1
00:00:20,650 --> 00:00:25,290
بسم الله الرحمن الرحيم المثال التاني في محاضرتنا

2
00:00:25,290 --> 00:00:28,390
اللي هو stationary و non-stationary شوفوا المثال

3
00:00:28,390 --> 00:00:32,070
اللي قبل المحاضرة السابقة اللي عطيناها هذا المثال

4
00:00:32,070 --> 00:00:35,290
و اللي كان عبارة عن مثالين ان هدولا المثالين بسرعة

5
00:00:35,290 --> 00:00:40,510
شديدة كان يومها XT اللي هي ال series بتساوي YT YT

6
00:00:40,510 --> 00:00:44,830
هي عبارة عن IID 01 طبعا هنا التوزيع مش معروف انه

7
00:00:44,830 --> 00:00:47,530
normal ولا مش normal مش مهم كتير عن عيني التوزيع

8
00:00:47,530 --> 00:00:51,410
بقدر ما انهعند الوسط الحساب له هنا zero و ال

9
00:00:51,410 --> 00:00:54,830
variance هنا واحد و هم independent identical و لهم

10
00:00:54,830 --> 00:00:58,490
نفس ال distribution فطبعا احنا لازم نعرف عشان كده

11
00:00:58,490 --> 00:01:01,790
كانت stationary و لا مش stationary بنشوف شرطين

12
00:01:01,790 --> 00:01:04,210
اللي اتحققوا ولا لا اللي هو الأولاني ان ال

13
00:01:04,210 --> 00:01:08,150
expectation هل يعتمد على الزمن ولا لا invariant of

14
00:01:08,150 --> 00:01:11,550
time مش قولنا هى نفس الشي ال covariance فال

15
00:01:11,550 --> 00:01:13,950
expectation ل XT هو نفسه و ال expectation ل

16
00:01:13,950 --> 00:01:17,860
epsilon T و اللي هو zeroمظبوط لإن هو انا ماعطيك ال

17
00:01:17,860 --> 00:01:21,000
expectation zero و اللي هو ال covariance عندي ال

18
00:01:21,000 --> 00:01:25,120
lag h هي عبارة عن expectation t epsilon t عفوا في

19
00:01:25,120 --> 00:01:29,280
epsilon t زاد h minus اللي هو mean expectation

20
00:01:29,280 --> 00:01:34,100
epsilon t تربيع أصلا عفوا expectation epsilon الكل

21
00:01:34,100 --> 00:01:37,980
تربيعه اللي هي أصلا zero عشان هيك محطتهاش لهذا

22
00:01:37,980 --> 00:01:42,200
عشان هو الشرط اللي معطيني IID هدول التنتينالـ

23
00:01:42,200 --> 00:01:44,700
expectation اللي لهم فيه عندك خيار من خيارين، يا

24
00:01:44,700 --> 00:01:48,380
zero يا واحد، صح؟ فيا إما بيكون zero عندما ال H

25
00:01:48,380 --> 00:01:52,400
not equal to zero و بينما بيكون واحد عندما ال H ما

26
00:01:52,400 --> 00:01:57,860
ساوي zero و هذا المثال اللي شفناهوبالتالي التاني

27
00:01:57,860 --> 00:02:01,040
أيضًا ماله لا يعتمد على الزمن اسمه يا بنات مش شرط

28
00:02:01,040 --> 00:02:04,080
يطلع zero هو طلع zero المهم في خلاص الحديث لا

29
00:02:04,080 --> 00:02:08,840
يعتمد على مين؟ على الزمن مش مهم يطلع T عفوا يطلع

30
00:02:08,840 --> 00:02:12,040
أي رقم غير ال zero المهم مايطلعش في حرف ال T

31
00:02:12,040 --> 00:02:16,430
بالمرة واضح أنه لا في حرف T هنا ولا غيرهنفس الشيء

32
00:02:16,430 --> 00:02:20,850
نفس الشيء هذا مثال التاني نفسه هو عبارة عن T زي

33
00:02:20,850 --> 00:02:25,870
أبسلان T والأبسلان T هي IID فيترى هل هذا برضه

34
00:02:25,870 --> 00:02:29,510
يعتبر ال series هذي ال process هذي هل هي

35
00:02:29,510 --> 00:02:33,130
stationary ولا مش stationary فطبعا واضح أن ال

36
00:02:33,130 --> 00:02:37,710
expectation لأ T زي أبسلان هي عبارة عن expectation

37
00:02:37,710 --> 00:02:40,770
T زي expectation أبسلان أبسلان expectation لها

38
00:02:40,770 --> 00:02:45,400
zero صفة مينالـ T و الـ T واضح ان هنا هو ال

39
00:02:45,400 --> 00:02:49,380
expectation شو رأيكوا؟ dependent on time وبالتالي

40
00:02:49,380 --> 00:02:53,580
not stationary حتى مافيش داعي نكمل و نشوف مين

41
00:02:53,580 --> 00:02:57,140
التاني على و هو ال covariance بالمناسبة لو كملتوا

42
00:02:57,140 --> 00:03:00,750
ستجدوا ال covariance هنا او ال auto covarianceعند

43
00:03:00,750 --> 00:03:04,490
ال luggage هتلاقوه يعني لا يعتمد على مين يا بنات،

44
00:03:04,490 --> 00:03:08,330
هيو، لا يعتمد على الزمن، على الرغم من إنه هذا لا

45
00:03:08,330 --> 00:03:12,090
يعتمد على الزمن إلا إنه ال expectation هنا يعتبر

46
00:03:12,090 --> 00:03:16,410
ماله معتمدا على الزمن، إذا خلاص ال process كلها

47
00:03:16,410 --> 00:03:22,830
مالهامثال آخر هذا المثال اللي انتوا شايفينه يعتمد

48
00:03:22,830 --> 00:03:26,170
على ال formulas اللي قولنالكوا في ال calculus يعني

49
00:03:26,170 --> 00:03:29,510
يفترض انكوا تحفظوهم هنا زي ما انتوا شايفين في XT

50
00:03:29,510 --> 00:03:34,030
تُعطى بالعلاقة اللي لها علاقة بال sign A في ال

51
00:03:34,030 --> 00:03:37,990
sign A بتحيه جوز T زائد B حيث ان ال A هو random

52
00:03:37,990 --> 00:03:41,810
variable with zero mean and unit variance unit

53
00:03:41,810 --> 00:03:45,880
variance يعني شو؟الـ Variance equal to 1 والـ B

54
00:03:45,880 --> 00:03:48,260
هذي random variable التوزيع له uniform

55
00:03:48,260 --> 00:03:53,960
distribution على الفترة سالب باي لباي وماله هنا

56
00:03:53,960 --> 00:03:57,580
independent of A يعني لا يعتمد ال A و ال B على

57
00:03:57,580 --> 00:04:01,700
بعضهم البعض طبعا عشان ال sign ال A و غيره تذكروا

58
00:04:01,700 --> 00:04:05,060
يوم اعطيتكوا المحاضرة السابقة ال formulas هدوة

59
00:04:05,060 --> 00:04:07,780
اللي قلنالكوا يعني مش غلط تحفظهم او تشوفوهم او

60
00:04:07,780 --> 00:04:12,420
ترجعوهم مصبوه فيمكن نحتاجهم اليومللعلم هدول

61
00:04:12,420 --> 00:04:16,320
اعطيناهم شوفوهم احفظوهم بعد عرف مش غلط الواحد

62
00:04:16,320 --> 00:04:21,160
يعرفهم فنأتي الآن يا ترى هل هذه ال process هل هذه

63
00:04:21,160 --> 00:04:24,280
تعتبر stationary ولا مش stationary هذا السؤال

64
00:04:24,280 --> 00:04:26,280
check whether the following model is weak

65
00:04:26,280 --> 00:04:30,700
stationary or not فكيف نعرف إنها stationary ولا لا

66
00:04:30,700 --> 00:04:37,870
بنجيب مين ال expectation لل XDR هو expectation لفي

67
00:04:37,870 --> 00:04:41,990
sign ال T زي ال B طبعا إياك توزع ال expectation في

68
00:04:41,990 --> 00:04:45,390
حالة الضرب إلا في حالة واحدة انهم يكونوا

69
00:04:45,390 --> 00:04:48,470
independent ال A و ال B ما لهم يا بناتي

70
00:04:48,470 --> 00:04:52,770
independent فال expectation بتوزع غير هيك مابتوزعش

71
00:04:52,770 --> 00:04:56,270
هو linear متى في الجامعة بس مش linear في حالة

72
00:04:56,270 --> 00:05:02,210
الضرب المهم بعطيكي cash expectation A مضروبا في

73
00:05:02,210 --> 00:05:09,250
expectation نفتح قسمينSin T زي ال B الأسئلة مين هي

74
00:05:09,250 --> 00:05:12,330
ال A زي اللي بتذكره هو ماعطينيها uniform

75
00:05:12,330 --> 00:05:16,910
distribution على الفترة مين سالب باي و باي طب مين

76
00:05:16,910 --> 00:05:21,730
ال B هي اللي هي يحكوا random variable المين إلها

77
00:05:21,730 --> 00:05:27,730
مين Zero مظبوط فهذه صراحة هتلاقوها Zero بناء على

78
00:05:27,730 --> 00:05:32,190
الفرضيتين اللي فوق ماشي الحالطيب هذه واضحة انها لا

79
00:05:32,190 --> 00:05:36,530
تعتمد على مين؟ على الزمن حتى نبدأ نجيب ال auto

80
00:05:36,530 --> 00:05:39,610
covariance عند ال lag H شو تعرف ال auto covariance

81
00:05:39,610 --> 00:05:41,990
عند ال lag H؟ هو عبارة عن نفتح ايه اللي هو

82
00:05:41,990 --> 00:05:49,170
expectation نفتح قص XT في XT زال H minus المفروض

83
00:05:49,170 --> 00:05:53,870
minus المفروض minus expectation X مضروبا في مين

84
00:05:53,870 --> 00:05:58,720
expectation T زالطبعا expectation ال T زاد ال H او

85
00:05:58,720 --> 00:06:02,800
expectation ال T هتاو شفتوا انه ايش؟ سفر فعشان هيك

86
00:06:02,800 --> 00:06:09,940
انا ماحطيته شو صفاه؟ XT مضروبا في ايش؟ XT زاد واحد

87
00:06:09,940 --> 00:06:13,700
بدي expectation طبعا مجرد تعويض مباشرة ايش XT يا

88
00:06:13,700 --> 00:06:19,840
بنات هي؟A sin .. افتح الجواز T زياد B من هي T زياد

89
00:06:19,840 --> 00:06:26,860
H؟ ال X A sin T زياد B زياد H مظبوط؟ هلأ هذه إذا

90
00:06:26,860 --> 00:06:31,020
بتذكروا ال formulas اللي شفناهم sin ال X sin ال B

91
00:06:31,020 --> 00:06:35,540
و طبعا هذه A و هذه A و ال A و ال B قبل شوية قلنا

92
00:06:35,540 --> 00:06:39,480
هم مالهم independent يعني ال expectation بتوزع

93
00:06:39,480 --> 00:06:45,560
فبصير expectation A تربيعفي expectations sin X في

94
00:06:45,560 --> 00:06:52,160
sin Y مين هي sin X؟ اللي هي T زي بي و مين ال Y؟ T

95
00:06:52,160 --> 00:06:56,800
زي H زي بي بتابعين معايا؟ فحسب القاعدة اللي شفتهم

96
00:06:56,800 --> 00:07:01,040
قبل شوية و رجعنا عليهم اللي هى هدول ماشي انا هاخد

97
00:07:01,040 --> 00:07:09,200
صراحة هى هايملاحظين فإذا sin x sin y ستكون نص cos

98
00:07:09,200 --> 00:07:13,900
x-y-cos xzy تمام؟

99
00:07:19,440 --> 00:07:23,620
حصل لهذه expectation هلها إيش sign قلتوا X sign Y

100
00:07:23,620 --> 00:07:30,060
حيثين نص كوسين X زائد Y X أعفر ناقص Y يلا اترحوا T

101
00:07:30,060 --> 00:07:35,380
زائد B ناقص أو العكس هذه ممكن تعتبروها ناقص هذه

102
00:07:35,380 --> 00:07:39,260
أنا عاملها بصراحة هذه اللي هي اسمها T زائد H زائد

103
00:07:39,260 --> 00:07:46,960
B ناقص مين فبضل مين Hما مش كبير big deal لو كان

104
00:07:46,960 --> 00:07:50,300
سالب H يعني نفس الاشي ما هي ال cosine ايه اشي even

105
00:07:50,300 --> 00:07:56,080
function ال cosine even بعدين ماجس cosine اجمع

106
00:07:56,080 --> 00:08:00,320
الزاويتين مع بعض اللي هم مين X Z Y اللي هم اسمهم T

107
00:08:00,320 --> 00:08:06,480
Z B تجمعيليها مع مين اه فبطلع مين منها تنين T زي

108
00:08:06,480 --> 00:08:11,120
اتنين B هلأ هذا اللي انتوا شايفينه واضح ان ال

109
00:08:11,120 --> 00:08:15,450
cosine لل H هذا اصلا ال H مجرد ثابتفال expectation

110
00:08:15,450 --> 00:08:19,690
للثابت ثابت فال expectation الكوسين مابعملش شي لها

111
00:08:19,690 --> 00:08:24,310
صح ل ال H ولكن الان لما بدك توزع الكوسين و هو

112
00:08:24,310 --> 00:08:28,290
linear في حالة الجامعه و الطريحه بده يتوزع على

113
00:08:28,290 --> 00:08:33,330
كوسين المقدر هذا اللذي هو عبارة عن مين تنين T زاد

114
00:08:33,330 --> 00:08:37,610
اتنين B زاد H من هنا ال B المتغير و لا ال T و لا

115
00:08:37,610 --> 00:08:41,570
ال H من اللي له توزيع مع طهان ال B ايش توزيعه

116
00:08:41,570 --> 00:08:46,950
uniformdistribution زي الصندوق اذا بتذكروا يوم

117
00:08:46,950 --> 00:08:51,110
اعطانا كالكلاء عفوا الإحصاء توزيع ال uniform

118
00:08:51,110 --> 00:08:56,110
متماثل زي ال .. زي ال .. زي ال .. زي ال box او زي

119
00:08:56,110 --> 00:08:59,030
ال .. اه؟ مابعرف رسم الكيية اللي اعطاكيها المادة

120
00:08:59,030 --> 00:09:03,430
يومها؟ اه رسم الكيية معروف المهم هذا واضح انه ال

121
00:09:03,430 --> 00:09:08,630
expectation لمي ال uniform صح؟ و هذه ال H مابتعملش

122
00:09:08,630 --> 00:09:14,680
اشي طيب سؤالي ال A هذه ال Aماذا يعني عبارة عن

123
00:09:14,680 --> 00:09:20,860
random variable؟ مين إلها و ال variance؟ و لذلك شو

124
00:09:20,860 --> 00:09:24,980
expectation إيه التربيه اللي سيكون؟ واحد، ايوة

125
00:09:24,980 --> 00:09:29,600
bravo واحد فإذا هذا واحد و هذا cosine ال H على

126
00:09:29,600 --> 00:09:34,740
اتنين مابيعملش شي صح؟ و هيظل مين؟ cosine تنين T زي

127
00:09:34,740 --> 00:09:39,220
اتنين B زي H طبعا على اتنين لأن في اتنين هناالمهم

128
00:09:39,220 --> 00:09:42,800
نشوف ال slide التانية recall اتذكروا ان ال uniform

129
00:09:42,800 --> 00:09:46,500
يا بنات على الفترة a و b هذا يعني تذكروا معايا هذا

130
00:09:46,500 --> 00:09:51,120
الكلام ف ال density ب PDF يعني تبعته هي عبارة عن

131
00:09:51,120 --> 00:09:56,320
واحد على b نقص ال a من ذكر هذا الكلام؟ اه كلكوا

132
00:09:56,320 --> 00:10:00,640
ذاكرين كويس حيث ان ال y ما بين مين و مين ال a و ال

133
00:10:00,640 --> 00:10:04,600
b و zero otherwise ال expectation اللي المتغير تبع

134
00:10:04,600 --> 00:10:09,470
ال uniform كان يومها بيساوي واحد علىA زي B أو ال

135
00:10:09,470 --> 00:10:14,370
variance بيساوي B نقص ال A تربيع على 12 وبناء

136
00:10:14,370 --> 00:10:19,510
نهالين وصلتوا انتوا لهاي من المحاضرة أو من ال

137
00:10:19,510 --> 00:10:24,230
slides السابقة مصبوح؟ صح؟ تنسوش لأن expectation ال

138
00:10:24,230 --> 00:10:28,410
A تربيع كان قبل شوية هذا ماله واحد ولمّا وزعتوا ال

139
00:10:28,410 --> 00:10:34,090
expectation وزعتوه على النص H ايش بيصير؟ زي ما هو

140
00:10:34,090 --> 00:10:37,750
وعلى هدف بيعطيني هاييعني أنا ان شاء الله بتكون

141
00:10:37,750 --> 00:10:42,550
اللي هي ال slide واضحة ان شاء الله هي واضحة هحاول

142
00:10:42,550 --> 00:10:46,430
أمزجهم كمان شوية بس هي ان شاء الله واضحة المهم

143
00:10:46,430 --> 00:10:53,330
فبصير نص كساني ال H minus نص expectation ل اللي هو

144
00:10:53,330 --> 00:10:57,310
هاي طبعا هذا مابعملش اي شي بنزي زي ما تشايفين نص

145
00:10:57,310 --> 00:11:02,070
يلا هذا uniform وهي ال uniform ال PDF شو توزيع ال

146
00:11:02,070 --> 00:11:06,690
expectation عفوا نلاقيلهتكامل على قيمه اللي كان من

147
00:11:06,690 --> 00:11:11,570
وين ل وين من سلب باي ل باي في ال random variable

148
00:11:11,570 --> 00:11:16,830
هذا اللي اسمه مين كسان تنين تزايد اتنين بي زايد

149
00:11:16,830 --> 00:11:21,390
اتش على واحد على بي نقص ال ايه الاسوال يا بنات بي

150
00:11:21,390 --> 00:11:24,150
نقص ال ايه من باي ل باي او بالسلب باي ل باي ايش

151
00:11:24,150 --> 00:11:29,650
بده تكون واحد على اتنين باي مظبوط دي بي بدلا من دي

152
00:11:29,650 --> 00:11:35,570
اكس ما هو بي اسمه متغير اسمه اكس عفوا بيفبصير اسمه

153
00:11:35,570 --> 00:11:39,190
DB هنا Calculus مجرد أنكوا تكاملوا هذا بتعرفوا

154
00:11:39,190 --> 00:11:43,790
تكاملوا تكاملوا تكاملوا تكاملوا تكاملوا تكاملوا

155
00:11:43,790 --> 00:11:43,790
تكاملوا تكاملوا تكاملوا تكاملوا تكاملوا تكاملوا

156
00:11:43,790 --> 00:11:43,790
تكاملوا تكاملوا تكاملوا تكاملوا تكاملوا تكاملوا

157
00:11:43,790 --> 00:11:44,050
تكاملوا تكاملوا تكاملوا تكاملوا تكاملوا تكاملوا

158
00:11:44,050 --> 00:11:44,950
تكاملوا تكاملوا تكاملوا تكاملوا تكاملوا تكاملوا

159
00:11:44,950 --> 00:11:51,530
تكاملوا تكاملوا تكاملوا تكاملوا تكاملوا تكاملوا

160
00:11:51,530 --> 00:11:56,770
تكاملوا تكاملوا تكاملوا

161
00:11:59,680 --> 00:12:03,840
الخلاصة شو بصفي؟ طبعا تنسوش بالمناسبة أن ال sign

162
00:12:03,840 --> 00:12:10,820
ال period تبعه كده؟ 2 by يعني مثلا sign ال 2 by

163
00:12:10,820 --> 00:12:18,280
زاد x إيش بيساوي؟ sign ال x، مصبوح؟ فكل 2 by ال

164
00:12:18,280 --> 00:12:21,940
sign إيش بيساوي؟ يكرر نفسه، فانتوا تنسوش هذا

165
00:12:21,940 --> 00:12:26,820
الكلام، ها من

166
00:12:26,820 --> 00:12:31,720
احنا؟يعني ايش اللي هنركزوا معايا يعني باختصار هذه

167
00:12:31,720 --> 00:12:36,180
اللي انتوا شايفينها شو هتطلع sign تنين T زاد اتنين

168
00:12:36,180 --> 00:12:42,180
باي زاد H من و لا وين من سادة باي لبا ترفعيلي الان

169
00:12:42,180 --> 00:12:47,680
من ال B بتحط بدلها من باي هلأ هذه ال source هو

170
00:12:47,680 --> 00:12:53,100
اتنين باي هدا هي اتنين باي زاد X من ال X هنا اللي

171
00:12:53,100 --> 00:12:56,920
هي اتنين T زاد H فكانها بيقولك انه انا عبارة عن

172
00:12:56,920 --> 00:13:02,860
signT name T زي N H مصبوح؟ هذا لما كان باي و لما

173
00:13:02,860 --> 00:13:07,060
يكون سالب باي نفس الاشي و في عندك انا طريح ما هو

174
00:13:07,060 --> 00:13:10,100
من سالب بايله بايله فبي cancelوا بعض فكل هذا بيصير

175
00:13:10,100 --> 00:13:13,300
مين؟ Zero فالمقدار هذا اللي انا الماوس بشتغل عليه

176
00:13:13,300 --> 00:13:20,880
الآن Zero بصف فقط نص Cos H أعتقد واضح ها which is

177
00:13:20,880 --> 00:13:26,590
ايش independent of T يعني ايش؟ال process تعتبر

178
00:13:26,590 --> 00:13:30,310
weak stationary أو بنسميها covariance stationary

179
00:13:30,310 --> 00:13:36,790
أو بنسميها second order stationary طيب تلت أمثلة

180
00:13:36,790 --> 00:13:39,550
كفاءة يعني معيّبة تشوفوا الباقي في الاية في ال

181
00:13:39,550 --> 00:13:44,070
homework نأتي الآن إلى اللي هي ما يُعرف بال white

182
00:13:44,070 --> 00:13:49,290
noise process ال white noise process بنقول اللي هو

183
00:13:49,290 --> 00:13:52,490
ال series أو ال process اللي هي epsilon T تعتبر

184
00:13:52,490 --> 00:13:56,770
strong white noiseأحنا مش كتير بنركز على كلمة

185
00:13:56,770 --> 00:14:01,230
strong بس خليني نقول تعريف و بنحكي strong white

186
00:14:01,230 --> 00:14:05,610
noise with mean zero and variance اللي هو اسمه

187
00:14:05,610 --> 00:14:10,030
sigma تربيع and written as epsilon اللي هي عبارة

188
00:14:10,030 --> 00:14:15,030
عن IID white noise white noise ها دي wn يعني أيه؟

189
00:14:15,030 --> 00:14:21,910
هي white noise اسمها white noiseالـ mean zero و ال

190
00:14:21,910 --> 00:14:25,970
variance sigma تربيه طبعا sub epsilon هذه عشان

191
00:14:25,970 --> 00:14:32,130
يعني بس إيه عشان يعني مجرد رمز فهي sigma تربيه if

192
00:14:32,130 --> 00:14:35,930
and only if it is independent or identically

193
00:14:35,930 --> 00:14:38,530
distributed

194
00:14:39,510 --> 00:14:43,370
اللي هي IID with mean 0 انا يا بنات هذه بصراحة مش

195
00:14:43,370 --> 00:14:46,250
دقيقة مائة بالمائة ممكن ال main مايكونش zero بس

196
00:14:46,250 --> 00:14:49,390
احنا دائما بنفضل ال main ال zero بيعمله ازاي احنا

197
00:14:49,390 --> 00:14:54,110
بيصير zero ال main zero و ال covariance function

198
00:14:54,110 --> 00:14:58,130
هو عبارة عنالـ covariance بيساوي ال expectation

199
00:14:58,130 --> 00:15:02,570
لإبسلان T إبسلان T زايد H والذي هو عبارة عن يا إما

200
00:15:02,570 --> 00:15:06,570
Sigma تربيه يا إما Zero متى بيكون Sigma تربيه؟ لما

201
00:15:06,570 --> 00:15:09,670
الـH بيساوي Zero ومتى بيكون Zero لما الـH بيساوي

202
00:15:09,670 --> 00:15:13,290
Zero اسمعوا إيش تبقوا من كل هذا و اللي بالأزرق هو

203
00:15:13,290 --> 00:15:19,290
هاي الأشياءthus يعني an IID white noise process

204
00:15:19,290 --> 00:15:23,470
has number one constant mean number two constant

205
00:15:23,470 --> 00:15:27,770
variance number three zero to auto covariance

206
00:15:27,770 --> 00:15:33,410
except at lag zero كمان مرة ال mean مالهو سفر

207
00:15:33,410 --> 00:15:37,890
غالبا عفوا ان هو constant غالبا ما يكون مالهو zero

208
00:15:37,890 --> 00:15:42,350
ال mean سفر هو constant بس غالبا ما بنفضل ان يكون

209
00:15:42,350 --> 00:15:47,950
zero و ال covariance و ال variance مالهوالثابت و

210
00:15:47,950 --> 00:15:52,190
ال auto covariance دائما ماقله zero باستثناء من ال

211
00:15:52,190 --> 00:15:55,170
lag zero عارفين ليش عند lag zero يعني بكون هو ال

212
00:15:55,170 --> 00:15:59,410
variance طيب

213
00:15:59,410 --> 00:16:02,810
انا لحد دلوقت مانديش احكي ايش اه white noise يعني

214
00:16:02,810 --> 00:16:05,970
كمان شوية باجل الحديث عنها ايش ال white noise و

215
00:16:05,970 --> 00:16:08,730
ليش بدناياها و ايش تطبيقاتها في الحياة و الاخرين

216
00:16:08,730 --> 00:16:13,400
بس الان هذا الشرط اللي انتوا شايفينهأشترط التلات

217
00:16:13,400 --> 00:16:17,400
شروط التالية احفظوها زي اسمكم ال constant mean و

218
00:16:17,400 --> 00:16:21,620
constant variance و auto covariance zero ماعدا

219
00:16:21,620 --> 00:16:28,300
mean lag zero وضعف ال what ال IID اللي هو ال

220
00:16:28,300 --> 00:16:29,900
independent identical

221
00:16:32,270 --> 00:16:35,030
احنا هذا الشرط الأخران اللي انا حكيته و اهتوى على

222
00:16:35,030 --> 00:16:38,770
و هو ال IID مش شرط يكون في الحياة، فلذلك بنسميه

223
00:16:38,770 --> 00:16:46,690
إيش weak، هدا strong عشان شو هو أضاف، شرط ال IID،

224
00:16:46,690 --> 00:16:50,850
يعني الآن بيجي بالتعريف اللي هو اللي بدياه، تعريف

225
00:16:50,850 --> 00:16:54,670
ال weak stationary يا بنات، بيقولfor a second

226
00:16:54,670 --> 00:16:57,590
order property the assumption of IID is not

227
00:16:57,590 --> 00:17:01,450
required مابدناش أيها ال assumption الفرض تبع ال

228
00:17:01,450 --> 00:17:05,650
assumption يعني تبع ال IID only the absence of

229
00:17:05,650 --> 00:17:09,050
correlation is needed in this case في هذه الحالة

230
00:17:09,050 --> 00:17:13,850
the process is said to be weak white noise كيف

231
00:17:13,850 --> 00:17:18,610
يعني؟ يعني لو أنا رجعت لل slide السابقة و نفس

232
00:17:18,610 --> 00:17:22,890
الكلام اللي هان كله حكيته بس بدون ماشي طالع تلاقيش

233
00:17:23,500 --> 00:17:28,440
ال IID فهذا هو اسمه مين ال white noise ايش يعني

234
00:17:28,440 --> 00:17:34,240
يعني بنيجي بنقول ما هو ال series بتكون متوسط ثابت

235
00:17:34,240 --> 00:17:40,100
ومتوسط و تباين ثابت و لما نطلع على هذه لما نقول

236
00:17:40,100 --> 00:17:44,960
zero auto covariance عند كل ال lags ماعدا ال lag

237
00:17:44,960 --> 00:17:49,980
zero كأن بقولك انا ايش مافيش ارتباطات مش auto

238
00:17:49,980 --> 00:17:53,200
covariance بجيس اللي هو جونا ال second orderو

239
00:17:53,200 --> 00:17:56,640
بيجيس فيه ارتباط ولا مافيش ارتباط فهنا بيجيس ايه

240
00:17:56,640 --> 00:18:01,440
عشان لما نكون ما بيسويش zero عفوا بيسوي zero عند

241
00:18:01,440 --> 00:18:06,340
كل ال legs مش بيكون مافيش ارتباط مش هيك معناها طيب

242
00:18:06,340 --> 00:18:11,000
هذا بيكفي طب انت ايش الفرق يا أستاذنا بين اللي هو

243
00:18:11,000 --> 00:18:17,340
ال IID يعني independent مثلا و بين مش فاهمين يعني

244
00:18:17,340 --> 00:18:21,000
بصراحة انت لخمتنا هيك يعني ايش الفرق بين

245
00:18:22,160 --> 00:18:26,120
correlation اللي هو ارتباط و independent اللي هو

246
00:18:26,120 --> 00:18:28,700
برضه ارتباط بالعربية بتفسرها صح ولا أنا غلطة

247
00:18:28,700 --> 00:18:37,560
independent شو معناها استخلاله او uncorrelated غير

248
00:18:37,560 --> 00:18:42,420
مرتبط او في ناس بيقولوا برضه غير مستقل اه مظبوط

249
00:18:42,420 --> 00:18:46,580
ولا غلطة برضه عفو المستقل طب في فرق يا بنات عشان

250
00:18:46,580 --> 00:18:50,860
انا ماكنتش حاكي في هذا السياقفي فرق بين كلمة

251
00:18:50,860 --> 00:18:58,060
uncorrelated وبين independent independent اه و

252
00:18:58,060 --> 00:19:03,780
uncorrelated مين اقوى مين بيقدي لمين مين ذاكر

253
00:19:03,780 --> 00:19:10,300
معايا شو تعريف ال independent متى بنقول two random

254
00:19:10,300 --> 00:19:16,180
variables متغيرين independent متى لا

255
00:19:16,180 --> 00:19:20,550
ماتخاف وحكواماشي ضبط هذا الكلام، بس في تعريف

256
00:19:20,550 --> 00:19:26,490
رياضي، هلا السؤال دي كمان مرة بده أعيده، متى two

257
00:19:26,490 --> 00:19:34,670
random variables X و Y بيكونوا independent؟

258
00:19:34,670 --> 00:19:37,170
يعني هو expectation ولا ال probability؟ هو

259
00:19:37,170 --> 00:19:39,730
expectation صحيح، بس برضه ال expectation بيجي من

260
00:19:39,730 --> 00:19:44,940
وين؟ال Probability يعني لما نكون ال Probability لل

261
00:19:44,940 --> 00:19:50,380
X ماله ضرب ال Probability لل Y هو نفسه بساوي

262
00:19:50,380 --> 00:19:55,440
Probability XY مظبوط ضرب ال Y مش هي ال Probability

263
00:19:55,440 --> 00:19:59,940
للتقاط أو الضرب لل two random variables هو نفسه

264
00:19:59,940 --> 00:20:04,460
مين ال Probability لكل واحد مضروف مين في التقاط مش

265
00:20:04,460 --> 00:20:09,090
هي هذا تعريف مين ال independent صح؟طب شو تعريف

266
00:20:09,090 --> 00:20:13,730
اللي هو ال uncorrelated او uncorrelation عدم

267
00:20:13,730 --> 00:20:19,430
الارتباط يعني اللي أعطاناكوا في محا مادتنا اللي هي

268
00:20:19,430 --> 00:20:23,270
ال covariance ال raw اللي هي .. مين ال raw؟ ال

269
00:20:23,270 --> 00:20:27,630
auto correlation function او ال covariance بس ..

270
00:20:27,630 --> 00:20:30,570
شو يعني ال covariance؟ ال covariance اللي

271
00:20:30,570 --> 00:20:33,850
أعطاناكوا هي اللي هو تعريفه expectation هذا ناجس

272
00:20:33,850 --> 00:20:38,480
هذا .. التعريف تبعه لما يطلع بساوة 100zero، شوف يا

273
00:20:38,480 --> 00:20:45,420
ابنها، مين اللي بيجمع كل ال moments؟

274
00:20:45,420 --> 00:20:48,320
لأ يا ابنيتي، أنا فأحكي الآن قاعد عن ال

275
00:20:48,320 --> 00:20:52,520
probability، عن اللي فأحكي عليه الآن، مين بيأدي

276
00:20:52,520 --> 00:20:57,380
لمين؟ ال covariance بيأدي لل probability؟ ولا ال

277
00:20:57,380 --> 00:21:00,440
probability، يعني ال PDF اللي هو طوب نحكي عنها،

278
00:21:00,440 --> 00:21:05,600
بيأدي لل covariance؟هو ال probability بيهد لمين؟

279
00:21:05,600 --> 00:21:09,620
ليش؟ لإن ال probability فيه جوا مين؟ ال first

280
00:21:09,620 --> 00:21:13,740
moment و ال second .. مش هيك متحدد هو .. و ال

281
00:21:13,740 --> 00:21:16,220
second اللي هو ال covariance .. و ال third و غيره

282
00:21:16,220 --> 00:21:21,800
.. صح؟ و لذلك يوم ما نيجي نحكي عن independent ف

283
00:21:21,800 --> 00:21:26,220
already بنكون حاكينا عن ال covariance أنه zero ..

284
00:21:26,220 --> 00:21:30,390
معين توا؟لكن لما نحكي عن ال covariance نحكي بس عن

285
00:21:30,390 --> 00:21:35,110
second order probability نحكي

286
00:21:35,110 --> 00:21:40,350
بس عن ال covariance عن ال second moment نحكيش عن

287
00:21:40,350 --> 00:21:43,350
ال third moment وغيره ولذلك مين ال assumption

288
00:21:43,350 --> 00:21:49,150
الأجواء ال independent ولذلك ال IID هذه يعني ال

289
00:21:49,150 --> 00:21:53,390
independent تبعت الصفحة اللي جاب ال high اللي احنا

290
00:21:53,390 --> 00:21:59,780
جونها الصفحة اللي جاب ال highماله اشي كبير مش

291
00:21:59,780 --> 00:22:03,900
دايما بتحقق فعشان ال independent مش دايما بتحقق و

292
00:22:03,900 --> 00:22:08,440
هو اللي بيقدي ال weak بنروح بنخففه و بنقول بيكفينا

293
00:22:08,440 --> 00:22:15,260
من ال in اللي هو اللي بيداف ناخد second moment

294
00:22:15,260 --> 00:22:19,740
مثلا اللي هي ال covariance و نخلي ال strong weak

295
00:22:19,740 --> 00:22:25,220
نخليه mainعفوًا strong white noise نخلّيه مين و

296
00:22:25,220 --> 00:22:29,920
weak white noise و نركّز بس على مين ولذلك الآن

297
00:22:29,920 --> 00:22:33,540
نتطلع على الخصائص التلاتة اللي هان كلهم هم لازم

298
00:22:33,540 --> 00:22:36,720
يكونوا مالهم موجودين بغض نظر عن الشرط هذا اللي هو

299
00:22:36,720 --> 00:22:41,320
مين لأنه يا ابنات الشرط التالت هو عبارة عن ان ال

300
00:22:41,320 --> 00:22:48,500
covariance لما نكون zero هذا الشرط التالت بيؤدي

301
00:22:48,500 --> 00:22:51,280
لمين وجود عدم ارتباطات

302
00:22:53,490 --> 00:22:59,610
طلعوا على ملاحظات معايا نبدأ نلاحظ الأولى إذا ال

303
00:22:59,610 --> 00:23:07,070
epsilon ت تتبع لتوزيع حرف الان يعني normal حرف

304
00:23:07,070 --> 00:23:12,650
الان يعني normal ففي الحالة هذه ال epsilon بيقول

305
00:23:12,650 --> 00:23:18,170
عنها مين Gaussian white noise Gaussian يعني بديلة

306
00:23:18,170 --> 00:23:22,720
على كلمة مين normal وبالتالي هذا واضحهلا تذكروا

307
00:23:22,720 --> 00:23:25,440
معايا two random variables X and Y are

308
00:23:25,440 --> 00:23:29,980
uncorrelated متى لما ندير covariance coefficient

309
00:23:29,980 --> 00:23:33,720
ايش مقاله؟ Zero Two random variables X and Y

310
00:23:33,720 --> 00:23:37,080
independent وقت ايه يعني ايش لما نكون ال joint

311
00:23:37,080 --> 00:23:40,480
distribution تبعهم is the product of the marginal

312
00:23:40,480 --> 00:23:45,940
product مصبوح؟ يعني ال probability تبعت X وY هي

313
00:23:45,940 --> 00:23:51,060
نفس ال product من X ضرب ال productأو عفن ضرب ال

314
00:23:51,060 --> 00:23:56,400
probability لل one يبقى شو بتقدر تقوله إذا x و y

315
00:23:56,400 --> 00:24:01,300
independent then they are uncorrelated however in

316
00:24:01,300 --> 00:24:05,840
general ال conversely ما هو مش صحيح يعني لو كانوا

317
00:24:05,840 --> 00:24:09,700
uncorrelated هل هما independent؟ و لذلك كثير من

318
00:24:09,700 --> 00:24:12,900
الإحصائيين و حتى اللي بيفهموا في ال time series

319
00:24:12,900 --> 00:24:17,120
بيفهموش إيش الفرق بين uncorrelated و independent

320
00:24:19,130 --> 00:24:24,570
بيعتقدوا ان تنتين زي نفس الاشي و بيقول بعض الأشياء

321
00:24:24,570 --> 00:24:28,430
هم بيقرؤوها بيشوفوا و بيدخل عندهم labs مش فاهمين

322
00:24:28,430 --> 00:24:32,690
ليش مرات بيشترطوا البحث أو اللي هو ال assumptions

323
00:24:32,690 --> 00:24:36,940
ان الشرط بيقول uncorrelatedو مرات بيجي ويقول

324
00:24:36,940 --> 00:24:41,140
independent و مرات الباحث اللي كتب في ال

325
00:24:41,140 --> 00:24:46,340
assumption في نظرية معينة كتب independent راح نفس

326
00:24:46,340 --> 00:24:49,960
النظرية هي هي في كتاب آخر هو نفس الباحث راح كتب

327
00:24:49,960 --> 00:24:53,620
مين uncorrelated فبيصير في لبس عند اللي هو اللي

328
00:24:53,620 --> 00:24:57,940
بيقرأ فبيكون مش فاهم هو بيكون الآن الباحث اللي كتب

329
00:24:57,940 --> 00:25:01,180
انه بيكون عارف إيش اللي كتبه أحيانا بيكون سقط

330
00:25:01,180 --> 00:25:04,760
السهوان ولكن احنا الآن فهمنا إيش الآنالفرق بين

331
00:25:04,760 --> 00:25:09,520
uncorrelated واش independent process، uncorrelated

332
00:25:09,520 --> 00:25:14,620
أخف، ال assumption بيكون خففناه، فقط بنعتمد عالميا

333
00:25:14,620 --> 00:25:17,980
كمان مرة على أنه نحكي عن ال covariance، يعني ال

334
00:25:17,980 --> 00:25:21,840
covariance لما نقول uncorrelated، يعني بنخسرأن ال

335
00:25:21,840 --> 00:25:25,940
covariance بيساوي zero لكن لما نقول independent

336
00:25:25,940 --> 00:25:31,300
بنقصد إيه إيش؟ إن ال covariance zero مش هيكو بس و

337
00:25:31,300 --> 00:25:34,580
ال first moment إيه له علاقة بشغلة معينة اللي هو

338
00:25:34,580 --> 00:25:37,900
ال mean و ال third و ال probability in general

339
00:25:37,900 --> 00:25:43,360
إنهم لما .. ال product ك joint بيساوي mean ال

340
00:25:43,360 --> 00:25:48,490
product ك mean marginalفاحنا هي كما نكون كبرناها

341
00:25:48,490 --> 00:25:51,830
شوية انسى نحكي عن independent في ال white noise

342
00:25:51,830 --> 00:25:56,110
بنحكي عن مين uncorrect وكمان مرة الشروط التلاتة

343
00:25:56,110 --> 00:26:03,710
احفظوهم ايش الوساط ثابت usually, zero, various,

344
00:26:04,070 --> 00:26:09,130
constant طب اه يعني كيف رسمتها هايا طبعا ها دي

345
00:26:09,130 --> 00:26:15,190
احنا simulated .. simulated دي شو معناهأه يعني لما

346
00:26:15,190 --> 00:26:19,810
نقول simulation يعني الشي محاكية من الواقع هو مش

347
00:26:19,810 --> 00:26:24,570
واقع مائة بالمائة ولكنه محاكية للواقع كتير ما

348
00:26:24,570 --> 00:26:27,750
بنستخدم الكلمة هاي في السلاسل الزامية هذا ال R

349
00:26:27,750 --> 00:26:31,790
code اللي عمل اللي هو الرسمات التلاتة اللامنة نبلش

350
00:26:31,790 --> 00:26:35,010
نشوف يعني كيف شكل ال white noise بيكون ال process

351
00:26:35,010 --> 00:26:37,650
هذا مجرد مثال

352
00:26:39,920 --> 00:26:44,120
بشكل عام ستجدوها ال white noise هيك شكلها وسطها زي

353
00:26:44,120 --> 00:26:49,740
ما انت شايفين هذا هو Zero ممكن يكون غير ال Zero بس

354
00:26:49,740 --> 00:26:55,780
in general Zero ملاحظين الان الوسط هيك مقيام

355
00:26:55,780 --> 00:27:00,380
بتتذذب حوالين الوسط من فوق ومن تحت وكان وسطها Zero

356
00:27:00,380 --> 00:27:04,920
ال process كلها بس التذذب مش شديد هنا مش عنيف

357
00:27:06,220 --> 00:27:10,940
التدبذب مش عنيف يعني ال variance constant ما معناه

358
00:27:10,940 --> 00:27:16,180
variance؟ تشتت .. تبين اه .. ما معناه .. تشتت عبق

359
00:27:16,180 --> 00:27:20,300
.. عبق .. عن مين؟ عن الوساط .. كداش بعيد عن الوساط

360
00:27:20,300 --> 00:27:24,520
.. لو التشتت مش ثابت يا بنات .. هاد الرسمة بتكون

361
00:27:24,520 --> 00:27:28,280
إزاي هيك؟ كيف بتكون؟ بتكون عنيفة .. كيف عنيفة

362
00:27:28,280 --> 00:27:32,800
يعني؟ تشتتات شديدة .. واحد طالع كتير .. واحد نازل

363
00:27:32,800 --> 00:27:36,550
كتير .. بتلاقي هو .. هيك ال mouse بتحرك .. اه؟شكل

364
00:27:36,550 --> 00:27:41,710
عنيه؟ يعني خشنة زيادة عن اللزوم ولكن هنا التشتتات

365
00:27:41,710 --> 00:27:47,150
رسمة زي هذه لو أطلعت فيها ستجدوا أن الأبعاد عن

366
00:27:47,150 --> 00:27:54,690
الوسط شكلها إيش؟ متساوية أو متقاربة أو constant

367
00:27:54,690 --> 00:27:59,430
سميها كما شئتي، مظبوط ولا لا؟ ومافيش trend هنا ولا

368
00:27:59,430 --> 00:28:06,630
فيه trend؟ ففيه fixed هنا في مين؟وصراحة الشرط

369
00:28:06,630 --> 00:28:09,870
التالت اللى هو ال auto covariance مش مبين كتير هنا

370
00:28:09,870 --> 00:28:13,970
من الرسمة بيبينش فينا نشوف ولكن يعني يكفي انك انت

371
00:28:13,970 --> 00:28:17,950
تشوف ان الرسمة شكلها بالشكل هذا تقريبا او حوالينها

372
00:28:17,950 --> 00:28:24,070
لتعرفي ان هذه ال series مالها white noise طيب احنا

373
00:28:24,070 --> 00:28:26,610
كما شوية بحنحكي ايش بدنا في white noise وليش وزم

374
00:28:26,610 --> 00:28:31,470
اسمها لكن طيب لما ترسمولي ال ACF عارفين هال ACF

375
00:28:32,510 --> 00:28:35,370
اللي هي ال auto correlation function اللي عند ال

376
00:28:35,370 --> 00:28:40,170
lag zero قدش كانت واحد والخطين الزرق دول شو بيمثله

377
00:28:40,170 --> 00:28:45,310
فترات الثقة واللي جواتها بيكون يعني negligible

378
00:28:45,310 --> 00:28:51,910
اللي هو من ال auto correlation الارتباطات بنحملها

379
00:28:51,910 --> 00:28:56,810
صح؟ واللي براها بنقول فيه ايش؟ ارتباط طلعولي على

380
00:28:56,810 --> 00:29:01,380
الارتباطات اللي جواها شو بتقول؟كلياتها مالها مهملة

381
00:29:01,380 --> 00:29:06,380
يعني almost zero صح؟ يعني في ارتباطات هنا يعني

382
00:29:06,380 --> 00:29:10,500
كإنه إيش بيقول هنا ال auto covariance شو هو؟ Zero

383
00:29:10,500 --> 00:29:16,000
هذا الشرط التالت معينته للرسم هذي طبعا هذا الكلام

384
00:29:16,000 --> 00:29:22,240
يعني أنا بقدر أقول من الرسم الأولى شكله الوصف Zero

385
00:29:22,240 --> 00:29:30,650
ثابت وشكله ال variance ثابت ومن الرسم التانيةاللي

386
00:29:30,650 --> 00:29:33,750
هو ال auto covariance أو حتى ال auto correlation

387
00:29:33,750 --> 00:29:36,250
بيمشي الحق بس هو auto covariance ال auto

388
00:29:36,250 --> 00:29:42,750
covariance ماله zero مظبوط ولا لا؟ و طبعا انا اضفت

389
00:29:42,750 --> 00:29:45,490
لذلك اللي هو الشيء اسمه ال partial auto

390
00:29:45,490 --> 00:29:47,670
correlation اللي احنا قلناه هنحكيه ان شاء الله في

391
00:29:47,670 --> 00:29:51,450
مبادر التفصيل ولكن بالتأكيد ايضا ال partial ماله

392
00:29:51,450 --> 00:29:57,770
لازم يكون في شرط بطاق بين خطين الزرق صح هذا شويه

393
00:29:57,770 --> 00:29:58,130
عالي

394
00:30:01,250 --> 00:30:05,930
ماشي؟ عندي لاج اربع تاش تقريبا و لا لاج تلات تاش،

395
00:30:05,930 --> 00:30:13,290
تلات تاش، عندي لاج تلات تاش، شكله عالي وصل الخط

396
00:30:13,290 --> 00:30:18,770
الأزرق، مصبوح؟ يعني و هذه مشكلة شوية، لكن in

397
00:30:18,770 --> 00:30:23,090
general يعني بنقدر نقول كلهم يعتبر مين، داخل

398
00:30:23,090 --> 00:30:29,100
الخطين، يعني أنا بقدر أقول أنه فيشرتبطالان ال code

399
00:30:29,100 --> 00:30:33,740
اللى انا عامله هنا على ال R بمر فيه أبسلعة و انتوا

400
00:30:33,740 --> 00:30:39,460
بتشوفوا هلأ كلمة set seed هذه set dot seed و انا

401
00:30:39,460 --> 00:30:43,000
حاطط أرقام من عندى ستة أربعة ستة حط اللي بتطيخ ان

402
00:30:43,000 --> 00:30:46,100
شاء الله تحط أيش اللي بدكيها مش قصةالان اسمعونى يا

403
00:30:46,100 --> 00:30:49,560
بنا ال set seed هذه لإنه هنا بيعمل generation

404
00:30:49,560 --> 00:30:53,580
ليهاش series random variables عفر random data

405
00:30:53,580 --> 00:30:57,920
بيعملها generate من ايهاش من أرقام موجودة في

406
00:30:57,920 --> 00:31:01,780
القارة فبدون ال code هذا لو بدى استخدم ال generate

407
00:31:01,780 --> 00:31:05,120
كمان مرة سيخرج generate ل random variables او

408
00:31:05,120 --> 00:31:09,900
random numbers مختلفات تماما عن مينعن المرة الأولى

409
00:31:09,900 --> 00:31:14,580
ف ال 6 seed بقولله حطلي بذرة .. هيك يعني بذرة

410
00:31:14,580 --> 00:31:19,680
الإنتاج تبعت random numbers تكون ثابتة بهذا ال

411
00:31:19,680 --> 00:31:24,660
seed اللي اسمه مين؟ 646 بحيث أي إنسان غيري أنا

412
00:31:24,660 --> 00:31:29,240
نفسي مستقبلا لو عملت code هذا هو نفسه يطلعني نفس

413
00:31:29,240 --> 00:31:33,140
الجواب كيف يعني؟ عشان نفهمها صح مائة بالمائة لأن

414
00:31:33,140 --> 00:31:34,700
جد بحكي مش هنشوفها إلا على ال ا

415
00:31:45,370 --> 00:31:50,110
طيب الان انا في عندي اللي هو ركزوا معايا في عندي

416
00:31:50,110 --> 00:31:55,770
function اسمها rnorm هذي بتعمل ايش generate الناس

417
00:31:55,770 --> 00:32:02,910
اللي أخدت r بتعمل generate ل random data بيانات

418
00:32:02,910 --> 00:32:07,230
عشوية يعني مستخدمة التوزيع الطبيعي اسمه normal

419
00:32:07,230 --> 00:32:15,060
يعنيففي في ال R اسمها function اسمها RNOR طيب أكم

420
00:32:15,060 --> 00:32:18,920
قيمة بدنا نعمل generate خليني أعمل مثلا عشر قيم

421
00:32:18,920 --> 00:32:25,860
للسهولة بلاش عشرة خمسة مية هذا ال code بس تشوفوا

422
00:32:25,860 --> 00:32:30,440
أنا الأن شوفوا لما أعمله run أعمله run بالشباب

423
00:32:31,790 --> 00:32:37,210
بيولد خمس قيم من أي توزيع .. من التوزيع الطبيعي ..

424
00:32:37,210 --> 00:32:40,870
هين وزعنا .. طلعوا القيم مين هي .. احفظولها بالله

425
00:32:40,870 --> 00:32:44,090
.. اتنين .. فاصلة كام .. تلاتة .. تسعة .. تسعة ..

426
00:32:44,090 --> 00:32:49,250
بعدين .. فاصلة .. صفر .. واحد .. اتنين .. و هكذا

427
00:32:49,250 --> 00:32:52,370
.. و هكذا .. بدي اعمل كمان مره رن يا بنات ..

428
00:32:52,370 --> 00:32:56,750
فكركوا هيطلع نفس الأرقام؟ لأ .. ليش؟ لإن كل مرة

429
00:32:56,750 --> 00:33:03,410
مين .. عشوائي .. ملاحظين؟يعني للأسف أنا هذا ال ..

430
00:33:03,410 --> 00:33:07,870
بيكبرش هذا بس أنا فيه أحكي الأرقام أول مرة أول رقم

431
00:33:07,870 --> 00:33:16,630
جديش طلعه 2.39 لكن تاني مرة أول رقم جديش سالب 2.06

432
00:33:16,630 --> 00:33:20,830
مختلفين حتى الأرقام كلها هتلاقوها مالهم و لو عملته

433
00:33:20,830 --> 00:33:25,990
كمان مرة برضه كمان مرة هيطلع أرقام جديدة إذا واضح

434
00:33:25,990 --> 00:33:30,200
أنه ولا مرة بيطلع نفس الخمس أرقامهيهم خمس أرقام

435
00:33:30,200 --> 00:33:35,960
مالهم كل مرة عشوائي شو بيعمل ال code هذا بيولد خمس

436
00:33:35,960 --> 00:33:40,600
أرقام من وين؟ توزيع الطبيعي من ال R&S بتاعك و

437
00:33:40,600 --> 00:33:46,280
للأسف ولا مرة مين نفس الشيء لكن لو بدي يظلهم للأبد

438
00:33:46,280 --> 00:33:53,360
زي بعض ففي code اسمه set dot seed set seed وحط أي

439
00:33:53,360 --> 00:33:57,940
أرقام بدك إياهامش قصة كبيرة، أي seed بديكي أحط أي

440
00:33:57,940 --> 00:34:00,680
رقام، حطي تلاتة أو سبعة، زي ما أنا حاطد، تلاتة أو

441
00:34:00,680 --> 00:34:05,400
سبعة، خمسة أو ستة أو تمانية .. نحن .. حط رقم واحد،

442
00:34:05,400 --> 00:34:10,980
يلا، تزعليش، حط رقم واحد، ست seed اتنين، شو هو؟

443
00:34:10,980 --> 00:34:14,220
رقم، المهم أنت بتختاري رقم، لأن الرقم هذا مش صحبة

444
00:34:14,220 --> 00:34:18,990
احنا وياه، أي رقم بيمشي الحالو كأني انا بقول خلاص

445
00:34:18,990 --> 00:34:23,050
بذرة انشاء الخمس قيام من الآن فصاعدا ستكون من وين؟

446
00:34:23,050 --> 00:34:26,570
من ال seed اللي اسمه مين؟ اتنى؟ و لذلك لو عملتله

447
00:34:26,570 --> 00:34:31,250
run هو مع ال seed طبعا run هو و مين؟ و ال seed مع

448
00:34:31,250 --> 00:34:37,430
بعض ايش طلع؟ سالب تمانية من عشرة تسعة ستة الأخرى

449
00:34:37,430 --> 00:34:41,710
بعدين zero واحد تمانية واحد شايفين الأرقام؟ كمان

450
00:34:41,710 --> 00:34:45,970
مرة اعمل six seed مع ال random number هيطلع نفس

451
00:34:45,970 --> 00:34:50,450
الأرقامجد ما تعمليه لأبد لأبدين هيظلوا يطلعلك مين

452
00:34:50,450 --> 00:34:56,750
نفس الأرقام و طب أنا ليش حاطط هنا عشان انتوا لما

453
00:34:56,750 --> 00:35:00,750
تروحوا على البيت و تعملوا run لهذا ال code كله

454
00:35:00,750 --> 00:35:06,130
ياتوا يطلعلك مين نفس الرسمات هذه تمام يعني و لذلك

455
00:35:06,130 --> 00:35:10,330
6 seed أنا الأرقام اللي حاططها مين لل seed 6 4 6

456
00:35:10,330 --> 00:35:15,360
حط اللي بدكيا انت بس أنا خلاص 6 4 6 بعدينأعمل الـ

457
00:35:15,360 --> 00:35:22,520
Generate لقداش 200 قيمة من جاوسيا الوسط الحساب

458
00:35:22,520 --> 00:35:26,320
ياله Zero و التباين واحد هنا اسميه white noise

459
00:35:26,320 --> 00:35:31,040
اعمليه time series object TS اعمليه time series

460
00:35:31,040 --> 00:35:34,540
object و ارسم التلات رسمات اللي أمامنا هيهم التلات

461
00:35:34,540 --> 00:35:38,320
الرسمات الرسمة الأولى رسمة ال series الرسمة

462
00:35:38,320 --> 00:35:42,220
التانية ال ACF اللي هي ال auto correlation مصبوطو

463
00:35:42,220 --> 00:35:44,740
الرسمة التالتة اللي هي ال partial autocorrelation

464
00:35:44,740 --> 00:35:48,500
واضح حالك؟

465
00:35:48,500 --> 00:35:52,840
طيب، هل الآن احنا عرفنا ايش ال white nose؟ عرفنا

466
00:35:52,840 --> 00:35:58,360
كيف شكلها؟ عرفنا مين؟ احكوا ان الautic variance

467
00:35:58,360 --> 00:36:01,220
لرسمتها هيك شكله و بالمرة ال partial

468
00:36:01,220 --> 00:36:06,900
autocorrelation هيك؟ اه؟ طيب، هل ليش هذا؟ لأن

469
00:36:06,900 --> 00:36:12,890
صراحةلأنه صراحة في السلسل الزمنية في مباعد لما

470
00:36:12,890 --> 00:36:16,090
نيجي نحكي عن ال linear model ال linear model هو

471
00:36:16,090 --> 00:36:23,090
عبارة عن y بيساوي a f of x زائد epsilon ال epsilon

472
00:36:23,090 --> 00:36:25,950
هذا اللي هو ال random number او ال random error

473
00:36:25,950 --> 00:36:30,970
غالبا ما بنحط ال assumption تبعه انه يكون white

474
00:36:30,970 --> 00:36:35,290
noiseفي السلاسل الزمنية لما نسأل يا بنات انه ال

475
00:36:35,290 --> 00:36:39,890
series بالاخير بتحقق هذا الشرط فبنقول انه واشتقنا

476
00:36:39,890 --> 00:36:45,030
بناء اننا هنشتق نظريات و هنعمل الاشتقاقات فيما بعد

477
00:36:45,030 --> 00:36:50,070
لو في تحييد لل assumption تبع ال white noise كل

478
00:36:50,070 --> 00:36:54,670
اشتقاقاتنا او لو في خلل خلل خليني نقول خلل في

479
00:36:54,670 --> 00:36:57,730
الشرط هذا تبع ال white noise فكل اشتقاقاتنا هتكون

480
00:36:57,730 --> 00:37:03,120
مش مظبوطةزاد ان في شغل اهم من هذا انا وهي اي

481
00:37:03,120 --> 00:37:08,280
process في الدنيا اي series لو انت من البداية كانت

482
00:37:08,280 --> 00:37:11,880
هي white noise انا خلاص بعرف لوين ال white noise

483
00:37:11,880 --> 00:37:16,940
رايح ماهو fixed ماهو ثابت مع الوسط تبعه الثابت و

484
00:37:16,940 --> 00:37:21,540
بالذبذب حوالين الوسط بمقدار ماله ايضا ثابت و في

485
00:37:21,540 --> 00:37:25,420
independent مظبوط ولا لا فإذا انا مافي اكمل في ال

486
00:37:25,420 --> 00:37:28,620
process هذا خلاص ايش تكملي شو تعملي prediction انت

487
00:37:29,960 --> 00:37:33,780
في شيء already معروف أنه عبر الزمن، الزمن بيمشي و

488
00:37:33,780 --> 00:37:37,840
هو ماله هو almost حوالينها القيمة الثابت ال zero

489
00:37:37,840 --> 00:37:42,000
أو غير الوسط يعني، ماشيها؟ و بالذات ذات حوالينها

490
00:37:42,000 --> 00:37:46,580
المقدار ثابت و القيمة اللي في المستقبل لا تعتمد

491
00:37:46,580 --> 00:37:50,000
على القيمة اللي جابلها، فإذا أنا مافي أستخدم

492
00:37:50,000 --> 00:37:53,140
التنبؤات، ال model هذا، يعني تخيلوا معايا

493
00:37:53,140 --> 00:37:58,140
مشهوليها، وإن كان مش صحيمشولية أنه درجات الحرارة

494
00:37:58,140 --> 00:38:02,340
الآن جمعنا درجات الحرارة في فلسطين عبر السنة وطلعت

495
00:38:02,340 --> 00:38:06,880
عبارة عن white noise، شو يعني؟ white noise و

496
00:38:06,880 --> 00:38:11,660
حوالين وسط اللي بيساوي عشرة، إيش يعني؟ يعني خلاص

497
00:38:11,660 --> 00:38:15,360
إيش هتنبأنا، مصبوح؟ فال series خلاص معروفة أنها

498
00:38:15,360 --> 00:38:19,880
هتظلها لأبد لأبدين، حوالين العشرة وما بدها تنبوات،

499
00:38:19,880 --> 00:38:22,840
هنافيش إيش يعتمد على المستقبل، المستقبل لا يعتمد

500
00:38:22,840 --> 00:38:28,740
على مين؟ع الماضي، مظبوط؟ فبنعملش model من الأساس

501
00:38:28,740 --> 00:38:33,000
مافينا نعمل .. واضحة في .. يعني ال model لمين

502
00:38:33,000 --> 00:38:38,400
بنعمل؟ ال model لشي يعتمد على شي قبل منه أو بعيد

503
00:38:38,400 --> 00:38:43,300
منه أو اللي هو شي X مع ال Y بس هنا مافي .. يعني في

504
00:38:43,300 --> 00:38:47,160
independency كلمة independency مالها؟ كلمة غير

505
00:38:47,160 --> 00:38:53,410
دقيقة في إيش؟ ايوة من كل .. مظبوط؟و فيه fixed عبر

506
00:38:53,410 --> 00:38:56,450
الزمن، الزمن ماشي و هي القيمة الثابتة حوالينها، صح

507
00:38:56,450 --> 00:39:03,090
يا ابنها؟ هده هو اللي هي هاي انت ماشي في الزمن و

508
00:39:03,090 --> 00:39:06,350
ال series هيعملها جاعدها حوالين من الوسط الحساب

509
00:39:06,350 --> 00:39:09,350
اللي اسمه zero بتتذذب حوالينك، بس مش كثير تتذب

510
00:39:09,350 --> 00:39:13,990
بقى، فخلاص هشتتك و هتتنبأ، خلاص انت هنا، طيب و

511
00:39:13,990 --> 00:39:19,030
لذلك احنا صراحةإن شاء الله هنشوف أول شغل بنعملها

512
00:39:19,030 --> 00:39:22,490
في أي series في الدنيا يترى هل هي white noise؟

513
00:39:22,490 --> 00:39:26,230
خلاص white noise شو يعني يا؟ بجف، خلاص، أعملها

514
00:39:26,230 --> 00:39:30,880
model؟ خلاص شو تعمل مodel، white noise؟بقف بكملش

515
00:39:30,880 --> 00:39:34,820
بقول white noise وهي الوسط إلها وهي تباينها done

516
00:39:34,820 --> 00:39:39,380
خلصنا لأبد الأبدين ستتراوح حوالين الوسط بالمقدار

517
00:39:39,380 --> 00:39:42,320
التجبذب هذا اللي هو اسمه ال variance انتهينا طيب

518
00:39:42,320 --> 00:39:47,040
مش white noise معناته إنها إيش بتشرد من ال

519
00:39:47,040 --> 00:39:50,380
assumption تبع ال white noise معناته هي هتكون شيء

520
00:39:50,380 --> 00:39:55,440
زائد white noise linear model مثلا ممكن مايكونش

521
00:39:55,440 --> 00:39:58,850
linear ممكن non linearبس خلّيني أقول linear model

522
00:39:58,850 --> 00:40:02,890
شو يعني linear model؟ يعني الشيء زائد مين الآن ال

523
00:40:02,890 --> 00:40:08,450
white noise هيك بنفرض الشيء هذا بنعمله modeling،

524
00:40:08,450 --> 00:40:12,350
مفهوم؟ و بعد ما نخلص لل modeling بنعمله تشخيص عشان

525
00:40:12,350 --> 00:40:15,250
نشوف يا ترى هل ال assumption من الأساس صح ولا مش

526
00:40:15,250 --> 00:40:20,470
صح فكل التشخيص سيكون على مين؟ على ال assumption

527
00:40:20,470 --> 00:40:25,980
الأساسي اللي حطيني على هو ال white noiseفأهم ما

528
00:40:25,980 --> 00:40:29,960
يميز السراسل الزمنية فيما بعد ان وجود الوايد نواص

529
00:40:29,960 --> 00:40:35,220
بياش موجود هنشوفوا هذا الكلام كله ان شاء الله في

530
00:40:35,220 --> 00:40:39,120
عنا مصطلح اسمه ال backward وفي ناس بيسموه ال lag

531
00:40:39,120 --> 00:40:43,280
في مصطلح اسمه ال forward وفي ناس بتسميه ال lead

532
00:40:43,280 --> 00:40:46,860
وفي مصطلح اسمه ال difference هدول التلاتة

533
00:40:46,860 --> 00:40:53,100
operators هم convenient way يعني خلنا نقول طرق

534
00:40:53,100 --> 00:40:59,300
مسهلةللتعامل مع السلاسل الزمنية اخترعوهم

535
00:41:01,260 --> 00:41:05,680
كرموز بتسهل كتير يا بنات اه عشان الزمن بيعتمد على

536
00:41:05,680 --> 00:41:08,020
الزمن اللي جابله والزمن اللي بيجابله بيعتمد على

537
00:41:08,020 --> 00:41:10,460
اللي بعده واللي بعده كلام زي هذا كله ياته فيه

538
00:41:10,460 --> 00:41:14,320
منعمل differences ففي شوية operators يعني عمليات

539
00:41:14,320 --> 00:41:17,940
عملوها كرموز بتسهل كتير التعامل مع اللي هو الكلام

540
00:41:17,940 --> 00:41:21,360
هذا ألا و هي تلت حاجات هذه ال backward اللي هي ال

541
00:41:21,360 --> 00:41:26,360
lag forward اللي هي اسمها ال lead شو backward يعني

542
00:41:26,360 --> 00:41:31,090
للخلف ايو نعم اللي هو ال lag اللي وراforward

543
00:41:31,090 --> 00:41:35,430
للأمام ال lead يعني و ال difference ال difference

544
00:41:35,430 --> 00:41:40,290
تمام هدولة تلت طرق مبينة مريحات للتعامل أول شيء ال

545
00:41:40,290 --> 00:41:44,590
lag اللي هنرمزله بالرمز يا بنات بالرمز مين بي هو

546
00:41:44,590 --> 00:41:49,110
عبارة عن اللي هو is used to produce the previous

547
00:41:49,110 --> 00:41:56,070
element ال previous back طب

548
00:41:56,070 --> 00:41:58,930
ال forward فكركوا هيستخدم لتواش

549
00:42:01,730 --> 00:42:07,470
shift للأمام مصبوع؟ هداك ليه إيش بيسويح؟ خلّيني

550
00:42:07,470 --> 00:42:12,090
أقول إزاحة لورة لاج لورة اللي هي ال P ال F هذا

551
00:42:12,090 --> 00:42:15,850
الآن كرموز اسمه ال P و F و ال difference ال

552
00:42:15,850 --> 00:42:18,390
difference اللي يعني مش إشي جديد difference

553
00:42:18,390 --> 00:42:22,510
operator أه كتير بتعرفوه في ال calculus هذا زي

554
00:42:22,510 --> 00:42:26,170
رسمة المثلة اللي هو في عبارة عن مين الفرق بين

555
00:42:26,170 --> 00:42:30,210
مشاهدتين نيح دوة؟هدول التلاتة اللي هان تاني تاني

556
00:42:30,210 --> 00:42:35,190
نشوف كيف بسهولة طلعوا كيف هذا اسمه backward ال lag

557
00:42:35,190 --> 00:42:39,890
لما نجي أقول يا بنات backward هي حرف ال بي يعني

558
00:42:39,890 --> 00:42:46,610
backward لل XT مين ستكون؟ XT نقص واحد طيب backward

559
00:42:46,610 --> 00:42:52,730
تربيع لل XT هي عبارة عن مين؟ backward لل backward

560
00:42:52,730 --> 00:42:55,950
تبع ال XT نقطي للأولانية ال backward اللي جوه ال

561
00:42:55,950 --> 00:42:56,230
ghost

562
00:42:59,900 --> 00:43:03,860
باك ورد لل XT مين هي لبنان XT نقصه اعمليها كمان

563
00:43:03,860 --> 00:43:09,540
مرة باك ورد إذا باك تربيع شواحد كون هي XT يعني هذه

564
00:43:09,540 --> 00:43:13,980
عبارة عن شو؟ زمانين زمانين اللي ورا هيكوا فهمتوا

565
00:43:13,980 --> 00:43:22,060
طب in general P to the power of H هي XT شو معناها؟

566
00:43:22,060 --> 00:43:27,020
X لل T نقصةwhere H is any integer طيب هذا بالنسبة

567
00:43:27,020 --> 00:43:31,020
للي هو مين backward نفس الكلام لمين forward فال

568
00:43:31,020 --> 00:43:37,780
forward XT هي عبارة عن مين XT زاد واحد تربيع زاد

569
00:43:37,780 --> 00:43:41,440
نين أيوة رافع عليك و هاي هاه إذا فيها سؤال سألوني

570
00:43:41,440 --> 00:43:47,420
بس أنا شايف أنه فهمته و هاي in general forward للي

571
00:43:47,420 --> 00:43:50,600
عند اللي لها هذا ماسموهش لها answer اسمه shift

572
00:43:50,600 --> 00:43:58,500
leadH ايش بيسوي XTزه و ال H هي عبارة عن اني انتجة

573
00:43:58,500 --> 00:44:04,840
ال difference هاد اسمه difference هو عبارة عن XT

574
00:44:04,840 --> 00:44:13,100
طب شو رأيك انه ممكن نكتبه هيك شايفين

575
00:44:13,100 --> 00:44:19,280
كأنك بتقولي واحد ما عقس ال back wallعارفين ليش؟

576
00:44:19,280 --> 00:44:25,520
لما تضرب XT في الواحد هيطلع XT، لما تضربها هيعملك

577
00:44:25,520 --> 00:44:31,080
XT نفسها، طبعا؟ طب مين تقولي ال difference تربيه؟

578
00:44:31,080 --> 00:44:36,440
هو عبارة عن مين؟ ال difference اللي جوا الجوز هذا

579
00:44:36,440 --> 00:44:42,390
مين عبارة عن؟طيب او شو رايك تعملي الان كأنه ايش ال

580
00:44:42,390 --> 00:44:45,390
difference ما انتوا عارفين ال difference هو كأنه

581
00:44:45,390 --> 00:44:48,770
عبارة عن الفرق بين الزمانين بس الان مين الزمانين

582
00:44:48,770 --> 00:44:53,450
سيكونوا طلعوا اللي هى XT و XT نقص واحد و هذا ال

583
00:44:53,450 --> 00:44:56,770
difference لهم صح هلأ هذا بدك تعمليله كمان مرة

584
00:44:56,770 --> 00:45:06,630
difference ايش اسمه هذا ايش اسمه XT ناقص XT واحد و

585
00:45:06,630 --> 00:45:14,490
هذاXT ناقص واحد ناقص XT اه اعملوهم مع بعض هيطلعلكم

586
00:45:14,490 --> 00:45:22,210
مين XT ناقص تنين XT ناقص واحد زائد مين طيب يا بنات

587
00:45:22,210 --> 00:45:28,270
بالله شايفين هذا انتوا ان هو هذا واحد ناقص B Delta

588
00:45:28,270 --> 00:45:34,650
XT طيب برضه شايفين انتوا ان واحد ناقص B تربيع

589
00:45:34,650 --> 00:45:40,780
بتطلع هي هالعلى فكرة يعني كله زي بعض خليني أعمل

590
00:45:40,780 --> 00:45:47,060
zoom يعني كله هدول ها بالأسف مافي أجيب الصفحه كلها

591
00:45:47,060 --> 00:45:53,740
مع بعض شوفوا هذه هي هذه هي هذه هي هذه هي هذه هي

592
00:45:53,740 --> 00:46:00,520
هذه كله صح؟ طب هتنبلش في هذه مثلا مين تفسرلي هاي؟

593
00:46:00,520 --> 00:46:09,390
شو معناها؟ هذي XT تضربيها في هاي؟ نملهايعني انا هك

594
00:46:09,390 --> 00:46:19,970
كاتب Xt اش هو واحد ناقص اتنين بي زائر بيتر بي

595
00:46:19,970 --> 00:46:27,150
فكأنك بتوزع ال Xt علي هدول ف Xt في واحد Xt ناقص

596
00:46:27,150 --> 00:46:34,190
اتنين ال backward ل Xt ايوان Xt ناقص واحد بعد ال

597
00:46:34,190 --> 00:46:38,550
backward مربعةيعني الزمانية المسمة مش تربيع هي

598
00:46:38,550 --> 00:46:42,350
تمام؟

599
00:46:42,350 --> 00:46:49,670
واضح هاي؟ طيب إيش نعمل مثلا هاي؟ ليش هي هاي؟ يعني

600
00:46:49,670 --> 00:46:54,490
delta تربيع xd أنتوا قولتوا عبارة عن مين أصلا؟

601
00:46:54,490 --> 00:47:01,710
قولتوا delta .. delta x مصبوح؟ هجيت ال delta شو

602
00:47:01,710 --> 00:47:09,410
تعريفها؟ماش هي الفرق بين أزمها يعني هذا صراحة هو

603
00:47:09,410 --> 00:47:15,110
نفسه بدك تعمله فرق يعني حديث تقولي هذا عند الزمن T

604
00:47:15,110 --> 00:47:24,710
ناقص هو نفسه T ناقص واحد تمام هى؟ وهذا مين هي دلتا

605
00:47:24,710 --> 00:47:33,590
X؟ اللي هي XT ناقص XT ناقص واحد صح؟ طب و هذا

606
00:47:37,370 --> 00:47:44,090
XT ناجس واحد ناجس XT ناجس اتنين طبعا هادي فيه سالب

607
00:47:44,090 --> 00:47:49,930
هي هالسالب نفتح جوس و نسكره هل هادي مع هادي بتروح

608
00:47:49,930 --> 00:47:54,130
ولا بتظل ها؟

609
00:47:54,130 --> 00:48:00,770
ايش؟ اه بتصير سالب اتنين اللي هي وين انا؟ بالجلم

610
00:48:00,770 --> 00:48:09,460
التاني اه هادياللي هي سالب تانية XT بتطلع هذه مع

611
00:48:09,460 --> 00:48:14,660
هذه صح؟ وطبعا هذه اللي هي الأول و هذه بتطلع سالب

612
00:48:14,660 --> 00:48:21,400
في سالب موجب إذا نفس الإشي، إيش ضال؟ كلهم عارفين

613
00:48:21,400 --> 00:48:26,780
أه؟ طيب هذه مثلا واحد ناقص بتربيع XT إيش اللي هي

614
00:48:26,780 --> 00:48:32,220
علاقة في هديك؟ يعني مثلا زي كده واحد ناقص بتربيع

615
00:48:32,220 --> 00:48:34,640
XT

616
00:48:35,880 --> 00:48:40,900
مثلا ايش اللي هي علاقة في 1 ناقص بي دلتا X طب ما

617
00:48:40,900 --> 00:48:47,080
انت حتى و قلت هذه مين؟ اه هي 1 ناقص بي في XT،

618
00:48:47,080 --> 00:48:53,100
مصبوط؟ يعني هذه اصلا هي عبارة عن 1 ناقص بي في XT

619
00:48:53,100 --> 00:48:57,280
فهي قدت لبعض، اذا انتوا زي ما تشايفين يعني اي رمز

620
00:48:57,280 --> 00:49:04,180
من هدول الرمز كلهم يعتبروا ايش؟بعده لنفس شئ ماشيه

621
00:49:04,180 --> 00:49:09,480
وبناء عليه احنا من الآن فصاعدا سنستخدم هذه الرموز

622
00:49:09,480 --> 00:49:12,680
اللي أمامكوا التعبير عن ال series كونوا ال series

623
00:49:12,680 --> 00:49:19,640
تعتمد مالهم مع بعضهم البعض طيب

624
00:49:19,640 --> 00:49:24,120
فيه بدي ملاحظة تلاحظوها طبعا more general

625
00:49:24,120 --> 00:49:28,860
بالمناسبة دلتا دلتا دلتا دلتا دلتا دلتا دلتا دلتا

626
00:49:28,860 --> 00:49:36,750
دلتا دلتا دلتا1-P XT تمام و D is an integer هذه

627
00:49:36,750 --> 00:49:39,530
الملاحظة اللي انتوا شايفينها لو كان اللي هو ال H

628
00:49:39,530 --> 00:49:44,490
is positive او negative بيس سالب لل H يعرف مين على

629
00:49:44,490 --> 00:49:48,830
ان هو forward مصبوط يعني ال backward عند السالب هو

630
00:49:48,830 --> 00:49:58,290
مين forward و الأخيرة هذه عند ال 000 هي نفسها طيب

631
00:49:58,290 --> 00:50:02,920
بال R في عندي function اسمها diffمش يعني

632
00:50:02,920 --> 00:50:07,820
difference؟ difference جواتها ال arguments هدولة

633
00:50:07,820 --> 00:50:15,160
اللي هي ال series لاب ال difference يعني مابيحكيش

634
00:50:15,160 --> 00:50:17,880
عن حاجة اسمها ال lead بيحكي عن ال backward ما هي

635
00:50:17,880 --> 00:50:22,660
ال lead تأتي من وين ال lead؟ من ال forward فلو ال

636
00:50:22,660 --> 00:50:29,430
forward عملته سالب شو بيصير؟ backward مشبوه؟واضحة؟

637
00:50:29,430 --> 00:50:32,830
و لذلك انسوا تحكوا عن اللي هو ال lead اللي هو ال

638
00:50:32,830 --> 00:50:36,110
forward خليني نحكي عالميا back word و هي ال series

639
00:50:36,110 --> 00:50:39,290
ده ما أنا معرفة أنها back word و لا المهم يا بنت

640
00:50:39,290 --> 00:50:44,390
عشان للأسف الوقت شبه أدركني ال diff هذي فيها تلاتة

641
00:50:44,390 --> 00:50:50,250
arguments من هم ال series ال lag و ال difference

642
00:50:50,250 --> 00:50:55,970
معاشي الحال؟فمثلا واحدة منكم تريد ان تعملني ال R

643
00:50:55,970 --> 00:50:59,650
باستخدام ال R اللي هو واحد نقص P to the power of H

644
00:50:59,650 --> 00:51:03,370
شو بتستخدم؟

645
00:51:03,370 --> 00:51:09,330
ال H هذا اللي هي مين؟ لأ على ال P مش برا الجوس على

646
00:51:09,330 --> 00:51:16,830
ال P يعني لما نتوزع ال XT بتتوزع مين؟ XT Backward

647
00:51:16,830 --> 00:51:21,980
to the power of H يعني هي T نقصينماشي فبتستخدم ال

648
00:51:21,980 --> 00:51:27,720
code اللي اسمه ديف هذا اللي ال series بتعملها مين

649
00:51:27,720 --> 00:51:33,960
ال luggage هايو ال luggage طب

650
00:51:33,960 --> 00:51:39,220
لو كان ال difference دي ايش اللي هو ال function

651
00:51:39,220 --> 00:51:44,160
اللي هتستخدمها difference ال series هتقول

652
00:51:44,160 --> 00:51:49,190
difference is equal to meanطيب لو كان الان

653
00:51:49,190 --> 00:51:53,290
difference مع ملك، تنين مع بعض، زي هيك يعني، انتوا

654
00:51:53,290 --> 00:51:56,050
ملاحظين الان الرموز بالمناسبة، أنا هادى، أنا يعني

655
00:51:56,050 --> 00:52:00,330
بس بسرعة مريت، هادى إيش اسمها؟ واحد ناقص بيه to

656
00:52:00,330 --> 00:52:05,410
the bar إيش؟ هادى إيش اسمها؟ واحد ناقص بيه الكل

657
00:52:05,410 --> 00:52:10,360
كجوز to the bar دي، ملاحظين معايا انتوا؟فهذه هي ال

658
00:52:10,360 --> 00:52:15,500
difference دي طب هذه الأخيرة واحد ناقص P to the

659
00:52:15,500 --> 00:52:22,480
power of H الكل دي فالتانين مع بعضها فال

660
00:52:22,480 --> 00:52:26,560
difference هنا لل X دي و نقول ال H هو ال lag و ال

661
00:52:26,560 --> 00:52:32,060
difference هو main ال D دي لأسف يعني اللي وجد

662
00:52:32,060 --> 00:52:34,760
أدركني بشكل مش بسيط هذه ال difference ال

663
00:52:34,760 --> 00:52:38,360
difference يا بنات بيعمللي main difference في

664
00:52:38,360 --> 00:52:43,610
الساعة و اتنينمعكوس ال difference هذه ال

665
00:52:43,610 --> 00:52:48,150
difference شو بتعمل؟ مش الفرق بين الزمانية؟ هذه

666
00:52:48,150 --> 00:52:52,950
بتجيبني تجميع أنا عشان أنا خلاص المحاضرة الجاية

667
00:52:52,950 --> 00:52:55,590
بنعمل هاي ال differencing هاي خليها للمحاضرة

668
00:52:55,590 --> 00:53:01,010
القادمة ان شاء الله ونبلش نحكي بال auto-regressive

669
00:53:01,010 --> 00:53:02,390
model يعطيكوا العزة؟