally

233
00:22:00,280 --> 00:22:04,880
distributed with mean equals mu and sigma x bar

234
00:22:04,880 --> 00:22:10,040
equals sigma over square root of n إذن اللي حصلنا

235
00:22:10,040 --> 00:22:15,960
عليه أن التوزيع x bar إله average بيسوي mu اللي هو

236
00:22:15,960 --> 00:22:20,100
population meanلأن الـ population mean is always

237
00:22:20,100 --> 00:22:25,720
.. this value is always unknown القيمة

238
00:22:25,720 --> 00:22:29,420
غير معروفة كيف ب .. بعمله estimation باخد

239
00:22:29,420 --> 00:22:34,080
different samples و بطلع ال mean لكل sample ال

240
00:22:34,080 --> 00:22:36,480
average تبعهم أو ال mean تبعهم عبارة عن ال

241
00:22:36,480 --> 00:22:40,420
population mean يعني ال ميو مش معروفة كيف

242
00:22:40,420 --> 00:22:45,630
بتعرفيها؟ خد ال samples مختلفة طلع ال meanطالع

243
00:22:45,630 --> 00:22:48,950
المتوسط ال means هدول المتوسط ال means اللى بيطلع

244
00:22:48,950 --> 00:22:52,910
معايا عبارة عن population يعني و ال sigma x bar

245
00:22:52,910 --> 00:22:57,950
بيساوي ال sigma على ال square دول ال shape تبعهم

246
00:22:57,950 --> 00:23:02,130
إذا ال population is normal بيكون برضه ال x bar

247
00:23:02,130 --> 00:23:05,650
ماله normal لإن أنا في عندي population is normal

248
00:23:05,650 --> 00:23:11,570
هي هي ال population normal أخدت منه ال sample إيش

249
00:23:11,570 --> 00:23:16,680
حكوم برضه شكلهازي توزيعها طبيعي، ال population كله

250
00:23:16,680 --> 00:23:20,400
طبيعي، لو ناخد منه عينة، هيكون برضه normal

251
00:23:20,400 --> 00:23:24,840
distribution طب لأن ال z score تبعنا الجديد، إيش

252
00:23:24,840 --> 00:23:28,180
هيساوي؟

253
00:23:28,180 --> 00:23:36,380
نذكر ال z score اللي خدناها في الأول ال z لو نحكي

254
00:23:36,380 --> 00:23:36,960
على ال x

255
00:23:40,300 --> 00:23:47,560
كان z عبارة عن x over sigma كنا نكتب زيكي x minus

256
00:23:47,560 --> 00:23:50,880
ال mean over sigma بس المقصود يبقى ال mean لل x و

257
00:23:50,880 --> 00:23:56,360
ال sigma لل x يعني x minus its mean divided by its

258
00:23:56,360 --> 00:24:01,580
standard deviationطب لأن هذا z for x أنا عايز ال z

259
00:24:01,580 --> 00:24:07,240
لمن؟ ل ال x bar لأن أنا مش هتكلم عن ال x خالص ال z

260
00:24:07,240 --> 00:24:10,700
value for the same distribution of the mean لأن

261
00:24:10,700 --> 00:24:16,920
أنا عايز ال z ل ال x bar ايش

262
00:24:16,920 --> 00:24:23,360
حاسة هو هنا كل حاجة ما لو حسبت ال x ب x bar و يصير

263
00:24:23,360 --> 00:24:24,040
هي ال x bar

264
00:24:27,130 --> 00:24:35,790
معينة سمين لل X bar سيجما لل X bar نفس

265
00:24:35,790 --> 00:24:44,550
ال mean of X bar نفس ال population mean نفس

266
00:24:44,550 --> 00:24:44,710
ال population mean نفس ال population mean نفس ال

267
00:24:44,710 --> 00:24:44,790
population mean نفس ال population mean نفس ال

268
00:24:44,790 --> 00:24:44,810
population mean نفس ال population mean نفس ال

269
00:24:44,810 --> 00:24:44,890
population mean نفس ال population mean نفس ال

270
00:24:44,890 --> 00:24:45,090
population mean نفس ال population mean نفس ال

271
00:24:45,090 --> 00:24:45,150
population mean نفس ال population mean نفس ال

272
00:24:45,150 --> 00:24:45,350
population mean نفس ال population mean نفس ال

273
00:24:45,350 --> 00:24:45,370
population mean نفس ال population mean نفس ال

274
00:24:45,370 --> 00:24:45,610
population mean نفس ال population mean نفس ال

275
00:24:45,610 --> 00:24:49,870
population mean نفس ال population mean نفس ال

276
00:24:49,870 --> 00:24:50,810
population mean

277
00:24:55,680 --> 00:24:58,960
x bar minus the mean divided by sigma over square

278
00:24:58,960 --> 00:25:03,260
root of n هذا الاختلاف عن chapter 6 اللي أخدناه

279
00:25:03,260 --> 00:25:06,020
بدل ما نتعامل مع ال x ال values نفسها هناخد mean

280
00:25:06,020 --> 00:25:11,180
ال mean تبعهم و القانون هيصير بدل x هصير x bar

281
00:25:11,180 --> 00:25:14,880
minus the same mean mu population mean divided by

282
00:25:14,880 --> 00:25:18,700
instead of sigma we have sigma over square root of

283
00:25:18,700 --> 00:25:20,460
n هذا sigma of x

284
00:25:28,690 --> 00:25:35,050
أي سؤال، أي استفسار إذا أخدنا ثلاث نقطة المينا الـ

285
00:25:35,050 --> 00:25:38,310
x bar ميو، سيجما x bar سيجما over square root of

286
00:25:38,310 --> 00:25:42,550
n، إذا كانت المجتمع عامة، فإن x bar أيضًا عامة مع

287
00:25:42,550 --> 00:25:45,790
مينا ميو، وستاندربيتشن سيجما over square root of

288
00:25:45,790 --> 00:25:50,850
n، والأمر دائمًا، سيجما x bar أقل من سيجما،

289
00:25:50,850 --> 00:25:54,990
بالإضافة إلى أن الإخطار العام يتخلص عندما تزيد

290
00:25:54,990 --> 00:25:55,350
صميم المجموعة.

291
00:25:58,980 --> 00:26:03,680
الان انظروا إلى هذه الثلاث صحيفات لدينا صحيفة لـ X

292
00:26:03,680 --> 00:26:06,860
وصحيفة

293
00:26:06,860 --> 00:26:17,140
لـ X¯ اذا كانت ميان X ميون ايضا ميان X¯ ميان X¯

294
00:26:17,140 --> 00:26:26,300
ميونبعض المقابلات لديها نفس الـ mean الـ x و الـ x

295
00:26:26,300 --> 00:26:29,720
bar يلهم نفس الـ mean الحكينا عليهم الأول ان الـ

296
00:26:29,720 --> 00:26:33,560
mean ل ال x bar equal to mu نبطلع على ال sigma ل

297
00:26:33,560 --> 00:26:38,100
ال x for example suppose this is the graph for x

298
00:26:38,100 --> 00:26:46,060
so sigma x look

299
00:26:46,060 --> 00:26:51,510
at the corresponding one المقابلة لهابراحظ مين

300
00:26:51,510 --> 00:26:55,430
الأكبر؟ بالأولى sigma x greater than sigma x bar

301
00:26:55,430 --> 00:27:03,350
إذا always graph for x bar is narrower أضيق من ال

302
00:27:03,350 --> 00:27:06,690
graph تبع ال x يعني مع كده which one is less

303
00:27:06,690 --> 00:27:12,870
spread؟ مين قالت شهدته؟ graph a,b، so b is less

304
00:27:12,870 --> 00:27:17,430
spread it means x bar has less spread distribution

305
00:27:17,430 --> 00:27:21,700
thanواضح أن سيجما X بار الحكينا عليها في الأول

306
00:27:21,700 --> 00:27:29,600
مالها أقل من X بلاحظ ال mean لل X bar نفس ال

307
00:27:29,600 --> 00:27:36,400
population mean لما يكون ال mean لل X bar بيسوء

308
00:27:36,400 --> 00:27:42,560
ميو in this case X bar is called unbiased

309
00:27:42,560 --> 00:27:45,480
estimator

310
00:27:48,460 --> 00:27:51,660
يعني لما يكون الـ mean له الـ x bar بصورة ميو

311
00:27:51,660 --> 00:27:59,160
نسميه unbiased estimator unbiased معناه غير متحيز

312
00:27:59,160 --> 00:28:03,420
يعني قيمته متفرجش عن population mean فال mean ل ال

313
00:28:03,420 --> 00:28:09,740
x bar is always equal to ميو if mean of x bar

314
00:28:09,740 --> 00:28:12,160
equals to ميو this means x bar is unbiased

315
00:28:12,160 --> 00:28:16,460
estimator يعني اعتبره الآن لو ال mean ل ال x bar

316
00:28:16,460 --> 00:28:18,040
بصورة ميو معناه x bar ماله

317
00:28:23,930 --> 00:28:32,730
السيماتر مقدر يعني X bar مقدر غير متحيز كما

318
00:28:32,730 --> 00:28:36,570
ذكرنا، كما يزداد N، سيجمع X bar يتقل

319
00:28:42,600 --> 00:28:50,400
الرحلية لصيغة أكتر لصيغة أكتر لصيغة أكتر لصيغة

320
00:28:50,400 --> 00:28:53,020
أكتر لصيغة أكتر لصيغة أكتر لصيغة أكتر لصيغة أكتر

321
00:28:53,020 --> 00:28:55,860
لصيغة أكتر لصيغة أكتر لصيغة أكتر لصيغة أكتر لصيغة

322
00:28:55,860 --> 00:29:00,080
أكتر لصيغة أكتر لصيغة أكتر لصيغة أكتر لصيغة أكتر

323
00:29:00,080 --> 00:29:00,800
لصيغة أكتر لصيغة أكتر لصيغة أكتر لصيغة أكتر لصيغة

324
00:29:00,800 --> 00:29:08,700
أكتر لصيغة أكتر لصيغة أكتر لصي

325
00:29:10,170 --> 00:29:14,410
لنفس الاتجاه ال spread مالو واضح أوسع من ال graph

326
00:29:14,410 --> 00:29:19,170
التاني مع كده ال sigma x bar الأول للأحمر ال sigma

327
00:29:19,170 --> 00:29:26,070
x bar لل red is more than sigma x bar لمن؟ لل blue

328
00:29:26,070 --> 00:29:30,630
واضح هيك ال sigma x bar لل أحمر اللي هنا أصغر منك

329
00:29:31,760 --> 00:29:34,500
هذا الـ comparison between two different

330
00:29:34,500 --> 00:29:38,840
distributions with the same mean both have the

331
00:29:38,840 --> 00:29:44,720
same mean but different standard now let's

332
00:29:44,720 --> 00:29:48,760
look how can we determine an interval including

333
00:29:48,760 --> 00:29:52,720
fixed proportion of the assemblages

334
00:30:14,950 --> 00:30:21,950
مرة أخرى، نبحث عن تحديد تحديد في مرحلة أو في فترة

335
00:30:21,950 --> 00:30:26,850
يحتاج إلى تحديد تحديد في مرحلة أو في فترة يحتاج

336
00:30:26,850 --> 00:30:27,230
إلى تحديد تحديد في مرحلة أو في فترة يحتاج إلى

337
00:30:27,230 --> 00:30:29,430
تحديد تحديد في مرحلة أو في فترة يحتاج إلى تحديد

338
00:30:29,430 --> 00:30:36,750
تحديد في مرحلة أو في فترة يحتاج إلى تحديد

339
00:30:39,420 --> 00:30:45,840
مقارنة متجارية حول ميو التي ستحتوي 95% من مصادر

340
00:30:45,840 --> 00:30:57,580
الوثيقة يعني بدنا مقارنة مقارنة

341
00:30:57,580 --> 00:31:08,440
95% من مصادر الوثيقة يعني عندما ميو يكوين 368

342
00:31:09,510 --> 00:31:21,330
سيجما 15 ومجموعه 25 دعونا

343
00:31:21,330 --> 00:31:29,010
نرى كيف نستخدم 95 اتصال مؤكد نحن نبحث عن هذا

344
00:31:29,010 --> 00:31:38,570
النقطة وهو نقطة أخرى ميزيه سكورx bar minus the

345
00:31:38,570 --> 00:31:48,590
mean divided by sigma over square root of n لذلك

346
00:31:48,590 --> 00:31:51,450
نبحث عن مقاطع متسابقة متسابقة متسابقة متسابقة

347
00:31:51,450 --> 00:31:52,290
متسابقة متسابقة متسابقة متسابقة متسابقة متسابقة

348
00:31:52,290 --> 00:31:52,710
متسابقة متسابقة متسابقة متسابقة متسابقة متسابقة

349
00:31:52,710 --> 00:31:54,810
متسابقة متسابقة متسابقة متسابقة متسابقة متسابقة

350
00:31:54,810 --> 00:31:54,830
متسابقة متسابقة متسابقة متسابقة متسابقة متسابقة

351
00:31:54,830 --> 00:32:07,150
متسابقة متسابقة متسابقة متسابقة

352
00:32:08,560 --> 00:32:13,540
أضرب ضرب تبادل cross multiplication x-x bar-mu

353
00:32:13,540 --> 00:32:20,420
equals z sigma over square root of n مظبوط ضرب

354
00:32:20,420 --> 00:32:27,080
تبادل x bar-mu equals z sigma over square root of

355
00:32:27,080 --> 00:32:34,570
n من المعادلة هذه x bar مش بتساوي mu plus zسيجما

356
00:32:34,570 --> 00:32:36,070
او سيجما او سيجما او سيجما او سيجما او سيجما او

357
00:32:36,070 --> 00:32:38,430
سيجما او سيجما او سيجما او سيجما او سيجما او سيجما

358
00:32:38,430 --> 00:32:48,130
او سيجما او سيجما او سيجما او سيجما او سيجما او

359
00:32:48,130 --> 00:32:50,490
سيجما او سيجما او سيجما او سيجما او سيجما او سيجما

360
00:32:50,490 --> 00:32:51,690
او سيجما او سيجما او سيجما او سيجما او سيجما او

361
00:32:51,690 --> 00:32:53,710
سيجما او سيجما او سيجما او سيجما او سيجما او سيجما

362
00:32:53,710 --> 00:33:02,850
او سيجما او سيجما او سيجما

363
00:33:02,850 --> 00:33:08,930
او سيلذلك مرة أخرى، بما أن الانتفال يحتوي على 95%

364
00:33:08,930 --> 00:33:11,870
من المعاملات العاملة، 5% من المعاملات العاملة

365
00:33:11,870 --> 00:33:13,650
ستكون خارجها.

366
00:33:19,490 --> 00:33:22,670
كم يمكننا أن نجد قيمة Z؟

367
00:33:27,400 --> 00:33:32,340
look at the table in the body of the table at the

368
00:33:32,340 --> 00:33:39,140
value of 2.5 means we are looking for 0.25 طلع

369
00:33:39,140 --> 00:33:45,340
الجدول على الـ 0.25 طلع الجدول الجدول تبقى الـ z

370
00:33:45,340 --> 00:33:50,820
negative أكيد لأنه قيمة صغيرة إيش بطلع ال z score

371
00:33:50,820 --> 00:33:52,760
ال z المقابل لها

372
00:33:56,270 --> 00:34:11,590
ماذا يعني Z value عند 0.25؟ 1

373
00:34:11,590 --> 00:34:18,530
.96

374
00:34:22,930 --> 00:34:29,790
طبعا بدورة على 0 to 5 هاي ال 0 to 5 ده ايش بطلع

375
00:34:29,790 --> 00:34:37,750
الجواب نيجاتيب نيجاتيب one nine under six so this

376
00:34:37,750 --> 00:34:42,630
value is negative one point nine six اللي على

377
00:34:42,630 --> 00:34:50,850
الشمال و اللي على اليمين نفسها واحدة

378
00:34:50,850 --> 00:34:55,380
موجة بواحدة سالقإذا بدوري على 0.5 في الـ table جوا

379
00:34:55,380 --> 00:35:01,120
إذا

380
00:35:01,120 --> 00:35:03,700
from the standardized normal table the z score

381
00:35:03,700 --> 00:35:10,880
will with 2.5 below it is negative 1.96 and above

382
00:35:10,880 --> 00:35:16,560
it is 1.96 now

383
00:35:16,560 --> 00:35:19,460
let's see how can we calculate the lower limit

384
00:35:23,700 --> 00:35:28,460
لو بدى احسب القيمة اللى علي الشمال هى نسميها X bar

385
00:35:28,460 --> 00:35:35,180
lower L stands for lower limit equals

386
00:35:35,180 --> 00:35:40,360
بتطلع ال X bar اللى هنا X

387
00:35:40,360 --> 00:35:49,820
bar lower وهى بتطلع X bar upper القانون هى Mu plus

388
00:35:49,820 --> 00:35:55,710
Z Sigma over square root of M اللى مش سوىالـ 368

389
00:35:55,710 --> 00:36:06,330
الـ z ايش ساوية عندى؟ negative 1.96 و ال sigma 15

390
00:36:06,330 --> 00:36:11,150
على square root of 25 مرة تانية نطلع ال x bar لل

391
00:36:11,150 --> 00:36:16,110
lower limit هاي القوانين تبع ال x bar ميو بلس زي

392
00:36:16,110 --> 00:36:23,230
sigma over square root of n ميو 368z-196 سيجما 15

393
00:36:23,230 --> 00:36:28,310
ع 25 لو حسبتهم 362

394
00:36:28,310 --> 00:36:36,410
.12 لو x bar upper limit for this point we have

395
00:36:36,410 --> 00:36:45,990
the same 368 z is plus instead of negative divided

396
00:36:45,990 --> 00:36:56,390
by square root of 25نحن نحصل على 373.88 مع

397
00:36:56,390 --> 00:37:04,010
اكيد اتطلع ال lower limit 362.12 و ال upper 373.88

398
00:37:04,010 --> 00:37:08,130
اذا

399
00:37:08,130 --> 00:37:10,550
هى القانون تبع ال x bar ميو بلس زي سيجما over

400
00:37:10,550 --> 00:37:15,790
square root of x تذكر ال x اللى اخدناها قبلهالو

401
00:37:15,790 --> 00:37:18,250
كنا نطلع الـ Corresponding xy اللي كان كله عبارة

402
00:37:18,250 --> 00:37:24,590
عن اشي ميو ميو بلس زي سيجما مظبوط ميو بلس زي سيجما

403
00:37:24,590 --> 00:37:25,830
مظبوط ميو بلس زي سيجما مظبوط ميو بلس زي سيجما

404
00:37:25,830 --> 00:37:27,050
مظبوط ميو بلس زي سيجما مظبوط ميو بلس زي سيجما

405
00:37:27,050 --> 00:37:30,390
مظبوط ميو بلس زي سيجما مظبوط ميو بلس زي سيجما

406
00:37:30,390 --> 00:37:32,710
مظبوط ميو بلس زي سيجما مظبوط ميو بلس زي سيجما

407
00:37:32,710 --> 00:37:42,690
مظبوط ميو بلس زي سيجما مظبوط ميو

408
00:37:42,690 --> 00:37:53,200
بلس362.12 و 373.88 إذا طلعت كل الـ sample means

409
00:37:53,200 --> 00:38:03,400
هيكونوا موجودين بين 362 و 373 any question?

410
00:38:04,300 --> 00:38:06,960
so again in this example we have

411
00:38:10,230 --> 00:38:13,170
معظم المعظم المعظم المعظم المعظم المعظم المعظم

412
00:38:13,170 --> 00:38:16,010
المعظم المعظم المعظم المعظم المعظم المعظم المعظم

413
00:38:16,010 --> 00:38:22,130
المعظم

414
00:38:22,130 --> 00:38:24,130
المعظم المعظم المعظم المعظم المعظم المعظم المعظم

415
00:38:24,130 --> 00:38:25,830
المعظم المعظم المعظم المعظم المعظم المعظم المعظم

416
00:38:25,830 --> 00:38:26,630
المعظم المعظم المعظم المعظم المعظم المعظم المعظم

417
00:38:26,630 --> 00:38:26,650
المعظم المعظم المعظم المعظم المعظم المعظم المعظم

418
00:38:26,650 --> 00:38:26,690
المعظم المعظم المعظم المعظم المعظم المعظم المعظم

419
00:38:26,690 --> 00:38:37,430
المعظم المعظم المعظم المعظم المعظم المعظم

420
00:38:37,930 --> 00:38:42,510
إذا كانت المجتمع عامة إذا كانت المجتمع عامة إذا

421
00:38:42,510 --> 00:38:44,610
كانت المجتمع عامة إذا كانت المجتمع عامة إذا كانت

422
00:38:44,610 --> 00:38:45,010
المجتمع عامة إذا كانت المجتمع عامة إذا كانت

423
00:38:45,010 --> 00:38:46,730
المجتمع عامة إذا كانت المجتمع عامة إذا كانت

424
00:38:46,730 --> 00:38:47,870
المجتمع عامة إذا كانت المجتمع عامة إذا كانت

425
00:38:47,870 --> 00:38:49,330
المجتمع عامة إذا كانت المجتمع عامة إذا كانت

426
00:38:49,330 --> 00:38:49,750
المجتمع عامة إذا كانت المجتمع عامة إذا كانت

427
00:38:49,750 --> 00:38:52,150
المجتمع عامة إذا كانت المجتمع عامة إذا كانت

428
00:38:52,150 --> 00:39:05,090
المجتمع عامة إذا كانت المجتمع عامة إذا

429
00:39:05,090 --> 00:39:11,180
كانتثم نحصل على هذا النتيجة إذا أخذنا مجموعات

430
00:39:11,180 --> 00:39:14,380
عشوائية من مجموعات عشوائية عشوائية عشوائية عشوائية

431
00:39:14,380 --> 00:39:18,000
عشوائية عشوائية عشوائية عشوائية عشوائية عشوائية

432
00:39:18,000 --> 00:39:22,580
عشوائية عشوائية عشوائية عشوائية عشوائية عشوائية

433
00:39:22,580 --> 00:39:23,680
عشوائية عشوائية عشوائية عشوائية عشوائية عشوائية

434
00:39:23,680 --> 00:39:23,740
عشوائية عشوائية عشوائية عشوائية عشوائية عشوائية

435
00:39:23,740 --> 00:39:35,160
عشوائية عشوائية عشوائية عشوائية

436
00:39:35,160 --> 00:39:42,040
عواضح لان هنشتغل اللقاء الجاي how can we determine

437
00:39:42,040 --> 00:39:45,420
the sample distribution of the sample meal if the

438
00:39:45,420 --> 00:39:48,480
population is not normal يعني نفس شغلنا اللي

439
00:39:48,480 --> 00:39:53,340
أخدناه اليوم بس لو كان التوزيع ماله مش normal خلاص

440
00:39:53,340 --> 00:39:54,940
that's all