PL9fwy3NUQKwZCbh9PqVo5c2caNsH3zdsW/05BuqjoMGzU.srt

1
00:00:20,810 --> 00:00:24,650
بسم الله الرحمن الرحيم طيب يا بنات قلت لكم 

2
00:00:24,650 --> 00:00:28,850
المحاضرة السابقة اذكروني فيها أنه في عندي واقعة

3
00:00:28,850 --> 00:00:37,390
slide  أين هي نسيت أحكيها بس هي يعني هي حقيقة مش

4
00:00:37,390 --> 00:00:43,470
مهمة كثير في التطبيق العملي بقدر ما هي معلومة

5
00:00:43,470 --> 00:00:47,990
لازم يعرفها يعني في العمل بصراحة هندرس بالتفاصيل

6
00:00:47,990 --> 00:00:50,550
اللي هو اللي مكتوب بالأزرق أمامكم اللي هو ال-board

7
00:00:50,550 --> 00:00:54,310
man to test statistics على اتحاد على الـslide هذه

8
00:00:54,310 --> 00:01:00,230
هي عبارة عن خطوة أولى لإنه نشوف يا ترى هل في auto

9
00:01:00,230 --> 00:01:03,210
correlation ولا مافيش فهنا عبارة عن testing

10
00:01:03,210 --> 00:01:07,770
randomness اللي هي اختبار عشوائية based on

11
00:01:07,770 --> 00:01:12,140
individual auto correlation قبل ما أنسى الـslide

12
00:01:12,140 --> 00:01:15,760
اللي أمامي هذه ما لها علاقة في محاضرة اليوم، هي

13
00:01:15,760 --> 00:01:19,160
فقط معلومة بتعطيها خلال تلت أربع دقائق، خمس دقائق

14
00:01:19,160 --> 00:01:24,670
ومن ثم نلتقي لمحاضرة اليوم على اتحاد على الـslide

15
00:01:24,670 --> 00:01:28,210
هذه اللي أمامي بنحكي بأنه يا ترى يا بنات كيف احنا

16
00:01:28,210 --> 00:01:31,590
ممكن نعمل اختبار أنه يا ترى البيانات اللي أمامي

17
00:01:31,590 --> 00:01:35,890
بيانات الأمالي اللي حقيقية application هل يا ترى

18
00:01:35,890 --> 00:01:41,090
في عشوائية هنا في white noise ولا مافيش تمام اختبار

19
00:01:41,090 --> 00:01:45,830
اعتماد على اعتماد على اللي هو من الـauto

20
00:01:45,830 --> 00:01:48,710
correlations الـindividual auto correlations يعني

21
00:01:48,710 --> 00:01:52,050
رو واحد رو اثنين رو ثلاثة وهكذا كل واحدة بالذات

22
00:01:53,310 --> 00:01:58,530
فحقيقة في البداية بنلاحظ أنه احنا عشان نحدد اللي

23
00:01:58,530 --> 00:02:02,070
هو الـauto correlation اللي هو القيم تبعاتهم أو الـ

24
00:02:02,070 --> 00:02:04,050
partial auto correlation whether they are

25
00:02:04,050 --> 00:02:07,270
negligible or not يعني إذا كانوا بنهملهم ولا

26
00:02:07,270 --> 00:02:12,290
بنهملهمش حطوا في عين الاعتبار يا بنات أنه اللي هو

27
00:02:12,290 --> 00:02:16,250
الـauto correlation function raw الها standard

28
00:02:16,250 --> 00:02:22,430
deviation بيساوي واحد على جذر الـN تقريباً تقريباً

29
00:02:22,430 --> 00:02:26,730
واحد على جذر الـN احنا كيف نشتقها إن شاء الله

30
00:02:26,730 --> 00:02:31,170
فيما بعد إن إذا كان في وقت نشتقها بس مبدئياً نعرف

31
00:02:31,170 --> 00:02:35,270
أن الـraw هاي اللي هي الـraw هم الـrows الـauto

32
00:02:35,270 --> 00:02:37,870
correlations هدول standard deviation تبعهم أو

33
00:02:37,870 --> 00:02:41,390
standard اللي هو deviation أو standard error

34
00:02:41,390 --> 00:02:45,930
بيساوي واحد جذر الـNوبناء عليه لما نبدأ نعمل

35
00:02:45,930 --> 00:02:49,230
اختبار عند 5% level عارفين مستوى

36
00:02:49,230 --> 00:02:53,210
الدلالة 5% ففي الحالة هذه مستوى الدلالة

37
00:02:53,210 --> 00:02:57,350
إذا افترضنا المختبار التوزيع طبيعي له فالـz

38
00:02:57,350 --> 00:03:00,710
alpha على اثنين، ذاكرينها z alpha؟ اللي هي based

39
00:03:00,710 --> 00:03:04,590
on normal distribution اللي هي القيم المجدولة على

40
00:03:04,590 --> 00:03:08,990
اليمين وعلى الشمال، إذا ذاكرين في الإحصاء القيمة

41
00:03:08,990 --> 00:03:14,950
هذه تساوي على اليمين 1.96 على اليسار سالب 1.96

42
00:03:14,950 --> 00:03:19,390
أنه نضربها في واحد على جذر الـN الجواب النهائي

43
00:03:19,390 --> 00:03:24,910
تقريباً تقريباً بيطلع بيساوي plus or minus 2 على جذر

44
00:03:24,910 --> 00:03:30,310
الـN على افتراض أنك قربت القيمة اللي هي الـ1.96

45
00:03:30,310 --> 00:03:34,690
إلى القيمة مين؟ 2 ماشي؟ بنيت الخطين الزرق اللي

46
00:03:34,690 --> 00:03:37,530
دولة المحاضرات وأنا أقول لكم خطين زرق خطين.. هم

47
00:03:37,530 --> 00:03:41,710
مش خطين زرق خطوط متقطعة زرق هدول هدول اللي هم

48
00:03:41,710 --> 00:03:46,570
اسمهم كلهم الـbounds أو الـconfidence limits اه

49
00:03:46,570 --> 00:03:52,020
اللي جواهم إذا وجدت رسمة جواهم فـnegligible، إذا

50
00:03:52,020 --> 00:03:56,760
عدتهم اللي هو الـauto correlation يعني أقصد، اللي

51
00:03:56,760 --> 00:04:00,320
هو الـindividual auto correlation، جواهم بيكون

52
00:04:00,320 --> 00:04:04,720
يشملهم negligible، ممكن نهمله، برا الـconfidence

53
00:04:04,720 --> 00:04:07,980
limits دول الخطوط الزرق اللي جداش طولهم بالمناسبة

54
00:04:07,980 --> 00:04:12,610
الآن بتحددوا الخطين الزرق طولهم من العلاقة 2 على

55
00:04:12,610 --> 00:04:17,890
جذر الـN بالموجب أو بالسالب، في براتها معناته أن لا

56
00:04:17,890 --> 00:04:21,110
نستطيع اهماله ولا نستطيع نقوله لأن هناك في عدم

57
00:04:21,110 --> 00:04:26,370
عشوائي في عدم عشوائي بينما اللي جواها بنقوله أن في

58
00:04:26,370 --> 00:04:29,930
عشوائي في white noise خلينا نقول كده أو بنهملهم

59
00:04:29,930 --> 00:04:35,330
طيب في الـR في عندي الـfunction اللي زمان شرحت لكم

60
00:04:35,330 --> 00:04:40,490
إياها كثير وهي الـfunction اسمها ACF وجواها طبعاً

61
00:04:40,490 --> 00:04:44,830
إذا ذاكرين كلمة type بيساوي إيش؟ في عندي ثلاثة أنواع

62
00:04:44,830 --> 00:04:49,010
في correlation في covariance وفي partial

63
00:04:49,010 --> 00:04:52,850
covariance, correlation, partial فكلمة partial

64
00:04:52,850 --> 00:05:00,250
يعني إيش؟ للـPACF وكلمة correlation لمين؟ ACF و

65
00:05:00,250 --> 00:05:05,150
كلمة covariance لمين؟ للـACF لحالة covariance يعني وفي

66
00:05:05,150 --> 00:05:08,830
طبعاً function أخرى كحالة خاصة إذا بتحبوش الـACF

67
00:05:08,830 --> 00:05:14,730
الـACF بتصدر اللي هي اسمها PACF فكركم اسمها لمين

68
00:05:14,730 --> 00:05:19,230
هي بيجينها للـpartial تمام هي؟ وطبعاً رسمات هدول

69
00:05:19,230 --> 00:05:22,070
الاثنين زي ما أنتم شايفين في اللي موجود أمامي في

70
00:05:22,070 --> 00:05:26,830
المحاضرة أنهم بيحددوا على إيش confidence bounds و

71
00:05:26,830 --> 00:05:31,370
هدول confidence bounds shown as شوية plus dotted

72
00:05:31,370 --> 00:05:37,020
lines مصبوحة؟ اللي احنا حكيناهم طيب وهذا اللي أنا

73
00:05:37,020 --> 00:05:39,640
قبل شوية حكيته العبارة الأخرى أو المحاضرة

74
00:05:39,640 --> 00:05:44,020
الأخرى أنه يا بنات احنا لما نيجي ننصهم فنلاقي

75
00:05:44,020 --> 00:05:47,500
الخطوط الزرق يجب أن كل اللي جواها ماله مهمل بينما

76
00:05:47,500 --> 00:05:51,340
اللي براها لازم يكون ماله غير مهمل علماً بأنه..

77
00:05:51,340 --> 00:05:57,180
علماً بأنه قد يكون في بعض الحالات اللي بيكون اللي هو

78
00:05:57,180 --> 00:06:01,540
رسمة الـauto correlation بترتج بالخط الأزرق يعني

79
00:06:01,540 --> 00:06:06,080
قريب جداً للخط الأزرق ويمكن تعديها حتى صراحة ولذلك

80
00:06:06,080 --> 00:06:10,440
هذا بيكون أحياناً misleading يعني بيكون عندي بيانات

81
00:06:10,440 --> 00:06:14,600
خلينا نقول أنا أقصد بتعديها في حالة الـwhite noise

82
00:06:16,380 --> 00:06:19,240
فبيكون عندي بيانات white noise عشوائية totally

83
00:06:19,240 --> 00:06:23,300
عشوائية ومع ذلك الرسمة بتقول أنه لأ يا عم مش

84
00:06:23,300 --> 00:06:26,980
عشوائي أنا حين أنا تقريباً جربت على الخط الأزرق

85
00:06:26,980 --> 00:06:31,440
تمام؟ يعني أنا فيه شرط بطاطي فبقوله هذا misleading

86
00:06:31,440 --> 00:06:34,700
الاختبار اللي معتمد على الـindividual auto

87
00:06:34,700 --> 00:06:39,740
correlation كل واحدة لحالها ممكن يعطيني انطباع

88
00:06:39,740 --> 00:06:45,830
خاطئ ليش؟ لأن حقيقة يا بنات الـrows ذات نفسهم بينهم

89
00:06:45,830 --> 00:06:50,490
بين نفسهم فيه ارتباطات افهموني في population وفي

90
00:06:50,490 --> 00:06:54,510
عام عينة sample بالنسبة للـpopulation الـrows يا

91
00:06:54,510 --> 00:06:58,690
بنات مافيه ارتباطات يعني نفترض أن الـrow واحد مع

92
00:06:58,690 --> 00:07:02,030
الـrow الثانية أو الـrow واحد مع الـrow عشرة أو الـ

93
00:07:02,030 --> 00:07:06,450
row عشرة مع الـrow سبعة وهكذا مافيه ارتباطات

94
00:07:06,450 --> 00:07:09,970
بينهم هذا في عالم الـpopulation في العالم النظري

95
00:07:11,000 --> 00:07:15,560
في العالم النظري ولكن عند الواقع عندما نأخذ عينة

96
00:07:15,560 --> 00:07:21,040
sample فحقيقة سنجد أن هذا الكلام ماله بيختلف شوية

97
00:07:21,040 --> 00:07:25,100
عن الـpopulation فسنجد أن فيه ارتباطات هذه

98
00:07:25,100 --> 00:07:28,940
الارتباطات خفيفة هذه الارتباطات هي اللي بتخلي الخط

99
00:07:28,940 --> 00:07:32,960
ماله الأزرق تقريباً في عند الـraw تبعته جاية عند

100
00:07:32,960 --> 00:07:36,730
الخط الأزرق علم؟ حتى في الـwhite noise بتلاقوا هذه

101
00:07:36,730 --> 00:07:40,990
الأمور عشان هيك عند الرسومات ما كانتش exactly صفر و

102
00:07:40,990 --> 00:07:43,510
لإن ولذلك إيش البديل عن الـindividual

103
00:07:43,510 --> 00:07:45,810
autocorrelation البديل عن الـindividual

104
00:07:45,810 --> 00:07:49,390
autocorrelation هو اختبارات اللي بيسموها فيما بعد

105
00:07:49,390 --> 00:07:55,310
الـBox-Pierce test statistic هي أفضل من مين من الـ

106
00:07:55,310 --> 00:07:58,710
individual autocorrelation ولذلك مستقبلاً إن شاء

107
00:07:58,710 --> 00:08:02,490
الله والشائع يا بناتي أنه عشان نختبر فيه عشوائية

108
00:08:02,490 --> 00:08:06,170
ولا مافيش فيها البيانات يا ترى هل هي white noise ولا مش

109
00:08:06,170 --> 00:08:10,670
white noise فالأصح نستخدم فيما بعد اختبار اسمه مين

110
00:08:10,670 --> 00:08:14,930
أو اختبارات اللي هي اسمها مين الـPortmanteau test

111
00:08:14,930 --> 00:08:20,910
statistic ولا يكفي النظر فقط على مين على رسمة اللي

112
00:08:20,910 --> 00:08:25,130
هي الـACF والـBCF اللي هم تبعون الرؤية هل هم

113
00:08:25,130 --> 00:08:32,140
ماشي؟ ماشي ولا مش ماشي؟ الآن آخر صفحة أو آخر ملاحظة

114
00:08:32,140 --> 00:08:35,560
في الصفحات يعني اللي قلت لكم وأنا نسيت أحكيهم هذا

115
00:08:35,560 --> 00:08:44,260
مثال واقعي من الـR من الـR بيانات فيها 48 قيمة

116
00:08:44,260 --> 00:08:50,140
سلسلة زمنية hormone اسمه luteinizing hormone هذا

117
00:08:50,140 --> 00:08:55,570
له علاقة باللي هي human, female, أنثى وغيره في الـ

118
00:08:55,570 --> 00:08:59,730
..في الضغط.. في الدم نعم؟ أخذوه عبارة عن كل عشر

119
00:08:59,730 --> 00:09:03,890
دقائق أخذوا عينة وسجلوا العينة هذه الآن.. الآن

120
00:09:03,890 --> 00:09:09,350
لما احنا رسمنا الـACF للعينة هذه للهرمون هذه

121
00:09:09,350 --> 00:09:13,450
للبيانات طلعت القيم هيك اللي هي أمامك وعلى الشمال

122
00:09:13,450 --> 00:09:17,210
هذا الـACF بينما الـpartial ACF طلعت اللي هي

123
00:09:17,210 --> 00:09:21,050
القيمة على اليمين أكيد أنا برصد.. برصد شوية لو

124
00:09:21,050 --> 00:09:24,270
تذكرنا اللي شرحناها سابقاً في المحاضرات السابقة

125
00:09:25,190 --> 00:09:29,650
وقلنا رسمة الـpartial ACF بتحدد لي يا بنات مين الـ 

126
00:09:29,650 --> 00:09:34,530
partial اللي هو ال auto-regressive ال AR مصبوح

127
00:09:34,530 --> 00:09:39,070
فبيكون في عندي بعد الخطين الزرق عند حد معين ومن

128
00:09:39,070 --> 00:09:44,150
ثم الباقيات بيسميهم احنا cut off قطع صفار طبعا زي

129
00:09:44,150 --> 00:09:47,870
ما أنتم شايفين عندي ال lag واحد هنا معدّل

130
00:09:47,870 --> 00:09:52,450
partial و باقي ال lags مالهم أصفار هدول تقريباً

131
00:09:52,450 --> 00:09:55,490
أصفار negligible على أساس اللي في ال slide السابق

132
00:09:55,490 --> 00:09:58,190
اللي قبل شوية راح تلقوا إياها الأصل هدول أصفار

133
00:09:58,190 --> 00:10:01,410
أصفار ولكن هم مش أصفار زي ما أنتم شايفين السبب

134
00:10:01,410 --> 00:10:05,330
إيش قلنا احنا أنه فيه ارتباطات في العينة مظبوط

135
00:10:05,330 --> 00:10:10,050
الأصل أصفار وإذا رسم زي هذه فهذه بتقترح عليكم ال

136
00:10:10,050 --> 00:10:13,450
partial بتقترح عليكم شو يا بنات ال auto-regressive

137
00:10:13,450 --> 00:10:17,710
of order واحد الباشر لحاله مش كافي بصراحة بنطلع

138
00:10:17,710 --> 00:10:23,870
على مين أيضاً؟ على ال ACF فإذا ال ACF تبعت الرسمة

139
00:10:23,870 --> 00:10:27,670
كانت شكلها زي exponential decay زي ما أنتم شايفين

140
00:10:27,670 --> 00:10:30,990
هي إيش رسمة ال exponential عارفينها؟ ال decay

141
00:10:30,990 --> 00:10:38,320
انحدار يعني اه يعني انخفاضة يعني تناقص إذا زي ما

142
00:10:38,320 --> 00:10:43,160
تشوفين بتنقص بتنقص زي curve زي جثة رسمة 1 على X

143
00:10:43,160 --> 00:10:46,960
إذا كرينا 1 على X في ال calculus Y تساوي 1 على X

144
00:10:46,960 --> 00:10:52,320
الجزء اليمين منها شكلها زيها صح؟ رسمة زيها دي

145
00:10:52,320 --> 00:10:56,100
perfect بتقولي أنا إذا ACF هيك أنا شكلي

146
00:10:56,100 --> 00:11:02,740
exponential decay أو sign طلعوا sign damp هذه sign

147
00:11:02,740 --> 00:11:08,990
تقريباً sign اه التنتين، يا ال decay بيكون هيك أو زي

148
00:11:08,990 --> 00:11:12,970
دورة ال sign لو كبرتي ال lags هتبان أكثر يمكن مع

149
00:11:12,970 --> 00:11:16,170
ال partial ف أنا بتقترح على أي رسمة زي هذه أنه أنا 

150
00:11:16,170 --> 00:11:19,850
أي شخص أروح لأي موديل، للموديل ال auto،

151
00:11:19,850 --> 00:11:23,610
regressive، of order مين يا بنات؟ of order واحد

152
00:11:23,610 --> 00:11:30,360
السبب؟ وين هذا ال order؟ واحد، مصبوح؟ يبقى أنا بعد

153
00:11:30,360 --> 00:11:33,980
ما رسمت كخطوة أولى في مثال زي هذا إيه علاقة

154
00:11:33,980 --> 00:11:38,280
بهرمونات الدم عينى أنها هرمون في الدم الهرمون

155
00:11:38,280 --> 00:11:41,880
اللي في الدم لأن أصلاً هدول اه بدي أعمله فتلة

156
00:11:41,880 --> 00:11:46,060
ل model فبصراحة الرسمتين هدول مع بعض بتقترحوا لي أن

157
00:11:46,060 --> 00:11:50,360
أنا أعمل مين ال model autoregressive في order واحد

158
00:11:50,360 --> 00:11:52,980
طبعاً أنا مش هعمله لأن لأن احنا لحد دلوقتي نعيش

159
00:11:52,980 --> 00:11:57,180
بالماهر قررنا جداً نبلش نعمل أمثلة تطبيقية واضحة

160
00:11:57,180 --> 00:12:00,740
هدول ال slides مالهم علاقة في محاضرة اليوم

161
00:12:00,740 --> 00:12:04,560
هينشرحوا و خلصت منهم نسيناهم نحكيهم من محاضرة

162
00:12:04,560 --> 00:12:09,800
السابقة فهينلحقوا لأن بنبلش في محاضرة اليوم اللي

163
00:12:09,800 --> 00:12:15,440
هي عبارة عن نجيب ال auto correlation function

164
00:12:15,440 --> 00:12:21,340
للأرمة مش أرمة واحد واحد أرمة in general P و Q P و

165
00:12:21,340 --> 00:12:25,620
Q ولكن كحالة خاصة بتبدأ في مين؟ واحد واحد، على بناء

166
00:12:25,620 --> 00:12:29,160
تجزئة، شو سابقاً احنا درسنا عجباً عشان نحط الحروف

167
00:12:29,160 --> 00:12:33,380
على النقاط أو النقاط عفواً على الحروف، درسنا زمان

168
00:12:33,380 --> 00:12:37,530
ال auto-regressive لوحده ما شفنا أنه فينا نكتبه على

169
00:12:37,530 --> 00:12:40,670
moving average بروح infinity في حالة ال causality

170
00:12:40,670 --> 00:12:44,990
نسميها casual و stationary اه هي stationary و في

171
00:12:44,990 --> 00:12:48,910
ناس بيسموها casual الكلمة يعني الأفضل اللي أنا بحبها

172
00:12:48,910 --> 00:12:52,510
أكثر يمكن casual و stationary مع بعض التنتين اه

173
00:12:52,510 --> 00:12:56,290
casual و stationary ف casual بيجي يستخدموها عشان

174
00:12:56,290 --> 00:13:00,090
ال invertibility و ال stationary عشان اللي هو ال

175
00:13:00,090 --> 00:13:05,460
finite summation و الأمور هذه تمام؟ المهم راحنا لل

176
00:13:05,460 --> 00:13:08,400
autoregressive يومها، إذا بتذكروا، جبنا فقط لل

177
00:13:08,400 --> 00:13:11,440
autoregressive order واحد يومها، بس لل order

178
00:13:11,440 --> 00:13:17,410
واحد، جبنا له ال ACF، ولكن جبنا ال partial الـ

179
00:13:17,410 --> 00:13:20,810
Partial ACF لكل الـ Autoregressive صحيح من هذا؟ لم

180
00:13:20,810 --> 00:13:24,750
أتحدث عن الـ Partial Autoregressive of Order B

181
00:13:24,750 --> 00:13:28,330
يُترى إيش الـ ACF ليلة لم أتحدث عنها في ذاك الوقت

182
00:13:28,330 --> 00:13:30,330
حدثت عنها في صفحة وقلت لكم فيما بعد سأقوم

183
00:13:30,330 --> 00:13:34,210
بمراجعتها و الآخر صح؟ بسرعة و في المقابل لما حكيت

184
00:13:34,210 --> 00:13:37,190
عن ال moving average احنا قلنا ال moving average

185
00:13:37,190 --> 00:13:40,030
فينا نكتبه على صيغة من Autoregressive Order

186
00:13:40,030 --> 00:13:45,590
Infinity لما نحقق شرط ال invertibility ذاكرينهو

187
00:13:45,590 --> 00:13:48,770
يومها إذا تذكروا يومها حكيت واشتقيت لل moving

188
00:13:48,770 --> 00:13:51,570
average في order واحد و لل moving average في order

189
00:13:51,570 --> 00:13:57,150
ثلاثة اشتقيت له ال ACF و زي ما ذاكرين يومها ال ACF

190
00:13:57,150 --> 00:14:01,550
بيعمل عمل ميان ال partial ACF تماماً ال auto

191
00:14:01,550 --> 00:14:07,030
-regressive فمثلاً لو رسمتوا ال ACF و ال PACF عند ال

192
00:14:07,030 --> 00:14:09,650
lag واحد و ال lag اثنين موجودين بينما الباقي في

193
00:14:09,650 --> 00:14:15,030
cut هذا يقترح moving average استوعبنا؟ فال ACF

194
00:14:15,030 --> 00:14:17,810
بيدلّي اللي يمين يومها، قلنا احنا ال moving

195
00:14:17,810 --> 00:14:22,650
average، بس نسيان أنتم، صح؟ moving average وين

196
00:14:22,650 --> 00:14:25,790
فيه cut، بيعطينا ال order تبع ال moving average،

197
00:14:25,790 --> 00:14:31,190
ماشي؟ في المقابل ال partial ACF بتقترح لمين؟ لل

198
00:14:31,190 --> 00:14:35,970
auto-regressive of order اللي هو P مثلاً، نحن؟ طبعاً

199
00:14:35,970 --> 00:14:39,530
ال moving average أعتقد خلصت الحديث عنه أنا لأنه

200
00:14:39,530 --> 00:14:42,910
كان التعامل معه شوية سهل ولكن أجلت الحديث عن

201
00:14:42,910 --> 00:14:47,510
مينعاد ال auto-regressive صح؟ اليوم يا بنات بدي

202
00:14:47,510 --> 00:14:49,890
أحكي مش auto-regressive ولا moving average بدي

203
00:14:49,890 --> 00:14:54,470
أحكي مينعاد أرمة in general فإذن الحالة العامة هي

204
00:14:54,470 --> 00:14:59,010
الأرمة اللي هي P و Q بتبدأ في مين؟ واحد واحد طبعاً

205
00:14:59,010 --> 00:15:02,890
بالمناسبة لما أنا أصل للأرمة P و Q بروح بحط ال P ب

206
00:15:02,890 --> 00:15:07,540
صفر شو الأرمة صفر؟ لما نلبيها الصفر قصد إيه؟ بيصير

207
00:15:07,540 --> 00:15:09,980
moving average ايوه برافو عليك بيصير moving

208
00:15:09,980 --> 00:15:14,780
average و إذا عملياً ال Q بيساوي الصفر بيصير auto

209
00:15:14,780 --> 00:15:17,780
-regressive و لذلك اللي بيظبط اليوم عشان ال AR ما

210
00:15:17,780 --> 00:15:21,220
بيظبط على مين عملياً على ال auto-regressive و على

211
00:15:21,220 --> 00:15:23,480
ال moving average اللي بيجي الحالة العامة اليوم أن

212
00:15:23,480 --> 00:15:30,460
شاء الله نبلش خطوة خطوة طيب نبدأ باللي هو ال auto

213
00:15:30,460 --> 00:15:34,240
correlation function اللي موجود أمامكم على

214
00:15:34,240 --> 00:15:38,050
الكمبيوتر الـ Auto-correlation function هذه في

215
00:15:38,050 --> 00:15:43,370
order واحد و واحد، الآن تعتبر الـ Casual Auto

216
00:15:43,370 --> 00:15:46,270
-regressive Moving Average في order واحد و واحد

217
00:15:46,270 --> 00:15:51,130
الـ model اللي بنكتبه على الصيغة هذه ماشي الحال ف XT

218
00:15:51,130 --> 00:15:55,330
تساوي فاي XT ناقص واحد plus epsilon T plus ثيتا

219
00:15:55,330 --> 00:15:59,670
epsilon T ناقص واحد حيث أن الفاي أقل من مين؟ من

220
00:15:59,670 --> 00:16:03,070
واحد المحظور أنا معتمد على ال casual ما بدي إلا ال

221
00:16:03,070 --> 00:16:06,430
casual مش مهم كثير عند ال N هيش ال invertibility و

222
00:16:06,430 --> 00:16:10,890
هتشوف ليش ال casual بضمن لمين؟ مع الشرط هذا طبعاً

223
00:16:10,890 --> 00:16:15,530
مع الشرط أن الفاي أقل من واحد بضمن ال stationary

224
00:16:15,530 --> 00:16:19,150
بضمن أن أجيبها على moving average infinity صح؟

225
00:16:22,170 --> 00:16:26,230
مهم شوفوا خطوة أولى بنها تنجيب اللي هو ال auto

226
00:16:26,230 --> 00:16:29,630
correlation هادي من خلاله نضربهم هادي المعادلة

227
00:16:29,630 --> 00:16:36,530
نضربها بمين ب XT زائد H مصبوط فلو طلبناها ب XT زائد

228
00:16:36,530 --> 00:16:40,230
H واخذناها ال covariance ففي الحالة هذه بتعرفوا ال

229
00:16:40,230 --> 00:16:42,930
covariance عند ال lag H اللي هو ال covariance بين

230
00:16:42,930 --> 00:16:47,510
XT زائد H و XT اللي هو بيساوي ال expectation ل مين

231
00:16:47,510 --> 00:16:53,030
XT زائد H في مين في expectation ل XT ناقص

232
00:16:53,030 --> 00:16:58,870
expectation ل XT اللي هو صفر مصبوط عارفين ليش صفر

233
00:16:58,870 --> 00:17:02,530
قلنا ليش صفر زمان لأن هذا بتحول إلى صيغة moving

234
00:17:02,530 --> 00:17:07,530
average infinity يعني كله بدالات أبسلونات و الابسلون

235
00:17:07,530 --> 00:17:13,190
اللي هو white noise فال صفر خلصت okay طيب نبلش نجيب

236
00:17:13,190 --> 00:17:17,070
في expectation XT زي H في expectation عفواً في XT

237
00:17:17,070 --> 00:17:21,630
هلا يا بنات شو رأيكم XT زي H هذه أرفحها و أحط بدل

238
00:17:21,630 --> 00:17:29,630
T هنا يعني T زي H فبيصير فاي T هذه إيش بتصير T زي

239
00:17:29,630 --> 00:17:35,690
H ناقص واحد هي زائد هذا إبسنان شوهر T زائد H واضح

240
00:17:35,690 --> 00:17:40,950
أمامكم الماوس زائد ثيتا في مين هذه اسمها T زائد H

241
00:17:40,950 --> 00:17:45,930
ناقص واحد هاي هم هدول أضربهم في مين في XT و آخذهم

242
00:17:45,930 --> 00:17:51,330
مين ال expectation علم مش شيء كبير طيب وزعيلي

243
00:17:51,330 --> 00:17:55,610
بالله ال XT على كل حد من هدول الحدود و ثم وزعي

244
00:17:55,610 --> 00:18:00,230
بالمرة ال expectation لأنه نينير علم فإيش بيصير في

245
00:18:01,180 --> 00:18:06,160
في expectation مين أول حاجة Xt زائد H ناقص واحد

246
00:18:06,160 --> 00:18:10,460
مضروبة في مين في Xt اللي هو هذا ازاي expectation

247
00:18:10,460 --> 00:18:16,760
مين Epsilon T زائد H في مين في Xt ازاي Expectation

248
00:18:16,760 --> 00:18:21,060
طبعاً في θ بتطلع برا Epsilon T زائد ال H ناقص واحد

249
00:18:21,060 --> 00:18:25,460
في مين؟ في XT أعمله بالأحمر أنا و مسميه معادلة مين؟

250
00:18:25,460 --> 00:18:29,480
واحد عشان أنا هرجع له هلأ في المعادلة واحد بدي أجيب 

251
00:18:29,480 --> 00:18:33,140
الثلاثة حدود هذا الحد وهذا الحد وهذا الحد علم؟

252
00:18:33,140 --> 00:18:37,640
أول حد سهل جدا ليش؟ لأن الـ expectation بين XT زائد

253
00:18:37,640 --> 00:18:42,500
H ناقص واحد و XT شو الـ expectation بينهم؟ كدش فرق

254
00:18:42,500 --> 00:18:48,950
الزمن؟ H ناقص واحد فهذا اسمه gamma الـ H ناقص واحد

255
00:18:48,950 --> 00:18:55,310
سهل خلص هذا مش قصة هذا صح لأن شغلك وين هي سيل على

256
00:18:55,310 --> 00:18:59,350
التانية اللي هي expectation مين أبسط و ام تزاد H

257
00:18:59,350 --> 00:19:02,710
و مع مين مضروبة في XT بدنا نجيبها و من ثم مين

258
00:19:02,710 --> 00:19:07,790
لخيرة و نعود و نشوف شو بيصير هلأ قبل ما أنا بلش

259
00:19:07,790 --> 00:19:12,090
أجيبها تذكروا معايا أن طالما أنت فرضت أن الـ casual

260
00:19:12,090 --> 00:19:17,310
arm هذي يبقى تستطيعين كتابة الـ XT على صيغة Infinity

261
00:19:17,310 --> 00:19:21,770
Moving Average ولا لأ؟ إذا هذه ذاكرينها إن XT

262
00:19:21,770 --> 00:19:27,430
تساوي summation من Zero إلى Infinity اللي هو Psi A

263
00:19:27,430 --> 00:19:31,730
في Epsilon T minus I هلأ سؤال يا بنات اللي بـ Size

264
00:19:31,730 --> 00:19:37,550
هدول ذاكرينها كيف بنجاوبوا يومها؟ من الـ relation

265
00:19:37,550 --> 00:19:43,080
اللي هي مين؟ بـسايم فاي بتساوي فاي مظبوط ذاكرينها

266
00:19:43,080 --> 00:19:47,920
لما حكينا عن الـ impulse الـ sequence وغيرها وطبعا

267
00:19:47,920 --> 00:19:51,760
بالمناسبة هنا الفايات والثيتاز اللي رايحات مش

268
00:19:51,760 --> 00:19:55,020
رايحات اللي بس فاي واحدة وثيتا واحدة ولذلك هذا هي

269
00:19:55,020 --> 00:19:59,760
العلاقة مافي داعي نقول واحد زائد ثيتا واحد بيه

270
00:19:59,760 --> 00:20:04,140
زائد ثيتا تنين بيه تربيه وها كذا بس مافيش اللي

271
00:20:04,140 --> 00:20:09,990
ثيتا واحدة فاي واحدة مظبوط تمام؟ فبقولك أنا هنا

272
00:20:09,990 --> 00:20:13,670
أرجعيلي بالله عشان تتذكر كيف الـ lip size نجيبه من

273
00:20:13,670 --> 00:20:17,270
خلال درسنا اللي شرحناه سابقا اللي متعلق بمين الـ

274
00:20:17,270 --> 00:20:21,590
impulse response sequence و اللي هو هذا هو هاي ..

275
00:20:21,590 --> 00:20:25,910
هذا هم الـ lip size، اللي بالأحمر، يوم شرحتلكوا

276
00:20:25,910 --> 00:20:29,750
الدرس هذا، هل هي بنات lipsize؟ هي علاقتها تسوشوا

277
00:20:29,750 --> 00:20:36,330
كمان مرات فاي بصاي جي نقص واحد زائد فاي تنين بصاي

278
00:20:36,330 --> 00:20:41,930
جي نقص تنين و هكذا حتى فاي بي جي نقص بي زائد مين

279
00:20:41,930 --> 00:20:45,510
ثتا جي المثال اللي قبل قلي كان مين عند الجي أكم

280
00:20:45,510 --> 00:20:50,990
ثتا يعني الثتا واحدة و الفايات فاية واحدة بس يبقى

281
00:20:50,990 --> 00:20:54,830
أنا مش هحكي إلا عن فاية واحدة وعن مين ثتا واحدة

282
00:20:54,830 --> 00:20:58,390
مظبوط؟ و الفاية اتنين وغيرها دول كلهم مالهم أصفار

283
00:20:58,390 --> 00:21:02,070
مظبوط ولا لا؟ و لذلك نرجع لـ في الحالة الخاصة

284
00:21:02,070 --> 00:21:05,390
اللي هي افون أنا برجع لورقها المفروض جدا في الحالة

285
00:21:05,390 --> 00:21:10,270
الخاصة الارما واحد وواحد حقيقة في عندي بساية واحد

286
00:21:10,270 --> 00:21:17,410
شو بتساوي؟ فايف بـ size 0 صح؟ مان هي بـ size

287
00:21:17,410 --> 00:21:22,890
0؟ واحد زائد مين؟ ثتا ألا بـ size 9 نقدر نجيبها

288
00:21:22,890 --> 00:21:28,910
بالمناسبة بس هتكون علاقة بس بمين؟ بالفاى و بمين؟ و

289
00:21:28,910 --> 00:21:33,820
بالثتا بس مش هكترولكن أنا حقيقة ما بلزمني في الـ

290
00:21:33,820 --> 00:21:37,040
auto correlation function تبعتي الـ R ما إلا بسمي

291
00:21:37,040 --> 00:21:41,040
أتعرف عن اللي بصي Zero و بصي واحد ما بلزمني أكتر

292
00:21:41,040 --> 00:21:44,440
منهم عن جد عشان هيك هنجيب تكيير لحد أن أنا واضح

293
00:21:44,440 --> 00:21:49,200
الأمور okay هلا هنبلش نجيب في الـ 10 10 أنا

294
00:21:49,200 --> 00:21:53,920
بالمعادلة اللي سميتها المعادلة رقم 1 بدي أبلش أجيب

295
00:21:53,920 --> 00:21:57,440
الأولى هذه اللي هي بنت كمان مرة expectation mean

296
00:21:58,860 --> 00:22:03,040
أبسلون T زي الـ H مضروبة في مين XT هل بتنسوش مين

297
00:22:03,040 --> 00:22:08,540
XT؟ مين هي XT؟ هي summation اللي هي infinity

298
00:22:08,540 --> 00:22:13,240
moving average ماشي؟ و لذلك عشان أجيب الـ

299
00:22:13,240 --> 00:22:17,100
expectation لأبسلون T زي الـ H في XT هي يبقى

300
00:22:17,100 --> 00:22:22,040
expectation لأبسلون بحط زي مية ولكن برفع الـ XT شو

301
00:22:22,040 --> 00:22:25,940
بحط بدلها؟ اللي هو summation تبع الـ moving

302
00:22:25,940 --> 00:22:30,620
summation من جيه تساوي zero لـ الـ infinity بصي جيه

303
00:22:30,620 --> 00:22:35,960
واضح مضروبة في epsilon T minus G طيب و يساوي هلأ

304
00:22:35,960 --> 00:22:39,660
دخلي دي بالله هايهان يعني جوا الـ summation

305
00:22:39,660 --> 00:22:42,240
مابتعملاش اشي هادي مالاش علاقة أصلا بالـ summation

306
00:22:42,240 --> 00:22:47,000
علم و وزع الـ expectation لإنه linear تبتعرفوا

307
00:22:47,000 --> 00:22:50,780
expectation على الـ summation بتوزع فبصي summation

308
00:22:50,780 --> 00:22:56,750
بصي جيه في مين أه هاي والله في expectation مابينه

309
00:22:56,750 --> 00:23:02,110
مين ومين أبسلون T زاد الـ H ومابينه أبسلون T minus

310
00:23:02,110 --> 00:23:06,130
الـ J مصبوح؟ هل هتطلعوني بالله الأبسلون تنسوش أن هو

311
00:23:06,130 --> 00:23:09,570
white noise شو يعني white noise؟ يعني دائما أصفر

312
00:23:09,570 --> 00:23:14,690
عند اختلاف الأزمنة باستثناء أن Sigma تربيع Sigma

313
00:23:14,690 --> 00:23:19,630
تربيع عنده نفس الزمن هله شو رايك لو الـ H مثلا مثلا

314
00:23:19,630 --> 00:23:23,010
الـ H بـ Zero هذا الـ H بـ Zero شو صف هاي؟

315
00:23:38,930 --> 00:23:43,950
الأول حد فقط هو اللي موجود و الباقي أصفر، مظبوط يا

316
00:23:43,950 --> 00:23:47,870
بنات؟ فإذا بيصف عينكوا بـ Size Zero وعارفين مين

317
00:23:47,870 --> 00:23:51,900
بـ Size Zero؟ واحد في sigma تربيع يعني شو صف يعني

318
00:23:51,900 --> 00:23:55,720
باختصار sigma تربيع و هذا اللي زمان ذاكرينه لما

319
00:23:55,720 --> 00:23:59,200
قلتلكوا و علمت استفهام و قلتلكوا ليش أن الـ

320
00:23:59,200 --> 00:24:03,200
expectation بين epsilon T و XT بيساوي شوية sigma

321
00:24:03,200 --> 00:24:08,180
تربيع اين الآن اللي وريته طيب يا بنات لما الـ H

322
00:24:08,180 --> 00:24:12,360
مثلا مش zero الـ H مثلا واحد أو اتنين أو أي قيمة

323
00:24:12,360 --> 00:24:20,020
ايش بتصف هذه T زائد الـ HT minus J أمرهم متساوي ولا

324
00:24:20,020 --> 00:24:23,580
أمرهم هذيك ناقص و هذي زائد هذي T زائد الـ H و الـ H

325
00:24:23,580 --> 00:24:29,560
موجبة مظبوط و هذيك T ناقص J إلا إذا كان الـ H سالب و

326
00:24:29,560 --> 00:24:32,420
الـ X سالب ففي الحالة هذه بس احنا عمليا هان الـ H

327
00:24:32,420 --> 00:24:35,940
هاتمالي أنا مش طرط عليكي أن أكبر من أو ساكن و

328
00:24:35,940 --> 00:24:40,660
لذلك هذه العبارة واضحة تمام و أنا بسميها رقم اتنين

329
00:24:40,660 --> 00:24:48,300
شو هذي المعادلة رقم اتنين okay في سؤال ايش اللي مش

330
00:24:48,300 --> 00:24:55,600
واضحة لما نجي في Zero لما نجي في Zero لما نجي

331
00:24:55,600 --> 00:25:00,800
في Zero لما

332
00:25:00,800 --> 00:25:03,660
نجي في Zero لما نجي في Zero لما نجي في Zero لما

333
00:25:03,660 --> 00:25:03,780
نجي في Zero لما نجي في Zero لما نجي في Zero لما

334
00:25:03,780 --> 00:25:05,040
نجي في Zero لما نجي في Zero لما نجي في Zero لما

335
00:25:05,040 --> 00:25:07,820
نجي في Zero لما نجي في Zero لما نجي في Zero لما

336
00:25:07,820 --> 00:25:12,800
نجي في Zero لما نجي في Zero لما نجي في Zero لما

337
00:25:12,800 --> 00:25:17,240
نجي في Zero لما نجي في Zero لما نجي في epsilon t

338
00:25:17,240 --> 00:25:21,860
minus j متى هذي بتساوي sigma square و الباقي أصفر

339
00:25:21,860 --> 00:25:27,340
متى لما الـ T بتساوي T minus J T بتساوي T minus J

340
00:25:27,340 --> 00:25:34,280
يجزجني ففيش الأول حتى و الباقي لإن الـ J قدد من أين

341
00:25:34,280 --> 00:25:39,720
بيمشي من zero لـ infinite تمام في ده يجوم ولا واضحة

342
00:25:39,720 --> 00:25:45,260
واضحة طيب بسميها المعادلة 2 عارفين ليش يا بنات؟ لأن

343
00:25:45,260 --> 00:25:49,200
بدي أرفعها الآن المعادلة الواحد هذه القيمة التانية

344
00:25:49,200 --> 00:25:52,620
و أحط مدالها مين الآن اللي طلعته فيه اللي هو هذا

345
00:25:52,620 --> 00:25:57,720
هذا أحطه عندما الـ H مالها Zero عندما الـ H مالها

346
00:25:57,720 --> 00:26:02,920
أكبر من أو يساوي واحد قولم؟ طيب بنفس المنطقة يلّا نجيب

347
00:26:02,920 --> 00:26:08,000
اللي هي مين آخر واحدة اللي هي expectation T زيدي

348
00:26:08,000 --> 00:26:14,440
الـ H ناقص واحد في مين في XT نفس الشيء طيب بيسوي

349
00:26:14,440 --> 00:26:19,380
expectation هذا الكلام صح؟ أنا رفعت الـ exchange و

350
00:26:19,380 --> 00:26:24,620
حطيت بدالهم صماش الـ infinity moving average و طبعا

351
00:26:24,620 --> 00:26:30,220
لأن الـ expectation لينيار بتوزع أعتقد واضح نبلش،

352
00:26:30,220 --> 00:26:33,620
مين فكركوا أول خطوة بدأ أقولكوا يا هنا؟ اه bravo

353
00:26:33,620 --> 00:26:41,180
عليك لما نلقاش بـ zero شو بتصفي يا دي؟ T ناقص واحد و

354
00:26:41,180 --> 00:26:47,450
هد ت ناقص الـ j هي هو bravo لما الـ J بواحد مع الـ H بـ

355
00:26:47,450 --> 00:26:53,550
zero .. اه لحظة كمان مرة الـ H بـ zero و الـ J ب واحد

356
00:26:53,550 --> 00:26:58,590
بيصير sigma square مصبوح؟ إذا بيطلع ماني هو الحفظ

357
00:26:58,590 --> 00:27:08,630
الأولاني صح سي واحد و باقي القيام لهم أصفار صح يعني

358
00:27:08,630 --> 00:27:12,670
أول حد عند الـ جيب زيرو زيرو عند الجيب واحد لأ

359
00:27:12,670 --> 00:27:17,450
بيطلعش زيرو بيساوي هذا المقدار يابا نهد كم مرة لما

360
00:27:17,450 --> 00:27:26,970
نلقاش بزيرو لما نلقاش بزيرو ايش بتصفي هاي T ناقص

361
00:27:26,970 --> 00:27:33,150
واحد وهذه T ناقص J معناته أن بس الـ J بيساوي واحد و

362
00:27:33,150 --> 00:27:38,790
باقي الـ J بيبقى أصفر يعني J ب 0 0 و J ب 2 0 بس J

363
00:27:38,790 --> 00:27:42,650
الواحد طيب هالجيتها كمان مرة مفهمتش لو لأتش بواحد

364
00:27:42,650 --> 00:27:47,030
الآن ات الان

365
00:27:47,030 --> 00:27:52,350
لو لأتش بواحد هذه هتصير اسمها epsilon T لحالها

366
00:27:52,350 --> 00:28:00,030
وهذه T minus J يبقى الـ J لازم تكون ماله أنا و بقى

367
00:28:00,030 --> 00:28:05,370
الـ جيز أصفار هذا هو الحد الثاني علم؟ فإذا صارت هذه

368
00:28:05,370 --> 00:28:12,430
عبارة عن تلت قيم يا إما H بـ Zero يا H ب واحد يا

369
00:28:12,430 --> 00:28:16,670
إما H أكبر من أو يساوي اتنين دائما أصفار عمرا ما

370
00:28:16,670 --> 00:28:21,180
الله يلعنى لما ناتش بـ Zero بيعطيك هذه شفته ليش؟ اتش

371
00:28:21,180 --> 00:28:24,400
بواحد بيعطيك هذه وشوفتوا كيف طب عم تنسوش أن بـ size

372
00:28:24,400 --> 00:28:29,560
0 بيساوي كم؟ واحد يعني هذه sigma ترجمية شو رأيك

373
00:28:29,560 --> 00:28:33,640
هذه المعادلة نسميها مين؟ تلاتة تلاتة هذا تنسوش

374
00:28:33,640 --> 00:28:37,960
كمان أن بـ size 0 بيساوي واحد بـ size واحد مين

375
00:28:37,960 --> 00:28:41,660
بتساوي؟ فايزة فائزة هذا كيف حصلتوا بالمناسبة نتذكر 

376
00:28:41,660 --> 00:28:44,880
مع بعض كيف حصلتوا على الـ size واحد أنها عبارة عن فاي

377
00:28:44,880 --> 00:28:51,260
زائد ثيتا من وين؟ من الـ impulse response من العلاقة

378
00:28:51,260 --> 00:28:56,980
هذه من الدرس اللي شرحناه يوم ما حولنا الـ array إلى 

379
00:28:56,980 --> 00:29:01,220
moving average مظبوط infinity فعطتني هذه العلاقة

380
00:29:01,220 --> 00:29:04,300
وسميناها يومها الـ impulse response sequence تبعت

381
00:29:04,300 --> 00:29:09,780
مظبوط طبعًا كحالة خاصة الـ array هنا واحد واحد مش حاليًا

382
00:29:09,780 --> 00:29:15,180
طيب هلا لإن أنا عندي صار معادلة اثنين ومعادلة

383
00:29:15,180 --> 00:29:20,240
ثلاثة شو رأيكم هدول مع المعادلة واحد لإن صار

384
00:29:20,240 --> 00:29:23,680
أنا بعرف كل شيء نحطهم together ونشوف شو بيصير

385
00:29:23,680 --> 00:29:27,680
فأنا putting all equations واحد واثنين وثلاثة 

386
00:29:27,680 --> 00:29:32,200
together we have أو we obtain هلا هذه المعادلة

387
00:29:32,200 --> 00:29:37,100
اللي اسمها اللي حصلنا عليها الـ gamma الـ H اللي هو

388
00:29:37,100 --> 00:29:41,380
الـ covariance عند الـ lag H بيساوي المعادلة الأولى

389
00:29:41,380 --> 00:29:47,720
كتبتها كمان مرة أول واحدة يا بنات الصراحة أنه إيش 

390
00:29:47,720 --> 00:29:54,020
بدها تكون بتساوي الـ gamma الـ H ناقص واحد ولا الـ H 

391
00:29:54,020 --> 00:29:57,900
بتاعتها نشوف الـ H عندك ثلاث خيارات هتوا شفنا يا

392
00:29:57,900 --> 00:30:05,090
سفر يا واحد يا أكبر من أو يساوي اثنين مظبوط؟ عند

393
00:30:05,090 --> 00:30:08,730
السفر إيش كان بيعطيني الحد الأولاني يومها؟ إذا

394
00:30:08,730 --> 00:30:13,590
بتذكروا هذا، مش الأولاني الوسطاني عفوا عند السفر

395
00:30:13,590 --> 00:30:18,490
لما نجد سفر يعني كان سيجما تربيع، مظبوط، سيجما

396
00:30:18,490 --> 00:30:23,950
تربيع في أبسط الـ zero اللي هو هذا، اللي هو واحد،

397
00:30:23,950 --> 00:30:27,410
سيجما تربيع يعني، إذا هذا عند الـ edge of zero

398
00:30:27,410 --> 00:30:31,610
بنفترض أن يكون سيجما تربيع طيب لما نقلنا بـ zero هذا

399
00:30:31,610 --> 00:30:38,670
جدّيش بـ C؟ لحد الأخير يعني برافو عليك بـ Psi واحد من

400
00:30:38,670 --> 00:30:43,730
هي بـ Psi واحد؟ أيوه هي Phi زائد ثيتا، مظبوط يا

401
00:30:43,730 --> 00:30:49,090
بنات؟ فاهمين إيش بحكي؟ فإذا هذا حرف أ وحطها بداله، شو

402
00:30:49,090 --> 00:30:56,090
رح احط بداله؟ Sigma تربيع مضروبا في مين؟ Phi زائد

403
00:30:56,090 --> 00:31:01,910
ثيتا، ماشي؟ مفهوم؟ وفي ثيتا ثانية هنا طبعًا تنسوش

404
00:31:01,910 --> 00:31:07,770
وهذا حرف ع حط بداله؟ sigma تابع وهذا حرف ه حط بداله

405
00:31:07,770 --> 00:31:12,270
مين؟ gamma هي H ناقص واحد والـ H بصفر، يعني

406
00:31:12,270 --> 00:31:18,090
gamma مين؟ السالب واحد، هي gamma الواحد، لإن

407
00:31:18,090 --> 00:31:23,410
symmetric فاهمين؟ فاهميني يا بنات؟ فإذا بيعطيني

408
00:31:23,410 --> 00:31:32,110
هذا الحد، شوفتوا؟ أول واحدة صح ولا لأ غلطان؟ طيب لما

409
00:31:32,110 --> 00:31:36,890
H بواحد الآن يلا عندما H بواحد تساوي واحد حد

410
00:31:36,890 --> 00:31:42,250
الثاني كده كان؟ Zero الأخيراني هات أنا أرجع له

411
00:31:42,250 --> 00:31:49,510
الأخيراني مين؟ بصفر عفوا عفوا أنا متأسف بصفر

412
00:31:49,510 --> 00:31:54,750
في Sigma تربيع يعني Sigma تربيع Sigma تربيع

413
00:31:55,310 --> 00:31:58,970
إذا هذا سيكون Sigma تربيع مضروبا في مين؟ في Theta

414
00:31:58,970 --> 00:32:06,410
وهذا صفر وهذا إيش اسمه؟ gamma الـ H ناقص واحد، من

415
00:32:06,410 --> 00:32:10,410
هي الـ H قلتوا؟ يعني gamma الواحد ناقص واحد، gamma

416
00:32:10,410 --> 00:32:14,810
الـ zero مضروبا في الـ Phi، أيه؟ إذا عندما الـ H

417
00:32:14,810 --> 00:32:21,290
بواحد، واضح هاي؟ أكيد؟ طيب عندما الـ H أكبر من واحد،

418
00:32:21,290 --> 00:32:27,280
يعني أكبر من أو يساوي اثنين هذا إيش الأخيرانية؟ Zero و

419
00:32:27,280 --> 00:32:31,800
الثانية برضه Zero، إيش بيصفي فيها؟ بس الأولى، مهي

420
00:32:31,800 --> 00:32:38,460
ميه؟ Phi، H ناقص واحد وطبعًا بنعوض لما نضع

421
00:32:38,460 --> 00:32:42,520
باتنين، مظبوط هيك؟ إذا أنتم الآن شو وصلتوا؟

422
00:32:42,520 --> 00:32:46,700
وصلتوا إنه لما إحنا جبنا نرجع للي بدأنا فيه بمحاضرة

423
00:32:47,250 --> 00:32:52,270
لما جبنا الـ R مو 1 و1 اللي هيك شكله جبنا له الـ

424
00:32:52,270 --> 00:32:56,590
auto covariance تبعه فالـ auto covariance تبعه صفة

425
00:32:56,590 --> 00:33:02,470
بالأخير عبارة عن مين يا إما هذه يا إما هذه يا إما

426
00:33:02,470 --> 00:33:07,570
مين هذه ثلاث حالات متى الأولى بتكون عندك صفر متى

427
00:33:07,570 --> 00:33:12,720
الثانية بتكون عندك واحد ومتى الأخيرة وهي الأهم من

428
00:33:12,720 --> 00:33:16,500
أكبر من أو يساوي اثنين، هلا ركزوا معايا الله

429
00:33:16,500 --> 00:33:20,820
يسعدكم، لو طلعتوا هذه أصلا أصلا بتلاقوها

430
00:33:20,820 --> 00:33:23,820
iterative، شو يعني iterative؟ زي كلمة recursive،

431
00:33:23,820 --> 00:33:27,680
شيء بيؤدي لشيء آخر، صح؟ فلو أنتم طلعتوا هذه

432
00:33:27,680 --> 00:33:31,740
Gamma الـ H، Gamma الـ H لها علاقة في الأخير أنا

433
00:33:31,740 --> 00:33:35,950
بحكيه Gamma الـ H لها علاقة بالـ Gamma الـ H ناقص

434
00:33:35,950 --> 00:33:39,450
واحد يعني أنا عشان أجيب Gamma للـ H الـ covariance

435
00:33:39,450 --> 00:33:43,650
عند الـ lag هو H يعني عند الـ lag خمسة لازم أعرف مين

436
00:33:43,650 --> 00:33:47,390
الـ Gamma عند الـ lag أربعة يعني الـ covariance عند

437
00:33:47,390 --> 00:33:50,150
الـ lag أربعة يعني الـ iterative الـ iterative شيء

438
00:33:50,150 --> 00:33:55,770
بيؤدي للشيء الآخر مظبوط ولا لأ واضحة يبقى أنا لازم

439
00:33:55,770 --> 00:33:59,050
هنا أفهم أن هذه الأخيرة iterative طيب حتى نشوف

440
00:33:59,050 --> 00:34:02,880
الحالة تبعيتها الحالة العامة إيش ونشوف كيف احنا

441
00:34:02,880 --> 00:34:07,180
ممكن نجيبهم من الـ initial points أو الـ initial

442
00:34:07,180 --> 00:34:11,160
conditions اللي عند الـ lag 0 وعند الـ lag 1 يعني

443
00:34:11,160 --> 00:34:14,500
المعادلة الأولى والثانية لو حلناهم مع بعض يا بنات

444
00:34:14,500 --> 00:34:17,460
لإن زي ما أنتم شايفين المعادلة الأولى والمعادلة

445
00:34:17,460 --> 00:34:20,500
الثانية إنهم علاقة بـ Gamma 0 و Gamma 1

446
00:34:20,500 --> 00:34:26,860
الواحد فبنحلهم صح فبنعرفهم مافيهم شيء مظبوط ولا لأ و

447
00:34:26,860 --> 00:34:30,660
بنجيب بناء عليهم الحالة الأخيرة العامة الـ

448
00:34:30,660 --> 00:34:35,430
iterative بس قبل ما أجيب هذا الكلام شو رأيكم يلا

449
00:34:35,430 --> 00:34:38,490
نبلش في الثالثة، الحالة الثالثة، يعني Gamma الـ H

450
00:34:38,490 --> 00:34:44,550
شو بتساوي؟ Phi لإيش ناقص واحد؟ يعني أنا هنا، فلذلك

451
00:34:44,550 --> 00:34:47,490
أوّضحي لي بالله الـ H باثنين مثلًا، فـ Gamma الاثنين شو

452
00:34:47,490 --> 00:34:53,010
بتساوي؟ Phi Gamma الواحد، اللي هي يعني طيب شو رأيك

453
00:34:53,010 --> 00:34:57,510
بـ Gamma الثلاثة؟ رح تكون Phi في Gamma الاثنين، طيب الله

454
00:34:57,510 --> 00:35:01,140
يمن Gamma الاثنين؟ اللي هي عبارة عن Phi في Gamma

455
00:35:01,140 --> 00:35:05,480
الواحد فأصبح هذه Phi وكمان مرة Phi في Gamma

456
00:35:05,480 --> 00:35:11,500
طيب مين تقولي Gamma الأربعة؟ برافو هي Phi Gamma

457
00:35:11,500 --> 00:35:18,260
الثلاثة والتي ستكون Phi تكعيب في Gamma الواحد صح؟

458
00:35:18,260 --> 00:35:21,820
keep going مين بشكل عام الآن الحالة العامة طلعت؟

459
00:35:22,940 --> 00:35:29,080
Gamma H بتساوي Phi H ناقص واحد في Gamma الواحد

460
00:35:29,080 --> 00:35:32,240
صحيح يا إبنها؟ يبقى أنا فيه أرفع هذه الأخيرة

461
00:35:32,240 --> 00:35:38,910
إنها Gamma H بتساوي هذه وحط بدلها مين؟ Phi H ناقص

462
00:35:38,910 --> 00:35:43,210
واحد Gamma الواحد نحيا هلأ نبلش هذا اللي أنا عامله

463
00:35:43,210 --> 00:35:46,950
بالأزرق أحط عليه إنه هو عمليًا الآن طلع من الـ auto

464
00:35:46,950 --> 00:35:52,610
covariance لمين؟ للـ array واحد وواحد وما زلت أنا

465
00:35:52,610 --> 00:35:56,010
لازم بدي أعرف من هي Gamma الواحد عشان أجيب الـ Gamma

466
00:35:57,160 --> 00:36:01,600
فقلت لك كيف أعرف Gamma الواحد من خلال من؟ اللي هو

467
00:36:01,600 --> 00:36:06,200
الأولى والثانية هدول عند الـ H بتساوي Zero وعند الـ

468
00:36:06,200 --> 00:36:10,600
H بتساوي واحد مفهوم شو بحكي؟ فنبلش يا بنات يلا شو

469
00:36:10,600 --> 00:36:14,280
رأيكم تحطوا لي الـ H بصفر؟ هذه إيش اسمها كمان مرة؟

470
00:36:14,280 --> 00:36:18,400
هاي الـ mouse شايفينه؟ إيش اسمها؟ Gamma الصفر شو

471
00:36:18,400 --> 00:36:22,140
Gamma الصفر بتاعتها بتساوي؟ Phi .. اه هي covariance

472
00:36:22,140 --> 00:36:27,060
عند الـ Zero هي الـ variance هي الـ variance فيا الله

473
00:36:27,060 --> 00:36:31,740
كمان مربع الله هذه Gamma زي السفر شو بتساوي لإن في

474
00:36:31,740 --> 00:36:36,580
Gamma الواحد زي الـ Sigma Square مضروبا في مين واحد

475
00:36:36,580 --> 00:36:41,600
زي الـ Phi ضرب Theta زي الـ Theta تربيع هذا شو رأيك أحط

476
00:36:41,600 --> 00:36:47,030
الـ H بواحد مش واحد صح؟ Gamma الواحد، شو بتساوي

477
00:36:47,030 --> 00:36:51,730
الآنعات؟ الأولى ولا الثانية؟ الثانية طبعًا، اللي هي

478
00:36:51,730 --> 00:36:57,130
مين؟ Phi Gamma Zero زي Sigma Square Theta، مظبوط

479
00:36:57,130 --> 00:37:01,030
يا بنات؟ كمان مرة، هدول المعادلة الثانية، بس مش عارف

480
00:37:01,030 --> 00:37:07,750
شكله، اه هيك الآن بوضحته، هيك ووضحته هدول كمان مرة

481
00:37:07,750 --> 00:37:11,210
اثنتين اعمل لهم I نهيّلهم بالخط الأزرق هدول اللي

482
00:37:11,210 --> 00:37:15,870
هتقدر تحلوهم مع بعض رح نحلهم مع بعض شو رأيكم؟ يلا

483
00:37:15,870 --> 00:37:19,470
Gamma Zero بتساوي Phi يلا Gamma الواحد ارفعيها

484
00:37:19,470 --> 00:37:25,910
اعوضي عنها بمين؟ مع ثلاثين المجهولين فبرفع Gamma

485
00:37:25,910 --> 00:37:33,170
الواحد شو اللي أحط بداله؟ Phi Gamma Zero زي Sigma

486
00:37:33,170 --> 00:37:38,870
Square في Theta معها؟ زائد مين؟ هذا الكلام لما

487
00:37:38,870 --> 00:37:41,770
أنتم رفعتوا Gamma الواحد وحطيتوا بدالها الحد هذا

488
00:37:41,770 --> 00:37:45,290
الأخر كله فصار عندكم Gamma الـ Zero و في Gamma

489
00:37:45,290 --> 00:37:49,890
الـ Zero عامل مشترك مظبوط؟ وفي طبعًا هنا مين؟ في 

490
00:37:49,890 --> 00:37:55,030
Theta تربيع، مظبوط ولا لأ صح؟ شايفين هو؟ إذا هذا بس مجرد

491
00:37:55,030 --> 00:37:59,810
يعني elementary اللي هو تعويضات معادلتين بمجهولين

492
00:37:59,810 --> 00:38:04,500
بتحل بالمجهولين، مين هم المجهولين هنا؟ Gamma الـ

493
00:38:04,500 --> 00:38:09,240
Zero و Gamma الواحد تحللهم بتعوض بصيغة بنات شو معايا

494
00:38:09,240 --> 00:38:13,960
بصيغة حرف بصيغة Gamma الـ Zero بتساوي Sigma Square

495
00:38:13,960 --> 00:38:19,640
مضروبة في مين واحد زائد اثنين Phi Theta زائد Theta

496
00:38:19,640 --> 00:38:24,440
تربيع على واحد ناقص المقام على فكرة من أين جاء من

497
00:38:24,440 --> 00:38:27,820
اللي حكيته زميلتكم هتوا لما أخذنا عن المشترك و

498
00:38:27,820 --> 00:38:34,750
الأخر و Gamma الواحد طلع من هادي أيضًا نفس الـ bus بس

499
00:38:34,750 --> 00:38:38,450
بيختلف لأ مش نفس الـ bus عقبال نفس المقارنة ولكن الـ

500
00:38:38,450 --> 00:38:42,150
bus بيختلف ماشي فـ Gamma الواحد بيساوي Sigma 

501
00:38:42,150 --> 00:38:46,330
square مضروبا في مين واحد زائد فاي ثيتا مضروبا في

502
00:38:46,330 --> 00:38:52,190
فاي زائد ثيتا على واحد ناقص فاي square علم؟ هلأ لأ

503
00:38:52,190 --> 00:38:55,630
ركزوا معايا هلّأ جيت بصرت بعرف أنا جامعة زيرو و بعرف

504
00:38:55,630 --> 00:38:59,750
جامعة الواحد جامعة الواحد هادي بديها أنا لمين؟

505
00:39:00,390 --> 00:39:06,590
للحالة العامة Gamma ل H ما الساوي؟ five to the power

506
00:39:06,590 --> 00:39:10,630
of H minus one مضروبة 100 Gamma يبقى يا بنات لو أنا

507
00:39:10,630 --> 00:39:15,800
رفعتها دي قيمة تبعتها مظبوط؟ وضربتها في هاي يعطيني

508
00:39:15,800 --> 00:39:20,200
مين الآن جوامل ايه؟ يبقى الصيغة العامة this gives

509
00:39:20,200 --> 00:39:24,720
us .. اه اللي هو مين؟ جوامل ايش بالساوية؟ هذا

510
00:39:24,720 --> 00:39:29,980
المقدار اللي هان كلياته عبارة عن مين؟ جوامل واحد

511
00:39:29,980 --> 00:39:33,600
مضروبا في مين؟ فايته طبعا .. يبقى هذا هي الحالة

512
00:39:33,600 --> 00:39:38,000
العامة اللي احنا عمليا هذه بتثبت عند مين فكركوا؟

513
00:39:38,000 --> 00:39:41,200
عند الاثنين و اطلع؟ مش عند الاثنين و اطلع اصلا كمان

514
00:39:41,200 --> 00:39:45,810
و عند الواحد و اطلع لأن عند الواحد ها دي اصلا

515
00:39:45,810 --> 00:39:52,650
فبتطلع five zero فبتصفّ مين الحالة هاي قسمة

516
00:39:52,650 --> 00:39:55,170
يا بنات ال auto covariance على ال variance شو

517
00:39:55,170 --> 00:39:59,350
بيعطيكوا ال auto covariance ولذلك ال روع عند ال

518
00:39:59,350 --> 00:40:04,250
lag h هي انك تقسمه gamma ال h على gamma ال zero

519
00:40:04,250 --> 00:40:08,070
فلو قسمنا هذا الكلام على gamma ال zero من هي gamma

520
00:40:08,070 --> 00:40:08,990
ال zero هي ها

521
00:40:18,580 --> 00:40:23,840
على هذا بتعرفوا قسمة المقام وش جلبته بصف الحالة

522
00:40:23,840 --> 00:40:27,400
العامة هاي اللي ركزوا معايا هذي الآن ال means

523
00:40:27,400 --> 00:40:34,020
زبطات لل auto regressive moving average of order

524
00:40:34,020 --> 00:40:41,140
11 يعني ارمى 11 صح؟ فالفكرة كامنة لو حطيت الفاي ب

525
00:40:41,140 --> 00:40:46,040
zero انا بحكي عن مين ال answer يعني moving average

526
00:40:46,040 --> 00:40:52,420
واحد مصبوح؟ و لو حطيت ال theta ب zero بحكي عن

527
00:40:52,420 --> 00:40:57,560
autoregressive واحد صح؟ هلأ لو رجعنا سابق على

528
00:40:57,560 --> 00:41:02,460
autoregressive of order واحد إيش الصيغة تبعت ال ACF

529
00:41:02,460 --> 00:41:08,040
تبعته ستجدوها هي الصيغة إنك تضع ال moving ال Q ..

530
00:41:08,040 --> 00:41:11,840
عفوا .. ال theta .. ال theta .. ال theta .. ال

531
00:41:11,840 --> 00:41:15,820
theta واحد ايه ايه؟ صفر .. زيه .. فهتنحطها دلوقت

532
00:41:15,820 --> 00:41:20,760
.. شوف الصف يعني طبعا عند ال lag اللي هو مين؟ عند

533
00:41:20,760 --> 00:41:24,080
ال lag اللي هي .. اللي هو مصطلح السيد محمد ..

534
00:41:24,080 --> 00:41:30,000
احكوا .. عند ال lag GH هذا بيروح zero هذا بيصير zero

535
00:41:30,000 --> 00:41:36,360
شو بصفّ فاس؟ فاي فاي مضروبا في مين؟ يعني بصفّ فاي to

536
00:41:36,360 --> 00:41:41,240
double H على واحد ناقص هذا zero و هذا zero صفّ صفّ

537
00:41:41,240 --> 00:41:48,660
فاي فاي أس اتش صح؟ هذا هو بوي أنا عاد عملته أنا قريب

538
00:41:48,660 --> 00:41:51,100
جديد لإني عارف أين عملته هيو

539
00:41:54,660 --> 00:41:57,640
يوم ما حكيت عن ال auto-correlation لل auto

540
00:41:57,640 --> 00:42:00,600
-regressive ماكنتش يوم ما هيطلع معايا يومها في

541
00:42:00,600 --> 00:42:03,460
حياته الدبارج يبقى الحالة العامة هي اللي عملناها

542
00:42:03,460 --> 00:42:06,520
تبعت ال auto-regressive في order واحد جيبناها من

543
00:42:06,520 --> 00:42:10,240
ارمى واحد واحد طبعا بنفس المنطق نستطيع نجيب moving

544
00:42:10,240 --> 00:42:14,780
average طب سيبونا من الكلام اللي هو اللي بسيط على

545
00:42:14,780 --> 00:42:18,480
وهو ارمى واحد واحد شو رأيكوا نحكي عن ارمى الآن مين

546
00:42:18,480 --> 00:42:23,140
بيوكيو بيوكيو الحالة العامة و أعام طبعا قبل ما

547
00:42:23,140 --> 00:42:28,190
احكي عنها بدي أقولكوا شغلة واحدة انه إذا يا بنات

548
00:42:28,190 --> 00:42:31,310
انتوا عملتوا ال simulation او مش عملتوا ال

549
00:42:31,310 --> 00:42:36,450
simulation كانت عندكوا بيانات لرسمة ال ACF و

550
00:42:36,450 --> 00:42:41,580
الرسمة تبعت ال ACF كانت exponential decay أو كانت

551
00:42:41,580 --> 00:42:46,860
ال DK تبعها على شكل sign و .. طلعه هيك كبير ..

552
00:42:46,860 --> 00:42:49,380
بعدين نزل .. بعدين بنزل .. بنزل .. جاعد بنزل ..

553
00:42:49,380 --> 00:42:52,280
بنزل .. بتنقص بس على شكل sign .. بشكل هذا و أنا عمدا

554
00:42:52,280 --> 00:42:56,780
عمدا عملتلكوا ال lags كتيرة عشان أقولكوا شكل زي

555
00:42:56,780 --> 00:43:03,660
هذا أو exponential DK .. كيف exponential DK؟ يعني

556
00:43:03,660 --> 00:43:07,960
هذا جاي هيك بتنقص هيك .. كيف؟

557
00:43:11,750 --> 00:43:17,170
تمام هنا بدون ما يكون ال sign هدول فرسمة ال ACF

558
00:43:17,170 --> 00:43:24,310
هذه ACF طبعا فرسمة ال ACF مع شكل زي هذا لل ACF ففي

559
00:43:24,310 --> 00:43:28,770
الحالة هذه بيكون عند الاقتراح اما ان يقترح علي أو

560
00:43:28,770 --> 00:43:34,190
Auto-regressive أو ارمى مفهوم؟ Auto-regressive أو

561
00:43:34,190 --> 00:43:38,270
ارمى لأن يا ابنها ال ACF لل moving average قلنا هي

562
00:43:38,270 --> 00:43:45,210
cut-off معينة؟ فإذا أنا حقيقة لو كان شكله زي هي

563
00:43:45,210 --> 00:43:51,210
معناته انه برجحلي اما auto-regressive يهرموه هنا

564
00:43:51,210 --> 00:43:55,450
ويهرموه حقيقة هذا مثال simulation يهرموا واحد

565
00:43:55,450 --> 00:44:00,010
وواحد رسمة ال series اللي عملناها simulation 200

566
00:44:00,010 --> 00:44:04,450
observations هيها و ال ACF تبعيتها هيها و الفاي و

567
00:44:04,450 --> 00:44:08,450
الثيتا هم تسعة من عشرة الفاي و الثيتا خمسة من عشرة

568
00:44:08,450 --> 00:44:11,690
الفاي ال code هذا مش غريب عليكم بتعملوا ال seed

569
00:44:11,690 --> 00:44:15,890
هذا عشان يطلعلكوا نفس الرسمات هذه اللي أمامكم مشها

570
00:44:15,890 --> 00:44:22,410
شوية كنت بلش نحكي عن الحالة العامة بس للأسف للأسف

571
00:44:22,410 --> 00:44:27,640
ضايق العشرة دقايق ما أنا حابب أقطع حالي مش قولولك

572
00:44:27,640 --> 00:44:32,900
أجلها للمرة الجاية؟ إذا اسمعوني، اللي أنا قاعد قبل

573
00:44:32,900 --> 00:44:36,820
في العشرة دقيقة و خمس دقايق، بتأجل الحديث عن اللي

574
00:44:36,820 --> 00:44:41,320
هو ال ACF للارمى بي و كيو للمحاضرة الجاية و طبعا

575
00:44:41,320 --> 00:44:46,760
بالمناسبة بس أخلص عنها هاجي ألا جيش، حالات خاصة

576
00:44:46,760 --> 00:44:51,800
لمين؟ لل auto-regressive of P يبقى اللي بدرس ال R

577
00:44:51,800 --> 00:44:56,500
ما عمليا كأنه درس مين ال auto-regressive لحاله و

578
00:44:56,500 --> 00:44:59,500
ال moving average لحاله ماشي هذا المحاضرة دي إن

579
00:44:59,500 --> 00:45:05,580
شاء الله في شغل أودّ احكيها أنا بالنسبة ل .. المشروع

580
00:45:05,580 --> 00:45:10,340
هو مش مشروع بكلمة مشروع بقدر ما أنه assignment اه

581
00:45:10,340 --> 00:45:15,900
هذا يا بنات ممكن أحط عليه 13 درجة بدي شغل منظم

582
00:45:15,900 --> 00:45:20,430
الله يرضى عنكم كيف منظم؟ يعني professional؟ كيف

583
00:45:20,430 --> 00:45:23,890
professional؟ أنا لغاية البيانات اللي ممكن تجيبوا

584
00:45:23,890 --> 00:45:30,750
عنها هاريكوا بعض ال prototype هذه اللي هي بعض

585
00:45:30,750 --> 00:45:36,330
النماذج ال report بداية البيانات اللي بدّي تجيبوليها

586
00:45:36,330 --> 00:45:40,050
لسلاسل الزمنية في الموقع للدكتور الأسترالي

587
00:45:40,050 --> 00:45:43,170
المشهور جدا اللي هو اسمه في ال .. في ال time

588
00:45:43,170 --> 00:45:49,090
series اسمه Robin Hindman اللي ويب سايت ال website

589
00:45:49,090 --> 00:45:54,530
تبعته .. ممكن أنسخ هذا ال copy و أنسخه هنا فال

590
00:45:54,530 --> 00:45:59,010
website اللي هتدخل عليها أعرضها عليكم الآن أمامكم

591
00:45:59,010 --> 00:46:04,400
إما على الكمبيوتر أو على اللوحة اللي بتشوفوه مناسب

592
00:46:04,400 --> 00:46:15,740
R O P J H Y N D M M A N Dot Com Dot T S D L نحيا

593
00:46:15,740 --> 00:46:21,200
هي أمامكوا هلأ أنتو دخلتوا على ال website هذي

594
00:46:21,200 --> 00:46:26,560
أعتقد كفاية العرض هلّأ جيت لأنها وضعتها هي هي دخلتوا

595
00:46:26,560 --> 00:46:31,600
عليها طبعا هذا الإنسان شهير جدا يعني بالسلاسل

596
00:46:31,600 --> 00:46:36,260
الزمانية بتلاقوا أنه في عنده هنا اللي هو ال link

597
00:46:36,260 --> 00:46:42,700
هذا لو ضغطوا عليه بيدخلني

598
00:46:42,700 --> 00:46:47,760
على كثير بيانات في ال finance اللي هي في المال ال

599
00:46:47,760 --> 00:46:53,740
computing حسابات في transport and tourism سياحة و

600
00:46:53,740 --> 00:46:57,900
المواصلات كل هذه بيانات اللي هي علاقة بال crime

601
00:46:57,900 --> 00:47:03,300
هيها اه بال hydrology، المياه، بالجرايم، بال

602
00:47:03,300 --> 00:47:08,080
chemistry، ال .. بال health، بال industry، فمثلا

603
00:47:08,080 --> 00:47:11,820
شو بدكوا يا بنات؟ على سويل مثل مثلا أنتو تربية

604
00:47:11,820 --> 00:47:17,640
صح؟ مثلا بال إكران، أنتو معظمكوا تربية، الله يعفو

605
00:47:17,640 --> 00:47:20,900
فينا وعافيكوا طبعا، الإكران، ما تخشي على الإكران

606
00:47:22,810 --> 00:47:26,910
بالجرائم اه يعني نعم البيانات هي اتّحت okay بعد ما

607
00:47:26,910 --> 00:47:30,470
ضغطه بيجيبلك الآن البيانات اللي أنتو شايفينها

608
00:47:30,470 --> 00:47:34,870
منيح هيك بال finance هي في عندك البيانات اللي لها

609
00:47:34,870 --> 00:47:39,610
علاقة مثلا بال US treasury خزينة الأمريكية الخزانة

610
00:47:39,610 --> 00:47:44,650
تبعت ال revenue هذا العائد تبعتهم التخلّ من 1963

611
00:47:44,650 --> 00:47:50,700
أبريل ل July أو مثلا ال annual velocity تبعت ال

612
00:47:50,700 --> 00:47:54,280
money الاخرها اي بيانات فمثلا بدكوا البيانات هذه

613
00:47:54,280 --> 00:47:58,120
على سبيل المثال انك قررت تتروحيها إلى كل واحدة فيكوا

614
00:47:58,120 --> 00:48:02,340
بتدخل على ال website بتجيب بيانات بتعمللي البيانات

615
00:48:02,340 --> 00:48:05,320
هذه بتحكي عنها بتنزلها بتقولي من وين جابتها و وين

616
00:48:05,320 --> 00:48:08,700
ال link لإلها فاهمينها؟ يعني مش تجيبوا إشي و تحطوه

617
00:48:08,700 --> 00:48:13,100
هلأ لأ بعد هيك رسمتها بالمناسبة لسلسلة زمنية عبر

618
00:48:13,100 --> 00:48:18,880
الأزمنة هيها كيف اتنزلوها بتعملوا export Export

619
00:48:18,880 --> 00:48:25,620
وبنزلكيها مثلا اكسل ماشي هيها اكسل شايفينها بتنزل

620
00:48:25,620 --> 00:48:28,760
البيانات المالية هذه اللي بعد ما تنزلوها هي نزلت

621
00:48:28,760 --> 00:48:32,660
الآن فالآن بعد ما نزلناها أنتو بلاعظم هيها طبعا

622
00:48:32,660 --> 00:48:35,380
بيحكي عنها بالمناسبة هيها بيحكي عن البيانات وشو

623
00:48:35,380 --> 00:48:40,940
طبيعتها والاخر واصفها نعم وفي جوجل بعد ما تنزلوها

624
00:48:40,940 --> 00:48:46,130
بيجيبلك عمودين عمود السنة و عمود لمين للبيانات ممكن

625
00:48:46,130 --> 00:48:51,730
تنسخوهم و تحطوهم على وين؟ على text .. ع text و 

626
00:48:51,730 --> 00:48:55,130
تقرؤوهم في مبادرات في القراءة اللي .. الـ code اللي 

627
00:48:55,130 --> 00:48:59,070
هو read table أو say أو أكثر اللي هو أي code

628
00:48:59,070 --> 00:49:05,170
بتشوفوه مناسب، نحيه؟ لأ ما تعمل .. ما تعملهوش بدي إياه

629
00:49:05,170 --> 00:49:10,710
رانا، بديش accent، بديش accent، بدي إياه اللي هان الـ

630
00:49:10,710 --> 00:49:13,850
excel بيقرأ و بيعمل و بيسوي و برسم و جميل و ماشي

631
00:49:13,850 --> 00:49:15,830
قبل اللي عنيه .. ماشي قبل اللي عنيه زروج لكن أنا

632
00:49:15,830 --> 00:49:19,990
بدي إيش، لأ خلص الوقت يا بنات للأسف، هذه خطوة أولى

633
00:49:19,990 --> 00:49:23,390
للمشروع، شوفتوا من وين بديه هو؟ اللي هان بعد هيك

634
00:49:23,390 --> 00:49:26,490
بنقولكوا المحاضرة الجيش و نعمل و هكذا، اللي هان

635
00:49:26,490 --> 00:49:28,770
أنا للأسف انتهى وقتي، يعطيكم العافية