14- Statistical Analysis | Chi-squared Distribution | تحليل إحصائي | ارتباط المتغيرات بمربع كاي скачать в хорошем качестве

14- Statistical Analysis | Chi-squared Distribution | تحليل إحصائي | ارتباط المتغيرات بمربع كاي

📎 روابط مهمة: 📺 شاهد قائمة تشغيل للتحليل الإحصائي كاملة من هنا: 👉    • Statistical Analysis | التحليل الإحصائي   pdf و يمكنكم تحميل ملفات الشرح 👉 https://drive.google.com/drive/folder... ------------------------------------------------------------------------------ 🎓 توزيع مربع كاي | Chi-squared Distribution في التحليل الإحصائي في هذا الدرس من سلسلة التحليل الإحصائي، نتعرّف على واحد من التوزيعات الإحصائية المهمة: توزيع مربع كاي (Chi-Square Distribution)، والذي يُستخدم في العديد من التطبيقات، من أهمها: ▫️اختبار استقلالية المتغيرات ▫️اختبار حسن المطابقة (Goodness of Fit) ▫️اختبارات التباين 📌 ما الذي يغطيه الفيديو؟ 🔹 ما هو توزيع مربع كاي؟ ▫️ تعريفه ونشأته من مجموع مربعات القيم المعيارية (Z²) ▫️ خصائصه: توزيع غير متماثل، وقيمه موجبة فقط ▫️ يعتمد شكله على "درجات الحرية" (Degrees of Freedom) 🔹 متى نستخدمه؟ ▫️ في اختبارات الفرضيات على البيانات الفئوية ▫️ للتحقق من التوزيع النظري مقابل البيانات الحقيقية ▫️ لفحص استقلالية المتغيرات في الجداول المتقاطعة 🔹 درجات الحرية وأهميتها ▫️ كيف تؤثر على شكل التوزيع؟ ▫️ أمثلة واقعية توضح ذلك 🔹 الرسم التوضيحي للتوزيع ▫️ شرح بياني يوضّح كيف يتغير شكل التوزيع بتغير درجات الحرية ▫️ تفسير المناطق تحت المنحنى والقيم الحرجة 🧠 أمثلة تطبيقية: اختبار هل توزيع البيانات الفئوية يتطابق مع التوزيع المتوقع؟ هل هناك علاقة بين جنسية الطلاب والتخصص؟ استخدام جدول توزيع كاي لتحديد القيمة الحرجة واتخاذ القرار 💡 لماذا هذا الفيديو مهم؟ لأن فهم توزيع مربع كاي ضروري لأي شخص يعمل بتحليل البيانات الفئوية، أو يجري اختبارات لفحص العلاقات بين المتغيرات الاسمية أو التكرارية. #التحليل_الإحصائي #ChiSquare #توزيع_مربع_كاي #اختبار_الاستقلال #GoodnessOfFit #DegreesOfFreedom #learnstatistics ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Chapters: 0:00 توزيع المعاينة للتباين - Sampling Distribution of 𝑺^𝟐 18:42 مثال1 - Example1 28:31 مثال2 - Example2 34:23 مثال3 - Example3