السؤال هو: عند توضيح مقاييس التشتت لمجموعة من البيانات نستعمل التمثيل ؟ الإجابة الصحيحة على السؤال هي: الصندوق وطرفاه.
مقاييس التشتت - Youtube
مقاييس التشتت يا لها من مكتبة عظيمة النفع ونتمنى استمرارها أدعمنا بالتبرع بمبلغ بسيط لنتمكن من تغطية التكاليف والاستمرار أضف مراجعة على "مقاييس التشتت" أضف اقتباس من "مقاييس التشتت" المؤلف: الأقتباس هو النقل الحرفي من المصدر ولا يزيد عن عشرة أسطر قيِّم "مقاييس التشتت" بلّغ عن الكتاب البلاغ تفاصيل البلاغ جاري الإعداد...
تشتت (إحصاء) - ويكيبيديا
ونلخص كل ذلك بالرموز كما يلي:
حيث ع ترمز للانحراف المعياري. ترمز للمجموع الكلي. ت عدد تكرارات الفئة الواحدة. يعرف التباين (Variance) للمشاهدات المفردة أو لتوزيعات البيانات التكرارية بأنه:
مربع الانحراف المعياري، أي أن التباين = ع2
مقاييس النزعة المركزية ( بالإنجليزية: measures of central tendency) هن المقاييس التي تحاول أن تصف نقطة تجمع المشاهدات، وتعود فكرتها إلى الباحث الإنجليزي فرانسيس جالتون. مقاييس التشتت - YouTube. [1] [2] [3] هذه المقاييس هي المتوسط الحسابي والوسيط الحسابي والمنوال. المتوسط الحسابي [ عدل]
خواص الوسط الحسابي:
يعتمد على جميع القيم والمشاهدات
هو نقطة اتزان المشاهدتان
مربع الانحرافات اقل ما يمكن عن الوسط
اقل مقاييس النزعة المركزية تأثرا بالتقلبات العينية
يتأثر بالقيم المتطرفة والقيم الشاذة لذا لا يصلح للتوزيعات الملتوية
لا يصلح في حالة الفئات المفتوحة (لعدم وجود مركز فئة)
مجموع انحرافات القيم عن المتوسط الحسابي يساوي الصفر. الوسيط [ عدل]
ا لتعريف هو ترتيب البيانات من الاصغر إلى الأكبر أو العكس واختيار الرقم الواقع في المنتصف في حالة وجود رقمين تضع وسيطهما
خواص الوسيط:
لا يتأثر بالقيم المتطرفة
يستخدم في التوزيعات الملتوية
يفضل استخدامه في حالة الفئات المفتوحة
يأتي بعد الوسط في تأثره بالتقلبات العينية
المنوال [ عدل]
البيان الأكثر تكررا
خواص المنوال:
غير ثابت
يتأثر بطول الفئة
يفضل عندما يكون المقياس اسمي
لا يعتمد عليه في حالة الإحصاءات اللاحقة
مراجع [ عدل]
محاضرة (8، 9، 10) مقاييس التشتت.Ppt
يلي خطوة تحديد المتوسط الحسابي تحديد انحراف كل درجة عن متوسطها، كيف يمكن تحديد انحراف كل درجة عن متوسطها؟ يتم تحديد انحراف الدرجة عن متوسطها من خلال طرح الدرجة من ذلك المتوسط، الدرجة الأولى رقم اثنين، يتم طرحها من طرح المتوسط منها وهو أربعة، الانحراف للدرجة الأولى وهي الدرجة الخام التي تمثل اثنين، سوف يتم إعداد جدول يتضمن الدرجات، ثم الانحراف، ثم مربع ذلك الانحراف. الدرجة الخام ترتيبها يمثل "س" الانحراف يمثل الرمز "ح" الانحراف حتى نحسب ذلك الانحراف، يتم طرح المتوسط من الدرجة الخام الشكل العام، سيصبح 2 – 4 = – 2، الدرجة الثانية رقم 1: 1- 4 = – 3، وهكذا لكافة الدرجات. ثم يتم تربيع تلك الانحرافات كلها. يعتبر من مقاييس التشتت. إذن في الجدول الأول الخاص بإعداد الانحراف المعياري يتم كتابة الدرجات الخام، ويرمز لها بالرمز "س" واستخراج المتوسط الحسابي لتلك الدرجات، ثم حساب انحراف كل درجة عن متوسطها الحسابي من خلال طرح المتوسط الحسابي من تلك الدرجة. العمود الثالث يسمى مربع الانحراف ح2، يتم تربيع كافة تلك الانحرافات، ثم نقسم مجموع مربع الانحرافات على عددها، تم تربيع تلك الانحرافات، ثم جَمْع تلك المربعات الانحرافية التي تم تدوينها، ويتم قسمة مربع تلك الانحرافات على العدد وهو مساو للرقم سبعة، ثم نستخرج الجذر التربيعي لمتوسط مربع الانحرافات عن متوسطها.
عند توضيح مقاييس التشتت لمجموعة من البيانات نستعمل التمثيل – المحيط
مناهج عربية
مقاييس التشتت مع الامثلة و تمارين محلولة
أولا- مقاييس التشتت المطلقة:
1- المدى
2 – المدى الربيعي
3 – الانحراف المتوسط بالنسبة للمتوسط الحسابي
4- الانحراف المتوسط بالنسبة للوسيط
5- التباين والانحراف المعياري
ثانيا- مقاييس التشتت النسبية:
1- المدى النسبي
2 – المدى الربيعي النسبي
3- الانحراف المتوسط عن المتوسط الحسابي النسبي
4- الانحراف المتوسط عن الوسيط النسبي
5- الانحراف المعياري النسبي (معامل الاختلاف). مقدمة:
إن مقاييس النزعة المركزية لا تكفي لوحدها لوصف البيانات وإجراء المقارنات بين التوزيعات التكرارية، لأنها لا تعطينا فكرة عن مدى تجانس أو عدم تجانس البيانات، فعند إجراء مقارنة بين ظاهرتين يمكن أن يتساوى متوسطهما الحسابي، ورغم ذلك نجد أن انتشار البيانات في الظاهرتين مخلف كثيرا لأن البيانات غير متجانسة، لهذا وجدت مقاييس أخرى تعطينا فكرة عن مدى تباعد البيانات عن بعضها البعض، تسمى هذه المقاييس بمقاييس التشتت. =====
لمشاهدة و تحميل الملفات اسفل الموضوع
Source: مقاييس التشتت مع الامثلة و تمارين محلولة – مدونة المناهج السعودية
Post Views:
2٬708
مقاييس التشـتت (المدى)
02:29 PM
18 / 4 / 2018
22179
المؤلف:
د. شرف الدين خليل
المصدر:
الاحصاء الوصفي
الجزء والصفحة:
ص52-54
مقاييس التشتت:
ﻋﻨﺪ ﻣﻘﺎﺭﻧﺔ مجموعتين ﻣﻦ ﺍﻟﺒﻴﺎﻧﺎﺕ ،يمكن استخدام شكل التوزيع التكراري او المنحنى التكراري وكذلك بعض مقاييس النزعة المركزية مثل ﺍﻟﻮﺳﻂ الحسابي ﻭﺍﻟﻮﺳﻴﻂ والمنوال ، ﻭﻟﻜﻦ ﺍﺳﺘﺨﺪﺍﻡ ﻫﺬﻩ ﺍﻟﻄﺮﻕ ﻭﺣﺪﻫﺎ ﻻ يكفي عند المقارنة ﻓﻘﺪ ﻳﻜﻮﻥ ﻣﻘﻴﺎﺱ النزﻋﺔ المرﻛﺰﻳﺔ للمجموعتين متساوي ، وربما يوجد اختلاف كبير بين المجموعتين من حيث اختلاف ﻣﺪﻯ ﺗﻘﺎﺭﺏ ﻭﺗﺒﺎﻋﺪ ﺍﻟﺒﻴﺎﻧﺎﺕ ﻣﻦ ﺑﻌﻀﻬﺎ ﺍﻟﺒﻌﺾ ، ﺃﻭ ﻣﺪﻯ ﺗﺒﺎﻋﺪ ﺃﻭ ﺗﻘﺎﺭﺏ ﺍﻟﻘﻴﻢ ﻋﻦ ﻣﻘﻴﺎﺱ النزعة المركزية. ومثال على ذلك اذا كان لدينا مجموعتين من الطلاب وكانت درجات المجموعتين كالتالي:
ﻟﻮ ﻗﻤﻨﺎ بحساب ﺍﻟﻮﺳﻂ الحسابي ﻟﻜﻞ مجموعة نجد ﺃﻥ ﺍﻟﻮﺳﻂ الحسابي لكل ﻣﻨﻬﻤﺎ 76 ﻳﺴﺎﻭﻱ ﻭﻣﻊ ﺫﻟﻚ ﺩﺭﺟﺎﺕ ﺍلمجموﻋﺔ ﺍﻟﺜﺎﻧﻴﺔ ﺃﻛﺜﺮ تجانساً ﻣﻦ ﺩﺭﺟﺎﺕ المجموعة الاولى ، ﻣﻦ ﺃﺟﻞ ﺫﻟﻚ لجأ ﺍﻹﺣﺼﺎﺋﻴﻮﻥ الى ﺍﺳﺘﺨﺪﺍﻡ ﻣﻘﺎﻳﻴﺲ ﺃﺧﺮﻯ ﻟﻘﻴﺎﺱ ﻣﺪﻯ تجانس ﺍﻟﺒﻴﺎﻧﺎﺕ، ﺃﻭ ﻣﺪﻯ انتشاﺭ ﺍﻟﺒﻴﺎﻧﺎﺕ ﺣﻮﻝ ﻣﻘﻴﺎﺱ ﺍلنزعة المركزية ﻭيمكن ﺍﺳﺘﺨﺪﺍﻣﻬﺎ في المقارنة بين مجموعتين ﺃﻭ ﺃﻛﺜﺮ ﻣﻦ ﺍﻟﺒﻴﺎﻧﺎﺕ، ﻭﻣﻦ ﻫﺬﻩ المقاييس ، ﻣﻘﺎﻳﻴﺲ ﺍﻟﺘﺸﺘﺖ ، ﻭﺍﻟﺘﻔﺮﻃﺢ ، ﻭﺍﻻﻟﺘﻮﺍﺀ ،
ﻭﺳﻮﻑ ﻧﺮﻛﺰ ﰲ ﻫﺬﺍ ﺍﻟﻔﺼﻞ ﻋﻠﻰ ﻫﺬﻩ المقاﻳﻴﺲ.
عند توضيح مقاييس التشتت لمجموعة من البيانات نستعمل التمثيل المقياس المطلق للتشتت، يحتوي المقياس المطلق للتشتت على نفس الوحدة مثل مجموعة البيانات الأصلية، حيث تعبر طريقة التشتت المطلق عن الاختلافات من حيث متوسط انحرافات الملاحظات مثل الانحرافات المعيارية أو المتوسطة، كما يشمل أيضا كل من النطاق والانحراف المعياري والانحراف الربعي وما إلى ذلك، أنواع مقاييس التشتت المطلقة وهي على النحو التالي: النطاق: هو ببساطة الفرق بين القيمة القصوى والحد الأدنى المعطى في مجموعة البيانات. تشتت (إحصاء) - ويكيبيديا. مثال: 1 ، 3،5 ، 6 ، 7 => النطاق = 7-1 = 6، التباين: استقطاع المتوسط من كل بيانات في المجموعة ثم تربيع كل منها وإضافة كل مربع ثم قسمة التباين في النهاية على العدد الإجمالي للقيم في مجموعة البيانات. التباين (σ2) = ∑ (X − μ) 2 / N، الانحراف المعياري: يُعرف الجذر التربيعي للتباين بالانحراف المعياري ، أي SD. = √σ، الربعية والانحراف الربعي: الربعية هي القيم التي تقسم قائمة الأرقام إلى أرباع، حيث ان الانحراف الربعي هو نصف المسافة بين الربيع الثالث والربيع الأول، ومتوسط الانحراف: يُعرف متوسط الأرقام بالمتوسط ويعرف المتوسط الحسابي للانحرافات المطلقة للملاحظات عن مقياس الاتجاه المركزي باسم الانحراف المتوسط (ويسمى أيضًا متوسط الانحراف المطلق).
ويوجد العديد من التطبيقات الأخرى للذكاء الاصطناعي. في الوطن العربي يستخدم الذكاء الاصطناعي هذه الأيام في العديد من المجالات العسكرية والصناعية والاقتصادية والتقنية والتطبيقات الطبية. فوائد الذكاء الإصطناعي:
من الفوائد الكثيرة للذكاء الاصطناعي أنه يستطيع معالجة كمية كبيرة من البيانات دون جهد، وبسرعة ودقة أكبر بكثير من أي إنسان. كما يمكن لبرمجيات الذكاء الاصطناعي أيضا اتخاذ قرارات بناءا على تلك البيانات، ويمكنها أن التعلم واستخلاص استنتاجات جديدة من خلال عملية تسمى التعلم الآلي. تعريف الذكاء الاصطناعي pdf. كل هذا سيحسن كثيرا في مجال والصحة والإقتصاد وتحسين حركة المرور وأشياء أخرى كثيرة. التأثيرات الاجتماعية والاقتصادية للذكاء الإصطناعي:
لفهم تأثيرات الذكاء الاصطناعي على واقعنا، فعلينا التمعّن بالثورة الصناعية، فالقوة البخارية كانت تدفع غالبية الصناعة في القرن التاسع عشر، وعندما وصلت الطاقة الكهربائية في القرن العشرين، أدّت إلى تقدم هائل في التصنيع ،صحيح أنها أزالت كثيرًا من الوظائف إلا أن البشر وجدوا حلولاً للمضيّ قدمًا، والآن نحن على أعتاب ثورة رقمية في عصر تقنية الذكاء الاصطناعي. الذكاء الاصطناعي لن يستبدل البرمجيات، تمامًا كما لم تستبدل الكهرباء وجود البخار، فحتى الآن تقوم المحركات التوربينية بتوليد غالبية الطاقة الكهربائية، باختصار فالبرمجيات التقليدية التي نُطوّرها بأنفسنا هي جزء لا يتجزّأ من أنظمة الذكاء الاصطناعي، ولكن كل ما في الأمر أنها ستسهّل من إتمام المهام كنا كمطورين نعالجها عبر الأكواد، فالنظام أسرع منّا بمراحل ويمكنه القيام بها أوتوماتيكيا، ولكن بنفس الوقت لن يخرج عن سيطرتنا.
تعريف الذكاء الاصطناعي Pdf
و يعتبر ديب بلو Deep Blue ، الكمبيوتر العملاق الذي يلعب الشطرنج من آي بي إم ، و الذي تغلب على المدافع الدولي غاري كاسباروف Garry Kasparov في أواخر التسعينيات ، هو النموذج المثالي لهذا النوع من الآلات أو الأجهزة. و قد كان بإمكان هذا الكمبيوتر العملاق -ديب بلو Deep Blue- التعرف على القطع الموجودة على لوحة الشطرنج و معرفة كيفية تحرك كل منها. كما كان بإمكانه أن يقوم بالتنبؤات حول التحركات التالية له و لخصمه. و بذلك استطاع اختيار أفضل التحركات من بين الاحتمالات الموجودة لديه. إلا أن هذا الكمبيوتر لم يكن لديه أي مفهوم للماضي ، و لا أي ذكرى لما حدث من قبل. و بصرف النظر عن قاعدة الشطرنج التي نادراً ما كانت تُستخدم ضد تكرار نفس الحركة ثلاث مرات ، فقد كان ديب بلو Deep Blue يتجاهل كل شيء قبل اللحظة الحالية. و كل ما كان يفعله هو النظر إلى القطع الموجودة على لوحة الشطرنج كما هي في الوقت الحاضر ، و من ثم الاختيار من الحركات التالية المحتملة. و يرتبط هذا النوع من الذكاء بالكمبيوتر الذي يدرك العالم مباشرة و يتصرف بناءً على ما يراه. تعريف عن الذكاء الاصطناعي. كما أنه لا يعتمد على مفهوم داخلي للعالم. و في ورقة بحثية أساسية ، قام باحث الذكاء الإصطناعي رودني بروكس Rodney Brooks بالإشارة إلى مسألة وجوب بناء آلات مثل هذه الآلات فقط.
تعريف عن الذكاء الاصطناعي
يأتي الذكاء الاصطناعي إلى الهواتف الذكية: [٥]
البحث في مواقع الويب باستخدام الصوت بدلاً من الكتابة. للحصول على أفضل الاتجاهات للوصول إلى المكان المطلوب باستخدام الخرائط الإلكترونية. قم بالرد على الرسائل بالنقر فوق تسجيل صوتي بدلاً من الكتابة. حدد ميزات الوجه باستخدام تطبيقات مُحسِّن الوجه بعد التقاط صورة لصورة ذاتية أفضل. توفير تطبيقات لحساب السعرات الحرارية بعد التقاط صورة لوجبة. قراءة المشاعر البشرية باستخدام إشارات لغة الجسد والمؤثرات الصوتية. لتوفير تطبيقات تتيح ترجمة النصوص بعدة لغات دون الحاجة إلى الإنترنت. المساهمة في التطوير الطبي
ساهمت حلول الذكاء الاصطناعي في مجال الطب في تقديم خدمات الرعاية الصحية للمرضى بأسرع وأقل خطأ. دون الحاجة لزيارة المستشفى ، كما ساهمت تقنيات الذكاء الاصطناعي في رصد الوضع الوبائي للأمراض المعدية للسيطرة على انتشارها والتنبؤ بأثرها المحتمل وعواقبها المستقبلية. تعريف الذكاء الاصطناعي بالانجليزي. [٣]
حل المسائل المعقدة
ساهمت تقنيات الذكاء الاصطناعي في تحديد وحل المشكلات المعقدة مثل كشف الاحتيال والتنبؤ بالطقس والتشخيص الطبي وإيجاد الحلول المناسبة للعملاء في المجالات التي تتطلب استخدام الذكاء الاصطناعي مما قلل من الصعوبات التي تواجهها الشركات وزاد من كفاءتها.
تعريف الذكاء الاصطناعي بالانجليزي
ومن أبرز الأمثلة على دور الأجهزة الرقمية هو استعمال الذكاء الاصطناعي، من اكتشاف البراهين والنظريات الرياضية. وكذلك لاعب الشطرنج، وأيضًا التشخيص الطبي و محركات البحث والتعرف علي الصوت والخط واليد. تاريخ الذكاء الاصطناعي
في هذه الفقرة سنأخذكم في جولة تاريخ الذكاء الصناعي. يعتقد الكثير من الناس أن الذكاء الاصطناعي علم حديث وهذا خطأ. حيث أن الذكاء الاصطناعي له تاريخ طويل و يعود إلى الفلاسفة الكلاسيكيين في اليونان القديمة. ما هو الذكاء الاصْطناعي - موسوعة. و بدأت الدراسة الخاصة بالذكاء الاصطناعي منذ عام 1940 ، وهذا في مدرسة فلسفية فكرية تعرف باسم المدرسة الاتصالية. وقدمت الدراسة تصوير لعملية التفكير للآلات، وهناك بعض العلماء قدموا مقدمه اوراق بحثيه لدراسة الآلة والتفكير المقلد للإنسان ولم يتم تسجيل أي اختلاف عن الأبحاث التي قدمت في عام 1950. وقد جاء بعض العلماء منهم هكسلي ليقدم نموذج يحاكي بشكل كبير دماغ الإنسان. وكان على هيئة شبكة كهربائية تعبر عن الخلايا العصبية، والتيار الكهربائي الذي يحاكي النبض الذي يقوم بتشغيل أو إيقاف الخلايا. وقد ساعدت هذه النماذج على ظهور مفهوم الذكاء الاصطناعي بالشكل الحالي. ونظراً لعدم توافر الاهتمام والتقنيات الحديثة، في أوقات هذا البحث لم يتم اكمال بشكل جيد.
التعرف على النص
يمكن اعتبار التعرف على النص جزءًا من التعرف المرئي ، حيث يتمثل هدفه الرئيسي في التعرف على النص في تنسيقات الصور وتحديده. من الشائع استخدام أدوات التعرف الضوئي على الحروف ( OCR) لهذا العمل. البيانات الكبيرة
دون الخوض في التفاصيل الفنية، البيانات الكبيرة يمكن اعتبار كمية كبيرة من البيانات. البيانات الضخمة وحدها ليست تقنية ولكن وجود كمية هائلة من البيانات (يفضل أن تكون منظمة) هو أمر حيوي لتحقيق الأهداف في كل من تحليل ذكاء الأعمال وفي تطبيق خوارزميات معينة للتعلم الآلي. النظم الخبيرة
الأنظمة الخبيرة هي تلك التي تحتوي على كل المعرفة البشرية الممكنة حول موضوع معين. والمثال الكلاسيكي هو الأنظمة التي تلعب الشطرنج ، والتي تستخدم مجموعة كاملة من الحركات والاستراتيجيات ، التي تم إدخالها في ذاكرتهم ، لتحديد أفضل حركة (تستند عادةً إلى أشجار القرار). علم الروبوتات
تغطي الروبوتات (سواء كانت برامج ميكانيكية أو روبوتية ، مثل RPA) مجموعة واسعة من الأجهزة. مفهوم الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته في الأنظمة الرقمية والإلكترونية. عندما يظهر نظام أو روبوت علامات على الذكاء ، على سبيل المثال ، القدرة على اتخاذ القرارات ، مهما كانت أساسية ، يمكننا التحدث عن الذكاء الاصطناعي.