كيف تختار #الإختبار_الإحصائي المناسب لبياناتك. هنا عمل بسيط يقودك لإختيار الاختبار المناسب. وهو النسخة الأولى وسيتم تطويره على نفس الرابط. #البيانات #تحليل @Acad_Hash @Acad_Research @Abdulaziz_Hmadi @SaudiUK @SaudiAcademics

إنجاز كبير للصديق الدكتور فهد بن كشيم وفريقه. والجدير بالذكر الدكتور فهد @F0hd لديه العديد من براءات الاختراع المهمه في مجالات الاستدامة والهندسة.

RT @maasseri: هـكذا تلعب كورة القدم 💙

RT @ALTUFAIL_SA: كثير تساؤلات عن رحلاتي المتكررة إلى #العلا بعد أربعة أعوام هذه إجابتي باختصار 😌 I get a lot of questions about #AlUla. I…

RT @Maaalnews: تصفح إصدار (مال): #ترمب العائد بالتعريفات الجمركية والوقود الأحفوري والعملات المشفرة #امريكا https:/…

RT @Columbuos: نقاط عظيمة من رئاسة أمن الدولة 🇸🇦 - المملكة تواجه مشاريع فكرية موجهة للشباب تقاد بأساليب ناعمة وتحمل في طياتها المكر والخدا…

@mohammadsaadj الاحصاءات الرسمية تعالج جميع ماذكرت وتقلل من uncertainty حول المؤشرات. (المفترض)

RT @mimgov: #حفل_إعلان_الحوافز_المعيارية_للقطاع_الصناعي

٣- المؤشرات التي طوّرها ريتشارد ستون ساهم ستون في تطوير العديد من المؤشرات الاقتصادية التي أصبحت ركيزة أساسية في تحليل الأداء الاقتصادي للدول: 1. الناتج المحلي الإجمالي (GDP): - وضع الأسس الإحصائية لتقدير الناتج المحلي الإجمالي بدقة، مع الأخذ بعين الاعتبار الترابط بين القطاعات المختلفة. 2. الحسابات القومية الشاملة: - أنشأ نظامًا مترابطًا للحسابات القومية يربط بين الدخل، الإنتاج، والاستهلاك. 3. جداول المدخلات-المخرجات (Input-Output Tables): كذلك SAM MATRIX - طوّر نماذج إحصائية تربط بين تدفقات المدخلات والمخرجات في الاقتصاد، مما يُستخدم لتقييم السياسات الاقتصادية وفهم التداخلات بين القطاعات. 4. تحليل الطلب الاستهلاكي: - ابتكر نماذج لتحليل أنماط الاستهلاك ودراسة العلاقة بين الدخل والنفقات الاستهلاكية. 5. قياس الرفاهية الاقتصادية: - ساهم في تصميم مؤشرات تُستخدم لدراسة توزيع الدخل والإنفاق على مستوى الأفراد. #اقتصاد #إحصاء #ريتشارد_ستون #اقتصاد\_قياسي #statistics #econometrics

خطوة رائدة تدعم مسيرة التحول الوطني عبر الاستثمار في الموهوبين وتعزيز الابتكار. وستسهم الاكاديمية في تحسين مؤشرات رئيسية مثل مؤشر الابتكار العالمي ومؤشر التنافسية العالمية، كما ستدعم تحقيق مستهدفات مبادرات برنامج تنمية القدرات البشرية، بتمكين العقول المبدعة. ومبادرة الابتكار وريادة الأعمال، من خلال إعداد جيل من المخترعين وقادة المستقبل. جهود مباركة ..

RT @elonmusk: Population collapse in more than half the world is happening right now

@LombardiHimself The probability of a team winning 16 straight one-score NFL games, assuming a 50/50 chance of winning each game and independence between games, is: 0.0015%

@AZK_SA إذا تم تضمين عدد السكان حسب المناطق سيختلف السيناريو تماما، فالباحة تعتبر رابع أعلى منطقة في الإنفاق بالنسبة للفرد، حيث يبلغ الانفاق للفرد ١١ الف مقابل ٢٥٠٠ ريال للفرد في منطقةً مكة المكرمة.

سوق الذكاء الاصطناعي يشهد نمواً غير مسبوق! توقعات بنمو سوق AI للمؤسسات بمعدل 19.5% سنوياً ليصل إلى 2.5 تريليون دولار في 2032. - السوق في 2024: 14.5 مليار دولار - الذكاء الاصطناعي التوليدي: 17.4 مليار دولار - نمو مستمر ومتسارع فرصة استثمارية واعدة في عصر التحول الرقمي! #الذكاء_الاصطناعي #AI #استثمار #تقنية

#كاس_العالم_2034

رحم الله الشيخ الفاضل الكريم ابو محمد، أسأل الله رب العرش العظيم أن يجعلك في جنات النعيم خالداً مخلداً فيها.

من الضروري معرفة أن ChatGPT يعطيك الأجابات الصحيحة والخاطئة أيضاً.

في الإحصاء وتعلم الآلة، الخطأ التربيعي المتوسط (MSE) يُستخدم لقياس دقة النموذج ويُكتب كالتالي: MSE = (bias)^2 + variance + irreducible error •الانحياز (Bias): يعكس قدرة النموذج على تعلم الأنماط الأساسية. إذا كان مرتفعًا، فهذا يعني أن النموذج بسيط جدًا وغير قادر على التقاط التعقيد في البيانات (Underfitting). •التباين (Variance): يعكس حساسية النموذج تجاه التغيرات في البيانات. إذا كان مرتفعًا، فهذا يعني أن النموذج معقد جدًا وغير مستقر (Overfitting). •الخطأ غير القابل للاختزال (Irreducible Error): جزء من الخطأ ناتج عن الضوضاء في البيانات أو العوامل غير الملاحظة، ولا يمكن التخلص منه مهما كان النموذج مثاليًا. الهدف هو إيجاد توازن بين الانحياز والتباين، حيث نبني نموذجًا يعمم جيدًا على البيانات الجديدة، مع تقليل تأثير الخطأ غير القابل للاختزال قدر الإمكان. التحدي الحقيقي هو فهم طبيعة بياناتك واختيار النموذج المناسب. #MachineLearning #AI #Statistics #BiasVarianceTradeoff

تشهد استطلاعات الرأي في الولايات المتحدة اهتمامًا كبيرًا خلال السباقات الانتخابية، لكنها تواجه تحديات منهجية تجعل مصداقيتها محل تساؤل. وهنا نظرة عامة على مشكلة الإحصاءات والعينات وأهم ما يجب مراعاته عند قراءة هذه الاستطلاعات: 1.مشكلة العينات: تعتمد استطلاعات الرأي على عينات تمثل جزءًا من السكان، لكن إذا لم تكن العينة مختارة بعناية أو لا تمثل التركيبة السكانية الفعلية، فقد تكون النتائج منحازة. على سبيل المثال، في الانتخابات السابقة، تمثلت بعض الأخطاء في استبعاد فئات معينة من الناخبين الذين يدعمون مرشحين معينين، مما أدى إلى نتائج مضللة. 2.تحيز الاستجابة: بعض الناخبين، خصوصًا أولئك المتحفظين بشأن آرائهم السياسية، قد يرفضون المشاركة في الاستطلاعات أو يتحفظون في التعبير عن آرائهم الحقيقية، مما يؤثر على دقة النتائج. وهذا ينطبق بشكل خاص على مؤيدي بعض المرشحين المحافظين. 3.كيف نقرأ الاستطلاعات؟ عند قراءة نتائج الاستطلاعات، من المهم التركيز على عدة نقاط: •متوسط الاستطلاعات: لا تعتمد على استطلاع واحد فقط، بل انظر إلى المتوسطات التي تأخذ عينات من استطلاعات متعددة. •هامش الخطأ: انتبه لهامش الخطأ، خاصة في الولايات المتأرجحة حيث يكون الفرق بين المرشحين ضئيلاً. •التغيرات الزمنية: قم بمراقبة التغيرات في الرأي العام على مدى فترة زمنية، حيث يمكن أن تعكس توجهات واتجاهات جديدة. 4.هل يمكن تصديقها؟ في حين أن الاستطلاعات توفر مؤشرات عامة، يجب التعامل معها بحذر وعدم الاعتماد عليها كدليل حاسم. يُنصح بمتابعة عدة مصادر وتحليل النتائج ضمن سياق شامل. 📊 توقعاتي بناءً على الاستطلاعات الحالية: وفقًا لأحدث الاستطلاعات، وخصوصا توقع موقع نيت سيلفر والذي يعتمد على اخذ متوسطات مجموعة من الاستطلاعات مع التعديل احصائيا عليها فيبدو السباق بين كامالا هاريس ودونالد ترامب محتدمًا للغاية، خاصة في الولايات المتأرجحة مثل جورجيا وميتشيغان وأريزونا. يعكس ذلك انقسامًا عميقًا في المجتمع الأمريكي. بناءً على متوسطات الاستطلاعات، هناك ميل طفيف لصالح ترامب، لكن النتائج النهائية ستعتمد بشكل كبير على نسبة إقبال الناخبين يوم الانتخابات والتوجهات المتغيرة في اللحظات الأخيرة. .