1
00:00:05,180 --> 00:00:09,260
بسم الله الرحمن الرحيم اليوم إن شاء الله هنبدأ في

2
00:00:09,260 --> 00:00:14,500
آخر موضوع، موضوع الانحدار اللوجستي الثنائي اللي 

3
00:00:14,500 --> 00:00:17,940
هو الـ binary logistic regression اللي أخدناه في

4
00:00:17,940 --> 00:00:22,120
اللقائين الآخرين، اتكلمنا عن انحدار الخط البسيط

5
00:00:22,120 --> 00:00:26,300
و الانحدار الخطي المتعدد، و هناك كان مُشترط أن يكون

6
00:00:26,300 --> 00:00:31,240
المتغير التابع كمّي، الحالة اللي بنتكلم عليها اليوم

7
00:00:31,240 --> 00:00:36,980
أن المتغير التابع فيها مش كمّي، متغير نوعي أو .. أو

8
00:00:36,980 --> 00:00:41,740
ترتيبي، طبعًا بياخد قيمتين إما صفر و واحد أو ممكن 

9
00:00:41,740 --> 00:00:47,960
أعطيه أي قيم: ناجح، راسب، بيء مثلاً، باس، fail،

10
00:00:47,960 --> 00:00:54,880
failure، أو عفواً يعني متغير له نتيجتين إحداهما هو

11
00:00:54,880 --> 00:00:59,040
نجاح و الآخر فشل، قد يكون النجاح مثلاً الحلقة

12
00:00:59,040 --> 00:01:04,220
الدراسية للطالب: ناجح، فاشل، الحالة المزاجية للشخص،

13
00:01:04,220 --> 00:01:07,740
انبساط، انطواء، وهكذا، بتاعة علم النفس

14
00:01:07,740 --> 00:01:11,100
بيستخدموها بكثرة في شغل، ازاي الموضوع هذا بيستخدم

15
00:01:11,100 --> 00:01:15,800
بشكل واسع في الطب، أغلب الأطباء أو المتخصصين في الطب

16
00:01:15,800 --> 00:01:20,260
بيستخدموا الانحدار اللوجستي، لإن هو يعني في الآخر 

17
00:01:20,260 --> 00:01:24,040
المريض شفي من المرض أو لم يشفِ من المرض، فبالتالي في

18
00:01:24,040 --> 00:01:27,480
عوامل بتأثر على الشفاء، مثلاً الدواء اللي مستخدم، نوعه، 

19
00:01:27,480 --> 00:01:30,940
درجة التركيز، و و الأخر، في الآخر هو عايز واحدة من

20
00:01:30,940 --> 00:01:35,400
اثنين، إما نجاح المريض، يعني نجاح يعني يشفى أو يَرسُب له

21
00:01:35,400 --> 00:01:40,490
الـ فشل، اللي سبحان الله آه شوف آه بتعمل حالة ثالثة أو

22
00:01:40,490 --> 00:01:43,970
بعيشها شغلة ثانية، صار مش .. مش حالتين، ثلاث حالات

23
00:01:43,970 --> 00:01:47,990
لما يكون ثلاث حالات بيبطل الموضوع اليوم مش binary

24
00:01:47,990 --> 00:01:52,670
بيصير متعدد، multinomial logistic regression

25
00:01:52,670 --> 00:01:57,170
multinomial يعني في عندي أكثر من استجابتين بتكون

26
00:01:57,170 --> 00:02:01,350
نعم ولا، و أحيانًا مثلاً يعني بيشفى بدرجة ممتازة،

27
00:02:01,350 --> 00:02:05,670
بيشفى بدرجة متوسطة، بيشفى بدرجة قليلة، ما بيشفاش

28
00:02:05,670 --> 00:02:10,930
خالص، ممكن يكون اللي له أكثر من مجموعات يعني، فيه

29
00:02:10,930 --> 00:02:13,870
منه طبعًا أنواع كثيرة، منه الترتيبي، دخل بك

30
00:02:13,870 --> 00:02:17,990
الترتيبي مش الـ .. فيه فرق بين الترتيب و الـ .. و الـ

31
00:02:17,990 --> 00:02:22,330
.. و الاسمي، مش هيك، الترتيب مثلاً أحكي حالة مريض

32
00:02:22,330 --> 00:02:27,650
ممتازة، جيدة، سيئة، هذا ترتيبي قولاً واحداً، لكن لما

33
00:02:27,650 --> 00:02:32,890
أحكي مثلاً ناجح، راسب، ما في .. الترتيب ليس له معنى، و

34
00:02:32,890 --> 00:02:36,810
هكذا، احنا هنركز فقط على انحدار اللوجستي الثنائي و

35
00:02:36,810 --> 00:02:40,130
هناخده باستخدام برنامج SPSS، أساس طريقة العرض

36
00:02:40,130 --> 00:02:45,070
اليوم إن شاء الله هتكون شوية مختلفة، هعرض في الأول

37
00:02:45,070 --> 00:02:48,990
مثال تطبيقي احنا اتعودنا عليه قبل هيك تبع الـ 105

38
00:02:48,990 --> 00:02:54,390
حالات اللي هي الدرجات، و بعدين بعد الـ break إن شاء

39
00:02:54,390 --> 00:03:02,340
الله، هعرض مثال لبحث منشور 2016 لواحد أعتقد من ليبيا

40
00:03:02,340 --> 00:03:09,460
فبالتالي بيدوريكي المنهجية، نشر بحث في موضوع زي

41
00:03:09,460 --> 00:03:12,500
مثلاً انحدار اللوجستي، كيف ممكن نستخدمه في البحث

42
00:03:12,500 --> 00:03:18,390
التربوي، هي الـ .. هذا الموضوع يعتبر من الموضوعات

43
00:03:18,390 --> 00:03:21,450
المتقدمة في الإحصاء، و اللي مكتوب فيه باللغة

44
00:03:21,450 --> 00:03:25,430
العربية يعني محدود، مش واسع زي الانحدار العادي، لكن

45
00:03:25,430 --> 00:03:30,050
باللغة الإنجليزية طبعًا فيه كم كبير جدًا، و أنا عادةً 

46
00:03:30,050 --> 00:03:33,390
ما كتبتش بالعربي في الموضوع هذا يعني، أنا شرط أبحث

47
00:03:33,390 --> 00:03:35,450
باللغة الإنجليزية في هذا الموضوع، لكن أكتب بالعربي

48
00:03:35,450 --> 00:03:41,190
ما ليش طول بال أكتب بالعربي في موضوع زيّه، بس كتبتش

49
00:03:41,190 --> 00:03:45,310
الانحدار احنا كتبنا مقرر فهدية أو .. أي انحدار؟

50
00:03:45,310 --> 00:03:52,310
.. أي انحدار؟ اللي بتعني المرفقة؟ ما أخذنا ألف فرضية

51
00:03:52,310 --> 00:03:56,470
هنا .. كتبت .. كتبت له فرضية .. اللي جاب لك خدنا له

52
00:03:56,470 --> 00:04:07,470
فرضيات .. كتبتها مبينة

53
00:04:07,470 --> 00:04:12,370
.. الإعلان مبينة .. لأ مش شرط يعني ممكن يكون فيه تنبؤ

54
00:04:12,370 --> 00:04:16,910
لكن مثلاً أحكي ايش العوامل المؤثرة على نجاح الطالب

55
00:04:16,910 --> 00:04:19,650
أو على درجة الكلية للطالب، أو على تحصيل الطالب

56
00:04:19,650 --> 00:04:23,570
واضح، بحكي فيه تحصيل متغير تابع، و في عوامل اللي هي

57
00:04:23,570 --> 00:04:26,870
متغيرات مستقلة، إذا نجاح الطالب، لو أنا حكيت

58
00:04:26,870 --> 00:04:29,730
نجاحه بس ما حكيت أنا نجح أو راسب، صار logistic، لكن

59
00:04:29,730 --> 00:04:32,470
لو حكيت الدرجة الكلية للطالب، صار كمّي، صار الانحدار

60
00:04:32,470 --> 00:04:36,010
اللي أخذناه، المعرفة هذا، واضح؟ لما يكون أكثر من تابع

61
00:04:36,010 --> 00:04:39,780
و هو مستقل واحد، المسلمين خافوا من التعدد؟ طبعًا،

62
00:04:39,780 --> 00:04:42,900
نفس القصة اللي فاتت زي ما كانت .. و أنا حكيت عليها

63
00:04:42,900 --> 00:04:45,860
مرة و مرة فاتت يعني، it's a multivariate multiple

64
00:04:45,860 --> 00:04:49,760
regression، أنا حكينا عليها مرة و مرة فاتت قبلها،

65
00:04:49,760 --> 00:04:52,260
بس أنا ما حبيتش أحتيابك، أحكيلك .. اعملي لي حاجة في

66
00:04:52,260 --> 00:04:54,640
الـ multivariate multiple regression، لإن أنا عارف

67
00:04:54,640 --> 00:04:58,280
المواجهة مش كثيرة معاكم، عشانك ما .. ما دجيتش على

68
00:04:58,280 --> 00:05:03,830
الموضوع بشكل كبير، الموضوع اليوم .. لحظة، أنا بحكي

69
00:05:03,830 --> 00:05:06,350
الطالب بينجح ولا .. يعني احتمال نجاحه واحتمال

70
00:05:06,350 --> 00:05:10,470
رَسُوبه، فالموضوع هتلاحظ فيه بعض مفاهيم الاحتمالات

71
00:05:10,470 --> 00:05:15,970
لكن أنا هامشي عنها بسرعة، ولكن اللي بيعنيني أفهم ما

72
00:05:15,970 --> 00:05:20,410
المقصود أو متى يستخدم و كيف أوظف الانحدار اللوجستي في

73
00:05:20,410 --> 00:05:24,710
البحوث التربوية، فـ اللوجستي هو نموذج هذا اللوجستي استخدمتها

74
00:05:24,710 --> 00:05:29,930
باحتمالية بقوة حدث، ماذا يعني احتمال حدث .. حدث

75
00:05:29,930 --> 00:05:34,570
ماذا يعني؟ ما هو احتمال نجاح الطالب أو رسوبه الطالب

76
00:05:34,570 --> 00:05:38,770
وذلك بملائمة البيانات على منحنى بنسميه منحنى

77
00:05:38,770 --> 00:05:42,790
logistic، المتغيرات

78
00:05:42,790 --> 00:05:45,890
المستقلة في الانحدار اللوجستي ممكن تكون متغير

79
00:05:45,890 --> 00:05:48,730
مستقل واحد أو أكثر، متغير مستقل يعني زي المفهوم

80
00:05:48,730 --> 00:05:52,690
الانحدار اللي أخذناه قبل هيك، و برضه هذه المتغيرات

81
00:05:52,690 --> 00:05:58,450
المستقلة قد تكون كمية أو نوعية، يعني ما فيش قيدة أو

82
00:05:58,450 --> 00:06:01,230
شرط على المتغيرات المستقلة، قد تكون متغيرات مستقلة

83
00:06:01,230 --> 00:06:05,690
كمية أو نوعية، و هذا الانحدار زي ما ذكرت في المقدمة

84
00:06:05,690 --> 00:06:11,810
يستخدم بشكل واسع في الطب و العلوم الاجتماعية في

85
00:06:11,810 --> 00:06:14,750
البعض بيطلق على الانحدار اللوجستي أسماء ثانية زي

86
00:06:14,750 --> 00:06:18,690
طبعًا أشهر اسم النموذج اللوجستي، في البعض بيسميه

87
00:06:18,690 --> 00:06:25,900
الـ logit، لأن الدالة تبعت اسمها logit فسميت logit برضه

88
00:06:25,900 --> 00:06:28,700
الانحدار اللوجستي هو أحد عناصر مجموعة من النماذج

89
00:06:28,700 --> 00:06:33,320
بنسميها مجموعة النماذج الخطية العامة اللي هي بتاعة

90
00:06:33,320 --> 00:06:35,580
الـ general linear models اللي أخذنا من ضمنها

91
00:06:35,580 --> 00:06:41,430
التحليل التباين، و دا واحد منها، الدالة اللوجستية

92
00:06:41,430 --> 00:06:47,410
شكلها زي بياخد حرف الـ S، طالما بتكلم عن الاحتمالات

93
00:06:47,410 --> 00:06:52,090
معناه قيمته هتصل لغاية الواحد بس يعني قيمة

94
00:06:52,090 --> 00:06:56,670
الاحتمالات مش هتزيد عن الواحد الصحيح، لكن كدالة

95
00:06:56,670 --> 00:07:00,390
لوجستية بتاخد كل القيم السالبة، لإن هي لمجملة، لإن

96
00:07:00,390 --> 00:07:04,230
هي بالنسبة لي للـ X، لكن قيم Y إن الشخص ايش هيكون

97
00:07:04,230 --> 00:07:08,370
التابع، التابع من صفر لواحد هي التابع الـ Y المحور

98
00:07:08,370 --> 00:07:14,310
العمودي، الـ output المخرج من صفر لواحد، واحد بنجح أو

99
00:07:14,310 --> 00:07:18,910
بنجح، راسب، لكن قيم X أنا بحكي على عمر على وزن على ضغط

100
00:07:18,910 --> 00:07:22,770
على درجة على هيك، قد تبدأ من سالب مال النهاية و

101
00:07:22,770 --> 00:07:29,570
تنتهي موجب مال النهاية، لكن المتغير التابع محدود

102
00:07:29,570 --> 00:07:35,050
بسقف يبدأ من صفر وينتهي بواحد، الان طب ايش المشكلة

103
00:07:35,050 --> 00:07:37,850
لو أنا استخدمت الانحدار العادي تبع المرة اللي فاتت

104
00:07:37,850 --> 00:07:38,570
في هذا الموضوع

105
00:07:41,950 --> 00:07:48,330
آه يعني افترض واحد ما بيعرفش يستخدم الـ logistic و

106
00:07:48,330 --> 00:07:53,030
يستخدم الانحدار العادية، هناك ما أضمنش أنه قيم Y

107
00:07:53,030 --> 00:07:56,570
تتروح من صفر لواحد بس، ممكن تكون من سالب مال النهاية

108
00:07:56,570 --> 00:08:00,710
للموجبة، اللي هيل لأن الانحدار العادي بتعمل مع Y

109
00:08:00,710 --> 00:08:05,410
متغير كمّي، فممكن ياخد في التنبؤ أي قيمة، موجبة أو

110
00:08:05,410 --> 00:08:09,250
سالبة، أكثر من واحد أو أقل من واحد، لكن الانحدار الـ

111
00:08:09,250 --> 00:08:15,530
logistic بيضمن لي تمامًا أن قيم Y المتنبأ أقصى قيمة

112
00:08:15,530 --> 00:08:22,370
لواحد و أقل قيمة لصفر، إذن الدالة الأساسية تأخذ

113
00:08:22,370 --> 00:08:27,030
مدخلات لمتغيرات مستقلة من سالب لانهاية إلى موجب

114
00:08:27,030 --> 00:08:31,150
لانهاية، لكن المخرجات اللي هي الـ output اللي هي

115
00:08:31,150 --> 00:08:35,030
المتغير التابع تكون دائمًا بين الصفر و الواحد

116
00:08:38,420 --> 00:08:41,440
إذا الآن لو حكيت لك كيف تتميز بين الانحدار اللوجستي

117
00:08:41,440 --> 00:08:44,500
و الانحدار العادي، و واضح الفروقات في المتغيرات

118
00:08:44,500 --> 00:08:47,880
المستقلة، تن زي بعض، الاختلاف بينهم المتغيرات التابعة

119
00:08:47,880 --> 00:08:53,140
.. التابعة هنا كمّي بياخد أي قيمة، هنا نوعي بياخد صفر

120
00:08:53,140 --> 00:08:58,440
لواحد فقط، بيحكينا إن الانحدار اللوجستي هيأ طريقة مفيدة

121
00:08:58,440 --> 00:09:01,440
لتوضيح العلاقة بين المتغيرات المستقلة زي العمر

122
00:09:01,440 --> 00:09:05,420
و الجنس الآخر، و متغير الإجابة أو الاحتمال اللي هو

123
00:09:05,420 --> 00:09:10,320
مثلاً العمر و الجنس و كذا، و نوع الاجتماعي علاقته مع

124
00:09:10,320 --> 00:09:15,320
مثلاً الحالة الصحية للشخص: جيدة أو سيئة، متغير

125
00:09:15,320 --> 00:09:18,820
الإجابة اللي هو دول المتغيرات بتفسر الحالة الصحية

126
00:09:18,820 --> 00:09:23,040
للشخص وهو يأخذ قيمتين مختلفتين وحكينا

127
00:09:32,810 --> 00:09:39,570
متغير الإجابة هو التابع أو مثلاً متغير الاستجابة و

128
00:09:39,570 --> 00:09:42,750
طبعاً زي مثلاً إذا حكينا عليه حالة دراسية للطالب أو

129
00:09:42,750 --> 00:09:45,910
للطالب معين فالقيمة الثانية متغير الإجابة متغير

130
00:09:45,910 --> 00:09:53,950
التابع تكون إما ناجح أو راسب، أحياناً بنسمي انحدار 

131
00:09:53,950 --> 00:09:58,190
logistic دي الحدين لأن دي الحدين تجربة أقل نتيجتين

132
00:09:58,190 --> 00:10:04,450
نجاح وفشل، لكن مشهور بالانحدار الـ logistic الثنائي

133
00:10:04,450 --> 00:10:10,330
اللي فاهم مثلاً كمثال ما إذا كان يمكن توقع أداء

134
00:10:10,330 --> 00:10:14,170
الاختبار للطالب استناداً إلى وقت المراجعة واختبار

135
00:10:14,170 --> 00:10:17,770
القلق وحضور المحاضرة، يعني بشوف إيش أداء الطالب في

136
00:10:17,770 --> 00:10:22,400
الامتحان، أداءه ممكن يكون ممتاز أو سيئ في حالتين...

137
00:10:22,400 --> 00:10:26,880
أنا بتكلم عن حالتين فقط، و

138
00:10:26,880 --> 00:10:30,840
طبعاً واضح أنه ممكن يتأثر استناداً إلى أنه يتأثر به

139
00:10:30,840 --> 00:10:33,960
وقت المراجعة، اختبار القلق، حضور المحاضرات وما

140
00:10:33,960 --> 00:10:37,240
شابه، ففي الحالة دي بيكون المتغير التابع هو أداء

141
00:10:37,240 --> 00:10:40,420
الاختبار، أداء... زي ما نحكي أداء الاقتصاد

142
00:10:40,420 --> 00:10:45,000
الفلسطيني جيد وسيئ، أداء الحكومة سيئة أو جيدة، و

143
00:10:45,000 --> 00:10:45,360
هكذا

144
00:10:49,200 --> 00:10:53,800
مقاس على مقياس ثنائي التفرع، وعندك ثلاث متغيرات: وقت

145
00:10:53,800 --> 00:11:00,660
المراجعة، اختبار القلق مثلاً، والحضور للمحاضرات هنا

146
00:11:00,660 --> 00:11:02,980
أنا أعطي مثال، تاعت كمثال ثانية اللي هي نوع

147
00:11:02,980 --> 00:11:07,120
الشخصية، شخصية انطباعية، شخصية انبساطية للطفل مثلاً

148
00:11:07,120 --> 00:11:12,610
في عوامل بتأثر عليها، وما شاء الله... لكن النقطة الثانية

149
00:11:12,610 --> 00:11:15,970
إذا تم قياس المتغير التابع الخاص بك على مقياس 

150
00:11:15,970 --> 00:11:20,450
ترتيبي، فالانحدار اسمه ترتيبي مش logistic، فالأفضل

151
00:11:20,450 --> 00:11:25,070
استخدام له ordinal regression، فتلاحظ الـ regression

152
00:11:25,070 --> 00:11:27,810
أنواع، احنا أخذنا الـ simple والـ multiple اللي هو

153
00:11:27,810 --> 00:11:31,850
الـ logistic الثنائي، وفيه الـ ordinal انحدار

154
00:11:31,850 --> 00:11:35,270
الترتيبي، طبعاً في انحدارات كثيرة يعني انحدار كعلم

155
00:11:35,270 --> 00:11:37,570
جداً

156
00:11:40,970 --> 00:11:43,250
يعني يوجد واحد، أكثر المتغيرات المستقلة ممكن

157
00:11:43,250 --> 00:11:48,550
استخدامها، وأنت ممكن تكون إما كمية أو ترتيبية، وما

158
00:11:48,550 --> 00:11:51,650
هنا مثال ثاني للمتغيرات الكمية للمتغيرات

159
00:11:51,650 --> 00:11:56,370
المستقلة، ممكن يكون وقت المراجعة كم ساعة طالب درس 

160
00:11:56,370 --> 00:12:00,120
للامتحان، الذكاء تم قياسه باستخدام درجة الذكاء الـ

161
00:12:00,120 --> 00:12:06,060
IQ، أداء الاختبار ممكن أعطيه من 0 لـ 100، والوزن

162
00:12:06,060 --> 00:12:09,500
مثلاً لو كان متواجد الوزن، أعطيه بقيسه بالـ kilogram

163
00:12:09,500 --> 00:12:14,360
مثلاً من 40 كيلو لـ 80 كيلو وما شابه، المتغيرات

164
00:12:14,360 --> 00:12:19,540
الترتيبية لو كان من الحضارة الترتيبي، زي مثلاً مقياس

165
00:12:19,540 --> 00:12:23,680
الليكرت الخماسي أو السباعي اللي بيبدأ من موافق

166
00:12:23,680 --> 00:12:30,290
بشدة لغاية غير موافق بشدة، أمثلة متغيرات اسمية تشبه

167
00:12:30,290 --> 00:12:34,170
ممكن زي... مجموعتين زي الذكور والإناث، ممكن يكون

168
00:12:34,170 --> 00:12:37,070
متغير تابع عندي ذكر أو أنثى، يعني لو عايز

169
00:12:37,070 --> 00:12:40,510
متغيرات معينة من خلالها بأقدر أصنف الشخص ذكر أو

170
00:12:40,510 --> 00:12:41,630
أنثى، ممكن جداً

171
00:12:45,740 --> 00:12:48,760
يعني الآن فهمنا بعض المفاهيم العامة عن انحدار الـ

172
00:12:48,760 --> 00:12:54,060
logistic، الآن إيش ال... كيف يمكن تطبيق ولاس بيأسس

173
00:12:54,060 --> 00:12:58,220
وكيف نقرأ النتائج، هذا أنا ما كتبتهاش، هشرحها وأنت 

174
00:12:58,220 --> 00:13:02,260
بتكتبه، عشان كده المحاضرة صغيرة مش حاجة مكتوب فيها

175
00:13:02,260 --> 00:13:05,260
الآن أنا قاعد أخد الشرح وأنت تكتب زي ما أنت عايزها

176
00:13:05,260 --> 00:13:08,180
خلاص، فحاخد المثال القادم

177
00:13:18,410 --> 00:13:23,530
وخلي بقى كالصح إن أنا ما مكتوبش خالص وخلاص أشرح زيك

178
00:13:23,530 --> 00:13:26,710
وبعدين أعلق على النتائج، وأنت تكتب الدورة على كتب

179
00:13:26,710 --> 00:13:30,630
وهيك بيصير الشغل الصح، لكن تاخد كل شيء مكتوب حرفياً

180
00:13:30,630 --> 00:13:33,930
وهاد اللي كتبت ما كتبتش، وهاد اللي دخلت ما دخلتش

181
00:13:33,930 --> 00:13:39,910
بيصير زي السلوب اللي... الطلقين تبع المدارس أو اللي

182
00:13:39,910 --> 00:13:42,630
بندرسه عادة في الـ bachelor's، وهذا أعتقد نظامي أنا 

183
00:13:42,630 --> 00:13:47,370
فاشل قولاً واحدة عشانك اليوم، هجرب معاك أعطيك باحث

184
00:13:47,370 --> 00:13:50,970
منشور ونقراه مع بعض، بس أنا حبيت أجيب المقرر نقراه مع

185
00:13:50,970 --> 00:13:53,950
بعض، نشرح المحاضرة الأول ونشوف اللي احنا بنحكيه

186
00:13:53,950 --> 00:13:58,260
هنا متوفر في البحث ولا لأ، فكان بعمل النقد للبحث، وفي

187
00:13:58,260 --> 00:14:01,960
نفس الوقت بطابق اللي أنا بشرحه، هل في ممكن إضافات 

188
00:14:01,960 --> 00:14:04,880
الآن أنا وأنا بشرح أضيفه للبحث المنشور أو لا، أنا

189
00:14:04,880 --> 00:14:08,580
ما قريتهش كله، طلعت فيه هيك عجبني بس حكيت المثال أنه

190
00:14:08,580 --> 00:14:10,740
مثال تربية، وأنا ما بديش أعطيك أمثلة اللي ما عندي

191
00:14:10,740 --> 00:14:13,900
اقتصادية وتجي وتحكي والله أمثلتنا كلها ما لهاش

192
00:14:13,900 --> 00:14:16,820
علاقة بالتربية، عشان هيك يا دكتور أنا في بالي إن كل

193
00:14:16,820 --> 00:14:19,900
موضوع كان مفروض يعني لو طلبت منك مثلاً homework

194
00:14:19,900 --> 00:14:24,020
اللي راح تشتغل عين أبحاث استخدمت انحدار الـ

195
00:14:24,020 --> 00:14:27,050
university، عين أبحاث استخدمت كده، عين أبحاث استخدمنا

196
00:14:27,050 --> 00:14:30,930
عارف ال... طلبت من الطلاب اللي جابلكم، طلبت منهم،

197
00:14:30,930 --> 00:14:33,750
بس أنت ما فيش عندك وقت خمس سابقين اللي عندك، طبعاً

198
00:14:33,750 --> 00:14:37,930
بس في أحد كان كاتب يبحث العلاقة بين كده وكده؟ ما

199
00:14:37,930 --> 00:14:40,770
... ما عشان كده، هنحكي لنا مع بعض، يعني مش الفروقات

200
00:14:40,770 --> 00:14:44,730
اللي بحكي عليها، شوف دائماً الانحدار يبحث الأثر و

201
00:14:44,730 --> 00:14:51,290
لا يبحث العلاقة، الأثر أقوى من العلاقة، ماشي صحيح

202
00:14:51,290 --> 00:14:53,290
طبعاً احنا في كل... احنا في الانحدار نعتمد على

203
00:14:53,290 --> 00:14:58,930
علاقات بشكل مؤكد، لكن الفرق بين علاقة وأثر...

204
00:14:58,930 --> 00:15:02,690
خليني أعطيكي... ايه كويس خليني نفرد شوية بشعر صغير

205
00:15:02,690 --> 00:15:07,870
نحكي علاقة، و

206
00:15:07,870 --> 00:15:14,550
أثر وتأثير، هدول ما زي بعض، العلاقة... علاقة

207
00:15:14,550 --> 00:15:18,350
ارتباطية بالمتغيرين، مع كده زيادة أحدهما تؤدي

208
00:15:18,350 --> 00:15:23,650
لزيادة الآخر أو بنقص فقط، لكن ما بحكيش إنه أثر عليه، ممكن

209
00:15:23,650 --> 00:15:31,110
أقول مثلاً الدخل يرتبط أو يؤثر من غير ما أعرف إيش

210
00:15:31,110 --> 00:15:35,190
طبيعة المتغيرات اللي عندي، والله إذا كان عندي أكثر

211
00:15:35,190 --> 00:15:36,510
من متغير مستقل

212
00:15:39,020 --> 00:15:43,100
وبدي أشوف واضحهم، ارتباطهم مع المتغير التابع

213
00:15:43,100 --> 00:15:47,260
لو حكيت ارتباط معناه بدرس ارتباط كل متغير مع

214
00:15:47,260 --> 00:15:53,960
التابع بمعزل عن المتغيرات المستقلة الأخرى، لكن 

215
00:15:53,960 --> 00:15:57,250
أحياناً ما بقدرش أعزلهم مع بعض، لو بحكي عدة ساعات

216
00:15:57,250 --> 00:16:02,670
المراجعة وذكاء الطالب ما بقدرش أعزله مع بعض، ما بقدرش

217
00:16:02,670 --> 00:16:06,250
أدرس الارتباط بين ذكاء الطالب ودرجته في الامتحان

218
00:16:06,250 --> 00:16:09,070
بمعزل عن وقت المراجعة، هو الذكاء اللي بيحارب اللي

219
00:16:09,070 --> 00:16:12,690
الطالب يجيب عليه درجات، مستحيل، صح الطالب الذكي

220
00:16:12,690 --> 00:16:16,230
بيجيب درجات عالية، لكن من غير ممارسة ومراجعة و

221
00:16:16,230 --> 00:16:20,690
دراسة، ممكن الطالب يكون منه أقل درجة في الذكاء و

222
00:16:20,690 --> 00:16:23,660
يجيب منه معدل أحسن، مع كده في الحالة دي بكون عندي

223
00:16:23,660 --> 00:16:26,920
عدة متغيرات مستقلة ممكن هي مع بعضها تؤثر على

224
00:16:26,920 --> 00:16:30,260
التابع، لحظة بحكيت اللي طلعت الحالة تؤثر على التابع

225
00:16:30,260 --> 00:16:33,760
بحكي أثر كل واحدة على التابع، لكن لما بحكي عندي

226
00:16:33,760 --> 00:16:39,140
متغير يرتبط مثلاً عدة

227
00:16:39,140 --> 00:16:43,040
ساعات الدراسة يرتبط بدرجة الطالب، طبيعي كل ما زاد

228
00:16:43,040 --> 00:16:47,260
عدد ساعات الدراسة بتزيد الدرجة، كل طالب غاب أو

229
00:16:47,260 --> 00:16:52,990
جاء متأخر بتقل الدرجة وكذا، هذا ارتباط، إذا هنا

230
00:16:52,990 --> 00:17:00,150
التأثير بيكون أحدث من X لـ Y، الأثر، التأثير بيكون

231
00:17:00,150 --> 00:17:04,690
متبادل من X لـ Y، لذا لما بشوف أي حد فيه انحدار

232
00:17:04,690 --> 00:17:11,690
Automatic، هذا انحدار، ارتباط

233
00:17:11,690 --> 00:17:17,210
هذا ارتباط، فحميّز بين ارتباط وانحدار، الارتباط يدرس

234
00:17:17,210 --> 00:17:20,190
اسمه ارتباط، يدرس العلاقة الارتباطية بين

235
00:17:20,190 --> 00:17:26,510
المتغيرين، الانحدار يدرس الأثر بين المتغيرين، أثر

236
00:17:26,510 --> 00:17:30,770
علاقة... أثر متغير على متغير آخر، يعني هذا المتغير

237
00:17:30,770 --> 00:17:35,690
بيأثر على المتغير الثاني ولا لا، صحيح

238
00:17:39,880 --> 00:17:42,800
بالتأكيد... بالتأكيد أنا... أنا كيف ما يتغير بده أثر

239
00:17:42,800 --> 00:17:46,440
على الثاني وما فيش ارتباط فيما بينهم، عشان هيك الأثر

240
00:17:46,440 --> 00:17:51,360
بالضبط أقوى من الارتباط

241
00:17:55,160 --> 00:17:58,000
يعني أنا عادة أتمنى أني أبقى طالب تحكم استبيان، و

242
00:17:58,000 --> 00:18:01,360
أكون في العنوان التابعه مجموعة عوامل مؤثرة على

243
00:18:01,360 --> 00:18:04,240
المتغيرات التابع، هو درجة اللي عادة الطالب يكتبه في

244
00:18:04,240 --> 00:18:07,960
الأول فيه ارتباط، علاقة، وبعدين فيه أثر، بحط الأثر

245
00:18:07,960 --> 00:18:11,180
في الفرضية الثانية، أنا بروح بشيل الأولى خالص، و

246
00:18:11,180 --> 00:18:15,360
بحط الأثر، الفرضية الأولى أنا كده كده بالظبط كده

247
00:18:15,360 --> 00:18:18,780
كده، لو أنا درست الأثر كده درست العلاقة من الأول

248
00:18:18,780 --> 00:18:22,460
فبالتالي الأفضل أخلص أبدأ بالفرضية الرئيسية، ويمكن

249
00:18:23,800 --> 00:18:27,560
مئات الأبحاث اللي أنا عدلتها بهذا الشكل، إنه علاقة

250
00:18:27,560 --> 00:18:38,560
ولا أثر، في تنامي بهذا الشكل، خلاص وضحت المتغير 

251
00:18:38,560 --> 00:18:43,980
اللي عندنا فيه عدة الملف اللي أنا فيه عدة متغيرات هو

252
00:18:43,980 --> 00:18:48,520
نفس الملف القديم بس حاولت على قدر المستطاع أخذ بعض

253
00:18:48,520 --> 00:18:54,840
المتغيرات بحيث يكون فيها متغيرات مستقلة ماخدة كمية

254
00:18:54,840 --> 00:19:00,640
و مش كمية ولما تطلع النتائج يطلع واحد مؤثر و واحد

255
00:19:00,640 --> 00:19:03,960
ثاني غير مؤثر بحيث أعرف كيف أعلق على النتائج لأنه

256
00:19:03,960 --> 00:19:08,720
شوية الوضع مختلف عن الانحدار العادي عند قراءة

257
00:19:08,720 --> 00:19:12,300
المخرج لأن أنا بتكلم عن احتمالات مش على متوالدات

258
00:19:12,300 --> 00:19:21,140
كمية المتوالدات الموجودة النوع .. والنوع لحظة

259
00:19:21,140 --> 00:19:30,020
نركز مع بعض ماخدينه واحد ذكر واثنين أنثى واحد

260
00:19:30,020 --> 00:19:35,640
أنثى واثنين ذكر إذا .. واحد .. إذا النوع الاجتماعي

261
00:19:35,640 --> 00:19:42,500
واحد أو اثنين مش شرط صفر واحد I am of the core

262
00:19:46,970 --> 00:19:51,770
المتغير الثاني القسم النفسي زي كله عادة ثلاث أقسام

263
00:19:51,770 --> 00:19:54,950
اللي هم كانوا موجودين حكينا قسم المناهج اصول

264
00:19:54,950 --> 00:19:58,790
التربية وقسم علم النفس النشاط في درجة للطالب في

265
00:19:58,790 --> 00:20:02,870
النشاط أنا أخذت واحد من الـ quizzes الموجودين بعد ما

266
00:20:02,870 --> 00:20:05,870
جربت أكثر من واحد ووجدت واحد فيهم ممكن أحكي عنه

267
00:20:05,870 --> 00:20:10,210
بعدين الحالة للطالب بس الحالة واضحة أن أنا عاملها

268
00:20:10,210 --> 00:20:18,620
وصفة string طبعًا في المتغير التابع إذا القسم، الثلاث

269
00:20:18,620 --> 00:20:27,260
أقسام، واحد منهج، اثنين أصول، ثلاثة علم نفسي

270
00:20:27,260 --> 00:20:35,360
والنشاط،

271
00:20:35,360 --> 00:20:38,940
يعني درجة أعمال الفصل السمية هيك، درجة الأعمال

272
00:20:38,940 --> 00:20:40,640
الفصلية

273
00:20:42,440 --> 00:20:55,420
واضح دول مجموعة المتغيرات المستقلة هذا

274
00:20:55,420 --> 00:21:02,800
المتغير اسمه وهذا .. إيش هترتيبه ولا اسمه؟ هذا

275
00:21:02,800 --> 00:21:08,160
اسمه والثالث .. إيه هتكمل؟ اللي .. المتغير التابع

276
00:21:10,910 --> 00:21:18,030
اللي هو ثنائي حالة الطالب إما ناجح أو راسب وناجح

277
00:21:18,030 --> 00:21:26,870
بأخذ نبيه هو راسب F إما بأعطيها واحد وصفر أو هيك

278
00:21:26,870 --> 00:21:31,990
بينفع البرنامج بيستوعب هذا الموضوع زي الطبيعة

279
00:21:31,990 --> 00:21:36,850
المتغيرات اللي عندي موجودة نبدأ

280
00:21:36,850 --> 00:21:41,250
في الانحدار اللي أجلستي أنا هأشرح بالتفصيل إن شاء

281
00:21:41,250 --> 00:21:49,390
الله فهي regression لحظة

282
00:21:49,390 --> 00:21:53,050
احنا أخذنا الـ linear قبلها وهي الـ binary موجود الـ

283
00:21:53,050 --> 00:21:56,350
binary logistic طبعًا تحت منه موجود multinomial

284
00:21:56,350 --> 00:22:01,930
logistic وفيه تحت ordinal اللي هو الترتيب احنا

285
00:22:01,930 --> 00:22:05,110
هناخد الـ binary logistic

286
00:22:11,720 --> 00:22:15,320
أي النفدة اللي ظهرت واضح المتغير التابع يتسل لما

287
00:22:15,320 --> 00:22:20,180
كان واحد بس خلاص بتوقع أن في برضه multivariate

288
00:22:20,180 --> 00:22:26,920
logistic فالمتغير تابع عبارة عن الحالة فدخلت حالة

289
00:22:26,920 --> 00:22:31,700
الطالب اللي ناجح وراسب اللي هي المتغيرات المستقلة

290
00:22:31,700 --> 00:22:39,560
اسمها covariates بدخلت

291
00:22:39,560 --> 00:22:45,500
ثلاث متغيرات لحظة لأن .. أي واحد واحد .. مش يعني ..

292
00:22:45,500 --> 00:22:49,700
واحد واحد كله .. لحظة .. فممكن أعمل تفاعل لو حاببت

293
00:22:49,700 --> 00:22:54,520
أعمل تفاعل .. تفاعل موجود في

294
00:22:54,520 --> 00:22:58,580
حاجة غريبة أنا حاطيتها المرة اللي فاتت في الانحدار

295
00:22:58,580 --> 00:23:03,700
لما دخلت القسم قلت القسم مدخل واحد اثنين ثلاثة بس

296
00:23:03,700 --> 00:23:07,140
واحد له معنى مختلف عن اثنين مختلف عن ثلاثة .. مش

297
00:23:07,140 --> 00:23:11,850
قيم .. هذا ترميز فالمرة هذه أنا ما عملتش الـ الـ

298
00:23:11,850 --> 00:23:14,950
dummy اللي المرة اللي فاتت الشيء اللي كويس أنه في

299
00:23:14,950 --> 00:23:19,910
الـ logistic بيعملك إياهم بس أنا هطلب منهم يعني في

300
00:23:19,910 --> 00:23:21,910
الـ logistic احنا اللي عملناه المرة فاتت اللي هو

301
00:23:21,910 --> 00:23:26,290
قسم واحد وقسم اثنين وأكون من الدخل هو الآن

302
00:23:26,290 --> 00:23:30,110
بيعملك إياهم بطريقة سهلة لحاله بس أنت تطلبه و

303
00:23:30,110 --> 00:23:32,950
بيعيرفش إيش فيه جوا خالباك البرنامج بالنسبة إيه له

304
00:23:32,950 --> 00:23:36,230
واحد، اثنين، ثلاثة ما يعرفهاش هل هي قيمة ولا ترميز

305
00:23:36,230 --> 00:23:42,490
اللي أنا كباحث بدي أحدد له في عندي أول اختيار فوق

306
00:23:42,490 --> 00:23:50,470
categorical اللي هي المجموعات فئات أو مجموعات بضغط

307
00:23:50,470 --> 00:23:55,530
عليها بيسألك مين الـ categorical اللي عايز تعملهم على

308
00:23:55,530 --> 00:23:59,070
شكل المجموعات زي قسم واحد وقسم اثنين وهيك أنا

309
00:23:59,070 --> 00:24:03,090
عند النوع الاجتماعي بدخليه 01 هو مدخله 112 مظبوط

310
00:24:03,090 --> 00:24:08,190
أنا مدخله البرنامج يعمل له automatic 01 طب خليني

311
00:24:08,190 --> 00:24:13,910
أدخل لك لحاله بسم موجود تحت reference category إيش

312
00:24:13,910 --> 00:24:18,930
المجموعة المرجعية هو عنده حَتّين احتمالين يا إما

313
00:24:18,930 --> 00:24:22,110
الأخيرة يا إما الأولى يا إما القسم الثالث هو اللي

314
00:24:22,110 --> 00:24:27,180
أنا مش هدخله أو القسم الأول فاللي أنت عايز تعمله

315
00:24:27,180 --> 00:24:31,580
يعملها بيعمل أخير بس بيدركز أي شيء بيصير أقارنه مع

316
00:24:31,580 --> 00:24:36,240
الأخير واضح؟ أي شيء في التعليق لهذا المتغير بقارنه

317
00:24:36,240 --> 00:24:40,260
مع الآخر لو عملت first أي شيء موجود بقارنه مع

318
00:24:40,260 --> 00:24:43,700
الأول فخليني أتفق ده على الآخر حتى الـ default تبع

319
00:24:43,700 --> 00:24:48,200
البرنامج بدل plus فأنا

320
00:24:48,200 --> 00:24:54,650
بحكيله خلاص خلي هذا plus وإيش هتختار هنا؟ change خلاص

321
00:24:54,650 --> 00:24:58,970
هيعمل إيه لها اختارت هذه وهي change معاها طيب هو

322
00:24:58,970 --> 00:25:01,710
الـ default last لو بتغير هذه first ممكن أعملها

323
00:25:01,710 --> 00:25:06,870
first لحظة كتبت first لأن الـ default تبعه عبارة عن

324
00:25:06,870 --> 00:25:12,370
last برضه القسم هو هذا صحيح أنا بدور القسم أكثر

325
00:25:12,370 --> 00:25:15,870
لأن القسم عدة مجموعات وما فاتخدنا وقت ما عملناه

326
00:25:15,870 --> 00:25:20,820
فبدخله في هذه المنطقة مش أنت عايز برضه ممكن خلي

327
00:25:20,820 --> 00:25:23,780
بالك واحد اعمله last والثاني اعمله first أنت حر

328
00:25:23,780 --> 00:25:27,340
لكن الأفضل دائمًا كله يكون نفس المجموعة المرجعية

329
00:25:27,340 --> 00:25:31,300
الأخيرة وخلاص بحيث لما أجي أقارن أعرف أقارن صح طب

330
00:25:31,300 --> 00:25:34,120
بالنسبة للقسم برضه هأختار طب من غير الـ change لأن

331
00:25:34,120 --> 00:25:39,340
الـ change هي بتكون للـ last لحظة هنا النوع هيكون

332
00:25:39,340 --> 00:25:44,380
واحد one واثنين هتصير صفر هي المجموعة المرجعية

333
00:25:44,380 --> 00:25:50,230
إذا هذا المرجع وهذا المرجع يعني لما أحكيلك علقى

334
00:25:50,230 --> 00:25:52,530
النتائج في الامتحان إن شاء الله تعالى بمؤكد أحد

335
00:25:52,530 --> 00:25:57,030
بيبقى سؤال عنه وتصير تعلقى وتسكت من غير بتحكي

336
00:25:57,030 --> 00:26:03,690
حسب أي مجموعة هتاخد .. هكون الإجابة مش كاملة خلاص؟

337
00:26:03,690 --> 00:26:11,390
إذا هذا نقطة مهمة خلاص هذه أول وحدة النقطة بعدها

338
00:26:11,390 --> 00:26:14,630
في تحت منا save

339
00:26:21,250 --> 00:26:25,670
السبب في عندي predicted values بتذكر هناك كان في

340
00:26:25,670 --> 00:26:29,010
الانحدار في standardized وunstandardized قيم

341
00:26:29,010 --> 00:26:31,470
معيارية هنا ما فيش قيم معيارية في probabilities

342
00:26:31,470 --> 00:26:36,290
احتمالات احتمال أن يكون الشخص في هذه المجموعة

343
00:26:36,290 --> 00:26:38,470
احتمال أن يكون الشخص في المجموعة الأولى أو

344
00:26:38,470 --> 00:26:41,610
المجموعة الثانية احتمال نصف ستة عشرة سبعة وكذا

345
00:26:41,610 --> 00:26:44,290
فبحكيله هاتلي probabilities

346
00:26:48,710 --> 00:26:53,210
إذا هذا هنا هيعطيني القيم المتنبأ بها بالنسبة لمين

347
00:26:53,210 --> 00:26:57,870
للاحتمالات وبرضه ثانيًا بالنسبة لمين للـ group

348
00:26:57,870 --> 00:27:01,330
membership طب برضه توقع ليها في أي مجموعة في

349
00:27:01,330 --> 00:27:03,910
الأولى ولا في الثانية اللي هي في مجموعة الطالب

350
00:27:03,910 --> 00:27:08,570
الناجح أو الطالب الراسبين أو الطلاب الراسبين هذا بس

351
00:27:08,570 --> 00:27:14,370
مجرد أنا هوريكيها في صفحة البيانات إيش الاحتمال

352
00:27:14,370 --> 00:27:18,190
وحطناه في أي مجموعة وهنا أعرف بالتفصيل ليش أحط في

353
00:27:18,190 --> 00:27:22,210
المجموعة الأولى أو المجموعة الثانية لكن بالنسبة لك

354
00:27:22,210 --> 00:27:26,590
مقادة مش هتفرج كثير في النتائج لأن هو هيلخص

355
00:27:26,590 --> 00:27:30,090
النتائج في الآخر خاصة لكن أنا حابب تبينك كيف

356
00:27:30,090 --> 00:27:33,210
البرنامج الـ mechanism تمت وكيف القلية والميكانيكية

357
00:27:33,210 --> 00:27:37,870
لشغل في الانحدار الـ logistic آخر شيء options

358
00:27:41,440 --> 00:27:48,420
options هأخذ منها شغلتين بس أو ثلاث شغلات في عندي

359
00:27:48,420 --> 00:27:53,340
اختبار مهم جدًا للـ goodness of fit اللي هو اختبار

360
00:27:53,340 --> 00:27:56,380
جودة الملائمة زي ما أخذناه في الحضارة الفين

361
00:27:56,380 --> 00:28:00,880
التواصل الاستكشافي يعني التحليل العامل الاستكشافي

362
00:28:00,880 --> 00:28:07,990
ففي اختبار اسمه Hosmer واسم لمشو goodness of it

363
00:28:07,990 --> 00:28:16,710
أو HL test هذا اختبار في

364
00:28:16,710 --> 00:28:22,470
اختبار اختيار مهم ثاني مكتوب عليه CI for

365
00:28:22,470 --> 00:28:28,850
exponential لبى CI اختصار كلمة أخذناها قبل هيك

366
00:28:28,850 --> 00:28:31,190
أخذناها قبل هيك ولا مرة

367
00:28:34,730 --> 00:28:40,670
هذه كـ CR و CI ولا مرة والله يجعلكم في الامتحان

368
00:28:40,670 --> 00:28:48,870
حتى confidence interval أيه

369
00:28:48,870 --> 00:28:53,310
الـ C وأيه الـ I إذا

370
00:28:53,310 --> 00:28:57,910
بأختار confidence interval بس مش لـ الـ B لحضار الجثة

371
00:28:57,910 --> 00:29:01,830
بناخد فترات ثقة لـ الـ exponential لـ الـ B الدلال

372
00:29:01,830 --> 00:29:08,450
الأساسي لـ الـ B بنسبة ثقة 95% البرنامج

373
00:29:08,450 --> 00:29:13,170
بيعمل iterations، بيعمل عدة حلول، أنا عايزه بس

374
00:29:13,170 --> 00:29:17,250
يعرض لي الحل في الخطوة الأخيرة مش عايز هو كده، مش

375
00:29:17,250 --> 00:29:20,250
عايز أشتغل، مش أطلع نتائج، عايز أعطيني الحل في

376
00:29:20,250 --> 00:29:23,350
الخطوة الأخيرة اللي هي at the last stem

377
00:29:27,330 --> 00:29:30,170
عادي بس أساس ال output ما تكترهوش كتير خلي output

378
00:29:30,170 --> 00:29:34,850
صغير بس يبقى باين نتاج لآخر خطوة و اخترت اختبار

379
00:29:34,850 --> 00:29:39,670
للملائمة اللي تبعه اسمه لمشو و اخترت ال confidence

380
00:29:39,670 --> 00:29:43,350
interval  ال exponential لل B هدول الاختيارات

381
00:29:43,350 --> 00:29:46,850
الأساسية مرة ثانية عيدهم بسرعة

382
00:29:49,520 --> 00:29:53,720
اخترت categorical دخلت المتغيرات الإسمية أو 

383
00:29:53,720 --> 00:29:57,660
الترتيب اللي بعملها مجموعات يعني مش حاجتك الآن لو

384
00:29:57,660 --> 00:30:02,020
كان عندك مثلا متغير المحافظة أربع أو خمس محافظات

385
00:30:02,020 --> 00:30:05,700
أو لا عشر ولا أي كان العدد هو البرنامج هيعملك إياه

386
00:30:05,700 --> 00:30:09,260
تقسيم حسب اللي أخدناه المرة الفاتت لعمل نظام

387
00:30:09,260 --> 00:30:12,980
variables لمتغير القسم فهنا بختار المتغيرات

388
00:30:12,980 --> 00:30:18,990
النوعية الخطوة الثانية في ال save مجرد أساسها عرف

389
00:30:18,990 --> 00:30:22,530
كيف البرنامج بيشتغل اخترت في ال predicted values

390
00:30:22,530 --> 00:30:27,230
ال probabilities و ال group membership و أخيرًا في

391
00:30:27,230 --> 00:30:32,590
ال options حددت شغلتين مهمات جدًا اختبار جودة

392
00:30:32,590 --> 00:30:37,330
ملائمة لهو اسمه لمشو و اخترت فترة ثقة مش لل B لل

393
00:30:37,330 --> 00:30:40,370
exponential لل B أنا متعود و مش هشرح على التفاصيل

394
00:30:40,370 --> 00:30:43,650
ليش exponential لل B في الانحدار ال logistic مطلعش

395
00:30:43,650 --> 00:30:48,580
فترة ثقة لل Bمن الـ experiential للـ B إيه القصة

396
00:30:48,580 --> 00:30:55,020
وراها أنا مش هشرحها بالتفصيل طبعًا ال method طريقة

397
00:30:55,020 --> 00:30:58,960
ال enter زي ما كان في طريقة ال enter و ال stepwise

398
00:30:58,960 --> 00:31:01,780
هناك برضه في طريقة ال enter في طريقة ثانية هاخدها

399
00:31:01,780 --> 00:31:05,400
بعد شوية لما أخلص هذه الطريقة إن شاء الله بعد ما

400
00:31:05,400 --> 00:31:06,240
أخلص برضه هتلاقي okay

401
00:31:15,150 --> 00:31:19,150
الجدول الأول متعودين عليه اللي هو Case Processing

402
00:31:19,150 --> 00:31:26,130
Summary كم حالة تم معالجتها هذا ملخص لهم واضح أن

403
00:31:26,130 --> 00:31:30,670
الـ Selected Cases Included in Analysis 105 حالات

404
00:31:30,670 --> 00:31:37,010
يعني تم تضمين 105 حالات في التحليل بنسبة 100% الـ

405
00:31:37,010 --> 00:31:40,170
Unselected واضح ما فيش فبالتالي هي عينة بـ 700

406
00:31:42,250 --> 00:31:46,990
إحنا عملنا coding بظبط طلبت مني أعمل ليه ترميز ف

407
00:31:46,990 --> 00:31:51,970
ال original value بالنسبة لمتغير تبع ال gender أو 

408
00:31:51,970 --> 00:31:58,550
النوع الاجتماعي F أعطاه صفر اللي هو ال female آسف

409
00:31:58,550 --> 00:32:02,670
بحكي على المتغير التابع ببدأ هنا بال dependent

410
00:32:02,670 --> 00:32:11,070
المتغير التابع مش شايف الخط هذا

411
00:32:11,070 --> 00:32:11,550
خط

412
00:32:14,730 --> 00:32:19,030
لا ب .. ما بيطلعلك إيه هالزمان تعالى مش هالقصة

413
00:32:19,030 --> 00:32:26,010
الكبيرة هاي المتغيرات المتغير الأول راسب وناجح

414
00:32:26,010 --> 00:32:33,050
فالـ B أعطاها واحد و

415
00:32:33,050 --> 00:32:38,310
الفشل اعطاه صفر فعلاً، pass فعلاً زماننا كده هو هيتعامل

416
00:32:38,310 --> 00:32:45,690
كمتغير تابع لما بتعلق، بتعلق للنجاح طب النجاح مقرر

417
00:32:45,690 --> 00:32:49,190
بالفشل فلما بحكي نسبة هتكون نسبة للناجحين لأن

418
00:32:49,190 --> 00:32:53,730
الواحد مع مين مع الناجح لو عكسها بتغير النتائج

419
00:32:53,730 --> 00:32:58,710
بيصير العملية بالعكس إذا بي صفر واقف السواسة فال

420
00:32:58,710 --> 00:33:01,990
categorical variables coding ترميز المتغيرات اللي

421
00:33:01,990 --> 00:33:07,770
شكل المجموعات اللي أنا طلبت منه كان عند القسم طلبت

422
00:33:07,770 --> 00:33:12,110
منه مين يكون المجموعة المرجعية؟ الأخير فمين دخل

423
00:33:12,110 --> 00:33:15,650
معاه؟ واحد واتنين، قسمين اللي هم مين؟ هاي واحد،

424
00:33:15,650 --> 00:33:19,150
اتنين، تلاتة، القسم الواحد معناه واحد، صفر، صفر،

425
00:33:19,150 --> 00:33:22,490
مع كده مين القسم الأول، بعدين صفر، واحد، صفر، مع

426
00:33:22,490 --> 00:33:24,890
كده القسم الثاني، مع كده مجموعة المرجعية هي

427
00:33:24,890 --> 00:33:28,050
الثالثة يعني من خلال هذا الجدول بعرف أن القسم

428
00:33:28,050 --> 00:33:31,530
الثالث لأنه zero, zero هو عبارة عن مين؟ المجموعة

429
00:33:31,530 --> 00:33:36,690
المرجعية النوع ذكر أنثى واضح أنه أعطى أنثى واحد

430
00:33:36,690 --> 00:33:40,630
كمجموعة مرجعية ومجموعة المرجعية ذكور بتساوي صفر

431
00:33:42,520 --> 00:33:45,220
يعني أنا باجي عشان أقارن هقارن الذكور بالنسبة

432
00:33:45,220 --> 00:33:48,800
للإناث وليس .. آسف هقارن الإناث بالنسبة للذكور

433
00:33:48,800 --> 00:33:54,540
وليس العكس الإناث للذكور هقارن ناجح مقابل فاشل

434
00:33:54,540 --> 00:34:01,000
هقارن قسم أول مع قسم ثالث و ثاني مع ثالث الآن

435
00:34:01,000 --> 00:34:05,520
البرنامج هيبدأ يشتغل في الحالة الأولى أول شيء خالص

436
00:34:05,520 --> 00:34:08,100
طبعًا الملف اللي عندي

437
00:34:12,530 --> 00:34:19,850
الحالات واضحة تمامًا فيها معظمها حالات نجاح كانت

438
00:34:19,850 --> 00:34:26,310
ست حالات فشل موجودات لأن

439
00:34:26,310 --> 00:34:32,810
هو كحالة طالب أنه كان في F مش

440
00:34:32,810 --> 00:34:38,210
راسب أو بي اللي هو الناجح هذا في البداية خالص أما

441
00:34:38,210 --> 00:34:42,800
ستة و تسعة وتسعين هذه الحالات اللي عندي يعني ست

442
00:34:42,800 --> 00:34:47,680
حالات راسب و تسعة و تسعين حالات نجاح لهم هي ستة

443
00:34:47,680 --> 00:34:51,640
نجاح ستة فشل و تسعة و تسعين هذا في الأول خالص

444
00:34:51,640 --> 00:34:55,860
البيانات الفعلية البيانات المية و خمسة كانوا

445
00:34:55,860 --> 00:35:00,180
مقسمين تسعة و تسعين طالب ناجح في المجموعة و ست

446
00:35:00,180 --> 00:35:03,360
طلاب فاشلين هذا في الأصل خالص يعني هذا الجدول

447
00:35:03,360 --> 00:35:05,520
الطبيعي البيانات اللي موجودة عندك

448
00:35:09,360 --> 00:35:15,420
إيش لأ؟ إيش .. إيش .. إيش يعني كلمة لأ معناها؟ إيش

449
00:35:15,420 --> 00:35:22,380
اللي مش موجود؟ إيش .. إيش اللي موجود وإيش اللي مش

450
00:35:22,380 --> 00:35:26,700
موجود؟ مش فاهم هي .. هي الدرجات اللي عندك، شفت

451
00:35:26,700 --> 00:35:36,220
الدرجات؟ لو تعمليهم frequency إحصاء وصف بسيط لحالة

452
00:35:36,220 --> 00:35:36,720
الطالب

453
00:35:44,030 --> 00:35:47,570
هذه المتغيرات تبع 6 حالة فشل و 99 حالة نجاح هيك

454
00:35:47,570 --> 00:35:54,370
البيانات من أصلها يعني هذا الملف أغلب حالته حالات

455
00:35:54,370 --> 00:36:02,130
نجاح نشوف الآن التصنيف إيش حيصير فيه ناخذ

456
00:36:02,130 --> 00:36:10,120
block رقم 1 في block 1 بيعطيني omnibase test

457
00:36:10,120 --> 00:36:17,080
omnibase test بيعطيني اختبار لل model fit مدى

458
00:36:17,080 --> 00:36:23,980
جودة ملائمة النموذج إذا

459
00:36:23,980 --> 00:36:34,180
أول اختبار مدى ملائمة النموذج بتطلع

460
00:36:34,180 --> 00:36:39,260
على ال model في اختبار اسمه chi-square إذا مدى

461
00:36:39,260 --> 00:36:44,360
ملائمة النموذج هناخد أول اختبار مربع chi

462
00:36:57,740 --> 00:37:03,560
هذا الاختبار بيشوف هل النموذج مناسب أو غير مناسب

463
00:37:03,560 --> 00:37:09,340
الفرضية الصفرية بتنص أن النموذج غير مناسب يعني إيش

464
00:37:09,340 --> 00:37:13,280
غير مناسب؟ النموذج مش فيه عند P1, P2 و P3 هدول

465
00:37:13,280 --> 00:37:16,860
بفترضهم بكلهم بسوء صفر يعني بفترض أن ال betas هدول

466
00:37:16,860 --> 00:37:19,620
اللي عندي كانوا بيتا عندنا مثلاً نفترض أي كان

467
00:37:19,620 --> 00:37:23,920
عددهم نفترض كمية مستقل نفترض هيك هدول كلهم

468
00:37:23,920 --> 00:37:28,560
بفترضهم بسوء قداش صفر الصفر دي معناه هي النموذج

469
00:37:28,560 --> 00:37:36,420
مناسب ولا غير؟ إذا في اختبار المربع كاي الفرضية

470
00:37:36,420 --> 00:37:43,280
الصفر بتنص النموذج غير مناسب، غير ملائم يعني

471
00:37:43,280 --> 00:37:48,400
ما فيش علاقة أو ما فيش أثر بين المتغيرات المستقلة

472
00:37:48,400 --> 00:37:54,760
والتابع يعني هذا معناه ليه يوجد أثر للمتغيرات

473
00:37:58,140 --> 00:38:05,940
المستقلة على التابع خد

474
00:38:05,940 --> 00:38:10,940
دامل على الموديل أنا

475
00:38:10,940 --> 00:38:15,900
كمتغيرات مستقلة حطيت اللي هو النوع والقسم والنشاط

476
00:38:15,900 --> 00:38:23,580
أعطاني أربعة ويجيب الرابع إلى اللحظة القسم دخلوا

477
00:38:23,580 --> 00:38:27,600
اتنين القسم دخلوا اتنين مظبوط؟ قسم واحد وقسم اتنين

478
00:38:27,600 --> 00:38:31,120
فهذا اتنين وهذا واحد وهذا واحد هي الأربعة لما

479
00:38:31,120 --> 00:38:35,960
بحكي نقص واحد اللي هي عدد المعالم المجهولة اللي هو

480
00:38:35,960 --> 00:38:39,060
المستقل زاد ال B0 صاروا خمسة نقص واحد وهي الأربعة

481
00:38:39,060 --> 00:38:48,840
أي أساس خمسة؟ أي أساس داخل واحد اتنين؟ داخل اتنين؟

482
00:38:48,840 --> 00:38:53,760
طيب كويس وهي ده؟ هي الأربعة

483
00:38:56,070 --> 00:39:02,190
مظبوط إذا الـ DF عدد

484
00:39:02,190 --> 00:39:11,530
المتغيرات المستقلة إيش

485
00:39:11,530 --> 00:39:19,770
ساوي؟ ساوي أربعة بس القيمة الاحتمالية ساوي

486
00:39:19,770 --> 00:39:26,340
صفر إيش القرار؟ رد مش هيك رفض الفرضية الصفرية

487
00:39:26,340 --> 00:39:30,080
طالما رفضت مع كده النموذج ماله مناسب يعني النموذج

488
00:39:30,080 --> 00:39:36,440
اللي هنشوفه بعد شوية نموذج مناسب هدول خطوتين في

489
00:39:36,440 --> 00:39:39,220
الأول خالص بيبدأ بال step zero بعدين بيبني block

490
00:39:39,220 --> 00:39:42,140
واحد و block اتنين لغاية ما يصل للنموذج النهائي

491
00:39:42,140 --> 00:39:45,500
فانطلقت منه يعطيني آخر نموذج طبعًا في ال step zero

492
00:39:45,500 --> 00:39:49,300
بيعطي قيمة مقيم و block واحد بعد المدل في الآخر

493
00:39:49,300 --> 00:39:53,000
أنا بأهتم في ال .. في النموذج النهائي اللي أنا وصلت

494
00:39:53,000 --> 00:39:57,380
له فبقرأ القيم اللي عندي هنا في الآخر الموضوع ال

495
00:39:57,380 --> 00:40:00,340
summary إذا بتذكر في الانحدار كان في عنده موضوع ال

496
00:40:00,340 --> 00:40:05,660
summary ال R² مظبوط والقصة ده R² هنا نفس القصة

497
00:40:05,660 --> 00:40:12,620
فيها عندي R² ولكن اللي هنا دول شبيهات بال R² واحد

498
00:40:12,620 --> 00:40:17,640
اسمه Cox and Snell R² Cox هذا اتنين Cox and

499
00:40:17,640 --> 00:40:22,730
Snell R² هدول في التعليق بيشبه ال R² اللي أخذناها

500
00:40:22,730 --> 00:40:31,970
في الأول فالكوكس سنل قيمته 

501
00:40:31,970 --> 00:40:37,030
حوالي أربع وعشرين وستة هذا إيش معناها أنه تقريباً

502
00:40:37,030 --> 00:40:40,430
أربع وعشرين وستة ومعاشر في المئة من التغير في حالة

503
00:40:40,430 --> 00:40:43,490
الطالب يمكن تفسيره من خلال مثال المثاقلة الموجودة

504
00:40:43,490 --> 00:40:46,870
يعني زي ما كنا نفسر الـ R²

505
00:40:52,510 --> 00:40:59,430
هذه تفسيرها زي معامل التحديد كيف نفسر معامل

506
00:40:59,430 --> 00:41:07,130
التحديد؟ إيش تفسير معامل التحديد؟

507
00:41:07,130 --> 00:41:13,950
خلاص، زي 24%، 26%، 18% من التغير في حالة الطالب 

508
00:41:13,950 --> 00:41:18,410
الناجح إلى راصب يمكن تفسيره من خلال المتغيرات

509
00:41:18,410 --> 00:41:27,050
المستقلة الموجودة في معامل R² زي وواحد ثاني نيجل

510
00:41:27,050 --> 00:41:37,950
كيرك نيجل كيرك R² سمّيه R²N قيمته

511
00:41:37,950 --> 00:41:44,190
بتساوي ستة تسعة أربعة برضه

512
00:41:44,190 --> 00:41:50,650
بفسّره زي معامل التحديد إذا هدول معاملات التحديد

513
00:41:50,650 --> 00:41:59,430
Cox & Snell عطينا 14.6%  نجري كيرك بيعطيه حوالي 69.4

514
00:41:59,430 --> 00:42:04,830
% من التغير في التعبير إذا هدول اختبارين بيشبهوا

515
00:42:04,830 --> 00:42:09,510
أي اختبارات للانحدار بيشبه

516
00:42:09,510 --> 00:42:17,090
اختبار F اختبار R²  F اللي هو هذا هيك والـ R² هدول

517
00:42:17,090 --> 00:42:24,060
اثنين إذا دي الاختبارات المقابلة لتحليل الارتباط

518
00:42:24,060 --> 00:42:29,720
المتعدد من ناحية اختبار أي معنوية كلية ولا جزئية

519
00:42:29,720 --> 00:42:34,340
الكلية إذا اختبار المعنوية الكلية في انحدار الجثة

520
00:42:34,340 --> 00:42:38,040
بيعملها بطريق ثاني الطريق الأول باختبار مربع Chi

521
00:42:38,040 --> 00:42:44,280
وهو يقابل اختبار F لحظة ثانية بمعاملات التحديد

522
00:42:44,280 --> 00:42:52,370
تبعت Cox & Snell ونيجل كيرك R² هذول بيعادله معامل

523
00:42:52,370 --> 00:43:00,430
التحديد إذا هاي أول اختلاف بين الاثنين في

524
00:43:00,430 --> 00:43:05,290
اختبار ثالث لجودة

525
00:43:05,290 --> 00:43:08,990
الملائمة اختبار

526
00:43:08,990 --> 00:43:11,870
ثالث اسمه Hosmer & Lemeshow Test

527
00:43:16,520 --> 00:43:22,800
إذا الاختبار رقم ثلاثة هذا الاختبار الأول مربع CHI

528
00:43:22,800 --> 00:43:28,240
وكانت الفرضية الصفرية بالنص لأن البيتا بيساوي صفر

529
00:43:28,240 --> 00:43:34,580
يعني نموذج مناسب في اختبار HOSMER أو HL هذا واحد

530
00:43:34,580 --> 00:43:41,080
من أشهر الاختبارات ممكن أقدمهم هو اختبار مربع CHI

531
00:43:43,860 --> 00:43:47,760
هذا الاختبار بيعتمد على القيم المشاهدة والقيم

532
00:43:47,760 --> 00:43:51,000
المتوقعة زي اختبار المربع كاي للاستقلال اللي

533
00:43:51,000 --> 00:43:57,140
أخذناه قبل هيك فهو بيفرض الفرضية الصفرية زي هو

534
00:43:57,140 --> 00:44:06,100
بيعتمد على القيم المشاهدة والقيم المتوقعة هو

535
00:44:06,100 --> 00:44:11,200
بيفرض الفرضية الصفرية أن في تساوي ما بين القيم

536
00:44:11,200 --> 00:44:15,630
المشاهدة والقيم المتوقعة طب إذا كان القيم المشاهدة

537
00:44:15,630 --> 00:44:18,810
ركّزوا معاه إذا كان القيم المشاهدة متوقعة بيساوي بعض

538
00:44:18,810 --> 00:44:24,290
معناه نموذج مناسب ولا غير مناسب؟ مناسب إذا الفرضية

539
00:44:24,290 --> 00:44:34,170
الصفرية بتنص النموذج ماله؟ مناسب أو ملائم لحظة

540
00:44:34,170 --> 00:44:41,550
اختبار كاي هنا عكسه الاختبار

541
00:44:41,550 --> 00:44:45,870
اللي هنا بيحكي نموذج مناسب السبب إنه الاثنين مش زي

542
00:44:45,870 --> 00:44:52,050
بعض القاتل اختبار مربع كاي هيعتمد على مين؟ على الـ

543
00:44:52,050 --> 00:44:57,190
بيتا واختبار Hosmer & Lemeshow اللي يمشي هيعتمد على القيم

544
00:44:57,190 --> 00:45:00,490
مش هذا المتوقع احنا جارة العادة في الفرضية الصفرية

545
00:45:00,490 --> 00:45:07,970
مش بتكون دائماً في تساوي مظبوط؟ مش هيك؟ وهي التساوي

546
00:45:07,970 --> 00:45:12,990
كلهم متساوي بعض وبساوي صفر لما بيساوي صفر الـ بيتا

547
00:45:12,990 --> 00:45:16,650
مع كده مافيش أثر .. مافيش أثر أن نموذج ماله غير

548
00:45:16,650 --> 00:45:21,590
مناسب طب في اختبار Hosmer & Lemeshow في تساوي يعني القيم

549
00:45:21,590 --> 00:45:26,170
المشاهدة مالها بتساوي القيم المتوقعة طب لو

550
00:45:26,170 --> 00:45:31,590
متساوي بعضش في صفر النموذج مناسب إذا مافيش اختلاف

551
00:45:31,590 --> 00:45:36,120
في تعريف الفرضية الصفرية الفرضية الصفرية دائماً

552
00:45:36,120 --> 00:45:39,860
مافيش اختلاف مافيش فروق هنا مافيش اختلاف هي

553
00:45:39,860 --> 00:45:42,800
كلهم زي بعض تصوير الصفرات هنا مافيش اختلاف هي كلهم

554
00:45:42,800 --> 00:45:45,940
زي بعض لكن في هذا الاختبار اعتمد على حاجة اسم قيم

555
00:45:45,940 --> 00:45:50,640
وليس قيم المتوقعة فمؤكد فرضيته هتكون هيك وهذا

556
00:45:50,640 --> 00:45:54,700
فرضيته الصفرية هتكون بشكل مختلف لكن 100% القرار

557
00:45:54,700 --> 00:46:02,240
تبع Hosmer & Lemeshow ايش طلع القرار هنا طلع رفض يعني

558
00:46:02,240 --> 00:46:07,300
نموذج ماله هنا هنا طلع الفرضية الصفرية غير مناسب

559
00:46:07,300 --> 00:46:11,980
رفض يعني اشتريها نموذج أنا وأنا مغمض لازم هناك

560
00:46:11,980 --> 00:46:17,860
يطلع مناسب بس هيطلع القرار عدم رفض لكن التعليق

561
00:46:17,860 --> 00:46:23,800
نفسه تلاحظ هنا ما شاء الله عليها يستوي واحد واحد

562
00:46:23,800 --> 00:46:27,800
أكبر حاجة ممكن نصل لها فليها الواحد إذا السجين هنا

563
00:46:27,800 --> 00:46:35,530
ساوت واحد مع كده لا نرفض الفرضية الصفرية بس انتج

564
00:46:35,530 --> 00:46:40,890
النموذج ماله مناسب شوف أنا أنا كده اطمنت تلاحظ

565
00:46:40,890 --> 00:46:44,770
الاثنين هدول عكس

566
00:46:44,770 --> 00:46:49,510
بعض خالص واحدة صفر في أقصى اليسار وواحدة في أقصى

567
00:46:49,510 --> 00:46:53,110
اليمين لكن الاثنين بالنسبة لي الاختبارين أعطوا نفس

568
00:46:53,110 --> 00:46:57,630
القرار شوف أنا حبيت أطول بالي خالص في نقطة محددة

569
00:46:57,630 --> 00:47:02,830
أن الطالب غالباً غالباً بتلخبط بينهم لكن لو فهمتيهم

570
00:47:02,830 --> 00:47:06,350
زي ما أنا أشرحت لك إياهم أن اختبار مربع كاي

571
00:47:06,350 --> 00:47:10,790
بتتعامل مع البيتا مع البيتا وكلها بتساوي

572
00:47:10,790 --> 00:47:14,350
بعض وبتساوي صفر طالما تساوي صفر أن نموذج ماله غير

573
00:47:14,350 --> 00:47:18,530
مناسب Hosmer & Lemeshow بيتعمل مع مين؟ مع قيم الشهادة المتوقعة

574
00:47:18,530 --> 00:47:22,610
بفترض تساويهم تساويهم مع كده نموذج ممتاز كفرضية

575
00:47:22,610 --> 00:47:23,170
صفرية

576
00:47:29,780 --> 00:47:33,860
لا يمكن أن يكون قرار اختبار مربع CHI واختبار Hosmer & Lemeshow

577
00:47:33,860 --> 00:47:38,680
مش ذبعة، لا يمكن نأخده الطرفين ومختلفتين للحكومة

578
00:47:42,610 --> 00:47:45,310
أه طبعاً واحد ده منهم شوف اللي .. اللي أنا أعطيت لك

579
00:47:45,310 --> 00:47:48,390
يومي دلوقتي تلات شغلات دول مش اثنين ثلاثة اللي

580
00:47:48,390 --> 00:47:51,710
اختبر .. ركزتِ في الأول ايش عامل مدى ملائمة النمو

581
00:47:51,710 --> 00:47:55,850
ذات اختبار مربع كاي واحد والـ R² هدول الجامعة

582
00:47:55,850 --> 00:48:01,030
الاثنين واختبار Hosmer & Lemeshow نمشي هدول الثلاثة ب .. ب ..

583
00:48:01,030 --> 00:48:06,950
ثلاث أوجه العملة واحدة خلاص فبالتالي كلها هتمشي مع

584
00:48:06,950 --> 00:48:12,150
بعضها احنا بنشرح لك ونشوف البحث بعد شويش هحكي خلاص؟

585
00:48:15,880 --> 00:48:18,700
طبعاً هو البرنامج لما اشتغل على الموضوع اشتغل لغاية

586
00:48:18,700 --> 00:48:23,020
ما وصل الـ Iteration عشر مرات هو بيكرر لغاية ما

587
00:48:23,020 --> 00:48:26,420
يكون الفرق بين النتيجة الحالية والسابقة إليها أقل

588
00:48:26,420 --> 00:48:32,040
من واحد من ألف فوصل للحل الأمثل بعد ما كرر عشرة

589
00:48:32,040 --> 00:48:35,620
مرات هو اشتغل براحته احنا ماعناش علاقة بالاشتغال

590
00:48:35,620 --> 00:48:41,500
خلاص فهذا الجدول مش هأطلع عليه الجدول بعده طريقة

591
00:48:41,500 --> 00:48:48,120
رابعة لاختبار ملائمة النموذج برضه شفتي برضه كيف و

592
00:48:48,120 --> 00:48:55,000
طالع محاضرة صغيرة مصورة الـ Jadwal التصنيف ركّز مع

593
00:48:55,000 --> 00:49:00,440
بعض إذا أنها الرقم أربعة هأكتب لك هي فوق التصنيف

594
00:49:00,440 --> 00:49:06,800
Jadwal التصنيف

595
00:49:06,800 --> 00:49:13,750
بدي واحدة منكم تقرأ الـ Jadwal طيب ايه براحتك هيك

596
00:49:13,750 --> 00:49:17,890
وشدّش عصابك؟ أنا شايفكم أغلبكم مش ضدها ..طيب براحة

597
00:49:17,890 --> 00:49:22,510
خالص يعني طلع الجدول وبدي واحد يقرأ ليه وبديش

598
00:49:22,510 --> 00:49:24,570
أقرأ لكلمة وإذا قرأت كلمتين عن السابق سأعطيك

599
00:49:24,570 --> 00:49:29,330
مفتاح لحل هنا موجود Observe يعني إيش؟ مشاهد وين

600
00:49:29,330 --> 00:49:32,550
بيكون؟ في العينة، في البيانات اللي أنا دخلتها، هي

601
00:49:32,550 --> 00:49:35,210
معنى مشاهد يعني إيش أنت جمعت في العينة والـ .. والـ

602
00:49:35,210 --> 00:49:42,270
Predicted من وين؟ من وين؟ من النموذج يعني نموذج

603
00:49:42,270 --> 00:49:45,310
إيش اتوقع وإيش كان في الأصل هذا المشاهد يعني

604
00:49:45,310 --> 00:49:49,270
الأصل أسيبكم

605
00:49:49,270 --> 00:49:51,270
دقيقة واحدة فاكر براحتي

606
00:50:17,160 --> 00:50:28,160
طيب ركّز .. ركّز معايا نعم فكر

607
00:50:28,160 --> 00:50:31,220
أن أنا .. واللي .. واللي بتعرف تشرح له يعني

608
00:50:31,220 --> 00:50:34,720
تفسيره

609
00:50:34,720 --> 00:50:42,300
سهل بس بدّيك تطلع من .. منك أنتِ بس

610
00:50:42,300 --> 00:50:44,820
قرأ لي أكيد بدأ أقرأهم يعني إيش .. بس قرأ لي

611
00:50:44,820 --> 00:50:49,490
الجدولة بستعالى هنا .. تعالي هنا .. تعالي هنا ..

612
00:50:49,490 --> 00:50:55,390
أجيب

613
00:50:55,390 --> 00:51:00,030
في البيانات المشاهدة في العينة بالنسبة

614
00:51:00,030 --> 00:51:04,710
لـ .. الـ .. القفي والرأس بصح؟ صحيح في منهم أربعة

615
00:51:04,710 --> 00:51:07,010
في الـ .. في الـ Predicted في الـ Predictive طلع

616
00:51:07,010 --> 00:51:11,830
منهم أربعة راسبين واثنين ناجحين طيب كم؟ طبعاً في الـ

617
00:51:11,830 --> 00:51:14,730
.. بالنسبة للناجحين في البيانات العينية المشاهدة

618
00:51:14,730 --> 00:51:25,620
طلع منهم .. واحد راسب 98 98 ناجح طيب

619
00:51:25,620 --> 00:51:32,540
و كويس أنا شوف محاولة ثانية عشان

620
00:51:32,540 --> 00:51:40,320
لا التاريخ تسجل عليك طيب بالنسبة للمشاهدة هتكون

621
00:51:40,320 --> 00:51:47,390
المشاهدة والمتوقع 98 ناجحين المشاهدة والمتوقع

622
00:51:47,390 --> 00:51:50,690
المشاهدة والمتوقع هذا المفروض أنه 98 ناجحين وفي

623
00:51:50,690 --> 00:51:58,410
عندي أربعة راسبين أما في المشاهدة عندها يكون يعني

624
00:51:58,410 --> 00:52:04,390
مترجح بين النجاح والفشل للناجح واحد للفشل أربعة و

625
00:52:04,390 --> 00:52:13,670
هذا زي كده طيب أي محاولة ثانية طيب ركّزي معايا الآن

626
00:52:16,070 --> 00:52:25,650
لما كانت في البيانات الشخص صنف راسب النموذج

627
00:52:25,650 --> 00:52:34,190
توقع أن يكون راسب في أربع حالات إذا 

628
00:52:34,190 --> 00:52:40,010
.. إذا كان في البيانات الأصلية الشخص راسب النموذج

629
00:52:40,010 --> 00:52:46,070
توقع راسب في أربع حالات وتوقع ناجح  مرة مع كده في

630
00:52:46,070 --> 00:52:51,110
عنده .. في النموذج نجاح في التنبؤ كم مرة نجح؟

631
00:52:51,110 --> 00:52:56,950
أربعة صح دي فاشل فاشل بس هو في الأصل كان فاشل،

632
00:52:56,950 --> 00:53:02,970
مظبوط؟ النموذج توقعوا؟ الأربعة دو .. في الأصل كان

633
00:53:02,970 --> 00:53:09,150
الطالب فاشل، مظبوط؟ النموذج توقعوا؟ توقع أربع

634
00:53:09,150 --> 00:53:18,260
حالات فشل، النموذج توقع الفاشل صار ناجح كم مرة،

635
00:53:18,260 --> 00:53:22,160
مرتين، مع كده في احتمال نجاح كم واحدة، يعني عدد

636
00:53:22,160 --> 00:53:26,420
مرات النجاح، النجاح فاشل فاشل يعتبر نجاح، نفس اللي

637
00:53:26,420 --> 00:53:28,880
أنا مالكي فنجحي كده، نفس اللي أنا مالكي فنجحي كده،

638
00:53:28,880 --> 00:53:30,000
فنجحي كده، نفس اللي أنا مالكي فنجحي كده، نفس اللي

639
00:53:30,000 --> 00:53:32,940
أنا مالكي فنجحي كده، نفس اللي أنا مالكي فنجحي كده،

640
00:53:32,940 --> 00:53:38,040
نفس اللي أنا مالكي فنجحي كفي النموذج الأصلي ستة

641
00:53:38,040 --> 00:53:43,480
النموذج توقع منهم أربع مش ناجحين و اتنين هو أخطأ

642
00:53:43,480 --> 00:53:48,960
في التنبؤ فيهم إذا في اتنين عنده خطأ في النجاح

643
00:53:48,960 --> 00:53:55,740
اللي كان ناجح في الأصل و كان مشاهد و النموذج توقع

644
00:53:55,740 --> 00:54:00,270
فاشل، حدث مرة واحدة يعني هل هذا نجاح ولا فشل

645
00:54:00,270 --> 00:54:04,950
بالنسبة لي للنموذج فشل، هذا خطأ وهذا خطأ، طب كان ناجح

646
00:54:04,950 --> 00:54:10,470
في الأصل و النموذج توقع ناجح حدث 98 مرة زي دول

647
00:54:10,470 --> 00:54:18,570
نجاح، مع كده كم مرة النموذج توقع بالحل الصح 98 زي 4

648
00:54:18,570 --> 00:54:27,170
102 إذا عدد مرات النجاح 98 زاد أربع على كلهم جدياش

649
00:54:27,170 --> 00:54:32,750
105 على 102 من 105 يعني دقة النموذج يعني تنبأ

650
00:54:32,750 --> 00:54:36,570
بحالة الطالب ناجح ولا مش ناجح في 102 حالة، نقص ال

651
00:54:36,570 --> 00:54:45,530
105 بنسبة نجاح ال percentage correct 97.1%

652
00:54:45,530 --> 00:54:50,410
طبعا نسبة ما لها عالية جدا طبعا في البداية خالص

653
00:54:53,390 --> 00:54:55,950
اللي ال classification table أول table شفناها بس

654
00:54:55,950 --> 00:55:02,690
أنا ما علقتش عليه كتير أول

655
00:55:02,690 --> 00:55:07,010
واحدة هده هد السيب زيرو خالص كانت أربعة و عشرين و

656
00:55:07,010 --> 00:55:09,910
ثلاثة من عشرة يعني في بداية خالص من بدأ البرنامج

657
00:55:09,910 --> 00:55:12,670
بدأ على أربعة و عشرين و ثلاثة وصلت هنا إلى وين

658
00:55:12,670 --> 00:55:17,050
لسبعه و عشرين و بعد كده النموذج جيد إذا فين لأ أنا 

659
00:55:17,050 --> 00:55:21,470
عندي أربع طرق لاختبار مدى ملائمة أو مدى مطابقة أو

660
00:55:21,470 --> 00:55:27,480
مدى مناسبة النموذج، مربع CHI، قيم R² مش شابه الـ R²

661
00:55:27,480 --> 00:55:32,940
اللي أخذناها، اختبار حسمر زي اختبار جدول التصنيف

662
00:55:32,940 --> 00:55:36,940
إذا

663
00:55:36,940 --> 00:55:38,640
مرة تانية أقرا جدول التصنيف

664
00:55:43,780 --> 00:55:47,860
طب الجدول هذا لو بدأ أقراه جدول البداية خالص لما

665
00:55:47,860 --> 00:55:53,100
دخلت البيانات للنموذج إيش هقراهم؟ ستة حالات فشل

666
00:55:53,100 --> 00:55:57,920
مظبوط و تسعة و تسعين حالات نجاح و .. و التصنيف

667
00:55:57,920 --> 00:56:00,580
هيكون أربعة و عشرين و ثلاثة من عشرة يعني تسعة و

668
00:56:00,580 --> 00:56:05,400
تسعين على مية و خمسة هذا بداية خالص .. هذا بداية

669
00:56:05,400 --> 00:56:11,290
خالص هذا step رقم كده؟ رقم صفر مشينا هيك خلصنا

670
00:56:11,290 --> 00:56:16,990
تأكدنا تماما نموذج مناسب، أخر خطوة متوقعة الآن هي

671
00:56:16,990 --> 00:56:29,790
في step 1 المتغيرات في المعادلة كيف

672
00:56:29,790 --> 00:56:35,970
تكتب معادلة الانحدار فتظهر ال y بتساوي 1 على 1

673
00:56:35,970 --> 00:56:38,590
زائد E of ناقص اللي كتبتيه كله

674
00:56:42,780 --> 00:56:46,380
الصح هنا تكتب المعادلة اللي أنت كتبتيها المعادلة

675
00:56:46,380 --> 00:56:51,760
التسمية اللي كتبتها هنا بكتبها بس أي شكل معادلة

676
00:56:51,760 --> 00:56:54,820
طبعا اللي اسمها رياضي أنا مش هكتبه يعني المعادلة

677
00:56:54,820 --> 00:56:59,300
بشكل أنا بتنكتب y hat بتساوي واحد زائد a minus

678
00:56:59,300 --> 00:57:01,820
اللي هي بكتب ال y إيش بتساوي اللي أنت كتبتيها هي

679
00:57:01,820 --> 00:57:09,820
ال y خلاص اللي هي y بتساوي طبعا ال .. هتعرفي نقص

680
00:57:09,820 --> 00:57:16,520
برا فاحنا نخل نقص هيكو هي ناقص برا خالص بيصير بي

681
00:57:16,520 --> 00:57:20,480
زيرو زات بي واحد متوير الأول بي اتنين متوير التاني

682
00:57:20,480 --> 00:57:26,280
و هكذا بس

683
00:57:26,280 --> 00:57:31,880
في ناقص برا للكل أي

684
00:57:31,880 --> 00:57:38,160
زائد؟ وين؟ هذا و هذا واحد برا و هذا واحد لحاله و

685
00:57:38,160 --> 00:57:39,660
هذا زائد اه ليش

686
00:57:46,710 --> 00:57:50,910
عشان أنا رايحك و تشوفيها كويس و أحذار هذي

687
00:57:50,910 --> 00:57:59,570
exponential زيها وهي في ناقص براي أي اص ناقص بعدين

688
00:57:59,570 --> 00:58:07,150
بفتح قوس للي أنا كاتبه طب

689
00:58:07,150 --> 00:58:10,710
عليها مش حاجة على تفاصيل بينظم كيش كتير لكن شكل

690
00:58:10,710 --> 00:58:17,490
كتلة و أكتبة زي كده طب اطلع عليها شكل بخوف، طب الآن

691
00:58:17,490 --> 00:58:21,490
بدي أشوف احنا حكينا ال Y و ال X اللي هم قيمة مظبوط

692
00:58:21,490 --> 00:58:24,450
و أن ال X بتروح من ∞  ولا و يانا من سالب ∞ 

693
00:58:24,450 --> 00:58:27,850
لموجب ∞ و لو X راحت من سالب ∞ إلى موجب 

694
00:58:27,850 --> 00:58:30,650
∞ ال Y بتروح من ∞ ولا و يانا بسافر لواحد

695
00:58:30,650 --> 00:58:35,730
طب بنعمل اختبار للكلام هذا لو ال X هي ∞ مش ال X هي 

696
00:58:35,730 --> 00:58:41,810
اللي هنا لو هدول راحوا لمال النهاية موجب ∞

697
00:58:42,740 --> 00:58:47,100
لو الاكسات قيم X راحت نبدأ بالسالب ∞

698
00:58:47,100 --> 00:58:53,780
نشوف ال Y بتروح لوين مشيلي واحدة واحدة الاكسات

699
00:58:53,780 --> 00:58:57,680
هدول اللي جوا راحوا للسالب ∞ وفي السالب

700
00:58:57,680 --> 00:59:02,940
برا شو بيصير موجب ∞ مال النهائية،

701
00:59:02,940 --> 00:59:06,620
مظبوط؟ أي حاجة قص مال النهاية كمية كبيرة طب واحد

702
00:59:06,620 --> 00:59:10,160
زاد مال النهائية أضافت مال النهائية بيصير جاب واحد

703
00:59:10,160 --> 00:59:14,170
على مال النهاية بقداش؟ إذا Y رحت للصفر هذا ما إكس

704
00:59:14,170 --> 00:59:18,390
تروح لوين؟ لسالب ∞ طب لو رحت للموجب

705
00:59:18,390 --> 00:59:23,510
بالعكس هذا موجب ∞ وفيه سالب برا إيه

706
00:59:23,510 --> 00:59:27,650
السالب؟ إيه سالب ∞؟ صفر إيه و السالب عدد

707
00:59:27,650 --> 00:59:33,390
صغير جدا جدا بسوا صفر هذا الصفر 1 على 1 واحد

708
00:59:33,390 --> 00:59:38,100
إذا بتروح من صفر لواحد، فهبدأ عشان كده ال Y هنا

709
00:59:38,100 --> 00:59:43,240
محكوم شكله هيكون زي ما حكينا شكل قصي هيكون ماشي

710
00:59:43,240 --> 00:59:51,340
هيك حاجة في لغاية الواحد خلاص؟ لكن لو أنت كتبتيها

711
00:59:51,340 --> 00:59:57,660
إزاي ما أنت عملتيها زي هيك لو كتبت Y خطية اللي هي

712
00:59:57,660 --> 01:00:01,700
هيك لو ال Xات روح للمال النهاية ان هي ال Y هيروح

713
01:00:01,700 --> 01:00:05,510
للمال النهاية ان هي .. لأو ال .. و ال Xات لو راحت على

714
01:00:05,510 --> 01:00:08,310
السالب احنا تروحي احنا تروحي على السالب فلعشان كده

715
01:00:08,310 --> 01:00:11,750
كتابة المعادلة في انحدار ال .. ال logistic من إزاي

716
01:00:11,750 --> 01:00:15,770
للانحدار العادي لكن فيه لا إثبات رياضي ليش هيك مش

717
01:00:15,770 --> 01:00:20,250
مجال شغلنا أو تعاون التربة ما أهمش علاقة ما أهمش ال

718
01:00:20,250 --> 01:00:23,530
.. ما بيعنيهم الوظف و ال logistic في الأمور

719
01:00:23,530 --> 01:00:26,390
التربوية فقط خلاص؟

720
01:00:29,440 --> 01:00:32,480
إذا ده خطوة رقم واحد كتبت المعادلة لو لأ أنا عايز

721
01:00:32,480 --> 01:00:38,220
أكتبها بكتب المعادلة هي سميها بأي اسم اللي كتبت

722
01:00:38,220 --> 01:00:42,700
أزملتكوا سميها مثلا باسم إيه فالواحد ساوي واحد على

723
01:00:42,700 --> 01:00:49,660
واحد زائد إيه و السالب اللي إيه كتبته خلاص الاختبار

724
01:00:49,660 --> 01:00:54,140
المستخدم احنا 

725
01:00:54,140 --> 01:01:00,710
كنا خطين مظبوط هنا مش تي اختبار لعالم اسمه Wald إذا

726
01:01:00,710 --> 01:01:06,910
الاختبار راح نستخدمه هنا بدرس معنوية الخطوة

727
01:01:06,910 --> 01:01:11,210
البعدها اللي احنا دايما بنشر عليها أثر أو دلالة

728
01:01:11,210 --> 01:01:14,610
معاملات

729
01:01:14,610 --> 01:01:25,410
الانحدار يعني بشوف هل المتغير مهم؟ هل المتغير أثر

730
01:01:25,410 --> 01:01:30,020
على التابع؟ فبدرس مادة معنوية الاختبار المادة

731
01:01:30,020 --> 01:01:33,420
المعنوية كنا نستخدم هناك اختبار T في الانحدار هنا

732
01:01:33,420 --> 01:01:38,360
هستخدم اختبار اسمه Wald بتحاول

733
01:01:38,360 --> 01:01:42,980
أشوف لك كيف طلعت ال Wald شفتي ال B وهي الخطأ

734
01:01:42,980 --> 01:01:46,820
تبعها لو قسمت ال B على الخطأ كان يقطي T هناك بظبط

735
01:01:46,820 --> 01:01:54,530
هنا بربعه فال Wald بيساوي قيمة ال B الموجودة على

736
01:01:54,530 --> 01:01:58,730
الخطأ تبع ال B فهذه كلها مقدرة مربع القيمة هذه

737
01:01:58,730 --> 01:02:03,270
بيعطيني الصفة العمود التالت يعني لو قسمت هذول على

738
01:02:03,270 --> 01:02:09,050
بعض وربعتهم احطها واحد point على بعض وهكذا هذا ال

739
01:02:09,050 --> 01:02:13,890
Wald رياضيا

740
01:02:13,890 --> 01:02:23,520
تم إثبات أنه له اختبار مربع Chi بدرجات حرية بتساوي

741
01:02:23,520 --> 01:02:29,060
واحد خلاص؟

742
01:02:29,060 --> 01:02:34,880
إله مربع اختبار اسمه مربع KAI بدرجة حرية بتساوي

743
01:02:34,880 --> 01:02:39,480
واحد فنمسك

744
01:02:39,480 --> 01:02:45,660
أول واحد نشوف هل اختبار معنى ولا لأ طب أنا بيعنيش

745
01:02:45,660 --> 01:02:49,580
كيف طلعت القيمة هذه و ليها هذه هي الجواب تبعها وهي

746
01:02:49,580 --> 01:02:53,440
ضايق الحرية واحد بيعني ال p value مظبوط السكش سوى

747
01:02:53,440 --> 01:02:59,160
بالنسبة للاختبار اللي هو النوع ده

748
01:02:59,160 --> 01:03:03,260
المعنوية في الأول لأن بيعني المعنوية بشكل كبير

749
01:03:03,260 --> 01:03:06,600
واضح .226 القيمة الاحتمالية

750
01:03:11,270 --> 01:03:15,290
.226 واضح أنه فعلا غير دالة، مع كده هذا المتغير 

751
01:03:15,290 --> 01:03:19,130
مش مؤثر، يعني سواء ذكر .. النوع الاجتماعي ذكره أو

752
01:03:19,130 --> 01:03:21,890
لا أنت، المتغير ليه المؤثر على حالة الطالب، يعني

753
01:03:21,890 --> 01:03:27,630
مافيش فرق معنوي، الشخص ذكره أو لا أنت، مأثرش 

754
01:03:27,630 --> 01:03:34,150
النجاح تبعه طيب مش .. تبرايحنا أساسا من النوع واحد

755
01:03:34,150 --> 01:03:36,670
إناث و دكور خليناه مارشعية؟ صحيح

756
01:03:40,360 --> 01:03:43,420
أليس ما فسرتش معامل الانحدار اللي القيمة هنس

757
01:03:43,420 --> 01:03:50,080
ما فسرتهاش أليس ما فسرتش بس أشوف الدال ولا غير الدال

758
01:03:50,080 --> 01:03:53,280
الركز

759
01:03:53,280 --> 01:03:59,900
الآن مع بعض الفرضية الصفرية بتنص عليش احنا متعودين

760
01:03:59,900 --> 01:04:05,300
عليها دائما الـ B تساوي صفر مقابل

761
01:04:05,300 --> 01:04:07,420
الـ B تساوي صفر

762
01:04:10,600 --> 01:04:16,080
البرنامج أعطاني فترات ثقة 95% confidence interval

763
01:04:16,080 --> 01:04:27,400
لمن؟ 95% confidence interval لمن؟ 95% confidence

764
01:04:27,400 --> 01:04:30,620
interval لمن؟ 95% confidence interval لمن؟ 95%

765
01:04:30,620 --> 01:04:36,680
confidence

766
01:04:36,680 --> 01:04:38,780
interval لمن؟ 95% confidence interval لمن؟ 95%

767
01:04:38,780 --> 01:04:47,400
interval لمن؟ للـ E ^ B إيش هتساوي E ^ B؟

768
01:04:47,400 --> 01:04:50,880
الفرضية هذه الـ B تساوي صفر، مظبوط؟ لو طلعت على

769
01:04:50,880 --> 01:04:58,120
فترة الثقة هذه الفترة من 3 من 10 لـ 160، مظبوط؟

770
01:04:58,120 --> 01:05:02,780
الفترة الأولى من 3 من 10 لغاية 160 points،

771
01:05:02,780 --> 01:05:07,180
تلقيتها، مظبوط؟ تذكر، حكينا نستخدم فترات الثقة

772
01:05:07,180 --> 01:05:10,930
برضه لاختبار الفرضية؟ هناك كنا نحكي إذا كانت الفترة

773
01:05:10,930 --> 01:05:14,910
اجتملت على مين؟ على الصفر، ليش؟ إذا كان الفرضية الـ B

774
01:05:14,910 --> 01:05:22,750
تساوي صفر، مظبوط؟ طمعي؟ مانركز؟ في اللي فات، في

775
01:05:22,750 --> 01:05:26,910
الانحدار كنا نحكي الفرضية صفرية الـ B تساوي صفر و

776
01:05:26,910 --> 01:05:29,550
نحكي إذا كانت الفترة اجتملت على الصفر، برفض أو

777
01:05:29,550 --> 01:05:32,790
برفضش، إذا اجتملت مرفضش، إذا بدنا أنت اجتمل، برفض

778
01:05:33,490 --> 01:05:35,870
طب في الحالة تبعتي أنا الفترة اللي عندي مش للـ B

779
01:05:35,870 --> 01:05:41,890
الفترة لمين؟ للـ E ^ B، E دالها أسها اللي أنا بدي 

780
01:05:41,890 --> 01:05:48,430
أحول الـ B تساوي صفر لـ E ^ B ممتاز تساوي واحد

781
01:05:48,430 --> 01:05:54,030
لإن E ^ صفر = 1 يعني أي عدد أس صفر = 1 معدن

782
01:05:54,030 --> 01:06:01,790
ما اللي هي بتاكد بالواحد اختلف الوضع واضح؟ إذا الآن

783
01:06:01,790 --> 01:06:08,270
بحكي إذا اجتملت فترة الصفر على الواحد برفضش هنا

784
01:06:08,270 --> 01:06:12,070
كنا بحكي إذا اجتملت فترة الصفر فترة الثقة على

785
01:06:12,070 --> 01:06:16,450
الصفر برفضش هنا بحكي إذا اجتملت فترة الثقة على

786
01:06:16,450 --> 01:06:22,310
الواحد برفضش إذا هذا الواحد مقابل طبعا أكيد ايه

787
01:06:22,310 --> 01:06:25,850
و اسمية نفسها واحد طب طالع الفترة هل هذه الفترة

788
01:06:25,850 --> 01:06:26,890
تجتمل على الواحد؟

789
01:06:30,130 --> 01:06:34,370
مظبوط لإن بدي أعمل تلاتة من عشرة هذه مش تلاتة

790
01:06:34,370 --> 01:06:39,310
تلاتة من عشرة لـ 160 أكيد الواحد جوا موجود

791
01:06:39,310 --> 01:06:45,870
إذا إيش القرار إذا .. أحكيبلك إيه عشان تنسيهاش ديك

792
01:06:45,870 --> 01:06:54,230
تحفظيها حفاظ؟ لأ إذا حفظت مصيبة لأ .. لأ لأ عارف

793
01:06:54,230 --> 01:06:59,470
سمعيها أنا بختبرها ده مظبوط إذا الفترة اجتملت على

794
01:06:59,470 --> 01:07:04,170
الصفر مع كده الـ B تساوي صفر يعني برفضش ففي حياتك

795
01:07:04,170 --> 01:07:08,350
مابتنسيها لكن إذا تحكي زي هيك و إذا امتحاني مع

796
01:07:08,350 --> 01:07:12,670
الخبطة شوية بتضيع فهنا الـ E أسها بتساوي واحد إذا

797
01:07:12,670 --> 01:07:16,930
الفترة فيها الواحد مع كده هذا صح إذا برفضش إذا إذا

798
01:07:16,930 --> 01:07:19,530
اجتملت فترة الثقة على القيمة اللي هنا اللي هي

799
01:07:19,530 --> 01:07:24,250
الواحد برفضش الفرضية الصفرية أنا بعيدش عشان تحفظيه

800
01:07:24,250 --> 01:07:27,470
أنا بعيدك عشان تفهمي إيش المفتاح تبع الحل

801
01:07:45,190 --> 01:07:49,230
طيب واضح الفترة ليش لا تجتمل أو تجتمل واضح تجتمل

802
01:07:49,230 --> 01:07:54,450
على الواحد فبالتالي لا نرفض الفرضية الصفرية الآن

803
01:07:54,450 --> 01:07:59,710
المبدأ يعلق على النتيجة عندي طريقتين للتعليق يعني

804
01:07:59,710 --> 01:08:05,550
بدي أفسر المعامل يا بفسر معامل الـ B يا بفسر معامل

805
01:08:05,550 --> 01:08:11,910
الـ E ^ B و الاثنين بيعطي نفس المعنى في الآخر بس كل

806
01:08:11,910 --> 01:08:17,970
واحد في اتجاه مختلف إذا مرة هفسر حسب الـ B و مرة

807
01:08:17,970 --> 01:08:23,190
هفسر حسب الـ E ^ B لحظة الـ B شت تساوي ات أو الـ Bهات

808
01:08:23,190 --> 01:08:32,350
واحد تسعة تلاتة سبعة و الـ E ^ B لو أخدت على الهاتف

809
01:08:32,350 --> 01:08:36,230
هذه القيمة مثلًا لن أعمل لك الـ Excel لأنك

810
01:08:36,230 --> 01:08:39,830
بالتأكيد بتعرف تشتغليها بيدك على الجوال عليها شيء

811
01:08:39,830 --> 01:08:45,270
فالجواب بيطلع 6.9 أربعة

812
01:08:45,270 --> 01:08:48,670
واحد إذا

813
01:08:48,670 --> 01:08:52,690
البرنامج هو أعطاني هذه Automatic في الانحدار لو

814
01:08:52,690 --> 01:08:57,370
بتتعامل مع دوال الـ logistica فتاخد E to the B تطلع

815
01:08:57,370 --> 01:09:02,950
6.941 هذا

816
01:09:02,950 --> 01:09:07,430
القيمة التفسيرية كانت شوفها

817
01:09:07,430 --> 01:09:13,370
هي المحاكاة تبعي عند الواحد مافيش دلالة، مظبوط؟

818
01:09:13,370 --> 01:09:17,770
معناه كده أول ما بدأ أشتغل في هذه المسألة بدي أحكي

819
01:09:17,770 --> 01:09:20,850
النوع واحد لمين؟

820
01:09:23,620 --> 01:09:32,900
إذا كان الشخص أنثى طالبة فاحتمالية

821
01:09:32,900 --> 01:09:43,540
هذه الـ E to the P بتسميها الـ odds ratio اللي هي 

822
01:09:43,540 --> 01:09:47,640
نسبة

823
01:09:47,640 --> 01:09:56,860
الأرجحية أو نسبة الأرجحية هذه الاسمية نسبة E to the

824
01:09:56,860 --> 01:10:04,180
B odds ratio OR نسبة الأرجحية، أرجحية يعني تفضيل من

825
01:10:04,180 --> 01:10:11,980
عن من الواحد على التاني على المرجع نسبة الأرجحية

826
01:10:11,980 --> 01:10:19,020
ساوت كم؟ 6.941 شيل منها واحد يصير كم؟ يصير 5

827
01:10:19,020 --> 01:10:26,070
.941 معنى كده في حالة النجاح .. مين التابع؟

828
01:10:26,070 --> 01:10:31,670
التابع عبارة عن إيش؟ في حالة النجاح الأنثى أفضل من

829
01:10:31,670 --> 01:10:44,430
الذكر بكام مرة؟ خمس مرات لي 5.941 إذا في

830
01:10:44,430 --> 01:10:50,430
حالة كون الشخص ناجحا

831
01:10:53,220 --> 01:11:02,260
فإن نسبة لها رجحية فإن أفضلية مين على مين الإناث

832
01:11:02,260 --> 01:11:16,560
على الذكور بتساوي تقريبا 5.9 مرة بالرغم

833
01:11:16,560 --> 01:11:22,220
من هيك طلع حد المتغير ماله غير ده برغم الخمس

834
01:11:22,220 --> 01:11:26,780
ستمارات تقريبا إلا أنه غير ده ليش أنا طلعت واحد

835
01:11:26,780 --> 01:11:33,120
لإن عند الواحد اللي تدوي الساعة واحدة ماعنيش فش

836
01:11:33,120 --> 01:11:36,820
علاقة بالاثنين طب و في علاقة لو يانشيلي الواحد من

837
01:11:36,820 --> 01:11:39,920
هذا بتطلع خمسة point تسعة مع كده إذا كان الشخص

838
01:11:39,920 --> 01:11:43,640
ناجح فافضلية اللي أنا اتعلمتكوا بالساعة هو حوالي

839
01:11:43,640 --> 01:11:49,160
ست مرات طب شوف اللي بعده بدي أشوف اللي بعده و بدي

840
01:11:49,160 --> 01:11:52,780
أشوف .. أزي .. أزي .. أسيب القسم و أطلع عن النشاط

841
01:11:52,780 --> 01:11:56,380
النشاط

842
01:11:56,380 --> 01:12:02,400
دال ولا غير دال؟ دال .. دال .. دال .. دال .. دال .. دال ..

843
01:12:02,400 --> 01:12:03,580
دال .. دال .. دال .. دال .. دال .. دال .. دال .. دال .. دال

844
01:12:03,580 --> 01:12:04,780
.. دال .. دال .. دال .. دال .. دال .. دال .. دال .. دال ..

845
01:12:04,780 --> 01:12:08,040
دال .. دال .. دال .. دال .. دال .. دال .. دال .. دال .. دال

846
01:12:08,040 --> 01:12:08,780
.. دال .. دال .. دال .. دال .. دال .. دال .. دال .. دال ..

847
01:12:08,780 --> 01:12:12,460
.. دال .. دال .. دال .. دال .. دال .. دال .. دال .. دال ..

848
01:12:12,460 --> 01:12:18,950
دال .. لا تجتمل على الواحد مع كده بتغير ده إحصائيا

849
01:12:18,950 --> 01:12:25,090
طيب

850
01:12:25,090 --> 01:12:28,630
الآن كيف بده أعلق على النشاط؟ ركزي معاه خليني أعلق

851
01:12:28,630 --> 01:12:33,430
على النشاط هنا جنبه بيقول بيها و بي واحدة و بي

852
01:12:33,430 --> 01:12:34,390
واحدة و بي واحدة و بي واحدة و بي واحدة و بي واحدة

853
01:12:34,390 --> 01:12:36,310
و بي واحدة و بي واحدة و بي واحدة و بي واحدة و بي

854
01:12:36,310 --> 01:12:38,590
واحدة و بي واحدة و بي واحدة و بي واحدة و بي واحدة

855
01:12:38,590 --> 01:12:40,190
و بي واحدة و بي واحدة و بي واحدة و بي واحدة و بي

856
01:12:40,190 --> 01:12:42,250
واحدة و بي واحدة و بي واحدة و بي واحدة و بي واحدة

857
01:12:42,250 --> 01:12:44,670
و بي واحدة و بي واحدة

858
01:12:48,650 --> 01:12:54,210
ناقص واحد بالصين أربعة وخمسة واربعين هنا حكيت أفضلت

859
01:12:54,210 --> 01:12:58,990
لي إن أنا اتعلم الـ decor خلاص برضه في حالة كون

860
01:12:58,990 --> 01:13:08,470
للشخص ناجح أنا باخد المتغير التابع هذا التابع لأن

861
01:13:08,470 --> 01:13:13,850
النشاط هذا متغير كم فبحكي كل زيادة في درجة النشاط

862
01:13:13,850 --> 01:13:23,560
بدرجة واحدة كل زيادة كل زيادة في درجة النشاط بمقدار

863
01:13:23,560 --> 01:13:28,600
درجة واحدة

864
01:13:28,600 --> 01:13:36,540
يقابلها أفضلية

865
01:13:36,540 --> 01:13:39,580
يقابلها

866
01:13:39,580 --> 01:13:47,340
أفضلية للذكور للإناث عين الذكور بمقدار كده؟

867
01:13:47,340 --> 01:13:56,740
حوالي أربعة أضعاف أنا

868
01:13:56,740 --> 01:14:01,460
خبطت على التانية يقابلها .. يقابلها

869
01:14:01,460 --> 01:14:08,380
كل زيادة في درجة النشاط في درجة النشاط مقدار واحد

870
01:14:08,380 --> 01:14:15,250
يقابلها أربعة point أربعة خمسة مرة في الـ أه

871
01:14:15,250 --> 01:14:18,510
بالضبط في اعتبار الشخص ناجح اللي كتبنا فوق في

872
01:14:18,510 --> 01:14:27,210
اعتبار الشخص ناجحا إذا نبدأ من هنا كل زيادة في

873
01:14:27,210 --> 01:14:31,070
درجة النشاط بمقدار درجة واحدة يقبلها أربع .. حوالي

874
01:14:31,070 --> 01:14:35,910
خمس مرات إنه يعتبر الشخص ناجح يعني مع كده الطالب

875
01:14:35,910 --> 01:14:41,150
بزيادة درجة واحدة في النشاط يقابله إنه نسبة نجاحه 

876
01:14:43,750 --> 01:14:47,250
حوالي خمس مرات عن الطالب الذي بتقل الدرجة التي 

877
01:14:47,250 --> 01:14:51,770
موجودة إذا في فرق في التعليق عن انحدار العادي هنا

878
01:14:51,770 --> 01:14:56,110
كل زيادة درجة واحدة في النشاط بمقدار درجة واحدة

879
01:14:56,110 --> 01:15:04,990
يقابلها 4.5 مرة اعتبار الشخص ناجح يقابلها 4.45%

880
01:15:04,990 --> 01:15:08,390
التي هي نسبة الاحتمالية

881
01:15:14,320 --> 01:15:19,380
القسم 1 والقسم 2 واضح

882
01:15:19,380 --> 01:15:27,440
القيم ما لها غير دالة إحصائياً غير 

883
01:15:27,440 --> 01:15:32,200
دالة لحظة فترة ثقة ما لها الفترة الأولى من الصفر 7

884
01:15:32,200 --> 01:15:35,160
الـ 24 تشتمل على الواحد الفترة التالية من الصفر

885
01:15:35,160 --> 01:15:38,020
البرنامج ما طلعش هذه القيمة كبيرة جدا ما تلاحظ

886
01:15:38,020 --> 01:15:42,960
القيمة هادئة لو بدي أخد لها هيطلع عدد كبير جدا

887
01:15:42,960 --> 01:15:46,080
ضخم فبالتالي الفترة تشتمل على الواحد وبالتالي

888
01:15:46,080 --> 01:15:50,060
برفضش الفرضية الصفرية فواضح سواء قسم 1 ولا قسم 2

889
01:15:50,060 --> 01:15:57,960
الـ job تبع عمله غير دالة إحصائياً هذا

890
01:15:57,960 --> 01:16:00,740
بالنسبة للتعليق على ال betas لل E2W

891
01:16:03,320 --> 01:16:08,400
لو كانت هذه لأ

892
01:16:08,400 --> 01:16:13,480
باكتخد عليها هذه شيل واحد بصير احتمال ان يكون ناجح

893
01:16:13,480 --> 01:16:18,580
point تلاتة اتنين واحد مقارنة مع من مع قسم التالت

894
01:16:18,580 --> 01:16:23,780
يعني احتمال نجاح الطالب في القسم الأول بتساوي

895
01:16:23,780 --> 01:16:28,040
حوالي تلاتة من عشرة بالنسبة لقسم الثاني طبعا واضح

896
01:16:28,040 --> 01:16:30,700
القسم الثاني هذا ما له معنى خالص لأن القيمة ما لها

897
01:16:30,700 --> 01:16:32,980
كبيرة جدا فالممكن نتعليق عليها

898
01:16:37,000 --> 01:16:39,860
هذا بالنسبة كيف أعلق على النتائج يعني طلعت الآن

899
01:16:39,860 --> 01:16:44,220
بمخرج أنه أن الشرط الفاصلي هو المتغير المعنوي

900
01:16:44,220 --> 01:16:50,900
الوحيد الموجود طب

901
01:16:50,900 --> 01:16:55,980
كيف هذه علق على ال B؟ يعني علقت على ال E to the B؟

902
01:16:55,980 --> 01:17:00,280
هنا ما فيش فيها طرح واحد بالتأكيد خلاص إذا كان

903
01:17:00,280 --> 01:17:06,790
الشخص أنثى فإن احتمال النجاح لها احتمال يكون ناجح

904
01:17:06,790 --> 01:17:17,330
مظبوط إذا أنا أكتب لك إياها طبعا

905
01:17:17,330 --> 01:17:26,090
إذا كان الشخص أنثى نأخذ هيك من الإناث فإن .. فإنه

906
01:17:26,090 --> 01:17:31,170
فيش احتمال نجاحه

907
01:17:31,170 --> 01:17:34,810
هيكون 1.93 مرة

908
01:17:37,630 --> 01:17:40,990
مع كده الشخص إذا كان أنثى، احتمال نجاحه يكون

909
01:17:40,990 --> 01:17:47,530
تقريباً ضعفين الأنثى، ضعفين الذكر، خلاص بالنسبة

910
01:17:47,530 --> 01:17:49,710
للذكور مباراة .. التعاملات الذكور بالنسبة للذكور

911
01:17:49,710 --> 01:17:53,850
مباراة .. مقارنة بالنسبة للثانية اللي هي الذكور

912
01:17:53,850 --> 01:17:59,870
التي هي المجموعة المرجعية، إذا إذا كان الشخص أنثى،

913
01:17:59,870 --> 01:18:02,510
أخذت أنثى ليش؟ لأن أنا بتكلم عن نوع واحد ونوع واحد،

914
01:18:02,510 --> 01:18:08,530
الشخص أنثى، فاحتمال نجاحه مرتين تقريباً مقارنة مع

915
01:18:08,530 --> 01:18:15,670
الذكور طيب نطلع على النشاط الفصلي كل

916
01:18:15,670 --> 01:18:20,170
زيادة درجة واحدة فاحتمال الشخص يكون ناجح هي تقريباً

917
01:18:20,170 --> 01:18:24,830
1.69 مرة فاحتمال أن يكون ناجح لاحظوا الخاتمة كلمة

918
01:18:24,830 --> 01:18:26,510
يا شي احتمال

919
01:18:28,600 --> 01:18:32,760
هذا الغالبية بيعلق اما على ال B أو على A to the B

920
01:18:32,760 --> 01:18:36,320
احنا بنعلق على اثنين هي ال B تعليقة سهل كل زي

921
01:18:36,320 --> 01:18:43,360
الشغل العادي بس بأكتب كلمة احتمال خلاص و ليش كتابة

922
01:18:43,360 --> 01:18:50,240
نجاحه لأنه التابع عبارة عن ايش نجاح لو عكست بصير

923
01:18:50,240 --> 01:18:56,200
فان احتمال فشله بسوا كذا أو رسوله إذا مرة ثانية

924
01:18:59,140 --> 01:19:03,120
النوع أو يبدأ بالنشاط النشاط كله زيادة درجة واحدة

925
01:19:03,120 --> 01:19:08,360
في النشاط معناها احتمال أن يكون الشخص اللي هو

926
01:19:08,360 --> 01:19:12,460
الأنثى ناجحة مرتين تقريباً 1.69

927
01:19:12,460 --> 01:19:19,970
بالمقارنة مع الأنثى للنوع 1 ذكر و أنثى ما كده

928
01:19:19,970 --> 01:19:25,350
احتمال أن يكون الشخص الأنثى ناجحة و يفوق الذكر

929
01:19:25,350 --> 01:19:30,970
بمقدار 1.67 هنا كل زيادة درجة واحدة في النشاط

930
01:19:30,970 --> 01:19:36,710
يقابلها أن النجاح هيزداد بمعدل أو باحتمال 1.69

931
01:19:36,710 --> 01:19:43,150
القسم بنفس الطريقة إذا كان الشخص في القسم الأول

932
01:19:45,440 --> 01:19:52,660
.279 مقارنة مع الثالث هذا بيساوي 21 مرة مقارنة مع

933
01:19:52,660 --> 01:19:56,060
القسم الثالث مع كده واضح أن أسوأ هو القسم الثالث

934
01:19:56,060 --> 01:20:01,060
يعني هذا 21 مرة نجاح بالنسبة للقسم الثالث و هذا

935
01:20:01,060 --> 01:20:07,840
.273 واضح أن الأول أسوأ من الثالث الثاني هو الأفضل

936
01:20:07,840 --> 01:20:11,280
طبعا الفرق بين القسم الأول والثاني واضح حوالي 21

937
01:20:11,280 --> 01:20:16,290
شوية يعني لو طلعتها دول بيطلع الفرق بين قسم الثاني

938
01:20:16,290 --> 01:20:23,630
وقسم الأول ليش؟

939
01:20:23,630 --> 01:20:31,050
طلع

940
01:20:31,050 --> 01:20:37,370
الآن .. الآن قرأت الأول مع الثالث ايش بيطلع 2.7

941
01:20:37,370 --> 01:20:41,750
يعني احتمال نجاح الشخص في القسم الأول 2.7

942
01:20:41,750 --> 01:20:50,930
ثالث يعني أنا بأحكي احتمال القسم الأول بيساوي

943
01:20:50,930 --> 01:21:00,950
2.782 بعد 7 8 للثالث من

944
01:21:00,950 --> 01:21:06,250
الأحسن؟ ولا الثالث؟ الأول الأول احتمال نجاح هو

945
01:21:06,250 --> 01:21:11,810
2.78 من الثالث، من الأفضل؟ اللي أنا بأحكي،

946
01:21:11,810 --> 01:21:17,630
أي طالب احتمال ينجح 2 من 10 من الثالث، من الأفضل؟

947
01:21:17,630 --> 01:21:23,490
أنا و أنتِ، أنا نجاحي نصف نجاحك، يعني أنتِ أفضل

948
01:21:23,490 --> 01:21:31,370
مني، لذا هذا الأفضل طيب البعد، قسمة احتمال الثاني،

949
01:21:31,370 --> 01:21:36,310
و من إشارة؟ من إشارة موجبة و 21 هذا واحد

950
01:21:36,310 --> 01:21:42,690
و عشرين مرة مع الثالث الثاني

951
01:21:42,690 --> 01:21:47,730
بيساوي احتمال الثاني بيساوي كاحتمال بيساوي واحد و

952
01:21:47,730 --> 01:21:56,410
عشرين مرة الحين

953
01:21:56,410 --> 01:22:01,150
هذا 2.7 الأول بيساوي 2.7 من عشرة

954
01:22:01,150 --> 01:22:05,200
منهم مع كده الثالث و لا و طب الثاني بيساوي واحد و

955
01:22:05,200 --> 01:22:09,100
عشرين مرة الثالث 21 احتمال .. واحد و

956
01:22:09,100 --> 01:22:12,460
عشرين احتمال و 21 مرة من اللي أحسن

957
01:22:12,460 --> 01:22:19,820
بيكون؟ الثاني و 21 صحيح

958
01:22:19,820 --> 01:22:25,260
مظلم صحيح طب لأن الفرق بينهم قسم 2 نقص قسم

959
01:22:25,260 --> 01:22:31,840
واحد حوالي 20 مرة يحس .. الثاني أحسن أنا بأحسب

960
01:22:31,840 --> 01:22:37,040
البيانات هذه نأخذ break و نكمل إن شاء الله بسم الله

961
01:22:37,040 --> 01:22:43,900
الرحمن الرحيم إن شاء الله هحاول أعرض باحث استخدم

962
01:22:43,900 --> 01:22:51,180
أسلوب الانحدار للجثة التنائية الاستجابة اللي باحث

963
01:22:51,180 --> 01:22:57,040
العنوان تبع الباحث استخدام تقنية الانحدار للجثة

964
01:22:57,040 --> 01:23:00,360
التنائية الاستجابة في تشخيص أهم العوامل المؤثرة في

965
01:23:00,360 --> 01:23:05,000
ارتفاع نسبة النجاح في التعليم المتوسط في مدينة

966
01:23:05,000 --> 01:23:10,680
مصراتة في العام الدراسي 2014-2015 الباحث من ليبيا

967
01:23:10,680 --> 01:23:16,000
استخدم هذا النموذج وكان عنده متفاهة تتابع هل نسبة

968
01:23:16,000 --> 01:23:23,420
النجاح ارتفعت أو لم ترتفع نعتبر واحد ارتفاع واحد

969
01:23:23,420 --> 01:23:31,280
ارتفاع نسبة النجاح وصفر انخفاض

970
01:23:34,540 --> 01:23:39,620
نسبة النجاة لما

971
01:23:39,620 --> 01:23:43,360
نطلع في البداية على ملاحظة يعني لأن بالضبط كان

972
01:23:43,360 --> 01:23:47,380
بعمل نقد للبحث الموجود بدأ اقرا هو اشتغل و نشوف

973
01:23:47,380 --> 01:23:52,500
ايش ممكن نضيف أو ممكن نعدل أو أو نحكي خلاص البحث

974
01:23:52,500 --> 01:23:57,600
استخدم جميع الأساليب اللي احنا حكينا عليها من شوية

975
01:24:02,740 --> 01:24:08,400
إذا في هذه الورقة تم دراسة لعديد من العوامل التي

976
01:24:08,400 --> 01:24:12,860
كانت متوقعة تؤدي لارتفاع نصف النجاح كمتغيرة مستقلة

977
01:24:12,860 --> 01:24:19,360
إلا أن نتاج هذه الدراسة أظهرت أن المتغير .. هل

978
01:24:19,360 --> 01:24:23,660
تدرس قبل امتحان و فترة؟ هذا المستقل الأول؟ آه

979
01:24:23,660 --> 01:24:30,770
المستقل الأول دراسة قبل .. الامتحان بفترة هذا متغير

980
01:24:30,770 --> 01:24:34,810
في الآخر وطلع متغير مستقل مؤثر جاء في المرتبة

981
01:24:34,810 --> 01:24:38,710
الأولى في التأثير على المتغير التابع اللي هو معدل

982
01:24:38,710 --> 01:24:41,890
النجاح في ارتفاع أو انخفاض وفي المرتبة الثانية جاء

983
01:24:41,890 --> 01:24:46,610
متغير النوع الاجتماعي من حيث الأهمية في التأثير

984
01:24:46,610 --> 01:24:50,610
على معدل النجاح بينما المتغير تتوفر لديك الرغبة في

985
01:24:50,610 --> 01:24:56,920
إكمال دراستك في تخصصك الرغبة في الإكمال في الإكمال

986
01:24:56,920 --> 01:25:02,760
في نفس التخصص. برضه هذه بتساهم كمتغير مستقل مؤثر

987
01:25:02,760 --> 01:25:08,100
على معدل النجاح إذا كان فيه ارتفاع أو انخفاض

988
01:25:08,100 --> 01:25:13,940
بالإضافة .. المتغير الرابع بالإضافة للظروف الأمنية

989
01:25:13,940 --> 01:25:18,500
الحالية وبتكلم عن ليبيا ووضع ليبيا الحالي فأربعة

990
01:25:18,500 --> 01:25:25,990
الظروف الأمنية الحالية جاءت في المرتبة ال .. آه في

991
01:25:25,990 --> 01:25:31,530
الوقت قبلها .. الوقت أي واحد .. آه في الرابع الوقت

992
01:25:31,530 --> 01:25:37,210
بتوفر لدك الوقت المناسب لإكمال واجباتك طب واضح

993
01:25:37,210 --> 01:25:40,430
الوقت المناسب يعني نعم أو لا أو ما شابه بالإضافة

994
01:25:40,430 --> 01:25:44,230
حكينا رقم خمسة اللي هي الظروف الأمنية، إذا الظروف

995
01:25:44,230 --> 01:25:47,510
الأمنية جات في المرتبة الأخيرة

996
01:25:50,620 --> 01:25:54,500
هذه الخلاصة التواصلة ليها الباحث لحظة في الخلاصة

997
01:25:54,500 --> 01:25:58,100
طبعا مكتوب شحصة لحظة غالباً ال .. يعني كلمات لحظة

998
01:25:58,100 --> 01:26:03,860
هو .. هو مش مهتم يبرز الانحدار الجستي و بوظف

999
01:26:03,860 --> 01:26:07,540
الانحدار الجستي في الأمور التربوية توظيف لكن لوحد

1000
01:26:07,540 --> 01:26:11,260
مثلاً بيشتغل بيقارن انحدار الجستي مع انحدار ثاني

1001
01:26:11,260 --> 01:26:14,880
بيبدأ يشتغل هنا في الأساليب بتبين في ملخص الباحث

1002
01:26:14,880 --> 01:26:20,430
لكن واضح الاهتمام بوظف الانحدار الجُستي على البحوث

1003
01:26:20,430 --> 01:26:28,070
التربوية لأ

1004
01:26:28,070 --> 01:26:31,550
عوض بالله هذا .. هذا slope .. هذا slope لأ لأ هذا

1005
01:26:31,550 --> 01:26:37,070
slope ممكن أن الـ slope إحصائي طبعًا ممكن أكتبه أما

1006
01:26:37,070 --> 01:26:44,990
هذا متغير المستقبل أكتبه

1007
01:26:44,990 --> 01:26:51,680
مافيش أي مشكلة هو حددش هيستخدم المهم .. الـ .. هنا

1008
01:26:51,680 --> 01:26:56,740
بدا يحكي عن الانحدار الـ logistic ممكن تقرأ هو إيش

1009
01:26:56,740 --> 01:27:01,300
كاتب، اللحظة هي المعادلات تكول فيها لغة تمات بيه

1010
01:27:01,300 --> 01:27:07,560
على Q نجاح على فشل وهي

1011
01:27:07,560 --> 01:27:11,760
الجانب العملي، عينة الدراسة أو مُشامعة الدراسة

1012
01:27:11,760 --> 01:27:17,600
مُتكونة من معظم كليات الجامعة ست كليات العينة اللي

1013
01:27:17,600 --> 01:27:20,220
أخذ عينة عشوائية بسيطة لحظة عينة احتمالية لازم

1014
01:27:20,220 --> 01:27:23,840
تكون موزعة موازنة ذكور وإناث والعينات في جامعة مصراطة

1015
01:27:23,840 --> 01:27:28,280
وكان حجم العينة 150 استبيان 80 طالب و 70 طالبة

1016
01:27:28,280 --> 01:27:33,040
لحظة شغله مناسب مافي واضح أنه العينة ممثلة بشكل

1017
01:27:33,040 --> 01:27:40,340
جيد وهي الاستبيانات بتكلم عنها بالتفصيل وهي

1018
01:27:40,340 --> 01:27:45,520
متغيرات الدراسة طبعًا في عدد كبير من المتغيرات دخولك

1019
01:27:45,520 --> 01:27:49,680
في تخصصك بأنه تم بناء على رغبتك عندك الرغبة الكاملة

1020
01:27:49,680 --> 01:27:54,820
ومشابهة هذه المطالبات المستقلة المؤثرة هذه مؤشرات

1021
01:27:54,820 --> 01:28:01,280
الاستبيان بعدين بدا يحكي عن خصائص العينة يبقى

1022
01:28:01,280 --> 01:28:08,580
طالع مح عن عدد الذكور والإناث أعزب متزوج الكليات

1023
01:28:08,580 --> 01:28:15,780
الموجودة التخصصات الأدبية والعلمية طلبة اجتازوا

1024
01:28:15,780 --> 01:28:19,220
نجاح في أي دور وهم عندهم دال دور أول دور ثاني

1025
01:28:19,220 --> 01:28:28,920
يعني هذا بوصف لها العينة و لأن بدأ يعطي

1026
01:28:28,920 --> 01:28:34,960
معلومات عن الدراسة التطبيقية لانحدار Unlegistic

1027
01:28:34,960 --> 01:28:40,840
ثنائي الاستجابة استخدم طريقة الـ inter اللى هستخدمها

1028
01:28:40,840 --> 01:28:41,940
لأن في الـ SPSS

1029
01:28:47,390 --> 01:28:53,710
هنا بيّن مصفوفة

1030
01:28:53,710 --> 01:28:57,370
عدد دورات تكرارية لمشتقات دارة الإمكان الأعظم هذا

1031
01:28:57,370 --> 01:29:03,890
ما اتكلمتش عنها مش هتهمني مبدأيًا

1032
01:29:03,890 --> 01:29:10,470
اليانا الجدول الثاني موضح معالم النموذج المقدرة

1033
01:29:12,260 --> 01:29:15,480
الجنس، انسى فيك المصفوفة، هاي الجدول اللي أنا

1034
01:29:15,480 --> 01:29:19,920
عايزه، هاي الجنس والمتغيرات، بدأ إيه بها؟ قبل ما

1035
01:29:19,920 --> 01:29:23,640
يبدأ فيه نموذج مناسب ولا .. أنا لو شرحت لك،

1036
01:29:23,640 --> 01:29:27,500
شرحت لك حسب مخرجات البرنامج اللي أنا بوضعه، هاي

1037
01:29:27,500 --> 01:29:30,400
الـ B وهاي الخطأ المعيار، هاي wald، دي أفسج،

1038
01:29:30,400 --> 01:29:34,740
exponential للـ B، ما طلعش فترة ثقة لأن فترة فترة

1039
01:29:34,740 --> 01:29:39,780
لما أنا أطلبها هنمسك متغير شكيف طريقة الشرح

1040
01:29:43,110 --> 01:29:46,030
بحكي إحصائية wald لكل معلمة من معالم النموذج

1041
01:29:46,030 --> 01:29:49,290
وعادل درجات الحرية ومعنوية المعالم التي سنقوم

1042
01:29:49,290 --> 01:29:54,250
بتفسيرها بشكل مفصل نبتطلّع واحدة واحدة نبدأ الآن

1043
01:29:54,250 --> 01:30:00,350
أما عن معلمة أما عن اختبار لحظة عرض جدول وهذا

1044
01:30:00,350 --> 01:30:05,780
مشكلة عرض جدول ولا حاجة يعني بس يعني عمل لي

1045
01:30:05,780 --> 01:30:09,720
interruption هيك، أنا يعني أنا صارت قاطع .. يعني

1046
01:30:09,720 --> 01:30:13,980
قطعني في شغل، أنا في وادي ماشي هيك ودماغي ماشي في

1047
01:30:13,980 --> 01:30:17,780
اتجاه معين يعطاني جدول، توقعتي احكي على الجدول،

1048
01:30:17,780 --> 01:30:22,670
فجأة هيك ما تكلمش ولا حاجة كمل وحكى على المعنوية

1049
01:30:22,670 --> 01:30:27,450
على الكفاءة أو كفاءة النموذج أو ماذا ملاءمة النموذج

1050
01:30:27,450 --> 01:30:33,430
واضح أن هذا المفروض حكى في الأول جدول ليه مش لازم

1051
01:30:33,430 --> 01:30:38,810
بتكلم على good and bad صفات بيحكي فكنا نستخدم

1052
01:30:38,810 --> 01:30:43,770
فيها إحصائية F و R² في انحدار الخط أما في حالة الجُستي

1053
01:30:43,770 --> 01:30:47,110
فيتم استخدام الـ K²

1054
01:30:49,240 --> 01:30:54,680
والجواب طلع كذاش 55 الجدول تبع كاي سكوير أيه موجود

1055
01:30:54,680 --> 01:30:59,340
تحت طلع تسيك بالساوية صفر نذكر الآن جدول كاي سكوير

1056
01:30:59,340 --> 01:31:02,560
الأولانية كنا نحكي الـ beta بالساوية صفر يعني

1057
01:31:02,560 --> 01:31:07,080
النموذج ماله غير مناسب فرضية صفرية مش هيك و

1058
01:31:07,080 --> 01:31:10,860
البديلة مناسب الـ b value ساوية صفر مع كده النموذج

1059
01:31:10,860 --> 01:31:15,320
ماله مناسب لذا cash flow بتسوّي هيك وهي معنوية على

1060
01:31:15,320 --> 01:31:18,200
مستوى دولة أقل من واحد من الألف هذه مهمة جدًا أنه

1061
01:31:18,200 --> 01:31:23,760
كتبها ما كتبش أقل من 5% مظبوط السبب السبب لأن الـ

1062
01:31:23,760 --> 01:31:28,620
six هو كذاش صفر طب هذا مقرّب على تلت علامات عشرية

1063
01:31:29,660 --> 01:31:33,680
هذه أقل من 5%؟ آه أقل من 5% أو أقل من 1 طب مين

1064
01:31:33,680 --> 01:31:37,160
أحسن أحكي؟ 5 ولا 1 من 100؟ 1 من 100 أحسن والأفضل

1065
01:31:37,160 --> 01:31:41,100
كمان أحكي 1000 لأن هذه القيمة أكيد ما تكون مقربة ل

1066
01:31:41,100 --> 01:31:46,620
3 علامات عشرية يعني القيمة اللي بعدها هتكون يعني

1067
01:31:46,620 --> 01:31:52,740
بالكتير أربعة بعد هذه مش أكثر من 5 مش 5 أو أكثر،

1068
01:31:52,740 --> 01:31:57,600
مظبوط؟ لأن لو كانت 5، لو هذه كانت 5 كان 001

1069
01:32:00,710 --> 01:32:03,410
المعنى كده أنا متأكد تمامًا لما البرنامج بيعطينا

1070
01:32:03,410 --> 01:32:09,170
000 هتأقل على طول منياش واحد من الألف مش من المية

1071
01:32:09,170 --> 01:32:14,410
عشان كده يفضل دائمًا وأنت بتعالقي في النتائج تكتبيش

1072
01:32:14,410 --> 01:32:17,430
بالساوية صفر لأ بالساوية point 001 هي أقل من point

1073
01:32:17,430 --> 01:32:22,730
001 حتى لو كتبتيها هنا بكون أفضل خلاص؟

1074
01:32:26,630 --> 01:32:29,790
حيث تستجيب سواء كده بما يؤكد معنوية النموذج المرفق

1075
01:32:29,790 --> 01:32:36,990
بالكامل كموضح في جدول اللي حكى عليه خلاص؟ كويس إذا

1076
01:32:36,990 --> 01:32:41,970
هذه أول جدول اللي حكينا عليه بيحكي جدول 11 اللي هو

1077
01:32:41,970 --> 01:32:48,710
هذا بتكلم على مين الآن؟ على الـ R² تبعت اللي حكينا

1078
01:32:48,710 --> 01:32:54,190
عليهم Cox and Snell R² و Nagelkerke R² نشوف إيش حكى

1079
01:32:54,190 --> 01:33:01,830
عنهم خلت بقى قلت لعين تابع معايا وفاهم الموضوع لكن

1080
01:33:01,830 --> 01:33:08,210
لو بدنا فيه في الأول كان مصيبة لعين الـ .. بتطلع

1081
01:33:08,210 --> 01:33:12,070
على قيمة الـ R squared وهي تساوي كذا والثانية

1082
01:33:12,070 --> 01:33:16,680
بتساوي أربعة من عشرة وهذه المقياسة هدفها تحديد نسبة

1083
01:33:16,680 --> 01:33:21,180
التباين المفسر في نموذج الـ Logistic وبهذا فإن لها

1084
01:33:21,180 --> 01:33:25,660
نفس الهدف لإحصائية R² تلات معامل التحدي الأولانية

1085
01:33:25,660 --> 01:33:31,820
في الانحدار المتعدد فبتاعة الكوكس هذه بتسوّي 0.309

1086
01:33:31,820 --> 01:33:35,640
تقريبًا تلاتين في المية وعشرة من التباين في متغير

1087
01:33:35,640 --> 01:33:41,460
الاستجابة والمخرج اللي هو الطالب تغيرت نسبة النجاح

1088
01:33:42,780 --> 01:33:45,720
والثانية بفاصة حوالي 42% من الـ stand اللي بفاصة في

1089
01:33:45,720 --> 01:33:48,240
نموذج الحضارة الانجليزية إذا الكفاءة واضحة أنها

1090
01:33:48,240 --> 01:33:55,140
متوفرة أما الجدول رقم 12 تابعت مين؟ طبعًا هاد

1091
01:33:55,140 --> 01:34:00,340
هوسمر هاد طباعة خاطئة بسالجدول الرقم 12 مثل أيضًا

1092
01:34:00,340 --> 01:34:04,560
اختبار لمعلم لجودة توفيق النموذج النموذج يعتمد على

1093
01:34:04,560 --> 01:34:09,720
حساب إحصائية K² لمين؟ للفرق بين المشاهدة والمتوقع،

1094
01:34:09,720 --> 01:34:14,180
ممتاز، الشغل صح، إذن هوسمر الـ O observed والـ

1095
01:34:14,180 --> 01:34:17,740
Expected الفرضية الصفر الأتنين زي بعض، مع كده

1096
01:34:17,740 --> 01:34:22,360
نموذج مناسب كفرضية صفرية وقد اقترح هوسمر أداة مشه

1097
01:34:22,360 --> 01:34:25,520
باستخدام توزيع K² للكشف عن انحرافات النموذج

1098
01:34:25,520 --> 01:34:30,570
الـ heuristic الآن بيقارنهم من جزء المشاهد لمتوقع

1099
01:34:30,570 --> 01:34:33,830
محسوب من هيك ونطلع على النموذج الآن مؤكد وأنا

1100
01:34:33,830 --> 01:34:41,410
مغمض الـ B value أقل ولا أكبر 5%؟ واضح خلاص صرنا

1101
01:34:41,410 --> 01:34:45,610
نعرف إيش موجود قبل ما نتقل شوف مش طالع عليك وصلت

1102
01:34:45,610 --> 01:34:50,910
لو يعني كيف؟

1103
01:34:50,910 --> 01:34:54,190
هنا بدأ هو يشتغل في شرط مطبوعة مش واضحة هي

1104
01:34:54,190 --> 01:35:01,100
الاختبار تبع Hossmer اللي بيعنيها هوسمر الجدول رقمه

1105
01:35:01,100 --> 01:35:04,680
point one تسعة اتنين متوقع ولا كل كل الكلام ما كانش

1106
01:35:04,680 --> 01:35:09,460
مطابق ومن ثم نقبل طبعًا خطأ في القراءة ما عيش نقبل

1107
01:35:09,460 --> 01:35:14,700
عدم رفض فرضية لعدم لأن الـ sig بتساوي هيك وهذا يؤكد

1108
01:35:14,700 --> 01:35:17,840
جودة التوفيق لحظة يؤكد جودة ويؤكد جودة من الرقم

1109
01:35:17,840 --> 01:35:20,220
الـ sig هنا كان الـ zero zero أقل من zero zero واحد

1110
01:35:20,220 --> 01:35:24,550
هنا point واحد تسعة اتنين ومما يؤكد ذلك التوافق

1111
01:35:24,550 --> 01:35:27,790
الكبير اللي واضح جدول مش عارفهاش لقيمتين صفر واحد

1112
01:35:27,790 --> 01:35:32,230
اللي هو مرتفع ومنخفض اللي هو إيش التابع هذا متغير

1113
01:35:32,230 --> 01:35:38,070
التابع، كويس الانبعاث الرابع، احنا منها الآن تلاتة

1114
01:35:38,070 --> 01:35:42,010
تم الجودة الرابعة اللي هي الـ classification table

1115
01:35:42,010 --> 01:35:47,610
جدول هدر اللي حكينا عليها، zero zero يعني صحيح يعني

1116
01:35:47,610 --> 01:35:51,370
كان في الأصل منخفض توقعته في النموذج أو نموذج تابع

1117
01:35:51,370 --> 01:35:56,010
توقع منخفض تسعة وتلاتين حلقة كان مرتفع في الأصل

1118
01:35:56,010 --> 01:35:59,230
نموذج توقع مرتفع سبعة وسبعين حلقة مؤكد تسعة و

1119
01:35:59,230 --> 01:36:01,410
تلاتين زي السبعة وسبعين على الـ total تبع المية و

1120
01:36:01,410 --> 01:36:06,110
خمسين مئة في المية جواب سبعة وسبعين point تلاتة و

1121
01:36:06,110 --> 01:36:07,230
كتبت كيها بالتفصيل

1122
01:36:10,540 --> 01:36:13,940
الجدول بيبين النسبة المئوية للتصنيف الصحيح overall

1123
01:36:13,940 --> 01:36:18,340
percentage كانت 77.3% هي اللي عامة مؤثرة على

1124
01:36:18,340 --> 01:36:23,660
ارتفاع نسبة نجاح حيث كانت أربعة و .. هذه خاطئة طبعة

1125
01:36:23,660 --> 01:36:27,820
تسعة 

1126
01:36:27,820 --> 01:36:33,480
وتلاتين زي سبعة وسبعين بشكل خاطئ أو تسعة وسبعين آه

1127
01:36:33,480 --> 01:36:37,760
بشكل.. آه بشكل خاطئ واتنين بظبط طالما كان بشكل

1128
01:36:37,760 --> 01:36:42,040
خاطئ بيكون صح خلاص أنا فكرت بعملها واحدة واحدة و

1129
01:36:42,040 --> 01:36:45,560
جمالك يوم تسعة و تلاتين زائد سبعة وسبعين على مية و

1130
01:36:45,560 --> 01:36:50,480
خمسين واضح طبعًا الخطأ هيكون نصف المتبقي مش هيك إذا 

1131
01:36:50,480 --> 01:36:53,160
سبعة وسبعين وتلاتة بيكون خطأ اتنين وعشرين 

1132
01:36:53,160 --> 01:36:57,820
تقريبًا وسبعة من عشرة الآن رجع لوين بعد خطأ الآن

1133
01:36:57,820 --> 01:37:02,780
أتأكد أن نموذج مناسب يبدأ تفسير معالم النموذج بدأ

1134
01:37:02,780 --> 01:37:06,780
الآن يرجع الجد ورقم تسعة تبوش وأدهنك حطه هنا

1135
01:37:09,010 --> 01:37:12,930
تطلعش كتب هنا تصنيع مش كتبتي كتبتي why بتساوي كذا

1136
01:37:12,930 --> 01:37:17,990
مظبوط لأ أنا مكتوبش why بتساوي log P على واحد نقص

1137
01:37:17,990 --> 01:37:23,230
P لأن log P على واحد نقص P هذا لغة التمانات P

1138
01:37:23,230 --> 01:37:26,970
نجاح واحد نقص P فشل بيساوي المعادلة مش هيك بيسميها

1139
01:37:26,970 --> 01:37:30,790
إيه المعادلة لو بتطلع P لحالها النجاح

1140
01:37:33,660 --> 01:37:36,960
هتاخد الـ E للطرفين عشان تطلع اللغة لتنفيها هتصل

1141
01:37:36,960 --> 01:37:43,540
لمعادلة كتبناها أن P تساوي اللي

1142
01:37:43,540 --> 01:37:49,180
كتبناها Y بتساوي آسف واحد على واحد زائد E ناقص

1143
01:37:49,180 --> 01:37:55,140
المعادلة لأو

1144
01:37:55,140 --> 01:37:58,760
تكتبيها اللغة لتنفيها ترى واحد ناقص بيها صح تمشي

1145
01:37:58,760 --> 01:38:03,260
الحال الـ B هات هي احتمال الحصول على ممتاز متفع

1146
01:38:03,260 --> 01:38:07,320
للقرارات الجديدة اللي هو الارتفاع النجاح لأنه

1147
01:38:07,320 --> 01:38:11,620
عبارة عن واحد العمود

1148
01:38:11,620 --> 01:38:15,380
بإعلان هاي المعادلة كتابها كتاب عادية بس بعدها حكى

1149
01:38:15,380 --> 01:38:20,280
على اختبار world اللي هو الـ B على الخطأ الكل تربيعه

1150
01:38:20,280 --> 01:38:24,100
حكينا بـ world عبارة عن الـ B على الخطأ الكل تربيعه

1151
01:38:25,120 --> 01:38:31,080
وهو يتوزع وفق مربع كمية بدرجة حرية يا شاطر 1 طبعًا

1152
01:38:31,080 --> 01:38:34,080
بالنسبة للأول هي محسوبة وجاهزة في جدول الأول واحد

1153
01:38:34,080 --> 01:38:46,920
اللي هي بتكلم تبع السالب 1559 اللي هو أول جدول تبع

1154
01:38:46,920 --> 01:38:49,940
الجنس يعني إذا بالنسبة للمتغير

1155
01:38:54,400 --> 01:38:59,460
بالنسبة للمتغير النوعي الاجتماعي الـ P كانت بتساوي

1156
01:38:59,460 --> 01:39:07,100
سالب واحد خمسة تسعة تسعة فالـ world هتساوي هتساوي

1157
01:39:07,100 --> 01:39:15,180
هذه القيمة على point zero خمسة واحد لو ربعتها

1158
01:39:15,180 --> 01:39:19,500
هيطلع الجواب تسعة point ستة تمانية ستة والـ six

1159
01:39:19,500 --> 01:39:20,040
سوات

1160
01:39:22,710 --> 01:39:32,090
الـ 002 والـ E للـ B تبعتها ساوي 12 هناخد هدول بس

1161
01:39:32,090 --> 01:39:40,710
أرجع تاني على التعليق على معالم الانحدار إذا

1162
01:39:40,710 --> 01:39:44,630
باختبر B بالثورة صفر مقال B لثورة صفر واختبار من

1163
01:39:44,630 --> 01:39:45,690
طرفين

1164
01:39:50,180 --> 01:39:55,220
واضح هنا بيحكي الـ.. السجق أقل من 5% ومع كده بره

1165
01:39:55,220 --> 01:39:58,820
فاضية صفرية عن المعامل اللي هو المعامل للانحدار

1166
01:39:58,820 --> 01:40:03,020
للجنس معنوي وهو لا يستوي الصغر في هذا المجتمع

1167
01:40:03,020 --> 01:40:06,120
بيحكي بعدين العمود تبع الـ A to the B اللي هي الـ

1168
01:40:06,120 --> 01:40:10,080
odds ratio يوضح كمية الدلة الأساسية للمعامل للانحدار

1169
01:40:10,080 --> 01:40:17,290
فطلع الجواب اتنين من عشرة لسه ما فسرهاش هيجي على

1170
01:40:17,290 --> 01:40:22,730
المتغير تاني رقم احتل المتغير Q خمسة وعشرين هل

1171
01:40:22,730 --> 01:40:26,230
تدوس قبل امتحانات بفترة احتل هذا المتغير إيش

1172
01:40:26,230 --> 01:40:30,010
اعتبره احتل المرتبة الأولى بده ارجع تاني اشوف ليش

1173
01:40:30,010 --> 01:40:38,250
احتل المتغير خمسة وعشرين بده أركز معاه ليش اعتبره

1174
01:40:38,250 --> 01:40:42,010
المرتبة الأولى خلينا نشوف كل المتغيرات من التاني ومن

1175
01:40:42,010 --> 01:40:44,850
التالتة من التاني هذا الأولى

1176
01:40:48,470 --> 01:40:55,870
اللي بعده الجنس.. هو بعده الجنس.. هاي الجنس اللي

1177
01:40:55,870 --> 01:41:01,390
بعده Q12 الرغبة في الإكمال هذا

1178
01:41:01,390 --> 01:41:11,750
السمّاعة Q00 الوقت المناسب أخذ مرتبة الرابع 22 و

1179
01:41:11,750 --> 01:41:12,690
بعدين تلاتة وتلاتة

1180
01:41:19,180 --> 01:41:29,540
إيه أربع وأربعين؟ مين الخامس هذا؟ تلاتة وتلاتين؟

1181
01:41:29,540 --> 01:41:34,080
أربع.. أربع وأربعين لأن هذاك بيحكي حاجة تانية

1182
01:41:34,080 --> 01:41:40,860
بيحكي على الغش وما للغش هذا.. هذا غير ده وبيحكي

1183
01:41:40,860 --> 01:41:44,300
على هدول الدلات إحصائيًا خليني أخد برضه الغش هذا بره

1184
01:41:44,300 --> 01:41:50,160
اللعبة خالص تلاتة وتلاتين كان غير ده بدرجة تانية

1185
01:41:50,160 --> 01:41:57,040
على الجدول ركز

1186
01:41:57,040 --> 01:42:05,180
معايا نطلع على الـ Q25 الـ Q25 واضح هذا القيمة هي

1187
01:42:05,180 --> 01:42:10,200
الأكبر مظبوط بتاعة الـ ball والقيمة الاحتياطية ما

1188
01:42:10,200 --> 01:42:17,260
لها هي أصغر واحدة هي أصغر واحدة هيك مظبوط مظبوط

1189
01:42:17,260 --> 01:42:24,880
هيك بعدها الـ SIG بيساوي 002 طبعًا حسب الـ SIG أو حسب

1190
01:42:24,880 --> 01:42:30,960
قيمة الاختبار نفس الشيء أو لو طلعت على الـ E to the

1191
01:42:30,960 --> 01:42:35,100
B الـ E to the B الأعلى هي الأعلى واضح أن الجنس

1192
01:42:35,100 --> 01:42:40,780
بيجي بعده الـ Q12 012 واضح أن ده الإحصائي اللي بعده

1193
01:42:40,780 --> 01:42:48,200
الـ Q22 مبتدأ الرابعة وبعدين آخر واحد أربع وأربعين

1194
01:42:48,200 --> 01:42:51,400
تحت أنه طلع تلات وتلاتين اللي حكى عنه تلات و

1195
01:42:51,400 --> 01:42:56,040
تلاتين واضح الـ B value بتاعته غير دالة إحصائيًا

1196
01:42:56,040 --> 01:43:00,240
فبالتالي أنا تبعت معاه واحدة واحدة واضح نمور مالها

1197
01:43:00,240 --> 01:43:03,340
مظبوطة فبالتالي دول خمس متغيرات كانوا دالات عنده

1198
01:43:03,340 --> 01:43:07,180
إحصائيًا من أصل خمسة وعشرين متغير أو من أصل

1199
01:43:07,180 --> 01:43:14,810
المتغيرات المتغيرة أنا هو شوف نقرأها أكبر واحدة

1200
01:43:14,810 --> 01:43:19,870
بعد هدول، يعني هي أفضل واحدة غير دالة نمشي نبدأ

1201
01:43:19,870 --> 01:43:29,050
نقرا واحد واحد نقرا

1202
01:43:29,050 --> 01:43:34,450
المعاملات واحدة واحدة المرتبة التانية جاء المتغير

1203
01:43:34,450 --> 01:43:39,750
الجنس من حيث الأهمية على نسبة النجاح وكان المعامل

1204
01:43:39,750 --> 01:43:41,310
سالب 1559

1205
01:43:44,090 --> 01:43:49,930
وهذا يفسر إيش؟ أن التغير في نسبة النجاح سينخفض

1206
01:43:49,930 --> 01:43:56,830
باحتمال 1.559 إذا هو علق على الـ B مش على الـ E تده

1207
01:43:56,830 --> 01:44:00,890
بيه إذا التغير في نسبة النجاح، أي نسبة النجاح،

1208
01:44:00,890 --> 01:44:04,150
بتتكلم عن المتغير التابع، مظبوط؟ سينخفض بإقدار

1209
01:44:04,150 --> 01:44:10,130
واحد.. احتمال 1.559 مرة في لغرتم الأفضلية للمتغير

1210
01:44:10,130 --> 01:44:15,360
التابع لغريتهم الأفضلية اللي هي بيقصبها الـ odds

1211
01:44:15,360 --> 01:44:19,000
ratio نسبة الأرجحية مع ثبات أكيد باقي المتغيرات

1212
01:44:19,000 --> 01:44:22,140
المستقلة الأخرى المعاملة التانية اللي هو الرغبة في

1213
01:44:22,140 --> 01:44:27,180
إكمال دراستك كانت 1.568 يعني اللي يعني الرغبة واحد

1214
01:44:27,180 --> 01:44:30,500
عدم الرغبة صفر بيحكي ما اللي لديه الرغبة في إكمال

1215
01:44:30,500 --> 01:44:34,240
دراسته يعني كان عنده رغبة سواء واحد هذا إيش حامل

1216
01:44:34,240 --> 01:44:39,280
يا بيزيد يا بقيل يزيد من احتمال زيادة احتمال النجاح

1217
01:44:39,280 --> 01:44:46,920
بمعدل مرتفع بمقدار 1.58 مرة في لغرتم الأفضلية

1218
01:44:46,920 --> 01:44:54,220
المتغيرة التابعة وهو معنوي خلاص مرة وين هذه لغرتم

1219
01:44:54,220 --> 01:44:59,020
الأفضلية يقصد بها الـ odds ratio أو نسبة الأرجحية

1220
01:44:59,020 --> 01:45:08,060
اسمها لغرتم الأفضلية أو نسبة الأرجحية في

1221
01:45:08,060 --> 01:45:15,500
المرتبة الرابعة إجاري المتغيرة 22 الوقت المناسب كان

1222
01:45:15,500 --> 01:45:19,300
الجواب سالب واحد تلات وتلاتين مع كده من يتوفر

1223
01:45:19,300 --> 01:45:24,280
لديه الوقت المناسب لإكمال الواجبات لأنه نعم سينخفض

1224
01:45:24,280 --> 01:45:29,180
من معدل احتمال النجاح بمعدل مرتفع قد غريبة شوية

1225
01:45:29,180 --> 01:45:35,800
عكس المتوقع متوقع عنده الرقبة الوقت المناسب لإكمال

1226
01:45:35,800 --> 01:45:40,020
واجباته المفروض يزود من ارتفاع النجاح أنه طلع

1227
01:45:40,020 --> 01:45:40,820
عملية بالعكس

1228
01:45:44,880 --> 01:45:48,060
ممكن.. آه يعني بضيع وقته في إكمال واجباته.. ممكن

1229
01:45:48,060 --> 01:45:52,100
.. بس بحت التفسير.. يعني هذه تحتاج التفسير.. بحت

1230
01:45:52,100 --> 01:45:58,860
التفسير المرتبة الأخيرة اللي هو الظروف الأمنية

1231
01:45:58,860 --> 01:46:04,140
طلعت point تسعة تسعة سبعة بيحكي حيث التغير المتوارد

1232
01:46:04,140 --> 01:46:08,100
التابع معدن النجاح يزيد من ارتفاعه بمقتار كذا يعني

1233
01:46:08,100 --> 01:46:11,930
الظروف الأمنية لو كانت واحد ما بتعرفش مش كان ماخد

1234
01:46:11,930 --> 01:46:15,150
واحد الظروف الأمنية الحالية ووضح الذات من ارتفاع

1235
01:46:15,150 --> 01:46:18,670
مقدار point 997 في اللغة التامة ووضح التعليق مش

1236
01:46:18,670 --> 01:46:22,990
فيه مشكلة كان تعليق المتغير تبع هل حاول تلغوش في

1237
01:46:22,990 --> 01:46:29,610
الامتحان بأي طريقة واحد نفترض نعم وصفر لأ فبالتالي

1238
01:46:29,610 --> 01:46:33,330
لحظة وكاتب عليها شوية أو كاتب عليها أو بعثت على

1239
01:46:33,330 --> 01:46:37,330
طلبتها هذا المتغير غير معنوي وهذا المتغير من وجهة

1240
01:46:37,330 --> 01:46:41,690
نظر الباحثة غير منطقية في عدم معنويتها يعني طلع

1241
01:46:41,690 --> 01:46:47,130
المتغير الغش متغير غير مهم هي فسرت عدم معنويته

1242
01:46:47,130 --> 01:46:51,310
يرجع السبب في عدم معنوية هذا المتغير لأن التباين

1243
01:46:51,310 --> 01:46:55,330
المشترك بين قيم التقدير ومتوقع عالي مش كتير التفسير

1244
01:46:55,330 --> 01:47:01,590
قادر التفسير مش قادر يعني تقريبًا الشغل كإحصاء كويس

1245
01:47:01,590 --> 01:47:08,540
لكن التفسير واضح يعني مش كتير وهي.. أنه التوصل

1246
01:47:08,540 --> 01:47:13,700
للمتجار الخمسة هدول التوصيات.. توصية استخدام

1247
01:47:13,700 --> 01:47:15,600
الانحدار الجثة التانية للاستجابة في الدراسات

1248
01:47:15,600 --> 01:47:21,700
الاجتماعية حيث انحصرت استخداماته السابقة في مجال

1249
01:47:21,700 --> 01:47:22,960
العلم الطبية والتربوية

1250
01:47:25,570 --> 01:47:28,010
يجب على القائمين في المركز.. المكتب المركز 

1251
01:47:28,010 --> 01:47:30,510
الحصائي أن يعمدوا للاستخدام للاستخدام للاستخدام

1252
01:47:30,510 --> 01:47:30,790
للإستخدام للإستخدام للإستخدام للإستخدام

1253
01:47:30,790 --> 01:47:30,910
للإستخدام للإستخدام للإستخدام للإستخدام

1254
01:47:30,910 --> 01:47:31,550
للإستخدام للإستخدام للإستخدام للإستخدام

1255
01:47:31,550 --> 01:47:32,890
للإستخدام للإستخدام للإستخدام للإستخدام

1256
01:47:32,890 --> 01:47:35,770
للإستخدام للإستخدام للإستخدام للإستخدام

1257
01:47:35,770 --> 01:47:39,450
للإستخدام للإستخدام للإستخدام للإستخدام

1258
01:47:39,450 --> 01:47:43,250
للإستخدام للإستخدام

1259
01:47:43,250 --> 01:47:51,650
للإستخدام للإستخدام للإستخدام

1260
01:47:51,650 --> 01:47:53,530
للإست

1261
01:47:54,770 --> 01:48:00,330
شوف دائماً تطلعيا للجزء الإيجابي يعني بلاش هيك

1262
01:48:00,330 --> 01:48:04,830
الحاجة أنا

1263
01:48:04,830 --> 01:48:11,170
شايفها و أنت شايفها تنشيها نصف طلب دراسة قبل

1264
01:48:11,170 --> 01:48:14,730
امتحانات في فترة حيث كان هذا متغير معنوي لأن

1265
01:48:14,730 --> 01:48:18,630
الدراسة قبل الامتحانات كان متغير مهم فبالتالي هي

1266
01:48:18,630 --> 01:48:25,440
توصي إليه يعني اللحظة يعني اللي احنا شرحناه لسه أقوى

1267
01:48:25,440 --> 01:48:34,780
شوية و هذا بيحكي بحث منشور و قصص يعني طيب نعم

1268
01:48:34,780 --> 01:48:40,380
خلينا نأخذ شغلة إضافية على الكلام هذا نرجع ثاني بس

1269
01:48:40,380 --> 01:48:47,060
بسرعة هيك أنا طلبت من برنامج و بيشتغل يطلع لي ال

1270
01:48:47,060 --> 01:48:50,360
probabilities الاحتمال و يصنف ليها في المجموعة

1271
01:48:50,360 --> 01:48:56,910
التابعة في البرنامج بيعمل متغيرين واحد

1272
01:48:56,910 --> 01:49:01,930
بيسميه

1273
01:49:01,930 --> 01:49:07,330
predicted هي ال probabilities و هذا بيه لل group

1274
01:49:07,330 --> 01:49:14,030
ال classification group الحل الأولى طبعاً هذا

1275
01:49:14,030 --> 01:49:17,170
العمود المشاهد

1276
01:49:21,230 --> 01:49:28,130
هذا الاحتمال و هذه

1277
01:49:28,130 --> 01:49:31,990
الحالة المشاهدة أي حالة الطالب المشاهدة هي الحالة

1278
01:49:31,990 --> 01:49:39,370
المتوقعة من البرنامج من النموذج اللي عملناه، آلا

1279
01:49:39,370 --> 01:49:43,510
الاحتمالات هتكون من صفر لواحد، البرنامج كيف يشتغل؟

1280
01:49:46,510 --> 01:49:50,830
عند النص و أكثر إذا كانت قيمة الاحتمال أكثر من

1281
01:49:50,830 --> 01:49:55,190
النص يصنفها في المجموعة الأولى وإذا الاحتمال أقل

1282
01:49:55,190 --> 01:50:01,110
من نص ونصف يصنفها في المجموعة هذه الأولى اللي هي

1283
01:50:01,110 --> 01:50:08,790
النجاح و هذه الفشل، نطلع واحدة واحدة، في الأولى طلع

1284
01:50:08,790 --> 01:50:14,510
الاحتمال بواحد هتصنف فين؟ في ال bus في الناجح،

1285
01:50:14,510 --> 01:50:19,830
مظبوط؟ اللي بعده لحظة، طبعاً هدى و هدى و هدى ما لهم زي

1286
01:50:19,830 --> 01:50:24,530
نجاح، مظبوط؟ يعني المشاهد متوقع زي بعض، بتذكر حكينا

1287
01:50:24,530 --> 01:50:32,090
كم مرة كانوا زي بعض تماماً 98 مرة، الحل الصح كان كم

1288
01:50:32,090 --> 01:50:39,210
مرة أربعة... أربعة و ثمانين و تسعين، أربعة كانوا من

1289
01:50:39,210 --> 01:50:47,250
أف لأف أف لأف أربعة و من bus ل bus كان 98 فكان عنده

1290
01:50:47,250 --> 01:50:56,330
نجاح 102 من 105 هي 97.110 هدول الآن ال 97 ال 98

1291
01:50:56,330 --> 01:50:59,830
بيه بيه هتلاقيه موجودات 98 بيه بيه هشوفهم واحدة

1292
01:50:59,830 --> 01:51:04,530
واحدة، اللحظة اللي بعدها ابواحد بقى اتصنفت في بيه

1293
01:51:04,530 --> 01:51:08,600
التسعة من العشرة اتصنفت في بيه و هكذا خليني أنا

1294
01:51:08,600 --> 01:51:13,260
أساسي أريحك بِدرّبك إياهم عشان نمشي بسرعة، طب مستحيل

1295
01:51:13,260 --> 01:51:16,960
و أنا بدوّر عليهم بس بدوّر أساسي أعلمك إياهم لكن

1296
01:51:16,960 --> 01:51:20,500
طبيعي أنا مش هدوّر عليهم أنا مش بدي فيهم هرتبك

1297
01:51:20,500 --> 01:51:25,700
إياهم من الصغير للكبير، كويس؟

1298
01:51:25,700 --> 01:51:33,040
هذه من الصغير للكبير لحظة

1299
01:51:35,370 --> 01:51:40,590
كويس هيك هدول أصل false كانت في الأصل false fail

1300
01:51:40,590 --> 01:51:45,290
آسف، الاحتمال 02 02 أقل من 5 من 10 صنفت وين

1301
01:51:45,290 --> 01:51:50,130
البرنامج صنفها النموذج false طب صح ولا مش صح؟ صح

1302
01:51:50,130 --> 01:51:57,610
هاي أول صح، التانية كانت B هنا الاحتمال من ال

1303
01:51:57,610 --> 01:52:03,670
logistic طلع 07 فصنفت F إذا كانت أول خلطة صنعت B F

1304
01:52:03,670 --> 01:52:10,500
اللي بعدها كانت أصلاً F point تلاتة صنفت F مش فيها

1305
01:52:10,500 --> 01:52:16,680
مشكلة كانت F صرت F مش مشكلة واضح ستة فيها مشكلة

1306
01:52:16,680 --> 01:52:21,380
كانت في الأصل F الاحتمال سبعة بصنف B إذا هنا في

1307
01:52:21,380 --> 01:52:28,820
خطأ، البعدها كانت F صنفت B، البعدها بي صرت بي مش

1308
01:52:28,820 --> 01:52:33,020
مشكلة و هكذا لو أدور عليهم واحدة واحدة هدول أنا

1309
01:52:33,020 --> 01:52:41,360
خاطر إيش أعمل؟ خاطر أربط لك الحالة هذه مع هذه أربطهم

1310
01:52:41,360 --> 01:52:44,180
مع بعض في جدول... في جدول واحد بحيث أعرف هل الحالة

1311
01:52:44,180 --> 01:52:49,900
كانت FF و FB و BF و F أو BB كيف بدي أربطهم؟ كيف

1312
01:52:49,900 --> 01:52:52,080
بدي أربط عند المتغيرين زي هدول؟ بدي أربط هذا مع

1313
01:52:52,080 --> 01:52:56,540
هذا في جدول واحد بدي أعمل جدول يربط هدول اتنين،

1314
01:52:56,540 --> 01:52:59,560
إيش الحاجة بتعمله في الأسمية أساسي؟

1315
01:53:05,590 --> 01:53:10,530
تبريد سؤال في الامتحان ديو تركيا عدى متغيرين متغير

1316
01:53:10,530 --> 01:53:15,570
واحد ثنائي مثلاً بربط حالتين ومتغير ثاني ثنائي بربط

1317
01:53:15,570 --> 01:53:18,350
حالتين بيستخدم النظر عشان الحالتين اللي هنا عشان

1318
01:53:18,350 --> 01:53:23,470
السلوب الحصائي المناسب اللي

1319
01:53:23,470 --> 01:53:26,090
أنا ممكن أقدر متغيرين نوعيين بيضبطهم مع بعض عشان

1320
01:53:26,090 --> 01:53:28,710
الاختبار المناسب أسس الحالة اللي ممكن أسلك فيها في

1321
01:53:28,710 --> 01:53:35,440
الامتحان متغيرين نوعيين متغيراً اسمياً، إيش... إيش

1322
01:53:35,440 --> 01:53:46,400
الأسلوب الحصائي المناسب؟ إيش

1323
01:53:46,400 --> 01:53:52,840
الأسلوب الحصائي المناسب؟ بالله مش شرحناهاش احنا

1324
01:53:52,840 --> 01:53:59,650
أخذنا person اتنين كمية Sperman ترتيبيين أو كاميين

1325
01:53:59,650 --> 01:54:04,870
بس كنت أزوح مش طبيعي، طب لو كان أحدهم اسمع للأقل؟

1326
01:54:04,870 --> 01:54:12,030
ما أخذناش؟ ما أخذتش مربع كاي؟ طيب مربع كاي، مظبوط؟

1327
01:54:12,030 --> 01:54:15,010
تذكر حكيت لما لو كان اتنين في اتنين بيعطيني Fisher

1328
01:54:15,010 --> 01:54:20,310
للعينات الصغيرة؟ طب من أنا أجيب إيه أول سؤال و هذا

1329
01:54:20,310 --> 01:54:24,650
... هذا خلي بالك يعني أسسش ممكن أسسلك فيه و حتى بحط

1330
01:54:24,650 --> 01:54:29,090
و بعتبره للطالب المستوى المتدني طبعاً و هذا مش سؤال

1331
01:54:29,090 --> 01:54:36,710
ولا كيف لأ بديت... بديت و ما تركزوش، طيب... حكيت مرة

1332
01:54:36,710 --> 01:54:40,950
حكيتها؟ لأ في محاضرة كاملة... محاضرة كاملة لما

1333
01:54:40,950 --> 01:54:46,090
حطيت الارتباط كله مع بعض في لقاء واحد قبل الحضارة

1334
01:54:46,090 --> 01:54:50,680
جايلهامش أنه حكيتها، لأ شرحتها في محاضرة، الفرق

1335
01:54:50,680 --> 01:54:55,380
بين شرحها في محاضرة و قاعد ساعة فيها بيشرح فيها و

1336
01:54:55,380 --> 01:55:01,940
بين حكيها، طيب... طيب

1337
01:55:01,940 --> 01:55:05,900
من هنا نجيبه ال K square؟ من هنا نجيبه ال K

1338
01:55:05,900 --> 01:55:06,520
square؟

1339
01:55:11,000 --> 01:55:15,100
لأ شوية طلع ال non parametric ليش؟ ال non

1340
01:55:15,100 --> 01:55:21,340
parametric تحت ال K² لعينة واحدة للنسبة to the

1341
01:55:21,340 --> 01:55:25,900
steps والله

1342
01:55:25,900 --> 01:55:32,240
أنتم أحرار أنا طالما هي هيك مزمون هي حطت هنا واحد

1343
01:55:32,240 --> 01:55:37,680
هنا واحد يعني و بس هاي... بس أنا بوريكِ الجدول اللي

1344
01:55:37,680 --> 01:55:43,160
أنا حكيت عليه لحظة، أنزل لتحت شوية بس هاي الجدول

1345
01:55:43,160 --> 01:55:48,140
اللي بيحكي عليه لحظة

1346
01:55:48,140 --> 01:55:53,700
F... F كم حالة؟ أربعة نجاح دول B... B نجاح ثمانية

1347
01:55:53,700 --> 01:55:56,720
و تسعين، أربعة ثمانية و تسعين، مية و اتنين اللي احنا

1348
01:55:56,720 --> 01:56:01,010
حاكينا عليهم مظبوط؟ فهدول أنا جبته من وين؟ مش من ال

1349
01:56:01,010 --> 01:56:03,650
logistics اللي أنا اشتغلته، لأ جبته من المتغيرين

1350
01:56:03,650 --> 01:56:06,770
اللي عمل ليهم البرنامج، مظبوط؟ بتوا معايا ولا

1351
01:56:06,770 --> 01:56:11,430
تهتوا؟ أنا كل اللي عملته أجيت على البرنامج عمل لي

1352
01:56:11,430 --> 01:56:14,870
المتغيرين هدول بس حاولت أربطهم عشان أديكي الحالات

1353
01:56:14,870 --> 01:56:20,030
اللي اشتغلها صح، خلاص؟ طيب، هذا كانت آخر نقطة في

1354
01:56:20,030 --> 01:56:23,250
الانحدار ال logistic بس هوريك كيف البرنامج

1355
01:56:23,250 --> 01:56:28,670
بيشتغل، بتطلعوا احتمالات؟ الأقل من نص بحطه في

1356
01:56:28,670 --> 01:56:32,850
المجموعة صفر أو يساوي أو يستوي نص و الأكبر من نص بحطه

1357
01:56:32,850 --> 01:56:36,170
في المجموعة واحد، بعدين بيقارن إيش كان في الأصل و

1358
01:56:36,170 --> 01:56:41,730
إيش صار و بيحسب عدد الإجابات... عدد التنبؤ الصحيح

1359
01:56:41,730 --> 01:56:45,850
أو عدد التنبؤات الصحيحة اللي كانت نجاح ثم نجاح أو

1360
01:56:45,850 --> 01:56:50,990
فشل ثم فشل حسبه 102 من أصل 150 و اللي كان خاطئ...

1361
01:56:50,990 --> 01:56:51,790
و هذا خطأ

1362
01:56:57,130 --> 01:57:04,490
الآن أنا بعتبر أن ال logistic تنبأ بإجابات صحيحة

1363
01:57:04,490 --> 01:57:07,850
الإجابات الصحيحة بتكون إما الطالب كان فاشل في

1364
01:57:07,850 --> 01:57:12,330
الأول و أنا تنبأت أنه فاشل، مظبوط؟ معناه كده شغل

1365
01:57:12,330 --> 01:57:15,770
صح و إذا كان في الأصل هو ناجح، أنا تنبأت أنه ناجح،

1366
01:57:15,770 --> 01:57:19,590
برضه شغل صح، طب العكس، إذا تنبأت أنه فاشل، هو ناجح

1367
01:57:19,590 --> 01:57:24,550
ماشي، هذا طبعاً فشل الخطأ في النموذج، إذا في الأصل

1368
01:57:24,550 --> 01:57:27,850
هو فاشل و أنا تنبأت أنه ناجح، مع كده النموذج لم

1369
01:57:27,850 --> 01:57:31,890
يستطع للتنبؤ بالحالة الفعلية للشخص، يعني التنبؤ

1370
01:57:31,890 --> 01:57:36,510
غير صحيح اللي هم الحالات اللي هدول... اللي هم

1371
01:57:36,510 --> 01:57:42,330
الحالات هيهم اللي

1372
01:57:42,330 --> 01:57:46,490
هم التلت حالات هدول، اللي هي... اللي هم... اللي هو

1373
01:57:46,490 --> 01:57:49,990
كان في الأصل فاشل و النموذج تنبأه أنه ناجح كانوا

1374
01:57:49,990 --> 01:57:53,780
هدول حالتين و مش عشان تنبؤ ناجح اتبع نموذج ناجح

1375
01:57:53,780 --> 01:58:00,580
طبعاً لا، في الأصل كان فاشل... ناجح و تنبأوا أنه 

1376
01:58:00,580 --> 01:58:05,380
فاشل خطأ مرة واحدة فدول تلت حالات نقص الـ 105 اللي 

1377
01:58:05,380 --> 01:58:08,500
هو ما فيه تنبؤ .. يعني فاشل .. يعني حوالي 3% 3 بالـ

1378
01:58:08,500 --> 01:58:17,280
105 اللي هو 2.9 .. أنا مش عارف يعني .. يعني ممكن

1379
01:58:17,280 --> 01:58:24,600
لحد معين في أي سؤال؟ إيه يعني اسألي كيفية فهم

1380
01:58:24,600 --> 01:58:29,400
التشائين السؤال اللي هو نموذج الحضارة المفروض أنه

1381
01:58:29,400 --> 01:58:32,700
يستخدم الـ inter  آه احنا الآن استخدناها طريقة

1382
01:58:32,700 --> 01:58:35,900
الـ inter مظبوط سكرا في الحضارة المتعددة حكينا في 

1383
01:58:35,900 --> 01:58:39,060
الـ inter في عدة طرق عشان تصف المتغيرات هي طريقة 

1384
01:58:39,060 --> 01:58:46,740
stepwise هنا بنفس الطريقة بالظبط هيك تيجي على بهي

1385
01:58:46,740 --> 01:58:48,780
الـ logistic في هنا method

1386
01:58:52,300 --> 01:58:56,720
في عدة طرق لحظة في طريقة اسمها forward conditional

1387
01:58:56,720 --> 01:59:02,840
بس اختارها هيك هيعطيني النموذج الذي يشتمل على 

1388
01:59:02,840 --> 01:59:06,640
المتغيرات المستقلة المعنوية شفت هي لما اشتغلت على 

1389
01:59:06,640 --> 01:59:10,800
25 متغير و أصلي فيها معها خمسة هي اشتغلت هذه

1390
01:59:10,800 --> 01:59:13,760
الطريقة بتعطيها بس لخمس متغيرات المؤثرة اللي أنا 

1391
01:59:13,760 --> 01:59:16,820
مؤكد أنا لو ضغط على okay هيعطيني بس النموذج اللي 

1392
01:59:16,820 --> 01:59:20,920
فيه أي متغير تبع النشاط النشاط كان ده الإحصائيين

1393
01:59:23,980 --> 01:59:29,020
إن أنا لو رجعت للآخر خالص variables in equation

1394
01:59:29,020 --> 01:59:33,760
إيش طالع معاه؟ بس إن شرط الفصل واضح إنه ده الحصين

1395
01:59:33,760 --> 01:59:41,600
هو الوحيد المعنوي وهذا 

1396
01:59:41,600 --> 01:59:46,140
نفس الشيء، إذا طريقة forward conditional بنستخدمها

1397
01:59:46,140 --> 01:59:49,100
ليجِد النموذج اللي بيشتمل على المتعدد المستقلة

1398
01:59:49,100 --> 01:59:53,130
المؤثرة طب مين الـ طريقة .. مين اللي أنت عايزه

1399
01:59:53,130 --> 01:59:58,590
دايما؟ أخد نموذج فيه كل المتغيرات و لا نموذج بس في

1400
01:59:58,590 --> 02:00:02,810
المتغيرات المؤثرة؟

1401
02:00:02,810 --> 02:00:08,150
شوف ما فيش حاجة في الـ حصة اسمها إجابة واحدة حسب أنا

1402
02:00:08,150 --> 02:00:11,890
مش مدي، دايما في الـ حصة ما فيش إجابة نقول آه لازم

1403
02:00:11,890 --> 02:00:16,990
هيكم بس طب ليش حط الطريقة الأولى؟ الهدف أركز معايا

1404
02:00:16,990 --> 02:00:20,950
والله بدأت تحكوا صح

1405
02:00:25,700 --> 02:00:35,420
دايما الهدف لـ الانحدار هو نماذج الانحدار بشكل عام في

1406
02:00:35,420 --> 02:00:43,060
دراسة نماذج الانحدار بدور

1407
02:00:43,060 --> 02:00:53,700
على شغلتين الشغلة الأولى تفسير علاقات بالكلمة عن

1408
02:00:53,700 --> 02:01:01,510
الأثر بين المتغيرات بين المتغير .. بين المتغير

1409
02:01:01,510 --> 02:01:11,450
التابع خليني أكتبها بطريقة أوضح تفسير أثر المتغير

1410
02:01:11,450 --> 02:01:20,070
المستقل أو المتغيرات المستقلة على التابع هذا هدف 

1411
02:01:20,070 --> 02:01:24,730
أساسي والحاجة الثانية التنبؤ

1412
02:01:26,300 --> 02:01:34,160
أتَنبَّأ و بتتابع من خلال المتغيرات المستقلة و حاسب 

1413
02:01:34,160 --> 02:01:38,540
بس شغل أزيرة نكملها بعد شوية هاي الهدفين أساسيا

1414
02:01:38,540 --> 02:01:44,340
تفسير ظواهر بتشوف من اللي بيعمل ارتفاع لمعدل

1415
02:01:44,340 --> 02:01:48,680
النجاح واضح أنه طلع عنده خمس عوامل هنا الباحث مهتم

1416
02:01:49,660 --> 02:01:53,780
إن يبرز العوامل فبيانلك كل العوامل مظبوط و استخدم

1417
02:01:53,780 --> 02:01:57,580
طريقة الـ Inter هو محق لأن هدف تبقى .. لحظة العنوان

1418
02:01:57,580 --> 02:02:04,500
إيش كان؟ نرجع تاني هو كان بتكلم عن .. مظبوط كان

1419
02:02:04,500 --> 02:02:10,040
يحكي عن العوامل لحظة

1420
02:02:10,040 --> 02:02:12,080
المثال تبعه

1421
02:02:14,670 --> 02:02:17,930
أتكلم على العوامل المؤثرة ما أكيد هو طريقة الـ inter 

1422
02:02:17,930 --> 02:02:21,670
صح ومش علاقة بالتنبؤ إذا هو في النقطة الأولى، إذا

1423
02:02:21,670 --> 02:02:27,550
طريقة الـ inter هي المناسبة خلاص؟

1424
02:02:27,550 --> 02:02:31,750
إذا الحل الآن، إذا أنا بدور على العوامل المؤثرة،

1425
02:02:31,750 --> 02:02:34,010
اشتغل الـ inter، جيب لي كل المتوارد، و أحكي هذا مؤثر،

1426
02:02:34,010 --> 02:02:38,150
هذا مؤثر، هذا غير مؤثر و هكذا إذا كان الهدف تبعك

1427
02:02:38,150 --> 02:02:41,750
التنبؤ بالتابع من خلال متوارد مستقلة معنوية

1428
02:02:43,760 --> 02:02:48,940
فخلص هذه طريقة إما الـ «subwise» أو طريقة الـ

1429
02:02:48,940 --> 02:02:51,700
«forward» اللي خدناها توف في الـ logistic

1430
02:02:51,700 --> 02:02:54,780
regression طيب ليش ما استخدمتش في التنبؤ لغير

1431
02:02:54,780 --> 02:02:58,200
معنوية؟ لأن لغير معنوية تأثيرها ضعيف جدا فبالتالي

1432
02:02:58,200 --> 02:03:02,300
مش هتأثر في التنبؤ من أصله فبالتالي بستخدم الحق لـ

1433
02:03:02,300 --> 02:03:05,580
«subwise» أو الـ «conditional» طيب لو كان هدف

1434
02:03:05,580 --> 02:03:10,550
اتنين، بدرس العوامل والتنبؤ، باخد الاثنين بعرض

1435
02:03:10,550 --> 02:03:14,370
الجدول الكبير اللي فيه 25 متغير وبعرض الجدول

1436
02:03:14,370 --> 02:03:18,810
الشاملة على المتواجدات المستقلة المؤثرة جاوبت؟

1437
02:03:18,810 --> 02:03:23,490
فالإجابة ما فيش فيها هذا أو هذا على حسب إيش الهدف

1438
02:03:23,490 --> 02:03:27,590
من الباحث أي

1439
02:03:27,590 --> 02:03:33,330
سؤال؟ هذا آخر لقاء قبل التطبيق بكرا هطبق هعطي مثال

1440
02:03:33,330 --> 02:03:35,890
logistic

1441
02:03:37,620 --> 02:03:40,260
تربوي أكيد أنا بدور ع تربوي يعني .. هو ده مش

1442
02:03:40,260 --> 02:03:53,880
تربوي؟ شوف

1443
02:03:53,880 --> 02:03:56,980
.. يعني ما فيش .. يعني في .. هل .. يعني .. هل أنا

1444
02:03:56,980 --> 02:04:03,140
مش ممكن أستخدمش انحدار في البحث التربوية؟ هو بكثر

1445
02:04:03,140 --> 02:04:07,010
.. هو بيحكي لحظة الباحث لو طلعت .. لو .. لو طلعت 

1446
02:04:07,010 --> 02:04:10,990
على توصياته .. لو طلعت على التوصيات .. أنا .. أنا

1447
02:04:10,990 --> 02:04:16,710
شوف إن أنا بقى أنتم بتحكوا عكس الموجود يعني أنتم

1448
02:04:16,710 --> 02:04:20,130
بتحكوا .. بتحكي أنت عارف ليش عكس الموجود لإن أنت

1449
02:04:20,130 --> 02:04:27,250
بتحكي .. بتحكي لإن أنت مش مطلعة بشكل كويس هو .. هو

1450
02:04:27,250 --> 02:04:29,350
حكى .. مش أنا اللي حكيت .. أنا مش علاقة بالتربية

1451
02:04:29,350 --> 02:04:34,940
في أبحاث التربية .. هو بيحكي توسيع استخدامه في

1452
02:04:34,940 --> 02:04:39,120
الدراسات الاجتماعية و الاقتصادية حيث انحصرت

1453
02:04:39,120 --> 02:04:42,340
استخداماته في مجال العيوب الطبية و التربية ويا أنا

1454
02:04:42,340 --> 02:04:47,020
بقرا الـ logistic في أي كتاب أول ما بيحكي عليه في

1455
02:04:47,020 --> 02:04:50,600
الطب و في التربية طب و تربية معاك كده في التربية

1456
02:04:50,600 --> 02:04:54,860
مهم و لاك ليش حاطناه في وسط المصاد مش أنا حاطيته

1457
02:04:54,860 --> 02:04:58,120
الكلية حاطته عند اعتماد البرنامج

1458
02:05:04,110 --> 02:05:13,330
هل أنت في المناهج بتعملوش الـ استبيانات؟ الآن

1459
02:05:13,330 --> 02:05:16,690
في نقطة مهمة في الاختبارات، بصراحة سماعي مش هجاوبك؟

1460
02:05:16,690 --> 02:05:20,910
إذا .. إذا الاختبار يعني أنت نفترض من تلاتين فقرة،

1461
02:05:20,910 --> 02:05:25,430
والتلاتين هدول بالنسبة لمهمات في .. في قياس شغل

1462
02:05:25,430 --> 02:05:28,630
معينة، التفكير الإبداعي، من خطأ أشيل واحدة منهم

1463
02:05:29,810 --> 02:05:34,110
طبعا هدول من قياس standard معروف فما أطبقش عليه

1464
02:05:34,110 --> 02:05:37,590
الاستكشاف ولا التوكيد لأن كل فترة فيها بتقيس مهارة

1465
02:05:37,590 --> 02:05:45,110
معينة فبنتي أنا مش الهاش طبعا حسب

1466
02:05:45,110 --> 02:05:51,770
ما .. شوف في الاستبيان عدة فقرات تؤدي نفس الغرض،

1467
02:05:51,770 --> 02:05:58,390
مصمم عندي مجال في .. آه بالظبط كله شبه بعضه في 

1468
02:05:58,390 --> 02:06:01,770
المجال نفسه فبالتالي لو شيلت فقرة و اتنين و تلاتة

1469
02:06:01,770 --> 02:06:04,910
مش مشكلة لكن في الاستراتيجيات لو شيلت واحد و

1470
02:06:04,910 --> 02:06:07,890
اتنين و تلاتة كل واحدة بتقيس مهارة معينة فبالتالي

1471
02:06:07,890 --> 02:06:12,430
يحدث خطأ لكن لو فيه كان عندي أكثر من فقرة أكثر من

1472
02:06:12,430 --> 02:06:17,590
.. من سؤال بقيس نفس الشغل بقيس في التحصيل .. إن

1473
02:06:17,590 --> 02:06:23,600
شاء الله الامتحان إذا فعلًا حط ضمن جدوله المعينة بس

1474
02:06:23,600 --> 02:06:26,840
إذا قصد أحيانًا امتحان نهاية الفصل على مستوى مدرية

1475
02:06:26,840 --> 02:06:30,020
أو مستوى كذا بيلاقي السؤال نفسه هو هو موجود في

1476
02:06:30,020 --> 02:06:33,920
الديانة عدد مضاد ويبقى مضادان يعني هو لأ لغة لغة

1477
02:06:33,920 --> 02:06:36,960
لأ هو لما حطوه هيك .. هل خلل اللي حطته؟ لأ مش

1478
02:06:36,960 --> 02:06:40,940
خلل، بقصد ثابت عن الطالب، لأ لأ لأ لأ أحيانًا فيه

1479
02:06:40,940 --> 02:06:46,310
بيكون قاصد الباحث أو .. هذا بيرجع للمنهجية، ما أنا مش

1480
02:06:46,310 --> 02:06:52,270
عاقبة الموضوع، هذا منهجي ازاي نفس

1481
02:06:52,270 --> 02:06:56,590
فكرة الأسئلة، شوف الـ .. أنا أغلب الاستكشاف اللي ..

1482
02:06:56,590 --> 02:07:01,430
اللي شفته بشتري على استبيانات و فقرات أو غير 

1483
02:07:01,430 --> 02:07:05,430
نفسية، مش شرط نفسية بس، موجود، صحيح

1484
02:07:10,450 --> 02:07:12,890
ماشي أنا ما بقولش لأ، في الـ .. هي في التشكيلية

1485
02:07:12,890 --> 02:07:15,610
الموجودة، في الفن والتشكيلية، المثال اللي حكينا

1486
02:07:15,610 --> 02:07:22,590
عليه، فبالتالي أنت بضفي الانحدار حسب الحاجة تبعتك،

1487
02:07:22,590 --> 02:07:27,670
خلاص، في أي سؤال، نكتفي بهذا القدر، إن شاء الله

1488
02:07:27,670 --> 02:07:31,210
بقريل الأربع آخر لقاء، وصلنا لواحد و تلاتين سبعة

1489
02:07:35,480 --> 02:07:40,980
بناخد فيه تطبيقين عمليين واحد مفاهيم للانحدار سواء

1490
02:07:40,980 --> 02:07:45,120
بسيطة أو متعدد وواحد على الانحدار الـ logistic

1491
02:07:45,120 --> 02:07:45,780
اللهم اللهم اللهم اللهم