File size: 76,599 Bytes
e310b1e |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 360 361 362 363 364 365 366 367 368 369 370 371 372 373 374 375 376 377 378 379 380 381 382 383 384 385 386 387 388 389 390 391 392 393 394 395 396 397 398 399 400 401 402 403 404 405 406 407 408 409 410 411 412 413 414 415 416 417 418 419 420 421 422 423 424 425 426 427 428 429 430 431 432 433 434 435 436 437 438 439 440 441 442 443 444 445 446 447 448 449 450 451 452 453 454 455 456 457 458 459 460 461 462 463 464 465 466 467 468 469 470 471 472 473 474 475 476 477 478 479 480 481 482 483 484 485 486 487 488 489 490 491 492 493 494 495 496 497 498 499 500 501 502 503 504 505 506 507 508 509 510 511 512 513 514 515 516 517 518 519 520 521 522 523 524 525 526 527 528 529 530 531 532 533 534 535 536 537 538 539 540 541 542 543 544 545 546 547 548 549 550 551 552 553 554 555 556 557 558 559 560 561 562 563 564 565 566 567 568 569 570 571 572 573 574 575 576 577 578 579 580 581 582 583 584 585 586 587 588 589 590 591 592 593 594 595 596 597 598 599 600 601 602 603 604 605 606 607 608 609 610 611 612 613 614 615 616 617 618 619 620 621 622 623 624 625 626 627 628 629 630 631 632 633 634 635 636 637 638 639 640 641 642 643 644 645 646 647 648 649 650 651 652 653 654 655 656 657 658 659 660 661 662 663 664 665 666 667 668 669 670 671 672 673 674 675 676 677 678 679 680 681 682 683 684 685 686 687 688 689 690 691 692 693 694 695 696 697 698 699 700 701 702 703 704 705 706 707 708 709 710 711 712 713 714 715 716 717 718 719 720 721 722 723 724 725 726 727 728 729 730 731 732 733 734 735 736 737 738 739 740 741 742 743 744 745 746 747 748 749 750 751 752 753 754 755 756 757 758 759 760 761 762 763 764 765 766 767 768 769 770 771 772 773 774 775 776 777 778 779 780 781 782 783 784 785 786 787 788 789 790 791 792 793 794 795 796 797 798 799 800 801 802 803 804 805 806 807 808 809 810 811 812 813 814 815 816 817 818 819 820 821 822 823 824 825 826 827 828 829 830 831 832 833 834 835 836 837 838 839 840 841 842 843 844 845 846 847 848 849 850 851 852 853 854 855 856 857 858 859 860 861 862 863 864 865 866 867 868 869 870 871 872 873 874 875 876 877 878 879 880 881 882 883 884 885 886 887 888 889 890 891 892 893 894 895 896 897 898 899 900 901 902 903 904 905 906 907 908 909 910 911 912 913 914 915 916 917 918 919 920 921 922 923 924 925 926 927 928 929 930 931 932 933 934 935 936 937 938 939 940 941 942 943 944 945 946 947 948 949 950 951 952 953 954 955 956 957 958 959 960 961 962 963 964 965 966 967 968 969 970 971 972 973 974 975 976 977 978 979 980 981 982 983 984 985 986 987 988 989 990 991 992 993 994 995 996 997 998 999 1000 1001 1002 1003 1004 1005 1006 1007 1008 1009 1010 1011 1012 1013 1014 1015 1016 1017 1018 1019 1020 1021 1022 1023 1024 1025 1026 1027 1028 1029 1030 1031 1032 1033 1034 1035 1036 1037 1038 1039 1040 1041 1042 1043 1044 1045 1046 1047 1048 1049 1050 1051 1052 1053 1054 1055 1056 1057 1058 1059 1060 1061 1062 1063 1064 1065 1066 1067 1068 1069 1070 1071 1072 1073 1074 1075 1076 1077 1078 1079 1080 1081 1082 1083 1084 1085 1086 1087 1088 1089 1090 1091 1092 1093 1094 1095 1096 1097 1098 1099 1100 1101 1102 1103 1104 1105 1106 1107 1108 1109 1110 1111 1112 1113 1114 1115 1116 1117 1118 1119 1120 1121 1122 1123 1124 1125 1126 1127 1128 1129 1130 1131 1132 1133 1134 1135 1136 1137 1138 1139 1140 1141 1142 1143 1144 1145 1146 1147 1148 1149 1150 1151 1152 1153 1154 1155 1156 1157 1158 1159 1160 1161 1162 1163 1164 1165 1166 1167 1168 1169 1170 1171 1172 1173 1174 1175 1176 1177 1178 1179 1180 1181 1182 1183 1184 1185 1186 1187 1188 1189 1190 1191 1192 1193 1194 1195 1196 1197 1198 1199 1200 1201 1202 1203 1204 1205 1206 1207 1208 1209 1210 1211 1212 1213 1214 1215 1216 1217 1218 1219 1220 1221 1222 1223 1224 1225 1226 1227 1228 1229 1230 1231 1232 1233 1234 1235 1236 1237 1238 1239 1240 1241 1242 1243 1244 1245 1246 1247 1248 1249 1250 1251 1252 1253 1254 1255 1256 1257 1258 1259 1260 1261 1262 1263 1264 1265 1266 1267 1268 1269 1270 1271 1272 1273 1274 1275 1276 1277 1278 1279 1280 1281 1282 1283 1284 1285 1286 1287 1288 1289 1290 1291 1292 1293 1294 1295 1296 1297 1298 1299 1300 1301 1302 1303 1304 1305 1306 1307 1308 1309 1310 1311 1312 1313 1314 1315 1316 1317 1318 1319 1320 1321 1322 1323 1324 1325 1326 1327 1328 1329 1330 1331 1332 1333 1334 1335 1336 1337 1338 1339 1340 1341 1342 1343 1344 1345 1346 1347 1348 1349 1350 1351 1352 1353 1354 1355 1356 1357 1358 1359 1360 1361 1362 1363 1364 1365 1366 1367 1368 1369 1370 1371 1372 1373 1374 1375 1376 1377 1378 1379 1380 1381 1382 1383 1384 1385 1386 1387 1388 1389 1390 1391 1392 1393 1394 1395 1396 1397 1398 1399 1400 1401 1402 1403 1404 1405 1406 1407 1408 1409 1410 1411 1412 1413 1414 1415 1416 1417 1418 1419 1420 1421 1422 1423 1424 1425 1426 1427 1428 1429 1430 1431 1432 1433 1434 1435 1436 1437 1438 1439 1440 1441 1442 1443 1444 1445 1446 1447 1448 1449 1450 1451 1452 1453 1454 1455 1456 1457 1458 1459 1460 1461 1462 1463 1464 1465 1466 1467 1468 1469 1470 1471 1472 1473 1474 1475 1476 1477 1478 1479 1480 1481 1482 1483 1484 1485 1486 1487 1488 1489 1490 1491 1492 1493 1494 1495 1496 1497 1498 1499 1500 1501 1502 1503 1504 1505 1506 1507 1508 1509 1510 1511 1512 1513 1514 1515 1516 1517 1518 1519 1520 1521 1522 1523 1524 1525 1526 1527 1528 1529 1530 1531 1532 1533 1534 1535 1536 1537 1538 1539 1540 1541 1542 1543 1544 1545 1546 1547 1548 1549 1550 1551 1552 1553 1554 1555 1556 1557 1558 1559 1560 1561 1562 1563 1564 1565 1566 1567 1568 1569 1570 1571 1572 1573 1574 1575 1576 1577 1578 1579 1580 1581 1582 1583 1584 1585 1586 1587 1588 1589 1590 1591 1592 1593 1594 1595 1596 1597 1598 1599 1600 1601 1602 1603 1604 1605 1606 1607 1608 1609 1610 1611 1612 1613 1614 1615 1616 1617 1618 1619 1620 1621 1622 1623 1624 1625 1626 1627 1628 1629 1630 1631 1632 1633 1634 1635 1636 1637 1638 1639 1640 1641 1642 1643 1644 1645 1646 1647 1648 1649 1650 1651 1652 1653 1654 1655 1656 1657 1658 1659 1660 1661 1662 1663 1664 1665 1666 1667 1668 1669 1670 1671 1672 1673 1674 1675 1676 1677 1678 1679 1680 1681 1682 1683 1684 1685 1686 1687 1688 1689 1690 1691 1692 1693 1694 1695 1696 1697 1698 1699 1700 1701 1702 1703 1704 1705 1706 1707 1708 1709 1710 1711 1712 1713 1714 1715 1716 1717 1718 1719 1720 1721 1722 1723 1724 1725 1726 1727 1728 1729 1730 1731 1732 1733 1734 1735 1736 1737 1738 1739 1740 1741 1742 1743 1744 1745 1746 1747 1748 1749 1750 1751 1752 1753 1754 1755 1756 1757 1758 1759 1760 1761 1762 1763 1764 1765 1766 1767 1768 1769 1770 1771 1772 1773 1774 1775 1776 1777 1778 1779 1780 1781 1782 1783 1784 1785 1786 1787 1788 1789 1790 1791 1792 1793 1794 1795 1796 1797 1798 1799 1800 1801 1802 1803 1804 1805 1806 1807 1808 1809 1810 1811 1812 1813 1814 1815 1816 1817 1818 1819 1820 1821 1822 1823 1824 1825 1826 1827 1828 1829 1830 1831 1832 1833 1834 1835 1836 1837 1838 1839 1840 1841 1842 1843 1844 1845 1846 1847 1848 1849 1850 1851 1852 1853 1854 1855 1856 1857 1858 1859 1860 1861 1862 1863 1864 1865 1866 1867 1868 1869 1870 1871 1872 1873 1874 1875 1876 1877 1878 1879 1880 1881 1882 1883 1884 1885 1886 1887 1888 1889 1890 1891 1892 1893 1894 1895 1896 1897 1898 1899 1900 1901 1902 1903 1904 1905 1906 1907 1908 1909 1910 1911 1912 1913 1914 1915 1916 1917 1918 1919 1920 1921 1922 1923 1924 1925 1926 1927 1928 1929 1930 1931 1932 1933 1934 1935 1936 1937 1938 1939 1940 1941 1942 1943 1944 1945 1946 1947 1948 1949 1950 1951 1952 1953 1954 1955 1956 1957 1958 1959 1960 1961 1962 1963 1964 1965 1966 1967 1968 1969 1970 1971 1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 2031 2032 2033 2034 2035 2036 2037 2038 2039 2040 2041 2042 2043 2044 2045 2046 2047 2048 2049 2050 2051 2052 2053 2054 2055 2056 2057 2058 2059 2060 2061 2062 2063 2064 2065 2066 2067 2068 2069 2070 2071 2072 2073 2074 2075 2076 2077 2078 2079 2080 2081 2082 2083 2084 2085 2086 2087 2088 2089 2090 2091 2092 2093 2094 2095 2096 2097 2098 2099 2100 2101 2102 2103 2104 2105 2106 2107 2108 2109 2110 2111 2112 2113 2114 2115 2116 2117 2118 2119 2120 2121 2122 2123 2124 2125 2126 2127 2128 2129 2130 2131 2132 2133 2134 2135 2136 2137 2138 2139 2140 2141 2142 2143 2144 2145 2146 2147 2148 2149 2150 2151 2152 2153 2154 2155 2156 2157 2158 2159 2160 2161 2162 2163 2164 2165 2166 2167 2168 2169 2170 2171 2172 2173 2174 2175 2176 2177 2178 2179 2180 2181 2182 2183 2184 2185 2186 2187 2188 2189 2190 2191 2192 2193 2194 2195 2196 2197 2198 2199 2200 2201 2202 2203 2204 2205 2206 2207 2208 2209 2210 2211 2212 2213 2214 2215 2216 2217 2218 2219 2220 2221 2222 2223 2224 2225 2226 2227 2228 2229 2230 2231 2232 2233 2234 2235 2236 2237 2238 2239 2240 2241 2242 2243 2244 2245 2246 2247 2248 2249 2250 2251 2252 2253 2254 2255 2256 2257 2258 2259 2260 2261 2262 2263 2264 2265 2266 2267 2268 2269 2270 2271 2272 2273 2274 2275 2276 2277 2278 2279 2280 2281 2282 2283 2284 2285 2286 2287 2288 2289 2290 2291 2292 2293 2294 2295 2296 2297 2298 2299 2300 2301 2302 2303 2304 2305 2306 2307 2308 2309 2310 2311 2312 2313 2314 2315 2316 2317 2318 2319 2320 2321 2322 2323 2324 2325 2326 2327 2328 2329 2330 2331 2332 2333 2334 2335 2336 2337 2338 2339 2340 2341 2342 2343 2344 2345 2346 2347 2348 2349 2350 2351 2352 2353 2354 2355 2356 2357 2358 2359 2360 2361 2362 2363 2364 2365 2366 2367 2368 2369 2370 2371 2372 2373 2374 2375 2376 2377 2378 2379 2380 2381 2382 2383 2384 2385 2386 2387 2388 2389 2390 2391 2392 2393 2394 2395 2396 2397 2398 2399 2400 2401 2402 2403 2404 2405 2406 2407 2408 2409 2410 2411 2412 2413 2414 2415 2416 2417 2418 2419 2420 2421 2422 2423 2424 2425 2426 2427 2428 2429 2430 2431 2432 2433 2434 2435 2436 2437 2438 2439 2440 2441 2442 2443 2444 2445 2446 2447 2448 2449 2450 2451 2452 2453 2454 2455 2456 2457 2458 2459 2460 2461 2462 2463 2464 2465 2466 2467 2468 2469 2470 2471 2472 2473 2474 2475 2476 2477 2478 2479 2480 2481 2482 2483 2484 2485 2486 2487 2488 2489 2490 2491 2492 2493 2494 2495 2496 2497 2498 2499 2500 2501 2502 2503 2504 2505 2506 2507 2508 2509 2510 2511 2512 2513 2514 2515 2516 2517 2518 2519 2520 2521 2522 2523 2524 2525 2526 2527 2528 2529 2530 2531 2532 2533 2534 2535 2536 2537 2538 2539 2540 2541 2542 2543 2544 2545 2546 2547 2548 2549 2550 2551 2552 2553 2554 2555 2556 2557 2558 2559 2560 2561 2562 2563 2564 2565 2566 2567 2568 2569 2570 2571 2572 2573 2574 2575 2576 2577 2578 2579 2580 2581 2582 2583 2584 2585 2586 2587 2588 2589 2590 2591 2592 2593 2594 2595 2596 2597 2598 2599 2600 2601 2602 2603 2604 2605 2606 2607 2608 2609 2610 2611 2612 2613 2614 2615 2616 2617 2618 2619 2620 2621 2622 2623 2624 2625 2626 2627 2628 2629 2630 2631 2632 2633 2634 2635 2636 2637 2638 2639 2640 2641 2642 2643 2644 2645 2646 2647 2648 2649 2650 2651 2652 2653 2654 2655 2656 2657 2658 2659 2660 2661 2662 2663 2664 2665 2666 2667 2668 2669 2670 2671 2672 2673 2674 2675 2676 2677 2678 2679 2680 2681 2682 2683 2684 2685 2686 2687 2688 2689 2690 2691 2692 2693 2694 2695 2696 2697 2698 2699 2700 2701 2702 2703 2704 2705 2706 2707 2708 2709 2710 2711 2712 2713 2714 2715 2716 2717 2718 2719 2720 2721 2722 2723 2724 2725 |
1
00:00:20,860 --> 00:00:24,880
طيب بسم الله الرحمن الرحيم احنا بنات بقى المحاضرة
2
00:00:24,880 --> 00:00:27,860
السابقة بدأنا نتحدث اللي هو عن ال auto-regressive
3
00:00:27,860 --> 00:00:31,260
كيف نكتبها على moving average infinity فقط بدأنا
4
00:00:31,260 --> 00:00:34,120
بأنه الحالة الخاصة auto-regressive order 1
5
00:00:34,120 --> 00:00:37,960
وعطيناها بحلتين عملنا هذه الحالة وشوفناها هي هيك
6
00:00:37,960 --> 00:00:41,280
بالنهايةوشوفنا حالة تانية انه لما نعملها Taylor
7
00:00:41,280 --> 00:00:47,160
expansion انه ال series بتكون بالاخير على صيغة XT
8
00:00:47,160 --> 00:00:50,620
طبعا هي بالمناسبة كانت من الأول هي auto-regressive
9
00:00:50,620 --> 00:00:55,560
order واحد هيها واحد ناقص Phi P مضروب كلية الجثة
10
00:00:55,560 --> 00:00:59,120
ده في XT بتساوي epsilon Tففي الأخير كتبناها على
11
00:00:59,120 --> 00:01:03,580
صيغة infinity moving average فهي صارت ايش Xt تساوي
12
00:01:03,580 --> 00:01:07,160
summation من j تساوي zero to infinity Phi to the
13
00:01:07,160 --> 00:01:11,580
power j مضروف في epsilon t minus j وعملناها
14
00:01:11,580 --> 00:01:15,060
بطريقتين وقلنا حقيقة السبب انه احنا بنحب هاي
15
00:01:15,060 --> 00:01:18,640
الشغلة عشان احنا وما بدنا نشتق اللي هو ال auto
16
00:01:18,640 --> 00:01:20,980
-regressive اللي هو ال auto-correlation عفوا لل
17
00:01:20,980 --> 00:01:24,660
auto-regressive order واحد فصعب ان نتعامل معها
18
00:01:24,660 --> 00:01:27,140
بالصيغة هايالـ auto correlation و ال auto
19
00:01:27,140 --> 00:01:30,740
covariance و لكن لما نحوّلناها نحوّلها إلى بدلالة
20
00:01:30,740 --> 00:01:33,600
ال epsilon اللي هي ال innovation هدول ال
21
00:01:33,600 --> 00:01:37,380
innovations ففيكون التعامل معاهم سهل عشان هم white
22
00:01:37,380 --> 00:01:40,480
noise فبنعرف ال white noise أن ال mean إلها zero و
23
00:01:40,480 --> 00:01:44,040
ال variance إلها sigma square وفيش correlation
24
00:01:44,040 --> 00:01:47,700
عندما اختلاف الأزمان تكون موجودة تمام هى فهذا هو
25
00:01:47,700 --> 00:01:50,780
السبب من تحويرتنا إلى moving average of order
26
00:01:50,780 --> 00:01:55,400
infinityوطبعا بنسميها casual في الحالة هذه ال auto
27
00:01:55,400 --> 00:01:58,200
-regressive و اللي ان شاء الله تسمية الحقيقية
28
00:01:58,200 --> 00:02:01,700
نعطيها لما نحكي عن ال order بيه بشكل اخر المهم
29
00:02:01,700 --> 00:02:05,960
اللي الآن بنبلش نحكي على الخصائص تبعاتي اللي هي ال
30
00:02:05,960 --> 00:02:08,900
properties تبع ال moments يعني لل auto-regressive
31
00:02:08,900 --> 00:02:12,460
في order واحد اول شغل يا ابنت مين تقولي الوسط
32
00:02:12,460 --> 00:02:16,140
الحسابي لل إيش لل XT اللي كانت auto-regressive
33
00:02:16,140 --> 00:02:19,220
اللي بطلت auto-regressive في order واحد شو ثورة؟
34
00:02:19,620 --> 00:02:23,320
صارت moving average of order infinity، تمام؟ فلو
35
00:02:23,320 --> 00:02:26,220
سألت واحدة منكم شو ال expectation هيكون، بسرعة شو
36
00:02:26,220 --> 00:02:29,640
ال expectation لها ده؟ Zero، مواضح، ليش؟ لأن كل
37
00:02:29,640 --> 00:02:33,040
epsilon .. كل epsilon .. innovation هدوله random و
38
00:02:33,040 --> 00:02:37,710
.. اللي عفوا مش random و .. white noiseفالـ mean
39
00:02:37,710 --> 00:02:41,470
إلهم zero واضح خلصنا واضح أنها مافي ارتباط في
40
00:02:41,470 --> 00:02:44,870
الزمن independent من الزمن ال variance اللي هو
41
00:02:44,870 --> 00:02:47,410
برضه المحاضرة السابقة اعطيناها لو ما يكون عندكوا
42
00:02:47,410 --> 00:02:50,350
summation إذا بتذكروا المحاضرة السابقة فال
43
00:02:50,350 --> 00:02:54,430
variance ل XT هو عبارة عن بيصير إيش؟ بيصير شوية
44
00:02:54,430 --> 00:02:59,650
بالنسبة بيصير summation ال variance زاد اتنين في
45
00:02:59,650 --> 00:03:04,910
double sum I أقل من ال J covariance لهذا المقدر
46
00:03:04,910 --> 00:03:10,340
عند المقدر Iنفسك و هي عند المقدار j و طبعا zero
47
00:03:10,340 --> 00:03:13,060
المقدار التاني ال covariance السبب من ان ال I و
48
00:03:13,060 --> 00:03:18,560
الجيه ال I أقل من الجيه فبصف فقط ال variance مصبوط
49
00:03:18,560 --> 00:03:22,140
و ال variance اللي هو عبارة عن مين ال expectation
50
00:03:22,140 --> 00:03:29,040
لمن للتربية ولا لا؟فبصف يابانات الان sigma تربية
51
00:03:29,040 --> 00:03:32,480
ال expectation linear فبتوزع على ال summation ال
52
00:03:32,480 --> 00:03:37,420
expectation linear فبصف summation اللي هي احكوا
53
00:03:37,420 --> 00:03:41,540
معايا هذا expectation اللي هي لها سيجما square ال
54
00:03:41,540 --> 00:03:44,780
expectation اللي هي لها أفان أبسلون أبسلون أفان
55
00:03:44,780 --> 00:03:47,600
أبسلون أبسلون square ال expectation اللي هي لها
56
00:03:48,100 --> 00:03:52,560
سيجما سكوير بيطلع بصف مية summation من zero إلى
57
00:03:52,560 --> 00:03:56,380
infinity five to the power تنين I هذي Geometric
58
00:03:56,380 --> 00:03:59,600
Series بتعرفوا ال Geometric Series انتوا كيف
59
00:03:59,600 --> 00:04:05,440
صغتها؟ زي هي صغتها ال ratio هو المقدار اللي بنقسمه
60
00:04:05,440 --> 00:04:10,510
أي حد على الحد السابق له فبطلع مقدار ثابت ratioصح؟
61
00:04:10,510 --> 00:04:13,390
فلو احنا اتطلعنا عليها دي هي دي geometric series
62
00:04:13,390 --> 00:04:17,030
الصماشن من جهته ساوي zero to infinity فاي to دبهار
63
00:04:17,030 --> 00:04:22,610
تنين ايه صح؟ مين حدها الأول؟ لأ مش sigma تربيه
64
00:04:22,610 --> 00:04:25,350
سيبكي من sigma تربيه sigma تربيه مظبوط كلامك sigma
65
00:04:25,350 --> 00:04:28,510
تربيه بس انا بحكي عن الصماشن بعيد عن عن مين؟ عن ال
66
00:04:28,510 --> 00:04:31,870
sigma تربيه صح كلامك بس المهم انا بديش sigma تربيه
67
00:04:31,870 --> 00:04:34,490
احكي عنها بدي احكي عن الصماشن بدون sigma تربيه
68
00:04:34,490 --> 00:04:41,160
اليمين اول حال؟ واحد من ال ratio؟لو قسمت أي حد على
69
00:04:41,160 --> 00:04:46,840
الحد السابق فيه تربيه صغير فيه تربيه يبقى هذه الـ
70
00:04:46,840 --> 00:04:50,900
Geometric تعرفوا إيه مجموعة من ال calculus هو
71
00:04:50,900 --> 00:04:55,380
عبارة عن الحد الأول على واحد ناقص ال ratio فالحد
72
00:04:55,380 --> 00:04:58,920
الأول واحد على واحد ناقص ال ratio اللي هو Phi
73
00:04:58,920 --> 00:05:02,960
تربيه مصبوح تضربيه في Sigma تربيه خلصنا إذا هذا هو
74
00:05:02,960 --> 00:05:07,500
ال variance واضح okay ذاكرين اللي هو ال Geometric
75
00:05:07,500 --> 00:05:13,860
كيف بتنجمعأو كيف هي شكلها Geometric series سلسلة
76
00:05:13,860 --> 00:05:17,600
هندسية الان بالنسبة لل variance واضح انه لايعتمد
77
00:05:17,600 --> 00:05:20,600
على الزمن بالنسبة لل auto covariance ايضا مش
78
00:05:20,600 --> 00:05:23,680
هيعتمد على الزمن وهيه قدامك الان هتشوف ال auto
79
00:05:23,680 --> 00:05:28,610
covariance عند ال lag hطبعا هو عبارة عن مين ال
80
00:05:28,610 --> 00:05:32,730
expectation اللي هو اول covariance يعني بين هدول
81
00:05:32,730 --> 00:05:36,670
المقدرين صح ولا لا الاصل ان هدول مضربين في بعض بس
82
00:05:36,670 --> 00:05:41,590
انا حاطط في كمه هادى بالغلط مضربين في بعض ناقص ال
83
00:05:41,590 --> 00:05:44,850
expectation هدول المضربين في بعض ناقص expectation
84
00:05:44,850 --> 00:05:49,850
ل XT لواحدة ضرب expectation T زاد H طبعا المقدر
85
00:05:49,850 --> 00:05:53,720
التاني ال zero خلصنا بيظل عندي مينExpectation حاصل
86
00:05:53,720 --> 00:05:58,480
الدرب بين XT و XT زاد ال H صح يا بناان طيب لما
87
00:05:58,480 --> 00:06:01,900
نضربهم في بعض هي هال XT اللي هي summation من وين
88
00:06:01,900 --> 00:06:06,680
من Zero ل Infinity و هديك من وين من ال H او اللي
89
00:06:06,680 --> 00:06:10,900
هي J تساوي H مصبوط ل Infinity 5 to the power J
90
00:06:10,900 --> 00:06:14,940
واضح؟ ها ده المقدار نفسه تعويض مجرد تعويض و ال
91
00:06:14,940 --> 00:06:19,620
expectation اللي يعرفها بخشع الصماشن و الفاي زادول
92
00:06:19,620 --> 00:06:23,400
الفاي واحد و فاي اي و فاي أس جي هدول ال constant
93
00:06:23,400 --> 00:06:26,920
فبنهم مش علاقة بالصماشن بيطلعوا بصف المقدار التاني
94
00:06:26,920 --> 00:06:30,080
مين تقولي هذا متى بيساوي سفر و متى بيسويش سفر اذا
95
00:06:30,080 --> 00:06:35,600
اختلفت اللي هي اللي هي ال T minus ال I مع مين مع
96
00:06:35,600 --> 00:06:39,220
ال T زاد ال H minus ال G اذا اختلفوا فاسفار و اذا
97
00:06:39,220 --> 00:06:48,200
تساوي بيطلع ماله اذا تساويأيوة ليش خايفات بيطلع ال
98
00:06:48,200 --> 00:06:52,060
variance اللي هو sigma تربيه فبطلع sigma تربيه إذا
99
00:06:52,060 --> 00:06:57,980
هذا بيساوي أسفار معادة تتساوى اللي هي ال I مع مين
100
00:06:57,980 --> 00:07:02,160
يا بناد مع ال J minus ال H ال I مع ال J نفس ال H
101
00:07:02,160 --> 00:07:06,980
صادر؟ مصبوب؟ ولذلك هذا الآن ال double sum حقيقة هو
102
00:07:06,980 --> 00:07:10,480
فيك تشوفيه على أنه مين sum واحد لإنه بيصير في
103
00:07:10,480 --> 00:07:15,490
الأخير مالهصح؟ بيصير sum كل الأشياء أسفار معادة
104
00:07:15,490 --> 00:07:18,350
مين عندما تتساوى اللي أنا حكيتلكوا عنها ال I هذه
105
00:07:18,350 --> 00:07:24,230
مع مين تتساوى؟ مع ال J minus ال H صح؟ فبيصير هذا
106
00:07:24,230 --> 00:07:28,050
كل هيته هو عبارة عن sigma square لإنه هذا بيصير
107
00:07:28,050 --> 00:07:31,430
sigma square في sum ماشي من I تساوي zero to
108
00:07:31,430 --> 00:07:35,610
infinity Phi to the power I و ال J هذه بنحط بدلها
109
00:07:35,610 --> 00:07:41,720
Phi to the power من I زادي ال H صح؟وطبعا فيكي
110
00:07:41,720 --> 00:07:45,220
تتطلع على ال file to the power I زاد H هي عبارة عن
111
00:07:45,220 --> 00:07:49,640
مين عند الدرب تجمع الأسس فال file to the power I
112
00:07:49,640 --> 00:07:56,380
زاد H هي عبارة عن file I مضروبة في مين فعلي H فاني
113
00:07:56,380 --> 00:08:00,640
طلعت file H برا عشان أصف جوا ال summation هذا مين
114
00:08:00,640 --> 00:08:07,920
فتنهي صح فهذا هي واضحة هل هذا Geometric ولا لا؟ شو
115
00:08:07,920 --> 00:08:13,320
مجموحة؟حدها الأول مقصومة على واحد ماقص ال ratio
116
00:08:13,320 --> 00:08:18,680
مين حدها الأول؟ واحد اللي هي بدون ال .. ومين اللي
117
00:08:18,680 --> 00:08:23,200
هو ال ratio؟ fighter B فبصف بالأخير يا بني آدSigma
118
00:08:23,200 --> 00:08:28,100
squared في Phi to the power h على واحد ناقص Phi
119
00:08:28,100 --> 00:08:31,580
تربيه واضح ها واضح هذه أيضا انها لا تعتمد على
120
00:08:31,580 --> 00:08:35,500
الزمن مافيش مشاكل بالنسبة لل auto correlation هي
121
00:08:35,500 --> 00:08:39,460
قسمة مين على مين covariance auto covariance على ال
122
00:08:39,460 --> 00:08:46,920
variance فلو قسمت المقدار هذا على المقدار هذابت
123
00:08:46,920 --> 00:08:50,180
cancel mean sigma square مع sigma square و الواحد
124
00:08:50,180 --> 00:08:54,560
ماقصد اللي هو المقام مع المقام يعني بصفي شوة five
125
00:08:54,560 --> 00:08:58,740
to the power h و اللي هي ايضا مالها لها تعتمد على
126
00:08:58,740 --> 00:09:01,780
الزمن فواضح انه احنا بعد ما كتبنا ال auto
127
00:09:01,780 --> 00:09:05,920
regressive of order واحد كتبناها as moving average
128
00:09:05,920 --> 00:09:08,980
infinity طلعت stationary اللي اصلا احنا بنعرف انه
129
00:09:08,980 --> 00:09:11,580
ليش مستشيني اللي عفر ال moving average دي انا
130
00:09:11,580 --> 00:09:15,210
مستشيني بس في شغلما بتستطيع تكتب ال auto
131
00:09:15,210 --> 00:09:19,870
-regressive على صيغة moving average إلا إذا كانت
132
00:09:19,870 --> 00:09:25,750
مالها invertable مش invertable اللي هي عمليا تحقق
133
00:09:25,750 --> 00:09:30,030
أنه ال Phi تبعت اللي هي وينها هاي ال Phi اللي هان
134
00:09:30,030 --> 00:09:34,350
تكون مالها ال absolute value إلها أقل من واحد أو
135
00:09:34,350 --> 00:09:39,020
ال roots مايفيش إلا root واحد مش roots هناالـ root
136
00:09:39,020 --> 00:09:43,380
لمن؟ للـ Gauss اللي اسمه واحد ناقص الـ Phi بيساوي
137
00:09:43,380 --> 00:09:47,600
سفر الـ root لإله كقيمة مطلقة يجب يعني يكون أكبر
138
00:09:47,600 --> 00:09:51,120
من واحد عشان يظبط ال Taylor series عشان يصير
139
00:09:51,120 --> 00:09:54,540
الصماش لل series بعد ما تجيب هذه polynomial كثيرة
140
00:09:54,540 --> 00:09:58,560
حدود من الدرجة الأولى، مصبوط؟ فهذه ما إلها معكوس
141
00:09:58,560 --> 00:10:02,500
إلا إذا كان هذا الكلام اللي أنا حكيته اللي هي أكبر
142
00:10:02,500 --> 00:10:06,120
من واحد و أصغر من واحد موجود، فاهميني؟ يعني يجب أن
143
00:10:06,120 --> 00:10:11,090
تكون القيمة المطلقة لل Phiأصغر من واحد او ال roots
144
00:10:11,090 --> 00:10:14,950
او ال root يعني هنا لل ghost اللي اسمه واحد ناقص
145
00:10:14,950 --> 00:10:20,450
في ماله أكبر من واحد ففي الحالة هذه بيصير ال
146
00:10:20,450 --> 00:10:23,650
series مالها لان stationary السبب لإنها بيصير انه
147
00:10:23,650 --> 00:10:27,590
حوّلناها بطريقة moving average و ال moving average
148
00:10:27,590 --> 00:10:30,050
اللي انتوا شايفينه هذا معروف انه stationary ففيش
149
00:10:30,050 --> 00:10:34,820
مشاكل خلاصينهطيب، يا بنات أنا بدأت أجعش شوية، بس
150
00:10:34,820 --> 00:10:37,340
طلعولي بالله على قيمة الـ auto correlation اللي
151
00:10:37,340 --> 00:10:42,840
طلعت معاكم، طلعت إيه عشان؟فاي تدبرر مين H و قبل
152
00:10:42,840 --> 00:10:47,440
شوية قولت ان الفاي القيمة المطلقة لإله ماله أصغر
153
00:10:47,440 --> 00:10:51,280
من واحد يعني هذا المقدار اللي انتوا شايفينه فاي
154
00:10:51,280 --> 00:10:55,020
يعني أصغر من واحد مرفوع إلى أص H و ال H هو عدد
155
00:10:55,020 --> 00:10:59,760
صحيح انتجار عدد صحيح يعني بياخد صفر واحد و اتنين
156
00:10:59,760 --> 00:11:03,620
قد يكون سالب بس مش مشكلة خلينا نركز على الموجة صفر
157
00:11:03,620 --> 00:11:08,040
واحد اتنين تلاتة هل أي شيء أقل من واحد ارفعينه إلى
158
00:11:08,040 --> 00:11:14,060
أص انتجارمش بنزين؟ يعني سؤالي في تدبور واحد خلينا
159
00:11:14,060 --> 00:11:17,000
نقول في اتنين من عشرة يا بنات اتنين من عشرة تدبور
160
00:11:17,000 --> 00:11:21,900
واحد اتنين من عشر طب اتنين من عشرة تدبور اتنين اقل
161
00:11:21,900 --> 00:11:26,420
من اتنين من اربعة من مية اقل من مية من اتنين من
162
00:11:26,420 --> 00:11:30,760
عشرة يعني اول قيمة كانت اتنين من عشرة ثم اربعة في
163
00:11:30,760 --> 00:11:35,540
المية مصبور؟ طب اتنين من عشر تدبور تلاتة تمانية من
164
00:11:35,540 --> 00:11:40,310
الفبرضه صغيرة اذا الواضح ان هذا القيمة عاملة بتزيد
165
00:11:40,310 --> 00:11:44,530
ال H وماله قيمة ال auto correlation بقل صح بزيادة
166
00:11:44,530 --> 00:11:49,170
ال H بقل mean ال auto correlation واضح من التعريف
167
00:11:49,170 --> 00:11:52,510
ذات نفسه و هذا هي الرسم اللي أمامكوا احنا بنتوقع
168
00:11:52,510 --> 00:11:58,130
هذا طبعا simulation for R codeطبعا انا عملت لكوا 6
169
00:11:58,130 --> 00:12:02,110
seed عشان تقدروا تنرجعوا زي الاول وعملت order واحد
170
00:12:02,110 --> 00:12:05,990
اللي هو autoregressive فاهمين الكودة بس شرحناها
171
00:12:05,990 --> 00:12:10,670
سابقا وعملنا simulation من سيريز طولها 200 ومن ثم
172
00:12:10,670 --> 00:12:14,130
سيريز اخرى طولها ايضا 200 بس ال coefficient في
173
00:12:14,130 --> 00:12:17,950
المرة الأولى 8 من 10 في المرة التانية سالم او
174
00:12:17,950 --> 00:12:22,910
negative 5 من 10و بعد ما خلصت رسمت ال auto
175
00:12:22,910 --> 00:12:25,310
correlation تطلعه في الحالة الأولى هذا اللى أنا
176
00:12:25,310 --> 00:12:31,570
بتوقعه theoreticallyهو بيسموها tail off tail off
177
00:12:31,570 --> 00:12:36,610
او ايش يعني decline هيك يعني فيه تناقص صح؟ هلأ اول
178
00:12:36,610 --> 00:12:40,310
قيمة احنا قلنا دائما و عبدا ال ال ال ال ال ال ال
179
00:12:40,310 --> 00:12:40,370
ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال
180
00:12:40,370 --> 00:12:40,430
ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال
181
00:12:40,430 --> 00:12:41,170
ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال
182
00:12:41,170 --> 00:12:41,530
ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال
183
00:12:41,530 --> 00:12:43,170
ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال
184
00:12:43,170 --> 00:12:44,290
ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال
185
00:12:44,290 --> 00:12:46,150
ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال
186
00:12:46,150 --> 00:12:46,150
ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال
187
00:12:46,150 --> 00:12:46,150
ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال
188
00:12:46,150 --> 00:12:46,150
ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال
189
00:12:54,460 --> 00:12:58,500
استوعبتونى؟ يعني بعض ال softwares التانيات زى ال
190
00:12:58,500 --> 00:13:02,640
MATLAB مثلا ال MATLAB بعملهاش المهم ثم بعد ذلك
191
00:13:02,640 --> 00:13:06,530
اتطلع انتوابتنقص .. بتنقص .. بتنقص .. decline ..
192
00:13:06,530 --> 00:13:11,010
tail off .. صح؟ إذا انتوا بتتوقعوا الآن ان رسمة ال
193
00:13:11,010 --> 00:13:14,710
auto correlation ل auto regressive of order واحد
194
00:13:14,710 --> 00:13:18,510
يكون شكلها زي كده و لا لا؟ مظبوط؟ مش هيكتارين؟
195
00:13:18,510 --> 00:13:22,710
اللي الآن لما احنا عملنا سالب .. السالب بتعرفه
196
00:13:22,710 --> 00:13:27,910
مشكلة ال رو سالب هنا اللي هي ال في عفوا ال في سالب
197
00:13:27,910 --> 00:13:32,240
هنا خمسة من عشرة simulation التانيفلما نقول سالف
198
00:13:32,240 --> 00:13:35,760
خمسة من عشرة مرفوعة إلى إت صح هلأ لاقيتش يا بنات
199
00:13:35,760 --> 00:13:41,120
شمالها لاقيتش حكوه integer يعني بيبدأ من zero و
200
00:13:41,120 --> 00:13:44,800
بكمل صح فأول قيمة طبعا عند ال zero شو بيكون أكيد
201
00:13:44,800 --> 00:13:49,460
واحد ثم تاني قيمة negative خمسة من عشرة تدبر واحد
202
00:13:49,460 --> 00:13:55,500
اللي هي negative خمسة معايا شايفينها بالموجة بقام
203
00:13:55,500 --> 00:14:00,720
بالسالف هي طلعت بالموجة صح بس أصغر من مين طلعوا
204
00:14:01,520 --> 00:14:05,380
الأولى هيك كبيرة صح؟ تانية مالها؟ أصغر منها،
205
00:14:05,380 --> 00:14:09,240
التالتة فكركوا؟ أصغر، وأين بتكون؟ السالب، السالب،
206
00:14:09,240 --> 00:14:11,460
اللي بعديها؟ وكذا
207
00:14:13,060 --> 00:14:16,240
وصلان؟ طبعا هذا الكلام اللي انتوا شايفينه المفترض
208
00:14:16,240 --> 00:14:20,260
انه يطلع بشكل ماله tail of يعني يكون هذي .. خليني
209
00:14:20,260 --> 00:14:24,100
أقول .. هذي كبيرة، هذي أصغر، هذي أصغر من الأصغر،
210
00:14:24,100 --> 00:14:27,000
هذي أصغر كمان و كمان، هذي .. و هكذا، يصغر، يصغر،
211
00:14:27,000 --> 00:14:30,300
يصغر إلى أن يصبح حتى zero صح؟ هذا theoretically
212
00:14:30,300 --> 00:14:34,020
ولكن اللي موجود الآن أمامي هذا عبارة عن simulation
213
00:14:35,020 --> 00:14:38,380
مش يعني ال simulation يعني مش مئة بالمئة حقيقي
214
00:14:38,380 --> 00:14:43,160
فهمتون ايه؟ مش theory هي في الواقع لازم يطلع انه
215
00:14:43,160 --> 00:14:47,520
دي يعني انا بحب انه هيك و يصل لحد دي النقطة هذه
216
00:14:47,520 --> 00:14:50,560
الصغيرة شايفينها؟ خليني اكبر ال mouse و يصل لنقطة
217
00:14:50,560 --> 00:14:53,840
الصغيرة هذه و خلاص مايكملش زي ما انتوا شايفين هيك
218
00:14:53,840 --> 00:14:58,040
حتى كمان ولكن نتيجة ال simulation بتطلع اللي هو
219
00:14:58,040 --> 00:15:01,880
الأمور اللي هي بتشزي شوية هذه بس هو هيك الفكرة
220
00:15:01,880 --> 00:15:09,110
okay؟هذا ال simulation لانه، في اي سؤال؟ طيب، الآن
221
00:15:09,110 --> 00:15:12,710
في عندي حسب اللي أنا فهمته قبل شوية قلوة وهي ال
222
00:15:12,710 --> 00:15:15,370
raw in her file to the power h وهذا قانون حافظينه
223
00:15:15,370 --> 00:15:19,610
انتوا الآن سيرته فهي مثال شو رأيك اللي هو ال auto
224
00:15:19,610 --> 00:15:22,630
-regressive process اللي أمامك head of order واحد،
225
00:15:22,630 --> 00:15:27,590
لو طلبت منك مين هي ال file؟6 ملاعق فلو طلبت منك جي
226
00:15:27,590 --> 00:15:30,770
بي لل raw طبعا حيث أن ال H أكبر منها و يساوي 0
227
00:15:30,770 --> 00:15:33,710
طبعا الملاعق أكبر منها و يساوي 0 هذي عن مقصود فيها
228
00:15:33,710 --> 00:15:38,990
01 اتنين انتجاز يعني ماهي تحطه decimals مافي
229
00:15:38,990 --> 00:15:43,250
decimals هنا يعني مافيش ال H أنك تقول مثلا بيساوي
230
00:15:43,250 --> 00:15:48,630
سبعة و اتنين و عشرة no عدد صحيح بيور صحيح بس
231
00:15:48,630 --> 00:15:54,510
اختصارا انا بكتب for allهو الحقيقة الاصل اللى نكتب
232
00:15:54,510 --> 00:16:00,250
انه for all H ايش بتساوي؟ Zero واحد اتنين وها كده
233
00:16:00,250 --> 00:16:05,330
هيك الاصل dot dot dot صح؟ طيب مين تقولى يلا كيف
234
00:16:05,330 --> 00:16:09,730
بتجيبوا يلا five zero five to the power H H ب zero
235
00:16:09,730 --> 00:16:13,590
شو بيطلع؟ واحد طيب five عند ال lag واحد شو بيطلع؟
236
00:16:13,590 --> 00:16:18,130
واحد اه كيف جبتيها؟ six من عشرة to the power واحد
237
00:16:18,130 --> 00:16:24,280
صح؟ طيب عند ال lag اتنين؟خلصنا، بدك تجيبيهم يد و
238
00:16:24,280 --> 00:16:27,960
بتجيبيهم عادي تطبيق زي هيك، مش قصة كبيرة صح؟ بدك
239
00:16:27,960 --> 00:16:31,300
تعمليه ال code بال R، انت تعمليه بيمشي الحال، انك
240
00:16:31,300 --> 00:16:35,100
تكتب ال lag مثلا انا بديها من zero ل مين بديها؟
241
00:16:35,100 --> 00:16:37,900
مثلا انا اختارت ل تمانية، مش صح بانا و التمانية،
242
00:16:37,900 --> 00:16:43,010
بس هيك، عشان بصراحة ال output يطلع ينطبع عندىلو
243
00:16:43,010 --> 00:16:47,050
اخترت اكتر من كده ماقدرش اطبعه صح؟ المهم فاخترت
244
00:16:47,050 --> 00:16:51,790
انا من zero الى تمانية و ال raw اللى هى ال raw فهى
245
00:16:51,790 --> 00:16:55,670
عبارة عن ست من عشر اللى هى الفيتو دبوة اللى هى و
246
00:16:55,670 --> 00:17:00,870
عملتله round ايش round تقريبا بدي اكم decimal لإنه
247
00:17:00,870 --> 00:17:03,670
هيطلع اكتر من تلاتة decimal يا بنات فبديش الجواب
248
00:17:03,670 --> 00:17:06,570
يطلعلي اكتر من تلاتة decimal هذا code بالارهيكو
249
00:17:06,570 --> 00:17:10,250
عرفته اه ففيكوا تعملوا اللى هو ال round لل
250
00:17:10,250 --> 00:17:16,010
decimals حتى تلاتة digitsو هايهم ملاحظين قيامهم في
251
00:17:16,010 --> 00:17:21,530
decline صح؟ واحد ستة من عشرة ستة و تلاتين في المية
252
00:17:21,530 --> 00:17:26,310
بيكونوا ستاشر بالألف، مظبوط ولا لا؟ عامله بنزل
253
00:17:26,310 --> 00:17:30,630
decline ولا لا؟ بيصغر صح؟ إلى أن يقترب إلى ال
254
00:17:30,630 --> 00:17:36,030
zero، إذا واضح هذا الكلامطيب الان بالنسبة لهذا
255
00:17:36,030 --> 00:17:41,650
الموضوع انه احنا نجيب ال auto regressive of order
256
00:17:41,650 --> 00:17:45,110
بيه، نجيب ال mean له و ال variance و ال auto
257
00:17:45,110 --> 00:17:49,370
covariance حقيقة يعني انا هركز عليه المحاضرة ان
258
00:17:49,370 --> 00:17:53,960
شاء المولى، المحاضرة يمكن الجايةلما أنا أبلش أحكي
259
00:17:53,960 --> 00:17:57,700
عن شئ اسمه Yule اللي هو equation أو Yule worker
260
00:17:57,700 --> 00:18:02,780
equation فهناخدهم بالتفاصيل ولكن الآن أما وإنه في
261
00:18:02,780 --> 00:18:05,280
.. أنا في طور الحديث عن ال main و ال variance و
262
00:18:05,280 --> 00:18:09,440
الاخرى فبمر عليهم بسرعة شديدة وإن كان هنا الآن
263
00:18:09,440 --> 00:18:14,300
يعني مش كتير بستفيد صراحة من .. يعني من الموجود
264
00:18:14,300 --> 00:18:18,000
أمامي يعني مجرد للعلمفإيش ما بتفهمه مبركة مافهمتوش
265
00:18:18,000 --> 00:18:21,820
مش مشكلة هنفهمه فيه مابعنى هلأ لأ بسرعة شديدة اقعد
266
00:18:21,820 --> 00:18:24,520
تفترضي عندى اللى هو ال auto regressive order بيه و
267
00:18:24,520 --> 00:18:27,840
اللى بنكتب بالشكل هذا و مش غريب عليكوا طبعا لو أنا
268
00:18:27,840 --> 00:18:30,200
سألت واحدة منكوا ليش ال expectation بيساوي zero
269
00:18:30,200 --> 00:18:37,960
بصرا و هتجاوبونى why؟ شو ال white noise؟
270
00:18:37,960 --> 00:18:40,460
طب و سوى .. طب أضالها دول اللى بتقول يبسن و تي
271
00:18:40,460 --> 00:18:44,240
white noise غلط هايش ولا بناه لأ غلط مش هذا الجواب
272
00:18:44,240 --> 00:18:49,110
الجواب هيك ناقصليش هذه ال expectation اللي هي ال
273
00:18:49,110 --> 00:18:51,610
XT اللي هي عبارة عن ال expectation اللي هي ده كلها
274
00:18:51,610 --> 00:18:57,550
بتساوي سفر السبب؟ ال auto-regressive ال auto
275
00:18:57,550 --> 00:19:00,990
-progressive المين إلها zero ما أحنا لأ بدنا نثبت
276
00:19:00,990 --> 00:19:08,150
أنه zero هال gate zero ليش zero؟ طب ليش؟
277
00:19:08,150 --> 00:19:13,470
لأ
278
00:19:13,470 --> 00:19:18,720
الاستشانير zeroطيب أنا أقولك ليش بصراحة لإنه هذه
279
00:19:18,720 --> 00:19:22,980
الآن بصراحة .. يمكن السؤال متقدم شوية أني أسأله
280
00:19:22,980 --> 00:19:26,120
قبل المفروض أني أعطيك شغل قبل عشان أسألكوا يا عشان
281
00:19:26,120 --> 00:19:29,140
فعلا أنتوا مش معذورين لو ماعرفوش إيه جوابه بصراحة
282
00:19:29,140 --> 00:19:31,380
هذه ال auto-regressive فينا نكتبها على moving
283
00:19:31,380 --> 00:19:35,840
average infinityأي auto-regressive فينا نكتبها على
284
00:19:35,840 --> 00:19:38,800
moving average infinity ولذلك هذه ال auto
285
00:19:38,800 --> 00:19:41,680
-regressive بنحولها إلى moving average infinity
286
00:19:41,680 --> 00:19:44,580
فاهمين شو بحكيها؟ هلأ لما تحوليها إلى moving
287
00:19:44,580 --> 00:19:49,580
average infinity بتصير بدلالة مين؟ ال epsilon خلاص
288
00:19:49,580 --> 00:19:55,980
بتصير XT تساوي أشياء مضروبة في ال epsilon مظبوط؟
289
00:19:55,980 --> 00:19:59,230
بس رايح الأشياء دي لل infinityوطبعا ال epsilon
290
00:19:59,230 --> 00:20:02,610
معروف ان ال mean له zero مظبوط فانت بتعمل
291
00:20:02,610 --> 00:20:06,490
summation لل infinity لأشياء اللي هي ال factors
292
00:20:06,490 --> 00:20:09,570
ادوة او ال coefficients اللي مضربين اللي هم في
293
00:20:09,570 --> 00:20:11,750
mean في ال epsilon ومعروف انه linear ال
294
00:20:11,750 --> 00:20:15,370
expectation فبتوزع على ال summation وإن ال epsilon
295
00:20:15,370 --> 00:20:18,950
هذه دقيقة أشمالها zero فخلصنا فإي ذلك الجواب يا
296
00:20:18,950 --> 00:20:23,850
بناتي الصح انك تقولي السبب أن اي auto regressive
297
00:20:24,470 --> 00:20:28,550
إذا أحققها الشروط اللي احنا قلناها سابقا تبعون ال
298
00:20:28,550 --> 00:20:33,090
stationary اللي هم اللي هو ال roots تبعون ال fees
299
00:20:33,090 --> 00:20:36,450
هدول اللي مضروبين في P و ال P تربيع و هكذا حتى P
300
00:20:36,450 --> 00:20:41,050
to the power P ال roots كقيمة مطلقة أكبر من واحد
301
00:20:41,050 --> 00:20:45,560
فنستطيع كتابة ال auto regressive كمينك moving
302
00:20:45,560 --> 00:20:48,960
average و إيش يعني moving average يعني summation
303
00:20:48,960 --> 00:20:52,300
coefficients مضربين لوين في ال epsilon و ال
304
00:20:52,300 --> 00:20:54,580
summation بروح لل infinity فلما تاخد ال
305
00:20:54,580 --> 00:20:57,570
expectation، ال expectation linearو الـ linear
306
00:20:57,570 --> 00:21:00,530
يعني بتوزع ال summation و ال summation لمين؟ للي
307
00:21:00,530 --> 00:21:03,630
ابسلون و ال ابسلون white noise هاجات اللي جالتلي
308
00:21:03,630 --> 00:21:06,570
white noise هنا لان صح انك تقولي white noise بس
309
00:21:06,570 --> 00:21:09,990
بعد ما تقولي انهم مين moving average infinity
310
00:21:09,990 --> 00:21:13,870
فمعروف انه بروح لل zero و خلصت انتهينا فصار zero
311
00:21:13,870 --> 00:21:18,800
واضحات الآن؟ طيبهذا ال variance تبع ال XT اللي هو
312
00:21:18,800 --> 00:21:21,800
طبعا رمزه بتعرفوا انتوا variance ل XT و اللي
313
00:21:21,800 --> 00:21:25,620
أحيانا ان احنا بنرمز له بالرمز VAR ل XT او أحيانا
314
00:21:25,620 --> 00:21:29,300
بنرمز له بالرمز اللي هو مين اللي هي إيش اسمها دي
315
00:21:29,300 --> 00:21:34,380
gamma gamma sub X أه sub X عارفين يا بناد X هذي ال
316
00:21:34,380 --> 00:21:38,840
X لإني أنا بحكي عن مين الآن XT لو رفعت gamma ال
317
00:21:38,840 --> 00:21:42,280
zero لحالها ركزوا معايا gamma ال zero أقصد فيها
318
00:21:42,280 --> 00:21:46,730
اللي هو ال covariance تبع مين ال epsilonفاهمتون
319
00:21:46,730 --> 00:21:50,150
ايه؟ فال gamma هذه ال sub هذا بيحددلك لمين انت
320
00:21:50,150 --> 00:21:52,210
رايحها، لمين انت تعمل ال covariance ال covariance
321
00:21:52,210 --> 00:21:56,030
لمينها؟ أنا بتعمل إيه؟ ال exact استفهمتون ايه؟
322
00:21:56,030 --> 00:21:59,730
فممكن أحط بدله epsilon وممكن ماحطوش، لو ماحطتوش
323
00:21:59,730 --> 00:22:03,470
أنا بقصد الحديث عن مين، عن epsilon ففي فرق در
324
00:22:03,470 --> 00:22:07,890
بالكم المهم gamma ال X عند ال zero و اللي هو عبارة
325
00:22:07,890 --> 00:22:15,450
عن مين فكر K؟ شو بيساوي؟يلا لما نجيب ال variance
326
00:22:15,450 --> 00:22:22,590
لهذا شو هيطلع summation من قاعدة الساواحة P مظبوط
327
00:22:22,590 --> 00:22:29,470
ولا لا انت عارف ان هاد ال Phi هتتربع هاد فيها
328
00:22:29,470 --> 00:22:36,210
تربيه يا بنات هاد Phi تربيه على فكرة هاد Phi تربيه
329
00:22:36,210 --> 00:22:41,110
عادلوها Phi تربيه طيب ال plus ال variance تبع ال
330
00:22:41,110 --> 00:22:45,980
sigma اللي هو meanسيجما تربيع plus .. لحظوا معايا
331
00:22:45,980 --> 00:22:49,840
.. plus اتنين ال covariance بين هذا و بين هذا ..
332
00:22:49,840 --> 00:22:54,160
هدول كلهاتهم طبعا تعرفوا أصفر إلا إذا تساوت مين ..
333
00:22:54,160 --> 00:22:58,360
ال T هذه مع ال T minus I اللي هي صح .. و واضح إن
334
00:22:58,360 --> 00:23:02,920
هم مابتساووش بالمرة .. أوي اللي شو رايك؟ .. مصبوح؟
335
00:23:02,920 --> 00:23:05,780
.. و لذلك سفر لحد الأخير .. فاهمينه ال variance ..
336
00:23:05,780 --> 00:23:10,150
شو تعريفه؟حافظين قانونه؟ على المفترض انكم حافظينه
337
00:23:10,150 --> 00:23:13,190
بس مش حافظاه هو هيك يعني لان لما انا بدي اقول
338
00:23:13,190 --> 00:23:18,670
variance X زائد Y حسب القانون هو عبارة عن variance
339
00:23:18,670 --> 00:23:22,770
ال X لوحدها زائد ثانية ال Y زائد variance ال Y
340
00:23:22,770 --> 00:23:27,010
لوحدها زائد اتنين ال covariance بين ال X و بين ال
341
00:23:27,010 --> 00:23:31,310
Y وقلنا الحالة العامة منه الام شكل عام يعني in
342
00:23:31,310 --> 00:23:36,170
generalانه انا اليوم هقول ال variance اللي هو شوه
343
00:23:36,170 --> 00:23:40,230
ال summation مثلا من I تساوي اي رقم بدك يعني مثلا
344
00:23:40,230 --> 00:23:47,170
من واحد الى Q و لا الى N XI و اذا بتحب تضربيه في
345
00:23:47,170 --> 00:23:51,250
AI بمشي الحال يلا هو عبارة عن شوه حسب القاعدة اللي
346
00:23:51,250 --> 00:23:56,210
انا تلتة اربع مرات صرت معطية variance summation من
347
00:23:56,210 --> 00:24:04,590
واحد الى N اللي هو AI تربيعVariance XI زاد اتنين I
348
00:24:04,590 --> 00:24:10,170
اقل من Jهلا عارفين شو يعني I أقل من J هال؟ يعني
349
00:24:10,170 --> 00:24:14,430
مثلا لو ال I بدأت من واحد ومشيت فالأفضل أن أعفن
350
00:24:14,430 --> 00:24:18,010
مثلا ال I بدأت من واحد وامشي هجيت ال J هتبدأ من
351
00:24:18,010 --> 00:24:22,290
وين؟ من Zero لواحد خلاص أقل من .. حتى واحد
352
00:24:22,290 --> 00:24:27,010
مابتصلوش لو ال I بدأت مثلا من سبعة وامشي في ال ..
353
00:24:27,010 --> 00:24:30,840
من الأقل؟ من الصغر؟ ال I أصغر أه صح ال I أصغرهذا
354
00:24:30,840 --> 00:24:34,280
ال I أصغر يعني أعكس الكلام فلو ال J بدأت من سبعة و
355
00:24:34,280 --> 00:24:38,880
طلع ال J ال I بدأت تبدأ من وين؟ من سفر ل ستة هيك
356
00:24:38,880 --> 00:24:43,560
معناها فما بيساويش عدد مع بعض المهم اتنين double
357
00:24:43,560 --> 00:24:52,720
sum I أقل من J ال covariance بين AI XI وبين AJ XJ
358
00:24:52,720 --> 00:24:58,340
وصلت؟ حسب اللي أنا موجود أمامي سواء الحالة الخاصة
359
00:24:58,340 --> 00:25:01,880
أو الحالة العامةبيعطي هذه بس هذه هي بده انها خطأها
360
00:25:01,880 --> 00:25:04,340
دي المفترض انها تكون ال sigma .. انتوا عارفين ليش
361
00:25:04,340 --> 00:25:08,100
اخطأت انا هنا؟ لإن انا بسرعة عملتها وماحدش في
362
00:25:08,100 --> 00:25:10,860
الكتب الصراحة بيحكي فيها لإن قلتلكوا بيحكوا في
363
00:25:10,860 --> 00:25:13,640
مابعد على شيء اسمه ال Yule Walker ولمحاضرة ان شاء
364
00:25:13,640 --> 00:25:15,240
الله براكزوا عليها اكتر من هذا الكلام
365
00:25:19,640 --> 00:25:22,880
هلا بالنسبة للمناسبة يعني في ناس بيحصلوا عليه هذا
366
00:25:22,880 --> 00:25:27,480
كمان بطريقة أسهل من هذا بإنهم بروحوا بدربوا ال
367
00:25:27,480 --> 00:25:31,020
variance اللي هو بيجيبوه من خلال انهم هذا بروحوا
368
00:25:31,020 --> 00:25:36,760
بدربوا ال XT بدربوها في مين؟ كمان مرة ب XT مفهوم؟
369
00:25:36,760 --> 00:25:40,000
بدربوها كمان مرة ب XT و بيجيبوا اللي هو مين يا
370
00:25:40,000 --> 00:25:44,540
بنات ال expectation خلصنافعمليا بيطلع طبعا
371
00:25:44,540 --> 00:25:48,100
بالمناسبة مين تقولي ليش expectation of XT ضرب ال
372
00:25:48,100 --> 00:25:54,160
epsilon T بتساوي sigma squared؟ لأنه
373
00:25:54,160 --> 00:25:58,440
هذه اللي انتوا شايفينها كله أسفار XT بدلها فعوضت
374
00:25:58,440 --> 00:26:01,900
بدلها بالقيمة هذه كلها اللي هي عمليا ال summation
375
00:26:01,900 --> 00:26:07,840
من I تساوي واحد ل P Phi I XT ناقص I زاد epsilon T
376
00:26:07,840 --> 00:26:12,850
هذا كله ضربي بالله بepsilon Tمصبوح؟ بيصير كل ايات
377
00:26:12,850 --> 00:26:17,390
هدولة مع ال epsilon T سفار و لا لا؟ مع ادى مين؟
378
00:26:17,390 --> 00:26:20,210
epsilon T مع epsilon T اللى هى sigma squared طبعا
379
00:26:20,210 --> 00:26:22,950
سفار السبب ان هدول اصلا اللى هم علاقة بال epsilon
380
00:26:22,950 --> 00:26:26,670
و ال epsilon اللى هانا اللى خاصة فيهم مانها زمنها
381
00:26:26,670 --> 00:26:29,370
مش نفس زمنها هاد يعنى okay يا بنان؟
382
00:26:37,410 --> 00:26:41,550
الان احنا عشان نجيب اللي هو auto covariance اللي
383
00:26:41,550 --> 00:26:44,810
هي ال auto-regressive order P طبعا هدا هي ال auto
384
00:26:44,810 --> 00:26:48,850
-regressive order P ففينا نضرب اللي هو ال XT
385
00:26:48,850 --> 00:26:55,250
نضربها بمينيا بقىXT-H وناخد ال expectation طبعا
386
00:26:55,250 --> 00:26:57,930
ممروعة ان ال expectation لل X ينسوش انه كذلك
387
00:26:57,930 --> 00:27:00,930
واخدنا ال expectation فبيعطينا في الحالة هذه ال
388
00:27:00,930 --> 00:27:04,610
covariance عند ال lag H من هناك و اللي هو عبارة عن
389
00:27:04,610 --> 00:27:08,650
summation من I تساوي واحد إلى P فاي I و طبعا لما
390
00:27:08,650 --> 00:27:13,050
ضربتيها في XT-H واخدتيها ال expectation فهذا ايش
391
00:27:13,050 --> 00:27:17,770
بيصير الآن فاكزوا معايا هذا ايش اسمه T-I و هديك
392
00:27:17,770 --> 00:27:22,130
ضربتيها في مين؟T minus H ففيه واضح ان الفرق بين
393
00:27:22,130 --> 00:27:26,450
أزمين مين هي هذي I و هذي مين إيش الفرق بين هو I
394
00:27:26,450 --> 00:27:32,510
مظبوط فإذا بيصيلك variance بالمنطق هذا منيح؟ وهنا
395
00:27:32,510 --> 00:27:36,970
ال I من 1 إلى P بتشوفوه ولو جسمنا هذا الكلام الآن
396
00:27:36,970 --> 00:27:40,290
على ال variance هذا نفسه ميديا على ال variance
397
00:27:40,290 --> 00:27:43,990
فبيعطيك مين ال رو ال رو الآن اللي هو ال
398
00:27:43,990 --> 00:27:47,190
autocorrelation اللي هو عبارة عن summation من I
399
00:27:47,190 --> 00:27:52,710
تساوي P1 إلى Pفاي ال I رو ال X انتوا ملاحظين انه
400
00:27:52,710 --> 00:27:54,870
فيه recursive ايش هو يعني ال recursive؟ الشيء
401
00:27:54,870 --> 00:27:59,170
بيهدى للشيء و الشيء اللى بيهدى للاخر ماله عمليا هو
402
00:27:59,170 --> 00:28:05,030
نفسه كأن واحد رو بتهدى ال رو صح؟ يعني رو عند الزمن
403
00:28:05,030 --> 00:28:08,770
مين؟ او عند ال lag عفوا عند ال lag H minus I بتهدى
404
00:28:08,770 --> 00:28:12,470
ال رو عند ال lag مين؟ H و هكذا و ال I هذه العداد
405
00:28:12,470 --> 00:28:16,370
بيبدأ من واحد الى بيه فبنعرف انه recursiveهلا دول
406
00:28:16,370 --> 00:28:19,150
المعادلات اللى انتوا شايفينهم حقيقة هو اللى أنا
407
00:28:19,150 --> 00:28:23,050
بسميهم مين لان مش انا طبعا هم مسمية و خلصات اسمهم
408
00:28:23,050 --> 00:28:26,810
اللي هو worker equations و اللي مهمين جدا جدا
409
00:28:26,810 --> 00:28:30,970
هنشوفهم فيما بعد المحاضرة الشياء المولا القادمة و
410
00:28:30,970 --> 00:28:34,270
هنشرحها بالتفاصيل بأكتر من هذا الكلام و لذلك انا
411
00:28:34,270 --> 00:28:37,370
برجع بأكد على الكلام اللى بدأت فيه اللى فهمت فهمت
412
00:28:37,370 --> 00:28:39,610
اللى مافهمتش مش قصة كبيرة لإن ان شاء الله المرة
413
00:28:39,610 --> 00:28:42,930
الجاية عشان بنخصصه محاضرة خاصة فيه فهنفهم بإذن
414
00:28:42,930 --> 00:28:47,140
اللهالان انا اقول ان انا لما نيجي نشرح ال partial
415
00:28:47,140 --> 00:28:50,500
autocorrelation function اللي قلتلكوا بضلني اجل
416
00:28:50,500 --> 00:28:53,740
فيها ايش دورها قربنا عليه partial autocorrelation
417
00:28:53,740 --> 00:28:57,880
function بس في شغلة بده احكيها الآنإن ال raw هدول
418
00:28:57,880 --> 00:29:01,540
اللي إنتوا شايفينهم ملاحظين إنه تعتمد على ال raw
419
00:29:01,540 --> 00:29:05,040
اللي جابل منها وعلى مين؟ على ال file يعني أنا لازم
420
00:29:05,040 --> 00:29:09,280
أعرف ال file مظبوط يا بنات؟ عشان أعرف ال raw و
421
00:29:09,280 --> 00:29:13,060
لازم أعرف initial value في ال raw و لا أنا غلطان
422
00:29:13,060 --> 00:29:16,940
initial value عشان أعرف مين ال recursive values
423
00:29:16,940 --> 00:29:20,200
تبعون مين ال raw و لا شغل أنا بس هذا الكلام في
424
00:29:20,200 --> 00:29:24,040
الحياة العملية مش هو اللي بيصير اللي بيصير إنه
425
00:29:24,040 --> 00:29:29,310
إحنا بدنا نعرف ال fileمن خلال معرفتنا لل رو يعني
426
00:29:29,310 --> 00:29:34,050
العكس استعمبتون ايه هذا مين الفاي يبقى انا اتركز
427
00:29:34,050 --> 00:29:39,870
معايا مين الفاي ال coefficients تبعون مينال
428
00:29:39,870 --> 00:29:43,170
coefficients تبعون مين؟ ايوة ال water regressive
429
00:29:43,170 --> 00:29:47,290
model اللي هم هدول الفايات صح؟ ال parameters
430
00:29:47,290 --> 00:29:52,270
الثوابط المجهولة اللي بتخص مين ال water regressive
431
00:29:52,270 --> 00:29:55,710
model و اللي لو عرفناها خلاص بنعرف ال model كله و
432
00:29:55,710 --> 00:29:59,510
لا انا غلطان مش ال model هو ايه بنكتب هلأ متى ال
433
00:29:59,510 --> 00:30:02,790
model بتعرفيه انت و بتقدر تبعه بديكيه اذا عرفتي
434
00:30:02,790 --> 00:30:06,490
الفاي الفاي واحد لحدية الفاي بيه صح ولا أنا غلطان؟
435
00:30:06,840 --> 00:30:10,100
ولذلك إذا عرفناهم نعرف كل شيء، لأ لأنا في الحياة
436
00:30:10,100 --> 00:30:14,140
العملية practically في الحياة العملية بنحدد ال
437
00:30:14,140 --> 00:30:19,020
fees هدولة الفايات بخلال معرفتنا بال raw يبقى لازم
438
00:30:19,020 --> 00:30:23,520
أولشي نعرف ال raw عشان نعرف الفاي وبنستخدم
439
00:30:23,520 --> 00:30:28,520
المعادلة اسمها new worker هادي في هذا الكلامعلما
440
00:30:28,520 --> 00:30:31,480
بإنه لو اتطلعتي نظرة أولى على ال real workers هدول
441
00:30:31,480 --> 00:30:34,120
ال equations اللى انت شايفهم وكأنه بيقولك لازم
442
00:30:34,120 --> 00:30:39,380
تعرف ال file عشان تعرف ال raw فاتخلفوش بصراحة هذه
443
00:30:39,380 --> 00:30:41,860
المعادلة اللى انتوا شايفينها ماهي linear equations
444
00:30:41,860 --> 00:30:46,820
system فه منه تعرفوا ال inverse لل matrix هدا
445
00:30:46,820 --> 00:30:50,220
بيصير matrix بالاخير يا بنات معدلات فكى بفرطى
446
00:30:50,220 --> 00:30:54,780
بيصير equations عددها Pوبصي ال linear system و
447
00:30:54,780 --> 00:30:58,160
matrix بتعرفوا تجيبوله inverse ل matrix و تحلو و
448
00:30:58,160 --> 00:31:01,300
الاخر فبنحلو و بنجيب الفيات بدلات ال raw يبجي لازم
449
00:31:01,300 --> 00:31:04,880
اقولش نعرف ال raw ده بالحقيقة عملية نعرف ال raw في
450
00:31:04,880 --> 00:31:09,760
البداية و من ثم بنجيب ال fees و هيك بنقرر او بنعمل
451
00:31:09,760 --> 00:31:12,180
estimation ل ال model اللي اسمه auto regressive
452
00:31:12,180 --> 00:31:15,180
اللي هو ال auto regression فينا اسمه يبجي احنا
453
00:31:15,180 --> 00:31:18,660
فينا بيما بعد ان شاء الله عشان نعمل estimation ل
454
00:31:18,660 --> 00:31:22,590
ال rows هدول او ل ال fees هدول الفياتهنستخدم ما
455
00:31:22,590 --> 00:31:26,050
يُعرف بمين الـ Yule Walker Equations System أو
456
00:31:26,050 --> 00:31:29,530
System تبعه في إيجاده بس أول شي لازم نكون عارفين
457
00:31:29,530 --> 00:31:33,250
ال rows تبعوني اللي هم ال data البيانات من ناحية
458
00:31:33,250 --> 00:31:37,590
.. طيب مالمحاضرة اللي جاي ان شاء الله طبعا هذا
459
00:31:37,590 --> 00:31:40,570
الكلام أعتقد أني مريت عليه بسرعة شديدة قبل هيك
460
00:31:40,570 --> 00:31:43,850
ولكن الآن إيجا وقته أني بتعريفي نقول ال conditions
461
00:31:43,850 --> 00:31:46,250
في ال autoregressive process يبقى ناعته في order
462
00:31:46,250 --> 00:31:51,060
واحد اللي هو هيك تنكتينعشان تكون stationary هي
463
00:31:51,060 --> 00:31:55,980
لازم أن يكون ال absolute تابعون ال route لهذا
464
00:31:55,980 --> 00:32:02,260
الكلام لازم تكون اكبر من واحد او بمعنى اخر ان
465
00:32:02,260 --> 00:32:07,160
الفائزة نفسها كقيمة مطلقة تكون اصلا من واحد طبعا
466
00:32:07,160 --> 00:32:11,220
لو سألت واحدة منكم ايش يعني ال route هذا انه يساوي
467
00:32:11,220 --> 00:32:15,360
سفر كقيمة مطلقة ال route له أكبر من واحد متى هذا
468
00:32:15,360 --> 00:32:19,730
ال route بيكون موجود؟ متى؟ وين ال route؟و1 على الـ
469
00:32:19,730 --> 00:32:23,730
Phi كانها X الـ B ما تخافوش منها كان هذه معادلة
470
00:32:23,730 --> 00:32:29,310
خطية واحد ناقص AX فحلولي معادلة خطية واحد ناقص AX
471
00:32:29,310 --> 00:32:34,390
بسوا سفينة X بسوا واحد على A والـ A يعني هي ال Phi
472
00:32:34,390 --> 00:32:38,310
والـ X يعني هي ال B إذا مواضحة مين أسأل عليكوا
473
00:32:38,310 --> 00:32:42,210
تحلوا ال route ولا تطلعوا مباشرة على ال Phi مباشرة
474
00:32:42,210 --> 00:32:46,330
على ال Phi إذا ال Phi مباشرة أقل من واحد كقيمة
475
00:32:46,330 --> 00:32:51,320
مطلقةخلصنا stationary أكبر من واحد انسى الموضوع
476
00:32:51,320 --> 00:32:55,940
صح؟ هلأ اتطلعولى بسرعة شديدة على هذا شو رأيكوا فيه
477
00:32:55,940 --> 00:33:00,520
بسرعة هذا auto-regressive of order واحد stationary
478
00:33:00,520 --> 00:33:06,440
او مش stationary السبب قيمة المطلقة لل 4 من 10 هذه
479
00:33:06,440 --> 00:33:10,100
السالب بتطلع موجة بال 4 من 10 واضح انها أقل من
480
00:33:10,100 --> 00:33:15,080
واحد خلصت stationary او انك تجيب ال route يلا شو
481
00:33:15,080 --> 00:33:19,850
ال route لها ده؟واحد على أربعة من عشر أو اللي هو
482
00:33:19,850 --> 00:33:23,710
اتنين و نص أكبر من واحد فخلصنا .. مين بتشوفي مناسب
483
00:33:23,710 --> 00:33:28,710
عملية؟ ألاقة مباشرة مش stationary .. not
484
00:33:28,710 --> 00:33:34,010
stationary .. ليه؟ لإن الواحد و تمانية من عشر أكبر
485
00:33:34,010 --> 00:33:38,070
من الواحد فالفيهان أكبر من واحد هيختل الشرط هذا
486
00:33:38,070 --> 00:33:42,030
خلصنا مش stationary أو أنك تقول الاشرنوة و تلاقي
487
00:33:42,030 --> 00:33:46,520
لهالـ root له واحد على سالب واحد تمانية مطلق
488
00:33:46,520 --> 00:33:51,320
والقيمة المطلقة لإله 56% أعظم واحد فضطر ال
489
00:33:51,320 --> 00:33:54,720
stationary خلصنا ال process هذه اللي انتوا
490
00:33:54,720 --> 00:34:00,600
شايفينها ليش stationary بسرعة خلصنا لأنه الفائزان
491
00:34:00,600 --> 00:34:04,720
واضح انه كيف نتعامل مع ال stationary هلأ بالنسبة
492
00:34:04,720 --> 00:34:07,900
للسؤال
493
00:34:07,900 --> 00:34:11,300
هذا او للنظرية هذه ال stationary تبعت ال auto
494
00:34:11,300 --> 00:34:14,650
regressive order تنينالموديل اللى في author
495
00:34:14,650 --> 00:34:16,750
representative order تانية بنكتب على الصيغة اللى
496
00:34:16,750 --> 00:34:21,210
أمامكوا XT بيساوي في واحد XT ناجس واحد زياد في
497
00:34:21,210 --> 00:34:24,970
تانية XT ناجس اتنين زياد ابسلون تانية عشان يكون
498
00:34:24,970 --> 00:34:28,790
هذا الموديل stationary لازم تتحقق شروط التلاتة
499
00:34:28,790 --> 00:34:31,710
الشروط التلاتة اللى يجب انها هدولة بكل بساطة
500
00:34:31,710 --> 00:34:35,150
تستطيعون ايجادها مش بكل بساطة بس تستطيعون ايجادها
501
00:34:35,150 --> 00:34:39,730
exercise والله انا يوم درست المبدأ من سنتين جبته
502
00:34:39,730 --> 00:34:45,260
سؤال امتحان نهائيأه ألا وهو اثبتي أن ال three
503
00:34:45,260 --> 00:34:47,880
conditions هدول التلاتة هما ال necessary و ال
504
00:34:47,880 --> 00:34:51,180
sufficient conditions اللي هي ال conditions
505
00:34:51,180 --> 00:34:54,840
الضرورية و الكافية لتجعل ال auto regressive order
506
00:34:54,840 --> 00:34:57,800
تنين اللي هو ماله stationary كيف تعملويا بنات
507
00:34:57,800 --> 00:35:03,440
بسرعة اقترحوا علي اي معادلة معادلة
508
00:35:03,440 --> 00:35:08,220
الخطية ولا ال quadratic معادلة التربية ايش الحل
509
00:35:08,220 --> 00:35:13,010
المعادلة التربية؟ شو القانون العام؟أيوة المعادلة
510
00:35:13,010 --> 00:35:16,290
التربيهية اللي على الصيغة مثلا خليني أقول ax تربيه
511
00:35:16,290 --> 00:35:20,490
زائد bx زائد c مش هيك المعادلة التربيهية بتنكتب لك
512
00:35:20,490 --> 00:35:23,770
توادرتك شو اللي هو ال roots تبعونها اللي يبقى الحل
513
00:35:23,770 --> 00:35:30,270
العام سالب بيه موجب أو سالر الجزر بيه تربيه نقص
514
00:35:30,270 --> 00:35:35,650
أربعة a c الكل مقصوما على تانين a بتجيبوي صح؟
515
00:35:35,650 --> 00:35:37,850
هلقينا الآن هدول ال roots اللي بيطلعوا معاكي
516
00:35:37,850 --> 00:35:44,330
جاذرين صح؟ هي أعداد حقيقية؟يا تخيلي يا complex صح؟
517
00:35:44,330 --> 00:35:48,310
إذا حقيقية في جميع الأحوال بالمناسبة هذا الأن
518
00:35:48,310 --> 00:35:51,710
مفترض أن يكون ال root تبعه أكبر من واحد صح ولا لا؟
519
00:35:51,710 --> 00:35:54,850
لو شجلبتيه نفسه .. أصغر .. أصغر .. أصغر .. أصغر ..
520
00:35:54,850 --> 00:35:56,590
أصغر .. أصغر .. أصغر .. أصغر .. أصغر .. أصغر ..
521
00:35:56,590 --> 00:35:56,690
أصغر .. أصغر .. أصغر .. أصغر .. أصغر .. أصغر ..
522
00:35:56,690 --> 00:35:56,890
أصغر .. أصغر .. أصغر .. أصغر .. أصغر .. أصغر ..
523
00:35:56,890 --> 00:35:58,770
أصغر .. أصغر .. أصغر .. أصغر .. أصغر .. أصغر ..
524
00:35:58,770 --> 00:36:04,560
أصغر .. أصغر .. أصغر .. أصغالناس بتركزي معايا، إيش
525
00:36:04,560 --> 00:36:08,600
ال bus كان زي ده و ناقص صح؟ و فيه جذب، بتعرفوا
526
00:36:08,600 --> 00:36:11,400
أنتوا لما نضرب ال .. ال .. جولة معايا، إيش كنا في
527
00:36:11,400 --> 00:36:14,700
جولة؟ حنا في الكلغس، والله نسيت، لأ لما نكون عندنا
528
00:36:14,700 --> 00:36:19,040
شيخة شغل في المعارضة، المرافقة، أيوة، ضرب المرافقة
529
00:36:23,860 --> 00:36:27,340
يعني مثلا أحد الجذور بيطلع معاكي مثلا ال B
530
00:36:27,340 --> 00:36:32,220
الأولاني هو عبارة عن اللي هو مثلا خليني أقول ناقص
531
00:36:32,220 --> 00:36:35,660
B و الله ماعرف مين هي ال B ال B اللي هي عمليا هنا
532
00:36:35,660 --> 00:36:43,600
مين هي ال B فاي واحد فبيطلع ناقص فاي واحد ناقص أو
533
00:36:43,600 --> 00:36:50,180
زاد هذا ناقص خليني أخد في الجزر التاني زاد جزرأه
534
00:36:50,180 --> 00:36:56,960
في واحد تربيع نقص اربعة في ا .. ا اللي هي واحد
535
00:36:56,960 --> 00:37:06,320
هلما هي واحد ولا لا؟ اربعة في اتنين مصبوط؟ وفي لما
536
00:37:06,320 --> 00:37:10,680
تقلب من الجهة التانية بيصير بيه ايش كائن ه؟ استني
537
00:37:10,680 --> 00:37:17,660
يا بنات بهادي عمليا بيصير موجة و لا نقلطان؟ و
538
00:37:17,660 --> 00:37:25,510
الأول موجةعلى اتنين a و ال a هي واحد صح ولا لا؟
539
00:37:25,510 --> 00:37:32,410
مين هي؟ انا والله مانا مركز فايتينين بالسلب بالسلب
540
00:37:32,410 --> 00:37:35,750
okay هيك صح فلما انا .. ايه نعم هيك صح هيك صح هيك
541
00:37:35,750 --> 00:37:39,290
صح اللي لما انا عشان اجلبه هذا .. عشان هذا piece
542
00:37:39,290 --> 00:37:44,170
دي بصراحة القيمة المطلقة لإله يكون مين؟ اكبر من
543
00:37:44,170 --> 00:37:50,240
واحد فلما انا عشان اجلبهبصير أزرع من واحد صح؟ فمش
544
00:37:50,240 --> 00:37:53,000
أقلبته هذا بتلقى فوق و هذا تحت صح؟ تعرف الدرب
545
00:37:53,000 --> 00:37:58,200
بالمرافق يعني انا بصير عندك شو هنا؟ نين في تنيك
546
00:37:58,200 --> 00:38:04,520
على في واحد ناقص الجزر في واحد تربيع زائد أربعة في
547
00:38:04,520 --> 00:38:08,880
تنين هذا دربي ليه بالمرافق شو المرافق؟ اللي هو
548
00:38:08,880 --> 00:38:16,650
عمليا في واحد زائد الإشارة هذه زائد الجزرفاي واحد
549
00:38:16,650 --> 00:38:21,930
تربيع زاد اربع فاي اتنين على نفسه في واحد زاد جزر
550
00:38:21,930 --> 00:38:28,710
في اختصارات فيه مابعد هتشوفوها فاي اتنين نحن على
551
00:38:28,710 --> 00:38:33,150
هدر ما تضربوا في هدر شو بصف المقام في واحد تربيع و
552
00:38:33,150 --> 00:38:37,950
هدر تحت بروح اللي هو الجزر مع بعض بصف مين في واحد
553
00:38:37,950 --> 00:38:42,730
تربيع صح بس اللي بتروح مع بعض شو بصف يا بنانسالب
554
00:38:42,730 --> 00:38:48,650
اربعة fight .. مستشيل؟ هذه تربية على الفكرة، لأ
555
00:38:48,650 --> 00:38:59,530
هذي صح؟ تربية .. اربعة ايه؟ اربعة ايه؟ هيك صح؟
556
00:38:59,530 --> 00:39:06,950
بدون تربيةمع الفاي بصف كأنه أربع مين؟ أربع في صح؟
557
00:39:06,950 --> 00:39:12,510
وهذا لما تضربيه مش فاهم؟ هذا الاصل أن هذا كله يكون
558
00:39:12,510 --> 00:39:17,290
معلمة بنات أزرع من واحد و أكبر من مين؟ من سالب
559
00:39:17,290 --> 00:39:21,770
واحد عشانه قيمة مطلقة هو مصبوط ولا غلطان؟ عشان
560
00:39:21,770 --> 00:39:26,190
المطلق له أزرع من واحد معناته أن هذا بدون المطلق
561
00:39:26,190 --> 00:39:29,190
ما بين الموجة بواحد ما بين السالب واحد ما بين
562
00:39:29,190 --> 00:39:36,170
الواحد و بتكمليعلى افتراض انه مرات يكون complex و
563
00:39:36,170 --> 00:39:41,070
مرات يكون real متى بيكون complex؟ لما نكون اللي
564
00:39:41,070 --> 00:39:45,830
تحت الجزية؟ سالف و متى بيكون real؟ اللي تحت
565
00:39:45,830 --> 00:39:50,210
الجزية؟ فبتكملوا هذا الكلاب و بتشوفوا انه هيعطيك
566
00:39:50,210 --> 00:39:54,950
التلات شروط هدولة و قد يكون أسهل شغلة تعمليها عشان
567
00:39:54,950 --> 00:39:57,750
تحصل على الشرط الأولاني هذا اللي انتوا شايفينه
568
00:39:57,750 --> 00:40:01,790
طالعه انه fight two أصغر من واحد يا بنات بكل بساطة
569
00:40:02,270 --> 00:40:05,730
لو ضربته .. ركزوا معايا .. لو ضربته الواحد على بي
570
00:40:05,730 --> 00:40:12,530
واحد، ضرب الواحد على بي تنين، اضربوهم الآن بصراحة،
571
00:40:12,530 --> 00:40:16,310
مش هذا واحد على بي واحد، اللي هو هذا بدون اللي هو
572
00:40:16,310 --> 00:40:20,350
المرافقفالله تضربوليا في واحد على بيتينين، من هو
573
00:40:20,350 --> 00:40:24,970
البيتينين؟ هو نفسه بس بدل السالب ماله موجة، اضربوه
574
00:40:24,970 --> 00:40:28,210
في بعض، هيعطيك فيتينين، في اختصارات، هيروح ي
575
00:40:28,210 --> 00:40:32,030
cancel بعض، هيعطيك فيتينين، هل جيت؟ مش ال bye ..
576
00:40:32,030 --> 00:40:34,710
واحد على bye واحد، بي .. bye .. بدلنا اقول bye،
577
00:40:34,710 --> 00:40:39,070
أنا قولت bye؟ لأ هي مش bye، هذه ايش؟ بي .. واحد
578
00:40:39,070 --> 00:40:43,290
على بي واحد، مش هي أصغر من واحدواحد خلّابي اتنين
579
00:40:43,290 --> 00:40:47,070
مش برضه اصغر من واحد يبقى ضربهم برضه اصغر من واحد
580
00:40:47,070 --> 00:40:50,410
فلما ضربتيهم في وضع او اعطوكي fight اتنين هيها
581
00:40:50,410 --> 00:40:53,590
fight اتنين اصغر من واحد فالشرط الأولان بكل بساطة
582
00:40:53,590 --> 00:40:56,590
بطلعها و التانيات التانيات اللي لك من اللي انا
583
00:40:56,590 --> 00:41:02,830
عملته بتركه عليكم خلصونيه انا حلته بسرعة شديدة يلا
584
00:41:02,830 --> 00:41:07,930
شو رأيكوا في ال examples اللي ها يلا يا بنات خلص
585
00:41:07,930 --> 00:41:14,070
الوجدstationary ولا مش stationary؟ ليش؟ اوشي هذه
586
00:41:14,070 --> 00:41:16,390
auto-regressive order تانية، stationary ليش؟ بسرعة
587
00:41:16,390 --> 00:41:22,850
يلا، من هي في واحد؟ من هي في تانية؟ يلا نبلش،
588
00:41:22,850 --> 00:41:27,910
الشرط الأولاني؟ أربعة من عشرة، أبسل يوت أصغر؟ طيب
589
00:41:27,910 --> 00:41:30,250
إجمعيلي في واحد زي هاتي في اتنين، هدوبة واحد
590
00:41:30,250 --> 00:41:34,590
وواحد، ناجس أربعة من عشرة كام؟سبعة من عشر أصغر؟ أه
591
00:41:34,590 --> 00:41:41,150
خلصنا في تنين اللي هو مين؟ نقص؟ نقص في تنين أربع
592
00:41:41,150 --> 00:41:43,890
من عشر أخويا واحد سالف واحد شو هو نغام؟ خربطنا؟
593
00:41:43,890 --> 00:41:48,630
سالف معاك ناكس الإشارة إيه؟ إيش فيه؟ لأ برادر يعني
594
00:41:48,630 --> 00:41:51,790
لأ
595
00:41:51,790 --> 00:41:55,310
سالف هي سالف خطأ استشنري بطل استشنري بطل استشنري
596
00:41:55,310 --> 00:42:01,180
هذي؟ أه لأ مش استشنري الشرط التالت مش محقالشرفة
597
00:42:01,180 --> 00:42:05,720
التالت والله ما هو متحقق لحظة بس
598
00:42:05,720 --> 00:42:12,240
في تنين في تنين اللي هي سالب أربعة من عشرة و لما
599
00:42:12,240 --> 00:42:19,980
نترحم ال في واحد اللي هي كمان مرة سالب اه
600
00:42:19,980 --> 00:42:26,200
طلعت أكبر اي
601
00:42:26,200 --> 00:42:26,800
سالب اكبر
602
00:42:37,490 --> 00:42:42,610
ناجس واحد واحد من عشرة .. سالب واحد من نص .. بطلت
603
00:42:42,610 --> 00:42:46,910
.. يبقى غلط هذه ..
604
00:42:46,910 --> 00:42:51,650
لا .. اه ..
605
00:42:54,960 --> 00:42:59,220
مظبوط مافيش absolute انا بقول انا ليش عامل اه اه
606
00:42:59,220 --> 00:43:03,360
انا made a mistake المشكلة طالع لا والله انت صح
607
00:43:03,360 --> 00:43:10,060
مظبوط مظبوط سالب واحد و نص سالب واحد و نص اه انا
608
00:43:10,060 --> 00:43:14,000
مافي absolute bravo عليكم مافي absolute مظبوط اذا
609
00:43:14,000 --> 00:43:18,040
هذه سالب واحد و نص كويس فبطلع اقل من واحد اذا
610
00:43:18,040 --> 00:43:21,820
stationary خلصت انا صح كلامكم لكن هذه مش
611
00:43:21,820 --> 00:43:25,970
stationary وهيني اكتبلكم بالاحمر السببانه في تنين
612
00:43:25,970 --> 00:43:32,330
مالها مش اقل من واحد اللي هي ده كيمة مطلقة تانى
613
00:43:32,330 --> 00:43:38,070
واحدة تالت واحدة برضه مش اقل مش stationary و السبب
614
00:43:38,070 --> 00:43:43,930
لإن في واحد زياد في تنين مالهم طلعوا اللي هو
615
00:43:43,930 --> 00:43:51,530
تمانية من عشرة زياد ستة من عشرة اه والان هذه اللي
616
00:43:51,530 --> 00:43:55,750
هي السبعة من عشرةناقص و ناقص و ناقص و ناقص و ناقص
617
00:43:55,750 --> 00:43:55,890
و ناقص و ناقص و ناقص و ناقص و ناقص و ناقص و ناقص و
618
00:43:55,890 --> 00:43:59,490
ناقص و ناقص و ناقص و ناقص و ناقص و ناقص و ناقص و
619
00:43:59,490 --> 00:44:07,290
ناقص و ناقص و ناقص و ناقص و ناقص و ناقص و ناقص و
620
00:44:07,290 --> 00:44:10,030
ناقص و ناقص و ناقص و ناقص و ناقص و ناقص و ناقص و
621
00:44:10,030 --> 00:44:11,590
ناقص و ناقص و ناقص و ناقص و ناقص و ناقص و ناقص و
622
00:44:11,590 --> 00:44:21,690
ناقص و ناقص و ناقص و ناقص و
623
00:44:21,690 --> 00:44:26,760
ناقصالواحد ماقص في واحد بيه في تنين بيه و تربيه و
624
00:44:26,760 --> 00:44:30,660
هكذا حتى في بيه، بس بيه ال roots القيم المطلقة
625
00:44:30,660 --> 00:44:36,020
لإنهم تكون مالهم، هذا ال general case، لأ، مفهوم؟
626
00:44:36,020 --> 00:44:40,160
يعني الآن فينا الآن يا بنات حتى الحالة M التنين ال
627
00:44:40,160 --> 00:44:44,590
order exists في order تنيننتعامل معاهم، مع مين؟ مع
628
00:44:44,590 --> 00:44:47,790
الحال اللي أمامي الآن، واضحان؟ فلو اتطلعتوا على
629
00:44:47,790 --> 00:44:51,030
مثال اللي أمامكوا، هل هذا يترق؟ stationary ولا مش
630
00:44:51,030 --> 00:44:53,910
stationary؟ هل هذا ليه مش حاجة أحكي على اللي قبل
631
00:44:53,910 --> 00:44:57,830
شوية حكيت عنه؟ هو مش هحله بنفسي، مع العلم إنه صح
632
00:44:58,730 --> 00:45:01,570
ولكن شو رأيكوا نحكي بالمفهوم اللي أمامنا التعريف
633
00:45:01,570 --> 00:45:04,590
اللي أمامنا طبعا لإني كترت حكي كتير في هذا الموضوع
634
00:45:04,590 --> 00:45:07,710
فانتش انكوا أصبحوا عارفين ال roots و الغرف فعشان
635
00:45:07,710 --> 00:45:11,630
هيك بسرعة شديدة يلا هذه الآن فيكوا تكتبوها بال
636
00:45:11,630 --> 00:45:16,570
backshift operator كيف فبتصير واحد زي الأربعة من
637
00:45:16,570 --> 00:45:19,610
عشر بيه ناقص واحدة و عشرين في المياه بيه تربيه
638
00:45:19,610 --> 00:45:23,470
مضروبا في مين اكس تي اتساوي أبسلون تي أصبح هذه
639
00:45:23,470 --> 00:45:30,290
المعادلة التربيهية تتحلل إلى جثة منهمبتعرف تحللوها
640
00:45:30,290 --> 00:45:33,950
هذا و هذا يا بنات بسرعة يا بتتطلعوا على هذا هذا
641
00:45:33,950 --> 00:45:38,150
أسرع من واحد و أسرع من واحد كقيمة مطلقة خلصت يا
642
00:45:38,150 --> 00:45:43,850
إما شو بتقولوا ال root لهذا و ال root لهذا ال root
643
00:45:43,850 --> 00:45:49,350
للأولاني واحد ع تلاتة من عشرة كقيمة مطلقة أكبر من
644
00:45:49,350 --> 00:45:53,030
واحد صح؟ و ال root للواحد و سبعة من عشرة هذي
645
00:45:53,030 --> 00:45:58,370
مظبوط؟ فواضح بالنسبة للسؤال التاني مش stationary
646
00:45:58,370 --> 00:45:58,850
ليه؟
647
00:46:06,300 --> 00:46:13,580
اللي هو مين؟ اه هذه يعني ايه؟ اه يعني زميلتكوا لما
648
00:46:13,580 --> 00:46:18,460
نضربت الجثين فبعض فاطلعت عليه القيمة المطلقة لهذه
649
00:46:18,460 --> 00:46:22,500
كدهش؟ لسالة تلاتة من عشر شو المطلقة؟ تلاتة من عشر
650
00:46:22,500 --> 00:46:31,020
أصغر من واحد خلصنا وهاي؟ مش هيك؟ هاي؟
651
00:46:31,020 --> 00:46:32,180
مالها؟
652
00:46:35,540 --> 00:46:40,980
اه بس مش هذا fight in air .. هذا fight in air ..
653
00:46:40,980 --> 00:46:45,970
fight in air مش fight واحدهادify واحد يلا يا بنات
654
00:46:45,970 --> 00:46:48,910
بسرعة عشان اختم المحاضرات هلا هاد مش ال dictionary
655
00:46:48,910 --> 00:46:52,050
لإن بصراحة لو عملتوها بال backshift operator هتطلع
656
00:46:52,050 --> 00:46:55,390
هيك شكلها و لو انتوا حولتوها على السريع إلى
657
00:46:55,390 --> 00:46:59,350
factors يعني عوامل فعوامل هات العاملين هدول لحقوا
658
00:46:59,350 --> 00:47:02,490
بسرعة بتلاقي الواحد و 4 من 10 أحد العوامل اللي هان
659
00:47:02,490 --> 00:47:06,330
واضح أنه ماله أكبر من الواحد و لو جيبت ال route
660
00:47:06,330 --> 00:47:10,010
تبعه هيطلع أزهر من الواحد فواضح الفكرةالسؤال
661
00:47:10,010 --> 00:47:13,410
الأخير هذا إلى حد ما ما راجع علينا قبل هيك بس يوم
662
00:47:13,410 --> 00:47:18,510
ما حكينا في مين في ال moving average صح؟ شبيه بيه
663
00:47:18,510 --> 00:47:21,610
فلو هذا طلعتوا عليه يلا هذا بال back shift
664
00:47:21,610 --> 00:47:25,090
operator هو عبارة عن واحد زاد خمس و عشرين في المية
665
00:47:25,090 --> 00:47:28,970
بيتر بيه فالجذور تبعونه هم جذور complex مين هم
666
00:47:28,970 --> 00:47:33,790
plus or minus اتنين مطلقهم هو مين اتنين اكبر من
667
00:47:33,790 --> 00:47:37,970
واحد فخلصنا ال process الاستيشار المعادلة دي ان
668
00:47:37,970 --> 00:47:41,290
شاء اللهعطيكوا كيف نحوّل ال auto-regressive order
669
00:47:41,290 --> 00:47:45,270
بي ل infinity moving average و راجزوا معايا و من
670
00:47:45,270 --> 00:47:51,290
ثم نعطي أمثال بسيطة نعمل شيء انه كيف نحوّل ال R ما
671
00:47:51,290 --> 00:47:54,510
.. ما خلص خلصنا مش حوّلنا moving average ل auto
672
00:47:54,510 --> 00:47:58,410
-regressive infinity و حوّلنا العكس لده فالان لو
673
00:47:58,410 --> 00:48:01,910
كان R ما فيمكنوا تحولوا لمين جهة ال R ما إلى
674
00:48:01,910 --> 00:48:07,340
moving average او لمينبس متى اذا حقق شروط ال
675
00:48:07,340 --> 00:48:10,360
stationary و ال invertibility راجزوا معايا شرط
676
00:48:10,360 --> 00:48:13,060
اللي هو تحويل ال auto-regressive ل infinity moving
677
00:48:13,060 --> 00:48:16,480
average بيسميه casualty بطل نحكي على مين
678
00:48:16,480 --> 00:48:22,360
stationary هيك بيسموه هما okay و بعديها بنحكي على
679
00:48:22,360 --> 00:48:24,720
اللي هو ال partial autocrat اللي هو ال yule worker
680
00:48:24,720 --> 00:48:28,340
هدولة في نفس المحاضرة القادمة ان شاء الله يلا
681
00:48:28,340 --> 00:48:28,940
يعطيكوا العافية
|