File size: 58,877 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 |
1
00:00:20,960 --> 00:00:25,400
بسم الله الرحمن الرحيم طبعا أهلا وسهلا فيكم في وصف
2
00:00:25,400 --> 00:00:28,880
قائل الحالي اللي هي الموضوع اللي هنشره ان شاء الله
3
00:00:28,880 --> 00:00:32,220
اللي هي موضوع ال time series analysis كتير من
4
00:00:32,220 --> 00:00:36,480
الشباب بيسأل يعني إيش هي ال time series في كتير
5
00:00:36,480 --> 00:00:39,320
ناس مش عارفة إيش ال time series what is a time
6
00:00:39,320 --> 00:00:43,300
series بصراحة ال time series هي بشكل عام عبارة عن
7
00:00:43,300 --> 00:00:47,660
collection of data و بنرمز لها بالرمز XT هاي ال
8
00:00:47,660 --> 00:00:51,300
data recorded over a period of timeهذا ال time
9
00:00:51,300 --> 00:00:54,600
ممكن يكون day، ممكن يكون week، ممكن يكون month،
10
00:00:54,600 --> 00:00:58,080
ممكن يكون quarter، ممكن يكون year، day يعني يوم،
11
00:00:58,080 --> 00:01:03,240
أسبوع، شهر، فصل أو موسم أو سنة هذه البيانات اللي
12
00:01:03,240 --> 00:01:07,400
احنا بنجمعها يا شباب عبارة عن بيانات بنسميها ال
13
00:01:07,400 --> 00:01:11,160
time series ماشي الحال الهدف من هذه البيانات لما
14
00:01:11,160 --> 00:01:15,120
نجمعها أنه نعمل منها analyzing تحليل analyze to
15
00:01:15,120 --> 00:01:19,650
understand the past عشان نفهم الماضيبهدف in order
16
00:01:19,650 --> 00:01:23,190
to predict the future بهدف انه نعمل prediction لل
17
00:01:23,190 --> 00:01:27,490
future هلا كلمة predict هاي بنستبدلها في السلاسل
18
00:01:27,490 --> 00:01:32,430
الزمنية بكلمة forecast هلا الفرق بين كلمة forecast
19
00:01:32,430 --> 00:01:35,930
و predict انه predict هي عبارة عن تنبؤ و forecast
20
00:01:35,930 --> 00:01:39,430
برضه تنبؤ ولكن forecast هي الكلمة اللي بنستخدمها
21
00:01:39,430 --> 00:01:44,800
في السلاسل الزمنية لإنه بيكون تنبؤ للزمن قريبيعني
22
00:01:44,800 --> 00:01:48,760
نيجي نحكي الآن إحنا في العام 2017، بدنا نتنبأ
23
00:01:48,760 --> 00:01:53,960
للعام 2018 أو 2019، فالكلمة المستخدمة هي forecast،
24
00:01:53,960 --> 00:01:57,940
الزمن البعيد لما نتنبأ لإيش بعيد خالص، نستخدم
25
00:01:57,940 --> 00:02:00,760
الكلمة predict، predict بنستخدمها مع الإنحدار
26
00:02:00,760 --> 00:02:04,540
regression، إذا إحنا الكلمة اللي هنستخدمها لكلمة
27
00:02:04,540 --> 00:02:07,840
prediction هي كلمة forecast وليس prediction في
28
00:02:07,840 --> 00:02:12,060
السلسل الزمنية، كوننا بنحكي عن تنبؤات قريبة الأجل
29
00:02:12,060 --> 00:02:16,590
يعنيمستقبلية ولكن قريبا، هذه التنبؤات الهدف منها
30
00:02:16,590 --> 00:02:20,510
أنها تعمل helping لل managers و ال policy makers
31
00:02:20,510 --> 00:02:24,290
to make well informed and sound decisions عشان
32
00:02:24,290 --> 00:02:28,830
تساعد ال managers المديرين و صانعي السياسات أنهم
33
00:02:28,830 --> 00:02:32,290
يتخذوا قرارات سليمة بناء على تحليل البيانات اللي
34
00:02:32,290 --> 00:02:36,650
احنا عملناهايبقى شو نرجع نقول بأن السلاسل الزمنية
35
00:02:36,650 --> 00:02:41,670
أو ال time series هي عبارة عن قيم تجمع عبر الزمن
36
00:02:41,670 --> 00:02:46,590
زي درجات الحرارة يا جماعة، درجات الحرارة تجمع عبر
37
00:02:46,590 --> 00:02:50,950
الزمن، درجة الحرارة مثلا في فصل الربيع، درجات
38
00:02:50,950 --> 00:02:54,370
الحرارة في فصل الخريف، درجات الحرارة في فصل الشتاء
39
00:02:54,370 --> 00:02:59,040
و هكذا أو درجات الحرارة اليوميةالزمن هنا كان قبل
40
00:02:59,040 --> 00:03:03,780
شوية عبارة عن مواسم، فصول، quarters، ماشي بو، هلأ
41
00:03:03,780 --> 00:03:08,140
صار قبل شوية جمان أنا قولت إيش كل يوم أو أسعار
42
00:03:08,140 --> 00:03:12,420
العملة اللي هو عبارة عن الدولار على اليورو، أسعار
43
00:03:12,420 --> 00:03:16,980
العملة اللي هو كل مثلا دقيقة أو كل يوم أو كل أسبوع
44
00:03:17,810 --> 00:03:21,110
هذه برضه بيانات تجمع عبر الزمن طبعا سعر العملة
45
00:03:21,110 --> 00:03:26,090
بنرمز له بالرمز XT المشاهدات تبعته بنقول عنها XT
46
00:03:26,090 --> 00:03:33,540
أو مثلا المبيعات لشركة ما عبر الفصول من كل سنةأو
47
00:03:33,540 --> 00:03:38,100
عبر اللي هو الأيام أو عبر الأسابيع، المبيعات أو
48
00:03:38,100 --> 00:03:41,960
عدد الزمن، لو واحد ممكن يقول لي طيب ما هو السلسل
49
00:03:41,960 --> 00:03:46,120
الزمنية داخلة في كل شيء؟ يعني باختصار كل شيء ممكن
50
00:03:46,120 --> 00:03:51,080
أنه ينقص عبر الزمن، الزمن ماشي، نقوله مصبوح، ولكن
51
00:03:51,080 --> 00:03:56,500
تحديدا الآن لما نكون الكلام على أنه نقول سلسلة
52
00:03:56,500 --> 00:04:00,520
زمنية، يعني الزمن هنا يكون فيها بشيء واضح، فمثلا
53
00:04:00,520 --> 00:04:05,200
أوضح أكترمثلا لو اجينا نقول شو علامتك انت في ال ..
54
00:04:05,200 --> 00:04:09,140
في ال .. في .. شو معدلك، اه؟ لو قولنا شو معدلك هذه
55
00:04:09,140 --> 00:04:12,700
الحالة، هبطل السلسل الزمنية، لكن لما نقول شو معدلك
56
00:04:12,700 --> 00:04:18,480
عبر الفصول، في الفصل الأول من العام الدراسي الأول،
57
00:04:18,480 --> 00:04:21,840
في الفصل التاني من العام الدراسي الأول، في الفصل
58
00:04:21,840 --> 00:04:26,280
.. اه؟ الأول من عام الدراسي .. او في الفصل الصيفي،
59
00:04:26,280 --> 00:04:31,270
هلا صار عندك هنا في زمن، فصول، اه؟ سنواتهنا أصبحت
60
00:04:31,270 --> 00:04:34,650
الآن المعدل اللي كان قبل شوية مش سلسلة زمانية أصبح
61
00:04:34,650 --> 00:04:39,090
الآن له سلسلة زمانية، طبعا معدل الطلاب بشكل عام
62
00:04:39,090 --> 00:04:43,730
نحكي، ولذلك إذا أنت دخلت عامل الزمن كقياس هنا
63
00:04:43,730 --> 00:04:49,680
للمشاهدات عبرهاه فبتصير الان عبارة عن سلسلة زمانية
64
00:04:49,680 --> 00:04:54,800
او time series ماشي طيب ال time series اهم اشي
65
00:04:54,800 --> 00:04:59,040
فيها انه اهم important feature تبع تخصية المهمة
66
00:04:59,040 --> 00:05:03,620
فيها بانه لما نكون البيانات عندى مجمعة عبر الزمن
67
00:05:03,620 --> 00:05:11,140
فالاصل انه تكون ال clause in time مالهوmore
68
00:05:11,140 --> 00:05:15,840
dependent than اللي هو ال far away from each
69
00:05:15,840 --> 00:05:20,700
others in time شو يعني؟ يعني باختصار كل ما كانت
70
00:05:20,700 --> 00:05:25,480
البيانات قريبة لبعضها البعض عبر الزمن كل ما كانت
71
00:05:25,480 --> 00:05:30,880
متوابطة مع بعضها أكثر مما تكون عن إيش بعيدة عبر
72
00:05:30,880 --> 00:05:35,600
الزمن يعني main سؤال درجات الحرارة لو نيجي نحكي
73
00:05:35,600 --> 00:05:42,330
مبارحودرجات الحرارة جاب الأسبوع مرتبطات مع بعض صح؟
74
00:05:42,330 --> 00:05:45,850
طيب درجات الحرارة مبارح و جاب الشهر برضه مرتبطات
75
00:05:45,850 --> 00:05:51,710
مع بعض صح؟ ولكن سؤالي مين أكتر ارتباط؟ اللي مبارح
76
00:05:51,710 --> 00:05:56,330
جاب الأسبوع أكتر من مين؟ اللي مبارح جاب الشهر فكل
77
00:05:56,330 --> 00:05:59,530
ما كانت البيانات جريبة لبعض عبر الزمن كل ما كانت
78
00:05:59,530 --> 00:06:06,210
الارتباطات ما لهاأقوى، مصبوح، ولذلك اللي هو ال
79
00:06:06,210 --> 00:06:08,810
important feature، الخاصية المهمة في ال time
80
00:06:08,810 --> 00:06:11,950
series أن ال observation close together in time
81
00:06:11,950 --> 00:06:15,290
tend to be correlated أو بنقول عنها سيريالي ما لهم
82
00:06:15,290 --> 00:06:20,190
dependent، ارتباطاتهم بتكون أكترموجودة ارتباطات
83
00:06:20,190 --> 00:06:24,330
اقوى من لما تكون بعيدة عن بعضها البعض،ماشي هاه؟ هل
84
00:06:24,330 --> 00:06:28,410
هالشائع شباب بإنه ال time series يكون discrete أو
85
00:06:28,410 --> 00:06:31,850
السلسلة الزمنية تأخر عبر زمن ماله، هذا الزمن
86
00:06:31,850 --> 00:06:36,550
discrete، منفصل، تمام هى؟ لكن بصير إنها تكون الزمن
87
00:06:36,550 --> 00:06:42,030
ماله متصل، ولكن شائعا يكون زمن discrete، منفصلففي
88
00:06:42,030 --> 00:06:46,110
الحالة هذه ال time being هياخد عداد هو واحد يعني
89
00:06:46,110 --> 00:06:50,970
إيش واحد؟ يعني الزمن الأول مثلا، تنين، زمن الثاني
90
00:06:50,970 --> 00:06:56,100
و هكذا تمام؟فبنعطيه اللي هو القيم discrete او ممكن
91
00:06:56,100 --> 00:06:59,620
يكون continuous ولكن اتفقنا بانه شائعا ان نستخدم
92
00:06:59,620 --> 00:07:04,440
اللي هو discrete time series ماشي الحال طيب اذا
93
00:07:04,440 --> 00:07:07,940
عرفنا ايش الآن السلسلة الزمنية عرفت ان هي مجرد
94
00:07:07,940 --> 00:07:11,140
بيانات عادي زيها زي اي بيانات ولكن هذه البيانات
95
00:07:11,140 --> 00:07:16,300
ميزيتها بانها تأخذ عبر الزمن والزمن هنا قد يكون
96
00:07:16,300 --> 00:07:21,210
يوم او أسبوع او الاخره ماشي الحالوتمتاز بإنها كل
97
00:07:21,210 --> 00:07:24,910
ما كانت قريبة لبعض عبر الزمن كل ما كانت مالها،
98
00:07:24,910 --> 00:07:29,870
ارتباطاتها أقرب لبعضها البعض، ماشي الحال؟ طيب، هلأ
99
00:07:29,870 --> 00:07:35,590
الآن بصراحة السلاسل الزمنية في عندنا طبيعة تبعتها
100
00:07:35,990 --> 00:07:40,530
بتندمج أو بتندرج عفوا، بتندرج ضمن الأمثلة اللي أنا
101
00:07:40,530 --> 00:07:44,790
الآن هذكرها بشكل عام، طبعا هناك بعض الحالات الأخرى
102
00:07:44,790 --> 00:07:48,190
اللي ممكن نشوفها، ولكن ال nature تبع ال time
103
00:07:48,190 --> 00:07:52,270
series، طبيعة السلاسل الزمنية، غالبا في الحياة
104
00:07:52,270 --> 00:07:55,730
العملية بتكون ضمن هذه الأمثلة اللي أنا الآن هوريكم
105
00:07:55,730 --> 00:08:00,320
إياها، تمام؟واللي احنا هدفنا الأساسي تنسوش حسب ما
106
00:08:00,320 --> 00:08:04,700
اتفقنا في البداية المحاضرة بإنه شو بدنا نسوي نعمل
107
00:08:04,700 --> 00:08:10,000
modeling نعمل نموذج لهذه السلسلة بهدف إنه نتنبأ
108
00:08:10,000 --> 00:08:17,180
مصبوع نتنبأ المستقبل لمساعدة المديرين والسياسيين
109
00:08:17,180 --> 00:08:21,420
او الاخرين او تساعد نفسك انت تتنبأ انك المستقبل
110
00:08:21,420 --> 00:08:24,840
عشان تشوف انت لو اين رايح فمثلا لو بدك تحكي عن
111
00:08:24,840 --> 00:08:29,200
المياه الجوفيةماشي الحقيقة؟ الملوحة في المياه
112
00:08:29,200 --> 00:08:33,220
الجافية، فالطبيعي جدا جدا هذي سلسلة زمانية،
113
00:08:33,220 --> 00:08:37,280
الملوحة عبر الزمن سلسلة زمانية، هلأ أنت لو تنبأت
114
00:08:37,280 --> 00:08:41,750
شو بيكون عند الملوحة كمان سنتين، تلاتة، مصبوط؟لما
115
00:08:41,750 --> 00:08:46,150
تنبعك هذا بيخليش صاحب القرار اللي بيشتغل في المياه
116
00:08:46,150 --> 00:08:50,350
او غيره يعني بناء على علم اللي انت عملته يتاخد
117
00:08:50,350 --> 00:08:53,730
القرار السليم يعمل بيرهان يفتح بيرهان او الاخر
118
00:08:53,730 --> 00:08:58,290
ماشي هان؟ طيب الان احنا عندنا زي ما اتفقنا فيه
119
00:08:58,290 --> 00:09:02,370
شوية امثلة هذه امثلة عبارة عن امثلة واقعية عملية
120
00:09:02,370 --> 00:09:07,250
بنشوف كيف احنا ممكن ان هو .. انه فيما بعد ال ..
121
00:09:07,620 --> 00:09:11,000
طبيعة السلسلة اللي تواجهينها في الحياة فأول مثال
122
00:09:11,000 --> 00:09:16,220
هو بيحكي عنال quarterly earning per share for the
123
00:09:16,220 --> 00:09:20,780
year 1960 من ال quarter الأولانى الفصل الأولانى
124
00:09:20,780 --> 00:09:25,740
للكوارتر الرابع عام 1980 للشركة الأمريكية اسمها
125
00:09:25,740 --> 00:09:29,000
johnson and johnson على الشباب بيعنى per share
126
00:09:29,000 --> 00:09:33,540
يعني بالسهم أسهم و learning اللى هي عبارة عن مرباح
127
00:09:33,540 --> 00:09:37,340
يعنى فهنا خليني نقول على الأرباح الموسمية أه
128
00:09:37,340 --> 00:09:44,710
الأرباح الموسمية لمينللسهم ماشي أو نصيب السهم جديش
129
00:09:44,710 --> 00:09:49,430
ربح من العام الف تسعمائة و ستين الفصل الأولاني
130
00:09:49,430 --> 00:09:53,610
للعام الف تسعمائة و تمانين الفصل الرابع فواضح أنه
131
00:09:53,610 --> 00:09:58,600
مقسم السنة هنا إلى فصول أربعةماشي؟ وهذه عبارة عن
132
00:09:58,600 --> 00:10:02,520
الأرباح اللي هي الموسمية للسهم لهذه الشركة اللي
133
00:10:02,520 --> 00:10:05,140
اسمها johnson and johnson شركة أمريكية مش هيكده
134
00:10:05,140 --> 00:10:09,920
معنيين احنا بقد ما احنا معنيين بمين بالطبيعة تبع
135
00:10:09,920 --> 00:10:13,440
السلسلة فلو أطلعنا على طبيعة السلسلة اللي أمامي
136
00:10:13,440 --> 00:10:17,920
سنجد بإنه واضح إنه في زيادة اه اللي هي اسمها
137
00:10:17,920 --> 00:10:21,420
upward trend increasing trend trend يعني اتجاه
138
00:10:21,420 --> 00:10:26,640
شباب trend يعني اتجاهفواضح انه في زيادة في ال
139
00:10:26,640 --> 00:10:31,560
trend في الاتجاه ماشي عبر الزمن صح؟ بشكل عادى،
140
00:10:31,560 --> 00:10:35,320
طبعا ان انت شايف هنا في عندك في شوية تناقصات، بس
141
00:10:35,320 --> 00:10:39,960
الاتجاه العام مالهم، تزايد، الا طبعا انت سلسلة
142
00:10:39,960 --> 00:10:44,720
بالشكل هذا تستطيع فيما بعد انك انت بعد ما ترسمها،
143
00:10:44,720 --> 00:10:48,860
اول خطوة طبعا بالمناسبة اول خطوة في تحليل السلاسل
144
00:10:48,860 --> 00:10:53,870
الزمنى هي الرسمأول خطوة هي الرسم فاحنا رسمنا
145
00:10:53,870 --> 00:10:57,950
السلسلة عبر الزمن و وجدنا أن الاتجاه العام تزايد
146
00:10:57,950 --> 00:11:02,370
زي ما انتوا شايفين هيك تمامطبعا إنت بعد هيك ممكن
147
00:11:02,370 --> 00:11:07,370
نعمل إيش تحليل من خلال نشوف النموذج يصف هذه
148
00:11:07,370 --> 00:11:11,550
البيانات اللي أمامي حتى نتنبأ شو بده يصير في العام
149
00:11:11,550 --> 00:11:15,970
الف وتسعمية مثلا و خمسة و تمانين أو الف تسعمية و
150
00:11:15,970 --> 00:11:18,670
تلاتة و تمانين على افتراض أنه احنا ما زلنا في
151
00:11:18,670 --> 00:11:22,870
العام الف تسعمية و تلاتة و تمانين أو أفر و تمانين
152
00:11:23,470 --> 00:11:27,270
يعني نتنبأ لسنتين لقدام، ماشي؟ اللي صمناها الكلمة
153
00:11:27,270 --> 00:11:33,090
إيش forecasting، ماشي؟ وتحديدا نتنبأ جداش مثلا
154
00:11:33,090 --> 00:11:37,050
هيكون الأرباح في الفصل الأول أو الفصل التاني،
155
00:11:37,050 --> 00:11:42,110
واضحة؟ طيب، إذا هذا عبارة عن مثال ممكن يواجهني في
156
00:11:42,110 --> 00:11:44,550
الحياة العملية زي ما أنتوا شايفين ال trend ما
157
00:11:44,550 --> 00:11:49,710
قالوا ممكن تكون للبنى سلسلة تزايدةالله ممكن تكون
158
00:11:49,710 --> 00:11:52,630
السلسلة اللى أمامى مختلفة تماما عن اللى انتوا
159
00:11:52,630 --> 00:11:56,970
شوفتوها قبل شوية مثال اخر تكون عبارة عن wavelets
160
00:11:56,970 --> 00:12:01,130
wavelets يعني موجية زى ما انتوا شايفين هادي تذبذبة
161
00:12:01,130 --> 00:12:06,570
الله هذا مثال مجرد مثال بيحكي عن sample ل speech
162
00:12:06,570 --> 00:12:11,250
recorded لل phrase اللى هى النمط او المقطع تبع
163
00:12:11,250 --> 00:12:16,380
اللى هو الكلامكلام واحد بيقول ايه ايه ايه فبنحزنله
164
00:12:16,380 --> 00:12:20,680
يا ماشي بنسجله على الصوت اتش اتش اتش لحد دي اتش
165
00:12:20,680 --> 00:12:25,990
اتش اتش و هكذافالتسجيل الصوتي للبيانات اللى عندى
166
00:12:25,990 --> 00:12:29,610
كأنه بيعطيني ماله يا شباب، الشكل اللى زى ما انتوا
167
00:12:29,610 --> 00:12:33,770
شايفينه، هذا طبعا ممكن يواجهك في بعض البناء الأمل،
168
00:12:33,770 --> 00:12:37,750
السلاسل الزمنية أشكالها بالشكل اللى أمامى، لو أنا
169
00:12:37,750 --> 00:12:41,710
كبرت شوية، زى ما انتوا شايفين فيه موجات صغيرة
170
00:12:41,710 --> 00:12:45,640
الحجم، مصبوط؟طيب هذا مختلف تماما عن مثال قبل
171
00:12:45,640 --> 00:12:49,260
القليل اللي شوفناه احنا فينا السلاسل الزمنية
172
00:12:49,260 --> 00:12:52,460
الموضوع تبعنا في هذه ال chapter أو في هذه المادة
173
00:12:52,460 --> 00:12:57,700
انه نشوف كيف نتعامل مع سلسلة بالشكل هذا كيف اللي
174
00:12:57,700 --> 00:13:03,460
جينا نموذج يصفها بهدف من التنبؤات المستقبلية
175
00:13:03,460 --> 00:13:08,420
واضحة؟ هذا حالة تانية ممكن تواجهنيالحالة التالتة
176
00:13:08,420 --> 00:13:12,040
اللى ممكن تواجهني في السلاسل الزمنية طبيعة السلسلة
177
00:13:12,040 --> 00:13:15,600
زى ما انتوا شايفين انها تكون في عندى a periodic
178
00:13:15,600 --> 00:13:21,060
cycle ال cycle هي زى sin cosine ال period اه ماشي
179
00:13:21,060 --> 00:13:24,320
و هذه ال cycle زى ما انتوا شايفين بتكرر نفسها كل
180
00:13:24,320 --> 00:13:27,880
أكم من سنة تقريبا كل عشر سنوات هذا المثال يا شباب
181
00:13:27,880 --> 00:13:32,720
هو عبارة عن البيانات اللى مجمعة لل لينكس trapping
182
00:13:32,720 --> 00:13:37,000
اللينكس هذه عبارة عن حيوان شبه بالقطةو النمر
183
00:13:37,000 --> 00:13:40,480
تقريبا، بعيش في شمال أمريكا، في أمريكا الشمالية في
184
00:13:40,480 --> 00:13:44,280
كندا عند راهر اللي اسمه Mackenzie River هو تقريبا
185
00:13:44,280 --> 00:13:47,380
هذا الراهر من أكبر الأنهار في العالم بعد النيل
186
00:13:47,380 --> 00:13:52,410
والفراط، ماشي؟ففيه في المقاطعات الشمالية تابعة
187
00:13:52,410 --> 00:13:55,390
كندا في العام الف تسعمية .. الف تمانية و واحد و
188
00:13:55,390 --> 00:13:58,390
عشرين للعام الف تسعمية و تلاتة و أربعين عملولهم
189
00:13:58,390 --> 00:14:01,970
Trapping Trappings اللي هو عبارة عن فخوخ اللي هو
190
00:14:01,970 --> 00:14:06,790
الفخ أو الناس يدى، ماشي؟ و بيصيدوا هدول Trapping
191
00:14:06,790 --> 00:14:10,270
اللي هو زي ما اتفقنا هو عبارة عن حيوان شبيه بالقط
192
00:14:10,270 --> 00:14:15,130
و النمر زي الفدد؟ اه لأ هو بيشبه القط يعني تقريبا
193
00:14:15,130 --> 00:14:18,170
ما بين القط و النمر انا كان عندى صورة حاططها بصينة
194
00:14:18,170 --> 00:14:23,360
CG بس في جميع الأحوالهو يعني بروح بتجمع عند النهر
195
00:14:23,360 --> 00:14:27,080
هذا اللي اسمه Mackenzie ماشي و عبر السنوات بنصبه
196
00:14:27,080 --> 00:14:30,680
فخوخ و غيره و مابعرفش هو و طبعا زي ما انتوا شايفين
197
00:14:30,680 --> 00:14:33,420
هنا في عندي cycle زي ما انتوا شايفين تطلع على ال
198
00:14:33,420 --> 00:14:36,440
cycle بتكرر نفسك كل عشرة في السنوات فال peak هنا
199
00:14:36,440 --> 00:14:41,680
ال peak يعني القمة ال peak هنا شايفينه تقريبا هنا
200
00:14:41,680 --> 00:14:46,200
صار في العام 1930 تقريبا شايفين اكبر الموجة شوية
201
00:14:46,200 --> 00:14:46,860
اكبر عفوا
202
00:14:49,720 --> 00:14:54,200
ففي العام 1930 ال peak هنا زى ما انتوا شايفين فيه
203
00:14:54,200 --> 00:14:59,440
peak هنا صار في العام تقريبا تقريبا 1940 تقريبا كل
204
00:14:59,440 --> 00:15:03,940
عشر سنوات وإن كان شوية أقل ثم بعد ذلك هه زى ما
205
00:15:03,940 --> 00:15:07,320
انتوا شايفين في العام 1950 هو تقريبا أقل من
206
00:15:07,320 --> 00:15:11,580
الخمسين بشوية صح؟ فواضح أن ال peak هذا هى ال peak
207
00:15:11,580 --> 00:15:18,020
القمة تتكرر كل تقريبا عشر سنوات القاع شايفينه؟
208
00:15:18,890 --> 00:15:24,510
تقريبا فانا واضح انها موجات تتكرر
209
00:15:24,510 --> 00:15:28,110
كل اكم من سنة تقريبا كل عشر سنوات احنا مش شرط كل
210
00:15:28,110 --> 00:15:33,170
عشر سنوات بقدر ما هي انها كل اكم من سنة فهذا مثال
211
00:15:33,170 --> 00:15:37,730
توضيح يبين بان هناك سلاسل زمنية قد تواجهني في
212
00:15:37,730 --> 00:15:42,770
الحياة وهذا مثال منها بان في عندي a periodic cycle
213
00:15:42,770 --> 00:15:47,880
.. cycle دورة يا شبابفدورية و تقريبا كل اكتر من
214
00:15:47,880 --> 00:15:51,780
سنة كلها تقريبا عشر سنوات وهذا مثال بيوضح ليه ان
215
00:15:51,780 --> 00:15:55,880
الحالات اللي ممكن اتواجهينها حالة ايضا مختلفة عن
216
00:15:55,880 --> 00:15:58,880
الحالات التلاتة اللي قبل قليل درسناها احنا تسينا
217
00:15:58,880 --> 00:16:02,250
الى الان شايفين تلات حالاتالحالة الرابعة اللي ممكن
218
00:16:02,250 --> 00:16:07,430
نشوفها بإنه هذا المثال بيحكي عن monthly .. monthly
219
00:16:07,430 --> 00:16:12,210
اللي هو إيش؟ شهري .. airline passengers number ..
220
00:16:12,210 --> 00:16:16,850
numbers .. إيش يعني؟ لأ عدد المسافرين في الطيران
221
00:16:16,850 --> 00:16:21,170
.. خطوط الطيران في الشهر يعني واضح إنه بيحكي عن
222
00:16:21,170 --> 00:16:26,470
سنة .. عفوا سنوات و السنة مجسمة إلى مين .. شهور
223
00:16:27,930 --> 00:16:32,250
مظبوط؟ و هنا بحكي عن عدد المسافرين من في الشهور
224
00:16:32,250 --> 00:16:37,330
عبر السنوات واضحه؟ طيب هنا ال seasonality .. ال
225
00:16:37,330 --> 00:16:40,770
seasonality معناها عشان الموسمية الفصلية يعني واضح
226
00:16:40,770 --> 00:16:43,630
أنها موجودة زي ما أنتوا شايفين و هذه ال
227
00:16:43,630 --> 00:16:48,650
seasonality بتزداد عبر الزمان و واضح أنه في trend
228
00:16:48,650 --> 00:16:52,790
هنا اتجاه تزايدي برضه و رغم ذلك فمثلا لو أنا كبار
229
00:16:52,790 --> 00:16:59,030
شوية الصورة اتطلعوا أنتوا .. oopsبنرجع شوية لو انا
230
00:16:59,030 --> 00:17:08,590
مثلا اتطلعولي انتوا الآن مش مشكلة على العام 1950 و
231
00:17:08,590 --> 00:17:11,970
بعد هيك ع العام اللي بعد منه زي ما انتوا شايفين
232
00:17:11,970 --> 00:17:17,270
اتطلعوا هنا فيه زيادة ثم نقصان ثم زيادة ثم نقصان
233
00:17:17,270 --> 00:17:21,150
اتطلعوا أيوة هنا بتلاقيه بعدين زيادة ثم نقصان ثم
234
00:17:21,150 --> 00:17:25,560
زيادة صح؟بعدين بتجيب السنة بعد الزيادة ثم نقصان ثم
235
00:17:25,560 --> 00:17:28,740
زيادة لكن كل همالها الزيادة قاعدة بتزداد تلاحظين
236
00:17:28,740 --> 00:17:32,980
ال B كاماله عبر الزمن ال seasonality طيب هنا
237
00:17:32,980 --> 00:17:38,620
بيزداد صح و رغم أنه البيانات بتزدادفهذا مثال بيقول
238
00:17:38,620 --> 00:17:43,000
لي أنه في season، في فصل، في موسم، في عندي أنا،
239
00:17:43,000 --> 00:17:47,360
أصلا ما أعرف أنه أدد الركاب في الطيران بيكون في ال
240
00:17:47,360 --> 00:17:50,760
high season مش زي ال low season، يعني في أيام
241
00:17:50,760 --> 00:17:54,120
الكريسماس و أيام أعياد الميلاد تبع المسيحيين أو
242
00:17:54,120 --> 00:17:59,800
أعياد المسلمين اللي هو أو موسم الحج أو غيره موزوم،
243
00:17:59,800 --> 00:18:02,960
او في الشتاء أو في الصيف أيضا بيكون مختلف تماما عن
244
00:18:02,960 --> 00:18:07,900
أدد الركاب في فصول أخرى، مصبوط؟فعدد الركاب عبر
245
00:18:07,900 --> 00:18:14,060
الفصول يا إما ماله عبر الشهور عفوا في كل سنة يا
246
00:18:14,060 --> 00:18:16,720
إما بيكون مزيادة عن الشهر اللي جابله يا إما أقل
247
00:18:16,720 --> 00:18:20,640
الاخره ولكن بشكل عام هذا اللي أنتوا شايفينه مثال
248
00:18:20,640 --> 00:18:24,800
بيبيني أن في عندي Hana ال seasonality طيب هذا
249
00:18:24,800 --> 00:18:28,300
المثال الرابع المثال الخامس و اللي احنا ممكن نختم
250
00:18:28,300 --> 00:18:33,000
عنده Hana في الأمثلة يعني أقصرهذا مثال financial
251
00:18:33,000 --> 00:18:39,140
data financial يعني بياناتمالية ال financial data
252
00:18:39,140 --> 00:18:43,700
البيانات المالية اللى عندى هنا طبعا بتقول انه انا
253
00:18:43,700 --> 00:18:46,720
في عندى حاجة اسمها ال volatility او اللى هو ال
254
00:18:46,720 --> 00:18:49,200
variability ال variability اللى هى التشتتات
255
00:18:49,200 --> 00:18:52,240
الشديدة المتقاربة اللى بالشكل هذا اسمها volatility
256
00:18:52,240 --> 00:18:57,360
بالمناسبة هذه البيانات لو اطلعته انت شو تعمل فيها
257
00:18:57,360 --> 00:19:00,420
بصراحة دى يعني ايش تعملها ايش تلاقي لها model
258
00:19:00,420 --> 00:19:03,480
يوصفها انا بقولك انه احنا بنقدر نلاقي لها في
259
00:19:03,480 --> 00:19:07,420
السلاسل الزمنية وفي الموضوع مادتنابنجيلها ال model
260
00:19:07,420 --> 00:19:14,610
على الرغم من أن شكلها عشوائي صح؟على رغم أنه شكلها
261
00:19:14,610 --> 00:19:19,630
عشوائي وصعبة الوصف إلا أنه نستطيع القول بأننا في
262
00:19:19,630 --> 00:19:23,150
مادتنا هذه هلاجينها model يوصفها الجرش والأرش
263
00:19:23,150 --> 00:19:27,710
والأخرى طبعا لما نصلها ماشي الحال و بالمناسبة هذا
264
00:19:27,710 --> 00:19:32,590
البني آدم في العام 1982 على ما أذكر اللي استطاع
265
00:19:32,590 --> 00:19:35,750
أنه يوصف بيانات بالشكل هذا أخد جائزة نوبل هو
266
00:19:35,750 --> 00:19:41,050
بريطاني في ذاك الوقتلأنه قالوا بالاخير بأنه من
267
00:19:41,050 --> 00:19:46,510
خلال وصف لهذه البيانات والتنبؤ المستقبلي استطاع أن
268
00:19:46,510 --> 00:19:50,010
يوفر على الشركات المالية مليارات الدولارات من
269
00:19:50,010 --> 00:19:54,510
الحسائر فيما لو لم يستطع إيجاد النموذج ليصف هذه
270
00:19:54,510 --> 00:19:59,130
البيانات تمام؟ طبعا هذا المثال بالمناسبةهو عبارة
271
00:19:59,130 --> 00:20:02,990
عن مثال إيه له علاقة بال stock exchange اللي هي
272
00:20:02,990 --> 00:20:07,570
بورصة المال تبعت نيويورك ال returns العائد تبعت
273
00:20:07,570 --> 00:20:11,990
بورصة المال ماشي stock exchange يا شباب stock
274
00:20:11,990 --> 00:20:16,620
exchange معناها البورصة تبعت المال ماشيمن February
275
00:20:16,620 --> 00:20:25,620
2nd 1984 ل December 31 1991 يعني من العام 1984
276
00:20:25,620 --> 00:20:30,220
الثاني من February إلى اخر يوم في السنة من عام
277
00:20:30,220 --> 00:20:34,680
1991 هذه البيانات المالية اللي انتوا شايفينها واضح
278
00:20:34,680 --> 00:20:37,920
انها في عندى حاجة اسمها variability اللي هي
279
00:20:37,920 --> 00:20:41,800
variability التشتتات الشديدة او اللي هو بيسموها في
280
00:20:41,800 --> 00:20:45,280
ال financial data financial يعني ماليبسموها
281
00:20:45,280 --> 00:20:49,560
volatility على الرغم من أن البيانات هنا تتذبذب حول
282
00:20:49,560 --> 00:20:53,500
السفر الوسط حساب السفر أه إلا إنه في variability
283
00:20:53,500 --> 00:20:57,680
عالي على هذه بتقول إنه في كارثة صارت في هذا اليوم
284
00:20:57,680 --> 00:21:03,660
خلى الأسعار منها تنزل بشكل حال الاخره هذه شكلها
285
00:21:03,660 --> 00:21:07,260
قريب لل random إلا إنه احنا رغم ذلك كنا بنلاقي لها
286
00:21:07,260 --> 00:21:12,240
model يوصفها زي ما اتفقنا ماشي الحال؟ طيبلذن صار
287
00:21:12,240 --> 00:21:16,040
لنا أننا تقريبا نيجي نحكي عن حوالي خمس أمثلة هدول
288
00:21:16,040 --> 00:21:20,720
طبعا مش كل شيء ولكن بشكل عام بتبيني أنه ممكن في
289
00:21:20,720 --> 00:21:25,700
الحياة تواجهني نماذج لسلاسل عفنزمانية بالشكل هذا و
290
00:21:25,700 --> 00:21:30,120
احنا دورنا فيما بعد أنه نوصف هذه من السلاسل على
291
00:21:30,120 --> 00:21:33,640
بالمناسبة كلمة annual numbers هذه معناها annual
292
00:21:33,640 --> 00:21:40,140
سنوي يعني سنوي اه annual سنوي يعني yearly اهماشي
293
00:21:40,140 --> 00:21:44,540
عشان اللي مش عارف مثلا طيب الآن السلسلة الزمنية
294
00:21:44,540 --> 00:21:49,020
اللي اتفقنا أنه نرمز لها بالرمز XT فينا أنه نيجي
295
00:21:49,020 --> 00:21:53,780
نقول من أين جاءها ال components تبعونها نحيا إيش
296
00:21:53,780 --> 00:21:57,380
ال components تبعون السلسلة الزمنية يعني درجة
297
00:21:57,380 --> 00:22:02,400
الحرارة مثلا مثلا يا شباب اليوم درجة الحرارة خمسة
298
00:22:02,400 --> 00:22:07,150
فوق السفرماشي؟ امبارح درجة الحرارة على سبيل المثال
299
00:22:07,150 --> 00:22:13,130
تلتاش فوق السفر سؤالي من أين جاء الرقم خمسة؟ ليش
300
00:22:13,130 --> 00:22:17,590
اليوم خمسة وامبارح تلتاش؟ ليش ماشي الرقامين زي
301
00:22:17,590 --> 00:22:23,380
بعض؟ليش اختلف الرقم؟ تمام؟ فليش ال XT .. ال XT
302
00:22:23,380 --> 00:22:27,180
اللي هو اليوم خمسة؟ بينما ال XT .. ال X دي هي ال
303
00:22:27,180 --> 00:22:29,640
component اللي عفوًا .. ال .. ال .. ال observed
304
00:22:29,640 --> 00:22:33,440
تبعتي الدرجة الحرام، البارح تلتاشر، فبنقوله لإنه
305
00:22:33,440 --> 00:22:37,700
والله في حاجة اسمها components، مركبات، هدول
306
00:22:37,700 --> 00:22:43,360
المركبات مع بعض اجتمعوا، تمام؟ وعطوني الرقم اللي
307
00:22:43,360 --> 00:22:48,380
انت شفته، اللي هو خمسة، فدورنا احنا كإحصائيين
308
00:22:49,050 --> 00:22:53,270
وبندرس سلاسل زمانية انه نعرف ال components هذه
309
00:22:53,270 --> 00:22:59,110
نحللها نعملها ما يعرف بكلمة decompose decompose
310
00:22:59,110 --> 00:23:04,630
تحليل decompose تجميع تركيب فدورنا انه نعمل
311
00:23:04,630 --> 00:23:08,530
decompose للسلسلة نعرف من اين جاء الرقم خمسة ماشي
312
00:23:08,530 --> 00:23:13,190
هنا فالXT can be decomposed in four in general
313
00:23:13,190 --> 00:23:17,550
طبعا بشكل اقل الى اربعة componentsالاربع
314
00:23:17,550 --> 00:23:21,490
components يا شباب هم عبارة عن ال secular trend
315
00:23:21,490 --> 00:23:24,770
اللي هو ال general trend لاتجاه العام اللي هو يا
316
00:23:24,770 --> 00:23:28,630
إما تزايد لاتجاه العام هو يا إما تناقص و ال
317
00:23:28,630 --> 00:23:31,730
general trend هو عبارة عن ال smooth long term
318
00:23:31,730 --> 00:23:36,370
direction ال direction تبع السلسل للاتجاه يا إما
319
00:23:36,370 --> 00:23:39,510
upward يعني increase يا إما downward يا إما
320
00:23:39,510 --> 00:23:46,660
decrease عبر الزمن تمام؟فالسلسلة الزمنية بتتكون من
321
00:23:46,660 --> 00:23:50,760
أربع components أول component هو مين ال general
322
00:23:50,760 --> 00:23:54,060
trend ال trend و اللي هو مثلا إذا بتحب تشوفه
323
00:23:54,060 --> 00:23:58,960
بتلاقيه مثلا كمثال أو توضيح قد يكون تزايدي بالشكل
324
00:23:58,960 --> 00:24:03,300
هذا زي ما انتوا شايفين كان يكون قناقصي قد يكون
325
00:24:03,300 --> 00:24:08,140
تناقصي و قد لا يكون هناك ماله trend هذا مافيه
326
00:24:08,140 --> 00:24:13,020
trend الحالة التالتةماشي؟ بينما الحالة الأولى واضح
327
00:24:13,020 --> 00:24:18,300
ان اتجاه العام تزايد الحالة التانية واضح ان اتجاه
328
00:24:18,300 --> 00:24:24,300
العام ماله تناقص زي ما انتوا شايفين اه هذا احد ال
329
00:24:24,300 --> 00:24:28,360
components اللي ممكن .. عشان اوضح اكتر و اكتر مثلا
330
00:24:28,360 --> 00:24:32,680
انا خليني حاجة اقول بشكل واضح يعني هيك بيصير
331
00:24:32,680 --> 00:24:36,000
بصراحة في الحياة العملية مثلا ايجي نحكي عن مبيعات
332
00:24:36,000 --> 00:24:42,190
عبر الفصول احنا بنحكي عن عام 1990مجزّة إلى أربع
333
00:24:42,190 --> 00:24:46,390
فصول العام
334
00:24:46,390 --> 00:24:54,730
1991 أيضًا أربع فصول وهكذا
335
00:24:54,730 --> 00:25:02,230
وهذه المبيعات اللي اتفقنا اسمها XT مثلًا هنا خمسة
336
00:25:02,230 --> 00:25:07,190
طن هنا سبعة طن هنا تلتاش هنا اتنين هنا سبعة هنا
337
00:25:07,190 --> 00:25:13,490
تمانية هنا اربعتاش هنا مثلًا تنينو هكذا سؤالي
338
00:25:13,490 --> 00:25:20,410
اتفقنا بإنه ليش هاي خمسة و هاي سبعة؟ هاي خمسة فصل
339
00:25:20,410 --> 00:25:23,430
الأول من عام تسعين، هاي سبعة برضه فصل الأول ولكن
340
00:25:23,430 --> 00:25:26,990
أهم واحد تسعين، و ليش هاي خمسة و هاي سبعة؟ ليش
341
00:25:26,990 --> 00:25:32,220
تغير الرقم؟ فقلنا لإنه في components مركباتأربع
342
00:25:32,220 --> 00:25:35,260
مراكبات بشكل عام مش صارت يكونوا الأربع مراكبات
343
00:25:35,260 --> 00:25:40,040
موجودين ولكن بشكل عام بيكون عندي أربع components
344
00:25:40,040 --> 00:25:44,180
هم اللي بيحددوا لمين اللي هو الرقم هذا من احيان
345
00:25:44,180 --> 00:25:49,960
الأربع components هم لل trend وال
346
00:25:49,960 --> 00:25:56,600
component التاني اللي هو اسمه ال season وال
347
00:25:56,600 --> 00:26:01,420
component التالت اللي اسمه ال cycleواخر واحد اللي
348
00:26:01,420 --> 00:26:05,020
هو ال random او ال irregular اللي هو غير منتظم
349
00:26:05,020 --> 00:26:11,520
يعني random او irregular هذا الأربع مع بعض بطريقة
350
00:26:11,520 --> 00:26:12,860
ما mathematically
351
00:26:15,410 --> 00:26:20,110
ممكن ان نجمحهم ب model معين ممكن نجمحهم تجميعي
352
00:26:20,110 --> 00:26:24,070
يعني جمعهم مع بعض نجمحهم ممكن نضربهم ممكن نرفعهم ل
353
00:26:24,070 --> 00:26:30,530
function معينة بطريقة ما هدول بيعملون مع بعض الرقم
354
00:26:30,530 --> 00:26:34,390
خمسة او بيعملون مع بعض الرقم سبعة و هكذا عبر
355
00:26:34,390 --> 00:26:38,610
الأزمنة طبعا مش الحال لان كل واحد عبر الزمن موجود
356
00:26:38,610 --> 00:26:44,980
مفهومش هذا؟فدورنا احنا كإحصائيين نعمل decompose،
357
00:26:44,980 --> 00:26:49,820
شو decompose؟ هذه اللقم اللي انتوا شايفينه اللي هو
358
00:26:49,820 --> 00:26:53,560
composed يعني موجودها أنا مجمعة على انه خمسة نعمله
359
00:26:53,560 --> 00:26:59,740
decompose، نحلله، نروح نجيب هدولة، بهدف لما انت
360
00:26:59,740 --> 00:27:04,300
عارف الخمسة زي قصة ال DNA في الدم، فلو عرفتوا إيش
361
00:27:04,300 --> 00:27:07,960
مواصفات ال DNA للإنسان وغيره قرعتهم انت سايتها،
362
00:27:07,960 --> 00:27:11,530
بتقدر تعمل إيش اللي بدك إيها، مصبوح؟فانت لغاية لما
363
00:27:11,530 --> 00:27:16,170
تعرف السلسلة التحليل تبعها أصولها ترجحها لأصلها هي
364
00:27:16,170 --> 00:27:19,170
بقى خلاص بتقدر تعمل اللي بدك إياه من ناحية ال
365
00:27:19,170 --> 00:27:23,940
prediction و هكذا وصلت .. وصلت فكرا؟ طيبإذا ال
366
00:27:23,940 --> 00:27:26,900
trend شفتوا أنتوا الأمثلة اللي قبل شوية حكينا عنها
367
00:27:26,900 --> 00:27:30,780
أنه يا إما تزايد يا ابنيا يا إما مين تناقص يا إما
368
00:27:30,780 --> 00:27:34,640
يكون ماله متذبذب يعني لاه تزايد له ولا هو تناقصه
369
00:27:34,640 --> 00:27:39,220
ال season اللي هو الفصل يعني أو الموسم هذا هو إيش
370
00:27:39,220 --> 00:27:42,440
تعريفه يا ابني تعريفه هو ال pattern of change
371
00:27:42,440 --> 00:27:48,140
عبارة عن نمط التغير in a time within a year شو
372
00:27:48,140 --> 00:27:52,910
يعني within a year يعني جواد السنة داخل السنةwhich
373
00:27:52,910 --> 00:27:56,430
to play .. which to tend .. which عفوا .. which
374
00:27:56,430 --> 00:28:01,030
tend to repeat itself every year أو each year
375
00:28:01,030 --> 00:28:07,970
فبتكرر نفسها كل سنة كمان مرة هي عبارة عن نمط بتكرر
376
00:28:08,980 --> 00:28:13,980
كل سنة ولكن هذا النمط متى بيحدث أو داخل السنة
377
00:28:13,980 --> 00:28:17,780
الذات نفسها، ماعرفش الحاجة؟ طيب السنة هذه مش يعني
378
00:28:17,780 --> 00:28:21,260
.. مش إشي مقدس، ممكن يكون داخل اللي هو الفارق
379
00:28:21,260 --> 00:28:24,380
الأسبوعي وداخل .. يعني داخل ال period of time،
380
00:28:24,380 --> 00:28:27,760
ماعرفش الحاجة؟ ولكن احنا بنفضل أنه نستخدمه مياه
381
00:28:27,760 --> 00:28:31,600
سنويًا، ماعرفش الحاجة؟ فال seasonality يفضل الكلام
382
00:28:31,600 --> 00:28:36,170
عليه أنه يشكل سنة زى ما انتوا شايفين احنا قسمنا
383
00:28:36,170 --> 00:28:41,430
السنة الى اربع فصول مثلا فصل الشتاء ربيع خريف و
384
00:28:41,430 --> 00:28:46,950
هكذا او ممكن تقسموا السنة للشباب الى تلات فصول زى
385
00:28:46,950 --> 00:28:53,910
الجامعة فصل اول فصل تانى و فصل الصيف مصبوح او حتى
386
00:28:53,910 --> 00:28:58,450
الجامعة ممكن تقسموها الى فصلين فصل اول و فصل تانى
387
00:28:58,450 --> 00:29:01,530
صح مصبوح
388
00:29:02,210 --> 00:29:05,930
المهم فانت الآن ال seasonal variation كرسمة لو
389
00:29:05,930 --> 00:29:09,630
بتحبوا تشوفوه هو بيطلع هيك شكله يعني لو طلعنا
390
00:29:09,630 --> 00:29:13,670
فبنلاقي زي ما انتوا شايفينها دي مجرد رسمة توضحية
391
00:29:13,670 --> 00:29:19,270
ان العام 2003 احنا قسمناها إلى أربع فصول 2004 إلى
392
00:29:19,270 --> 00:29:25,120
أربع فصول وهكذافواضح ان هنا في عندك الان المبيعات
393
00:29:25,120 --> 00:29:28,440
النمط طبعتها مثلا على سبيل المثال هذه المبيعات
394
00:29:28,440 --> 00:29:33,940
مثلا هان أجل من الموسم التاني نفس الشي هان أجل من
395
00:29:33,940 --> 00:29:37,000
الموسم التاني نفس الشي هان أجل من الموسم التاني او
396
00:29:37,000 --> 00:29:40,740
خلينا نحكي النمط اللي انتوا شايفينه شايفين هذا؟
397
00:29:40,740 --> 00:29:47,940
نمط هو نفسه بيكرر نفسه عبر السنوات ولكن النمط كله
398
00:29:47,940 --> 00:29:55,760
بيحدث وين؟جواد السنة نفسها تمام هيك فهو عبارة عن
399
00:29:55,760 --> 00:30:00,300
short term fluctuation fluctuation معناها تذبذب يا
400
00:30:00,300 --> 00:30:06,140
شباب اه short term ايش يعني short term اه يعني
401
00:30:06,140 --> 00:30:11,820
خلينا نقوله قصير تذبذب قصير اه و care بيحدث
402
00:30:11,820 --> 00:30:18,060
periodically in أيه في السنة بيحدث ماشي الحال واضح
403
00:30:18,060 --> 00:30:22,890
اه اعتقدواتفقنا مش شرط سنة يعني ممكن يكون أسبوع أو
404
00:30:22,890 --> 00:30:26,570
ممكن يكون شهر طيب بنفس ملأ ال cyclic variation أو
405
00:30:26,570 --> 00:30:31,130
ال cyclic variation هلأ نفس ال seasonal ولكن مش
406
00:30:31,130 --> 00:30:38,490
within a year بتصير longer than a year فهي عبارة
407
00:30:38,490 --> 00:30:42,870
عن برضه زي اللي هو ال sine cosine wavelets هدوة
408
00:30:42,870 --> 00:30:49,740
ولكن اللي هو ال period بتصير مالهاكل أكم من سنة،
409
00:30:49,740 --> 00:30:53,600
كل أربع، زي مثال اللي هو الحيوان الينكس اللي كان
410
00:30:53,600 --> 00:30:59,740
في شمال كندا، كل عشر سنوات، إذا بتذكروا، نحيا،
411
00:30:59,740 --> 00:31:03,740
بعنا فكرة ممكن يكون مثال توضيح هنا، بيحكوا بإنه
412
00:31:03,740 --> 00:31:10,000
السعر العملة كل عشر سنوات تقريبا برضهبكرر نفسه فلو
413
00:31:10,000 --> 00:31:14,120
اطلعته على أسعار العملة مثلا مثلا انا بعرف انه سعر
414
00:31:14,120 --> 00:31:17,940
العمر الكندي على الأمريكي كل عشر سنوات بيعمل
415
00:31:17,940 --> 00:31:24,020
period شو يعني؟ يعني صراحة بيكون تقريبا الدولار
416
00:31:24,020 --> 00:31:28,420
الأمريكي و الكندي مقراب لبعض جد بعض بعدين الكندي
417
00:31:28,420 --> 00:31:33,620
بنزل بنزل بيضل عشر سنوات ينزل و بعدين بيصير يرتفع
418
00:31:33,620 --> 00:31:38,610
لحد ما يكرر نفسه بيصير جد الأمريكي و هكذافتزيدوا
419
00:31:38,610 --> 00:31:43,170
أنه أسعار العملة هي كل عشر .. إذا فيكوا حد المزارع
420
00:31:43,170 --> 00:31:46,370
يقوللي أنا صح ولا غلط بيقولوا البندورة أو ال .. أو
421
00:31:46,370 --> 00:31:52,870
كل أربع سنوات بتكرر نفسها البندورة لما ن .. كجودة
422
00:31:52,870 --> 00:31:57,450
أو الأرض اللي بتنزر عليها أو ال .. البطاطا هل هذا
423
00:31:57,450 --> 00:32:03,530
كلام صحيح؟ البطاطا اه البطاطا كل أربع .. أربع
424
00:32:03,530 --> 00:32:06,830
سنوات بتكون يعني في الدورة تبعتها بتتكرر
425
00:32:11,710 --> 00:32:16,290
أخر component هنا موجود عندنا اللي هو ال random أو
426
00:32:16,290 --> 00:32:20,010
ال irregular غير منتظم اللي لا يمكن أن نوصفه احنا
427
00:32:20,010 --> 00:32:24,550
بسهولة هذا لكن في السلاسل الزمنية تخيلوا في مباعد
428
00:32:24,550 --> 00:32:30,550
نستطيع أنه ايش نوصفه و نلاقي له modelاه ال random
429
00:32:30,550 --> 00:32:34,130
ال .. اه بس الآن احنا بعد ما نحلل السلسلة اتفقنا
430
00:32:34,130 --> 00:32:36,910
الى الأربعة components اللى بشكل عام أربعة ممكن
431
00:32:36,910 --> 00:32:40,110
يكونوا مش الأربعة موجودين يعني يا شباب درجات
432
00:32:40,110 --> 00:32:44,930
الحرارة حقيقة ال component تبعت ال season موجود ال
433
00:32:44,930 --> 00:32:49,010
component ليه؟درجة الحرارة بالمناسبة، هتنفهمها،
434
00:32:49,010 --> 00:32:52,350
نتطلعها، درجات الحرارة عبر الزمن، من العام الف
435
00:32:52,350 --> 00:32:56,270
تمانمية إلى الآن، شو رأيكوا في درجات الحرارة؟ ما
436
00:32:56,270 --> 00:33:00,010
هي درجة الحرارة في الصيف، مش زيها زي مين، في
437
00:33:00,010 --> 00:33:03,690
الشتاء، صح؟ فواضح إن الموسم موجود، ال component
438
00:33:03,690 --> 00:33:07,700
تبع ال season موجود، ولا أنا غلطان؟ طيبانتوا
439
00:33:07,700 --> 00:33:11,140
بتقروا يمكن تعرفوا انه يقال ان درجات الحرارة
440
00:33:11,140 --> 00:33:15,460
عامالها فيه warming global global warming يعني في
441
00:33:15,460 --> 00:33:19,720
تزايد في درجات الحرارة صح؟ يعني في ال trend موجود
442
00:33:19,720 --> 00:33:25,720
شكله ال trend تزايد دي درجات الحرارة صح؟ طب ال
443
00:33:25,720 --> 00:33:29,980
cycle عادة هذي يمكن تكون شوية مش موجودة في درجات
444
00:33:29,980 --> 00:33:35,460
الحرارة اه واضحات فكرتين؟يمكن تكون مدموجة نوعا ما
445
00:33:35,460 --> 00:33:39,220
مع ال trend هي كتش جاية هي و ال trend مع بعض،
446
00:33:39,220 --> 00:33:43,500
مخفية، يعني خليني نقول درجات الحرارة، نفكر فيها
447
00:33:43,500 --> 00:33:47,500
على أنها مش أربعة component، تلاتة component،
448
00:33:47,500 --> 00:33:52,480
مصبوط؟ من هما ال trend و ال seasonal و ال
449
00:33:52,480 --> 00:33:57,420
irregular، ال random يعني، أه؟ واضحة فكرته؟ فمش
450
00:33:57,420 --> 00:34:00,060
دايما الأربعة بيكونوا، ولكن in general الأربعة
451
00:34:00,060 --> 00:34:04,380
موجودين، مصلة؟ طيبال random هذا عبارة أو ال
452
00:34:04,380 --> 00:34:07,880
irregular هو عبارة عن ال follow non regularity، شو
453
00:34:07,880 --> 00:34:13,240
يعني؟ ما بتبقى على نمط، عشوائي، زي ما أنتوا شوفتوا
454
00:34:13,240 --> 00:34:16,760
البني آدم اللي حكيتكوا عنه أخد جائزة نوبل، رغم أنه
455
00:34:16,760 --> 00:34:21,300
كانت عشوائية إلا أن استطاعوا أنه داك الشخص مالهإنه
456
00:34:21,300 --> 00:34:26,520
يجد model اللي علها يوصفها للسلسلة الزمنية اللي
457
00:34:26,520 --> 00:34:31,080
عنده و خسائر
458
00:34:31,080 --> 00:34:36,420
في الشركات المالية أقل بكثير من ما ممكن أن تكون،
459
00:34:36,420 --> 00:34:39,960
تمام؟ لإنه تنسوش أهم شيء في السلسلة الزمنية هو
460
00:34:39,960 --> 00:34:44,400
اللي بدأنا في محاضرتنا إنه إيه عشان تفهم الماضي
461
00:34:44,400 --> 00:34:50,850
عشان تتنبأ المستقبل، ماشي؟هذا هي هدفنا طيب الان
462
00:34:50,850 --> 00:34:55,650
احنا بالنسبة ل .. اللي هي فكرة ال cyclic رسمة لو
463
00:34:55,650 --> 00:34:59,830
حابينا نشوفها ال cyclic اللي انتوا شايفينها هي هذا
464
00:34:59,830 --> 00:35:03,170
المثال بيوضح على انه كيف ال cyclic variation ممكن
465
00:35:03,170 --> 00:35:05,990
يكون هذا زي ما انتوا شايفينه تطلعوا على ال mouse
466
00:35:05,990 --> 00:35:12,460
لو انا كبرت شوية مثلا يمكن يكون أفضلأه فاتطلع ال
467
00:35:12,460 --> 00:35:16,220
mouse الدورة هادى كلها زى ما انتوا شايفين اللى هى
468
00:35:16,220 --> 00:35:21,680
هى اكتلع و بعدين كرر نفسه هادى الموجة كلها اتكرر
469
00:35:21,680 --> 00:35:26,870
الذات نفسها اتطلعه هى هى واضحان؟ربما الشيء اللي
470
00:35:26,870 --> 00:35:31,670
بختلف بسيط؟ أه فعمليا كل خمس سنة زي ما حكى زميلكم
471
00:35:31,670 --> 00:35:35,470
تتكرر نفسها، صح؟ طيب المصطلحات اللي موجودة على
472
00:35:35,470 --> 00:35:39,450
الرسم على العلم يعني، هذه بيانات مالية بتحكي عن
473
00:35:39,450 --> 00:35:43,210
prosperity معناها ازدهار، مثلا ازدهار في الأسعار
474
00:35:43,210 --> 00:35:47,110
أو في الأرباح أو اللي بدك إياههنا في عندي
475
00:35:47,110 --> 00:35:52,110
depression يعني انكماش في الأسعار، انكمشة الأسعار
476
00:35:52,110 --> 00:35:56,390
أو في انحدار في الأسعار، recession في كساد، في
477
00:35:56,390 --> 00:36:01,250
عندي كساد هنا recession كساد ولكن بشكل عام الأسعار
478
00:36:01,250 --> 00:36:04,150
عام مالها أو الأرباح يعني إذا بتحب تسميها أرباح
479
00:36:04,150 --> 00:36:08,490
بشكل عام مالهاتزايدية زي ما انتوا شايفين احنا
480
00:36:08,490 --> 00:36:11,350
المحاضرة الجاية زي الله حيانا المحاضرة الجاية ان
481
00:36:11,350 --> 00:36:16,090
شاء الله هنبلش نحكي عن ال models اللي موجودة اللي
482
00:36:16,090 --> 00:36:20,870
ممكن من خلالها نوصف السلسلة الزمانية اللي اتفقنا
483
00:36:20,870 --> 00:36:25,910
نعمل decomposition أو decompose لل series A و اللي
484
00:36:25,910 --> 00:36:28,690
هي زي ما انتوا شايفين على السريع هي في عندي three
485
00:36:28,690 --> 00:36:32,290
models بشكل عام في ال additive modelفي ال
486
00:36:32,290 --> 00:36:35,130
multiplicative model عارفين شو additive اكيد اللي
487
00:36:35,130 --> 00:36:39,490
هو تجميعي multiplicative ضربي او ال mixed يعني ما
488
00:36:39,490 --> 00:36:45,510
بين الجامع و ما بين الدرم فعندي هنا ال additive
489
00:36:45,510 --> 00:36:48,650
انك تجمع الاربع components اللي موجودين عشان
490
00:36:48,650 --> 00:36:53,210
يعطوني الرقم مينXT فع السريع هذا الرقم اللى كان
491
00:36:53,210 --> 00:36:57,630
قبل شوية اسمه خمسة لو انا بتفكر فيه فماشي ممكن
492
00:36:57,630 --> 00:37:01,330
اقول ال trend عبارة عن تلتاش لكن ال season واضح
493
00:37:01,330 --> 00:37:04,830
انه سبعة يعني عشرين اذا هذا بدى يكون سالب مثلا
494
00:37:04,830 --> 00:37:08,870
تمانتاش جديش ضل عشان ال season يعطيه خمسة يعني هذا
495
00:37:08,870 --> 00:37:11,590
فيه تزايد و هذا فيه تزايد لكن هذا فيه نقصان كتير
496
00:37:11,590 --> 00:37:15,420
ال cycle بتخرب الكتير في الأصحاب جديش بده يكون؟زي
497
00:37:15,420 --> 00:37:19,100
التلاتة عشان في الأخير يعطيني مين؟ خمسة جمعتهم مع
498
00:37:19,100 --> 00:37:23,380
بعض اعطوني اللي هو مين الرقم خمسة وطلبناهم شباب
499
00:37:23,380 --> 00:37:26,040
احنا هيك اليوم بنختم المحاضرة القادمة ان شاء الله
500
00:37:26,040 --> 00:37:31,860
بنكمل بهذا الصفحة هي اللي أماميمشي و بنبلش نحكي
501
00:37:31,860 --> 00:37:36,720
mathematically كيف ان هو احنا ممكن ان هو نجيب
502
00:37:36,720 --> 00:37:42,020
mathematically يعني او حسابات نبلش نحكي كيف ممكن
503
00:37:42,020 --> 00:37:45,800
ان هو في الآخر نعمل decompose يعني نحلل هاي ال
504
00:37:45,800 --> 00:37:49,760
series طيب نراكم على خير المحاضرة القادمة و ان شاء
505
00:37:49,760 --> 00:37:53,280
اللهبنكون يعني .. انتوا حضرو ال محاضرات موجودة
506
00:37:53,280 --> 00:37:57,920
online شايفينها على الصفحه تبعتي نزلوها و حضروها
507
00:37:57,920 --> 00:38:01,380
لعليه و ربنا يسهل ان شاء الله، ماشي؟ يعطيكوا العفو
|