PL9fwy3NUQKwYFBUnodro6Sb-LDDg3GP62/9aoXahoj9bU.srt

1
00:00:20,690 --> 00:00:24,910
بسم الله الرحمن الرحيم إن شاء الله نستمر في الحلقة

2
00:00:24,910 --> 00:00:32,310
التاسعة 9 سأبدأ مع موضوع الاختصارات السياسية 

3
00:00:32,310 --> 00:00:38,610
والقيم الخاصة في هذه الحالة سيكون هناك أشياء كثيرة

4
00:00:38,610 --> 00:00:45,010
كيف نستخدم قيم الاختصارات السياسية بالإضافة إلى

5
00:00:45,010 --> 00:00:48,790
كيف نستخدم القيم الخاصة 

6
00:00:50,440 --> 00:00:54,380
الآن إذا كانت الميزة العاملة قريبة من ميزة المجتمع

7
00:00:54,380 --> 00:00:59,000
المصطلح، فليس الميزة الحقيقية مفترضة إذا تذكر،

8
00:00:59,000 --> 00:01:01,620
للميزة الحقيقية ميزة 

9
00:01:01,620 --> 00:01:02,160
 

10
00:01:02,160 --> 00:01:07,900
 

11
00:01:07,900 --> 00:01:17,400
 

12
00:01:18,690 --> 00:01:24,630
تقول إذا كانت المعاملة قريبة 

13
00:01:24,630 --> 00:01:26,610
بما فيه الكفاءة كافية للمعاملة 

14
00:01:26,610 --> 00:01:28,470
 

15
00:01:28,470 --> 00:01:29,690
 

16
00:01:29,690 --> 00:01:29,730
 

17
00:01:29,730 --> 00:01:31,030
 

18
00:01:31,030 --> 00:01:31,150
 

19
00:01:31,150 --> 00:01:32,650
 

20
00:01:32,650 --> 00:01:36,890
 

21
00:01:36,890 --> 00:01:48,170
 

22
00:01:50,010 --> 00:01:55,090
ذا هذا يعني أنه إذا كان قيمة الميزانية قريبة جدًا 

23
00:01:55,090 --> 00:02:00,730
من ميزانية الحيوانات، فلن ننجح من نال الحيوانات

24
00:02:00,730 --> 00:02:03,250
على الاتصال الآخر، إذا كانت ميزانية الحيوانات

25
00:02:03,250 --> 00:02:06,990
بعيدة من ميزانية الحيوانات المصطلحة، فلن ننجح من 

26
00:02:06,990 --> 00:02:10,910
نال الحيوانات، فلو كانت بعيدة عنه، يعني على سبيل

27
00:02:10,910 --> 00:02:18,040
المثال إذا X بار كما ذكرنا 4، فإذا X بار كان 10 هنا 

28
00:02:18,040 --> 00:02:23,620
يوجد فرق كبير بين مصدر الوثيقة و 30 في هذه الحالة

29
00:02:23,620 --> 00:02:25,320
ننقذ الـ Hypothesis دلالة الـ Hypothesis 

30
00:02:34,120 --> 00:02:38,100
is far enough to rejected the zero كده يكون الفرق ما

31
00:02:38,100 --> 00:02:41,740
بين الـ mean للـ sample و الـ population يعني كده

32
00:02:41,740 --> 00:02:45,300
يكون الفرق ما بينهم كبير and we can reject null of

33
00:02:45,300 --> 00:02:49,320
it يعني كده يكون المسافة بينهم كبيرة عشان أقدر أن 

34
00:02:49,320 --> 00:02:53,420
أرفض الفرضية الصفرية is how far is far enough هذا 

35
00:02:53,420 --> 00:02:55,960
اللي إحنا بنشوف عليه من خلال حاجة اسمها critical

36
00:02:55,960 --> 00:03:02,300
values الـ عنوان الاصطناعي لتجارب 

37
00:03:02,300 --> 00:03:09,400
 

38
00:03:09,400 --> 00:03:10,220
 

39
00:03:10,220 --> 00:03:10,300
 

40
00:03:10,300 --> 00:03:14,260
 

41
00:03:14,260 --> 00:03:27,080
 

42
00:03:30,010 --> 00:03:38,130
مثلًا، نحن نتحدث عن مجموعة عامة، هناك اتجاهات 

43
00:03:38,130 --> 00:03:41,970
مختلفة، واحدة تسمى مجموعة اتجاهات لا اتجاه 

44
00:03:41,970 --> 00:03:46,210
والثانية مجموعة اتجاهات لا اتجاه

45
00:03:51,840 --> 00:03:54,180
تكون هناك أمامين 

46
00:03:54,180 --> 00:03:54,820
 

47
00:03:54,820 --> 00:03:57,200
 

48
00:03:57,200 --> 00:03:57,940
 

49
00:03:57,940 --> 00:04:00,260
 

50
00:04:00,260 --> 00:04:02,720
 

51
00:04:02,720 --> 00:04:03,820
 

52
00:04:03,820 --> 00:04:09,430
مع ذلك يمكن أن يكون 

53
00:04:09,430 --> 00:04:10,190
 

54
00:04:10,190 --> 00:04:11,190
 

55
00:04:11,190 --> 00:04:14,950
 

56
00:04:14,950 --> 00:04:15,610
 

57
00:04:15,610 --> 00:04:18,930
 

58
00:04:18,930 --> 00:04:23,030
 

59
00:04:23,030 --> 00:04:24,330
 

60
00:04:24,330 --> 00:04:35,350
 

61
00:04:39,620 --> 00:04:45,700
اللحظة هي الـ mean مظبوط الـ region هدول ما لهم أبعاد عن

62
00:04:45,700 --> 00:04:50,680
population الـ mean فإذا كان أنا موجود في الـ .. في 

63
00:04:50,680 --> 00:04:52,780
these regions في الـ rejection region then we 

64
00:04:52,780 --> 00:04:56,140
reject the null hypothesis so suppose we are in

65
00:04:56,140 --> 00:05:00,180
these regions then we reject the null hypothesis

66
00:05:00,180 --> 00:05:02,400
now the question is how can we determine this

67
00:05:02,400 --> 00:05:08,870
region and the other one هذه السؤال للمجلد اليوم 

68
00:05:08,870 --> 00:05:18,010
قبل ذلك ابحث عن اتفاقات مختلفة اسمها risk in 

69
00:05:18,010 --> 00:05:20,910
decision making using hypothesis testing هناك 

70
00:05:20,910 --> 00:05:24,350
اتفاقات مختلفة أول اتفاقات مختلفة اسمها type one

71
00:05:24,350 --> 00:05:27,530
type

72
00:05:27,530 --> 00:05:31,570
one error يعني الخطأ من النوع الأول الـ definition

73
00:05:31,570 --> 00:05:37,950
تبعه لـ type one reject true null hypothesis type 

74
00:05:37,950 --> 00:05:49,050
one reject h0 when it is true إذا 

75
00:05:49,050 --> 00:05:52,050
هي أول تعريف يجب أن أعرفه اللي هو الخطأ من النوع

76
00:05:52,050 --> 00:06:00,430
الأول اللي هو عبارة عن رفض h0 وهو ما قاله هو صحيح

77
00:06:00,430 --> 00:06:03,390
إذا reject h0 when it is true it is type one

78
00:06:03,390 --> 00:06:03,690
error

79
00:06:06,470 --> 00:06:11,090
الـ type 1 error is a false alarm يطلق عليه false 

80
00:06:11,090 --> 00:06:16,390
alarm يعني تنبيه أو تعذير أن في عندي خطأ فالخطأ 

81
00:06:16,390 --> 00:06:22,930
عبارة عن reject h0 when it's zero is true I mean when

82
00:06:22,930 --> 00:06:28,720
it is true I mean when it's zero is true إذا type

83
00:06:28,720 --> 00:06:31,960
one error it means rejection h0 when in fact

84
00:06:31,960 --> 00:06:35,960
it's h0 is true إذا type الخطأ من نوع الأول 

85
00:06:35,960 --> 00:06:41,680
معناه رفض الفرضية الصفرية وهي إيش وهي صحيحة إذا

86
00:06:41,680 --> 00:06:47,960
أنا دي أبقى رفض h0 وهي صحيحة أنا برفض شيء 

87
00:06:47,960 --> 00:06:52,040
صح مع كده we commit type one error اللي برفض شيء 

88
00:06:52,040 --> 00:06:55,280
صح مع كده في عنده خطأ مش هيك نسميه type one error

89
00:06:56,780 --> 00:07:05,100
العنوان الواقعي للخطأ الواحد هو Alpha الواقعي

90
00:07:05,100 --> 00:07:17,120
للخطأ 

91
00:07:17,120 --> 00:07:23,820
الواحد يعني احتمال الوقوع في الخطأ من النوع الأول 

92
00:07:25,430 --> 00:07:30,610
هذا بنسميه alpha هذا pronounced as alpha هذا 

93
00:07:30,610 --> 00:07:38,070
Greek letter alpha زي ميو و زي سيجما Greek letter this

94
00:07:38,070 --> 00:07:44,290
alpha is called level

95
00:07:44,290 --> 00:07:45,890
of significance of the test

96
00:07:52,460 --> 00:07:55,300
الكبير مثلًا هنا مستوى المعنوية أو مستوى الأهمية

97
00:07:55,300 --> 00:08:03,360
نسميها alpha is level of significance هي 

98
00:08:03,360 --> 00:08:09,180
مستوى المعنوية this

99
00:08:09,180 --> 00:08:13,540
alpha is set by researcher in advance اللي بيحطها 

100
00:08:13,540 --> 00:08:17,380
لنفسة من البداية لذا أنا في عيني تعريف مهم وهذا

101
00:08:17,380 --> 00:08:20,680
حاجة غريبة شكل كبير it's called type one error اللي

102
00:08:20,680 --> 00:08:25,420
هو الخطأ من النوع الأول تعريفه reject true null 

103
00:08:25,420 --> 00:08:28,440
hypothesis it means we reject the null hypothesis

104
00:08:28,440 --> 00:08:31,860
when in fact it is true يعني برفضه وفي الواقع 

105
00:08:31,860 --> 00:08:36,420
معه صح لو برفض شيء صح مع كده فعندي خطأ هذا خطأ 

106
00:08:36,420 --> 00:08:42,820
بسميه خطأ من النوع الأول type one error السؤال 

107
00:08:42,820 --> 00:08:45,580
الثاني هو احتمال الوقوع في الخطأ من النوع الأول

108
00:08:45,580 --> 00:08:49,800
باسمه Alpha إذا احتمال هذا الخطأ هو احتمال الوقوع

109
00:08:49,800 --> 00:08:52,840
في الخطأ من النوع الأول باسمه Alpha إذا Alpha 

110
00:08:52,840 --> 00:09:01,700
عبارة عن احتمال الوقوع في الخطأ من النوع الأول 

111
00:09:01,700 --> 00:09:05,700
ماهو قيمة Alpha؟ 

112
00:09:10,610 --> 00:09:14,630
القيمة Alpha بيحطها الباحث في البداية Do you think

113
00:09:14,630 --> 00:09:19,050
Alpha is large or small؟ أتوقع Alpha تكون صغيرة ولا 

114
00:09:19,050 --> 00:09:22,550
كبيرة؟ لازم تكون صغيرة لإيش؟ لإن إحنا we reject

115
00:09:22,550 --> 00:09:27,290
true null برفض شيء صح ما بقى كده بتخلي خطأ

116
00:09:27,290 --> 00:09:32,390
أعماله صغيرة فبالتالي Alpha should be small the

117
00:09:32,390 --> 00:09:34,230
other error is called type 2 error

118
00:09:40,130 --> 00:09:44,430
خطأ من النوع الثاني الـ complement تبع type 1 error

119
00:09:44,430 --> 00:09:48,210
الـ مكمل إيه له؟ إيش الـ type 1 error؟ reject

120
00:09:48,210 --> 00:09:52,190
true null hypothesis الثاني إيش مكتوب عليه؟ 

121
00:09:52,190 --> 00:09:55,850
failure to reject false null hypothesis اللحظة عكسه

122
00:09:55,850 --> 00:09:59,850
تمامًا هنا بنحكي reject الثاني إيش موجود؟ failure

123
00:09:59,850 --> 00:10:03,090
to .. إيش معناه failure to reject؟ فشل، عدم رفض

124
00:10:05,790 --> 00:10:10,210
failure to reject هنا إيش كان true إيش صار false

125
00:10:10,210 --> 00:10:15,670
إذا الاثنين مكملات لبعض إذا failure to reject

126
00:10:15,670 --> 00:10:22,670
false نلعب false نسميه type two error إذا العكس 

127
00:10:22,670 --> 00:10:24,930
اللي هنا بدل ما أحكي reject أحكيهاش failure

128
00:10:24,930 --> 00:10:34,580
failure to reject h0 يعني you can say just

129
00:10:34,580 --> 00:10:38,520
accept but it's better to say failure to reject so

130
00:10:38,520 --> 00:10:42,580
we are usually we prefer to say failure to reject 

131
00:10:42,580 --> 00:10:46,720
or don't reject don't say accept زي ما بنحكي دائمًا

132
00:10:46,720 --> 00:10:51,020
عدم رفض ما بنحكيش قبول إذا failure to reject is

133
00:10:51,020 --> 00:10:57,320
h0 when it is false when it's h0 is false يعني 

134
00:10:57,320 --> 00:11:03,970
مش معناه عدم مش لاحظ هنا مش موجود رفض إيش بيصير عدم

135
00:11:03,970 --> 00:11:11,590
رفضه عدم رفض الـ h0 وهي خاطئة أنا برفضش شيء غلط 

136
00:11:11,590 --> 00:11:17,770
برفضش يعني بقبل شيء خطأ مع كل فعل ده غلط إذا when

137
00:11:17,770 --> 00:11:19,930
we don't reject the null hypothesis when the fact

138
00:11:19,930 --> 00:11:24,690
is false it means we commit type 2 error واضح لما 

139
00:11:24,690 --> 00:11:31,690
برفضش شيء غلط وقعت خطأ this error is called type 2

140
00:11:31,690 --> 00:11:37,620
error هي أسوأ من الدماغ الـ type 1؟ هما الاثنين عكس 

141
00:11:37,620 --> 00:11:42,460
بعض إحنا هنركز على واحد منهم بعد شوية الـ 

142
00:11:42,460 --> 00:11:46,800
probability of type two error is beta  

143
00:11:46,800 --> 00:11:56,400
ينطق beta مش beta  الـ probability الـ probability

144
00:11:56,400 --> 00:12:08,750
of type two error هنا كنا نسميها alpha هي تكتب beta

145
00:12:08,750 --> 00:12:16,310
بس تكتب beta هيك بس ينطق beta ما فيش حاجة اسمها

146
00:12:16,310 --> 00:12:21,270
beta في الـ curriculum beta, theta and so on إذا 

147
00:12:21,270 --> 00:12:24,090
there are two types of error one is called type

148
00:12:24,090 --> 00:12:29,170
one type one it means we reject true null 

149
00:12:29,170 --> 00:12:33,910
hypothesis نرفض الفرضية الصفرية صح بالنسبة للـ

150
00:12:33,910 --> 00:12:36,050
Probability تبع الـ Type I Error تسمى Alpha و

151
00:12:36,050 --> 00:12:39,050
Alpha تسمى Level of Significance الـ Type II Error

152
00:12:39,050 --> 00:12:43,290
يعني أننا لا نرفض false null hypothesis و

153
00:12:43,290 --> 00:12:48,690
Probability نسميها Beta هذول الـ Two Types Of Error

154
00:12:48,690 --> 00:12:57,270
الآن هذا الكلام يمثل حالة الترجمة أو لا ترجمة الآن 

155
00:12:57,270 --> 00:13:07,290
قرار تبعنا either don't reject أو reject الوضع 

156
00:13:07,290 --> 00:13:13,990
الحقيقي إما H0 هو صح أو H0 هو خاطئ إذا H0 كانت صح 

157
00:13:13,990 --> 00:13:23,330
أو خاطئة قراري إما عدم رفض أو رفض نمسك 

158
00:13:23,330 --> 00:13:27,690
واحد واحد لو حكيت don't reject h0 when it is

159
00:13:27,690 --> 00:13:34,630
true برفضش شيء صحيح يعني بقبل شيء صحيح معناه إيش؟ no

160
00:13:34,630 --> 00:13:40,070
error إذا هذا correct decision إذا هذا correct 

161
00:13:40,070 --> 00:13:49,310
يعني قرار ما هو صحيح إذا don't reject h0 when 

162
00:13:49,310 --> 00:13:53,770
fact it is true it means correct decision قرار

163
00:13:53,770 --> 00:14:02,340
صحيح خلاص برضه لما بحكي rejected h0 when it is

164
00:14:02,340 --> 00:14:09,940
false برفض شيء خطأ أنا برفض شيء غلط قرار صح ولا ..

165
00:14:09,940 --> 00:14:17,240
ولا .. إذا هذا صح إذا هذا correct decision إذا

166
00:14:17,240 --> 00:14:23,200
القرار سليم بيجي في حالتين إما عدم رفض شيء صحيح أو

167
00:14:23,200 --> 00:14:27,580
رفض شيء خاطئ مظبوط هدول اثنين correct decision عكس

168
00:14:27,580 --> 00:14:31,100
اللي فاتوا لأن الـ type one error بيجي من وين نقرأ 

169
00:14:31,100 --> 00:14:35,300
من هناك نقرأ 

170
00:14:35,300 --> 00:14:37,660
من هناك نقرأ من هناك نقرأ من هناك نقرأ من هناك 

171
00:14:37,660 --> 00:14:37,740
هناك نقرأ من هناك نقرأ من هناك نقرأ من هناك 

172
00:14:37,740 --> 00:14:37,940
من هناك نقرأ من هناك نقرأ من هناك نقرأ من هناك 

173
00:14:37,940 --> 00:14:38,620
من هناك نقرأ من هناك نقرأ من هناك نقرأ من هناك

174
00:14:38,620 --> 00:14:53,720
نقرأ من هناك نقرأ من

175
00:14:53,720 --> 00:14:57,310
هناك هذول اثنين complement إذا هذه alpha إيش بتكون

176
00:14:57,310 --> 00:15:02,030
الواحد ناقص alpha إذا هذه beta الثانية واحد ناقص

177
00:15:02,030 --> 00:15:06,150
beta تمام أحسن واحدة فيهم يعني الـ power للـ test

178
00:15:06,150 --> 00:15:11,490
بتكون من جاية لما we reject شيء خطأ مظبوط لما برفض 

179
00:15:11,490 --> 00:15:15,470
شيء غلط مع كده في عندي قوة إذا probability h0

180
00:15:15,470 --> 00:15:21,090
when we reject h0 when it is false it's called

181
00:15:22,520 --> 00:15:26,500
الـ Power الـ Power للتست عبارة عن 1-β قوة 

182
00:15:26,500 --> 00:15:30,660
الاختبار بتيجي من خلال رفضك للفرضية الصفرية وهي

183
00:15:30,660 --> 00:15:43,440
إيش الـ power معناها reject h0 when it is

184
00:15:43,440 --> 00:15:51,060
false الـ probability اللي هي 1-β هي بتسميها الـ

185
00:15:51,060 --> 00:15:55,370
power للتست إذا الـ power للـ test عبارة عن one minus

186
00:15:55,370 --> 00:16:01,390
beta إيش beta؟ هي beta اللي هي probability of type

187
00:16:01,390 --> 00:16:04,210
two error type two error عبارة عن failure to 

188
00:16:04,210 --> 00:16:08,750
reject h0 when it is false خلاص إذا دول

189
00:16:08,750 --> 00:16:13,750
الأربع حاجات لازم أعرفهم في عندي correct decision 

190
00:16:13,750 --> 00:16:16,490
either don't reject h0 when it is true or

191
00:16:16,490 --> 00:16:20,070
reject h0 when it is false Type 1 Error يعني

192
00:16:20,070 --> 00:16:24,290
إنه مجرد إ

216
00:17:54,330 --> 00:18:00,310
alpha equal five percent ال

217
00:18:00,310 --> 00:18:05,530
one minus alpha إيش هتساوي 95% اللي هي واحد ناقص 
218
00:18:05,530 --> 00:18:07,550
خمسة في المية اللي هي الـ complement اللي هي

219
00:18:07,550 --> 00:18:10,150
probability of not rejecting zero when it is true

220
00:18:10,150 --> 00:18:14,210
The confidence level of a hypothesis test is one

221
00:18:14,210 --> 00:18:17,250
minus alpha times one hundred percent لو أطلع نسبة

222
00:18:17,250 --> 00:18:22,960
المئوية إيش بأعمل؟ باجي هذه ماذا بعمل فيها؟ بضربها

223
00:18:22,960 --> 00:18:27,100
في 100 فتطلع معايا إيش؟ إذا بحكي point nine five

224
00:18:27,100 --> 00:18:32,760
كيف تطلع نسبالي المئوية؟ تضربيها في 100 فهذا حساب

225
00:18:32,760 --> 00:18:37,960
95% هذه بنسميها the confidence level يعني إيش؟

226
00:18:37,960 --> 00:18:44,380
مستوى الثقة إذا إذا كان الخطأ 5% الثقة إيش بتكون؟

227
00:18:44,380 --> 00:18:50,200
95 هي الـ complement بتاعتها إذا إذا Alpha اللي هي

228
00:18:50,200 --> 00:18:54,680
تعريفها مرة ثانية Alpha probability of type one

229
00:18:54,680 --> 00:18:57,900
error يعني Alpha عبارة عن probability of rejecting

230
00:18:57,900 --> 00:19:01,260
zero when it is true فالـ one minus Alpha عبارة عن

231
00:19:01,260 --> 00:19:03,640
probability of not rejecting zero when it is true

232
00:19:03,640 --> 00:19:08,420
الـ one minus Alpha is called confidence level

233
00:19:08,420 --> 00:19:11,860
مستوى الثقة فلو Alpha is one percent it means one

234
00:19:11,860 --> 00:19:15,680
minus Alpha is nine nine percent and so on the

235
00:19:15,680 --> 00:19:19,700
power of a statistical power القوة الاختبار اللي

236
00:19:19,700 --> 00:19:23,180
حكيت عليها عبارة عن مين one minus beta is a

237
00:19:23,180 --> 00:19:26,140
probability of rejecting a zero when it is false

238
00:19:26,140 --> 00:19:30,320
اللي كانت أخر حدث في الجدول ليها دي rejected zero

239
00:19:30,320 --> 00:19:33,260
when it is false is called the power of the test

240
00:19:33,260 --> 00:19:36,780
إذا الـ power عبارة عن rejected zero when in fact

241
00:19:36,780 --> 00:19:41,340
it is false برفض شيء غلط هذا عبارة عن قوة الاختبار

242
00:19:41,340 --> 00:19:46,990
هدول definitions اللي أعرفيهم الآن هنعطي في two

243
00:19:46,990 --> 00:19:50,470
slides الـ relationship between type 1 and type 2

244
00:19:50,470 --> 00:19:53,830
errors العلاقة ما بين الخطأ من النوع الأول و الخطأ من

245
00:19:53,830 --> 00:19:54,750
النوع الثاني

246
00:20:14,190 --> 00:20:17,270
الـ type 1 و الـ type 2 لا يمكن أن يحدثوا في نفس

247
00:20:17,270 --> 00:20:21,250
الوقت الاثنين لا يحدثوا مع بعض السبب لو طلعت على

248
00:20:21,250 --> 00:20:26,390
الـ definitions الـ type 1 error لا تنجح في الـ

249
00:20:26,390 --> 00:20:30,770
zero و الـ true الـ type 2 error إذا هي الـ type 1

250
00:20:30,770 --> 00:20:35,150
تنجح في الـ zero و الـ true الـ

251
00:20:35,150 --> 00:20:39,450
type 2 عكسه لحظة بنحكي تنجح في الـ zero و الـ true

252
00:20:39,450 --> 00:20:43,580
الثاني عبارة عن إيش؟ don't reject a zero when it is

253
00:20:43,580 --> 00:20:47,360
false إذا هذول اثنين ما يحدثوش مع بعض إذا type one

254
00:20:47,360 --> 00:20:53,820
and type two errors نعم مش صحيح يعني ممكنش أرفض و

255
00:20:53,820 --> 00:20:59,180
أقبل في نفس اللحظة مظبوط

256
00:20:59,180 --> 00:21:02,420
هيك إذا type one and type two errors cannot happen

257
00:21:02,420 --> 00:21:08,090
at the same time السبب زي زميلتك بحكت type 1 error

258
00:21:08,090 --> 00:21:12,930
can only occur if its 0 is true مظبوط type 1

259
00:21:12,930 --> 00:21:17,950
rejects 0 when it is true type 2 can only occur if

260
00:21:17,950 --> 00:21:21,930
its 0 is false اللي هي we don't reject its 0 when

261
00:21:21,930 --> 00:21:26,050
it is false for this reason type 1 and 2 error

262
00:21:26,050 --> 00:21:31,750
cannot happen at the same time لأن في واحد بيحدث

263
00:21:31,750 --> 00:21:35,670
لما H0 تكون صحيحة و الثاني بيحدث إذا كانت الـ 0 خاطئة

264
00:21:35,670 --> 00:21:39,790
وبالتالي حدوثهم مع بعض بيكون conflict of interest

265
00:21:39,790 --> 00:21:43,190
موجودش مع بعض فبالتالي مش ممكن يحدث أن الـ type I أو

266
00:21:43,190 --> 00:21:45,470
الـ type II error happened at the same time

267
00:21:45,470 --> 00:21:49,990
furthermore if type I error probability α

268
00:21:49,990 --> 00:21:53,950
increases إذا Alpha زادت الـ type II error

269
00:21:53,950 --> 00:21:59,150
probability decreases يعني إذا type I error زاد الـ

270
00:21:59,150 --> 00:22:03,630
1- β الـ Beta نفسها مالها بتقل يعني في علاقة عكسية

271
00:22:03,630 --> 00:22:06,230
ما بين الاثنين إذاً there is inverse relationship

272
00:22:06,230 --> 00:22:08,810
between type 1 and type 2 here إذاً if Alpha

273
00:22:08,810 --> 00:22:13,770
increases Beta مالها decreases طب أحكي Alpha

274
00:22:13,770 --> 00:22:23,370
بالزيادة الـ Beta مالها بتقل طب الـ 1-Beta لما بحكي

275
00:22:23,370 --> 00:22:32,020
Beta نقصتالها واحد ناقص بيتا ماله بيزيد طبعا مش عندك

276
00:22:32,020 --> 00:22:35,140
واحد ناقص بيتا يعني تخيلي بيتا بتساوي اثنين من

277
00:22:35,140 --> 00:22:40,600
المية إيش واحد ناقص بيتا أي بيتا one minus بيتا لو

278
00:22:40,600 --> 00:22:46,540
هاد باثنين إيش هتكون لو هاد بتلاتة لو هاد بقى

279
00:22:46,540 --> 00:22:52,310
أربعة ما عكدا كل beta ما بيزيد الـ one minus beta

280
00:22:52,310 --> 00:22:56,450
ماله بيقل علاقة عكسية بينهم فالـ beta اللي ما بتقل

281
00:22:56,450 --> 00:23:00,930
الـ one minus beta مالها بيزيد إذا alpha بيزيد و

282
00:23:00,930 --> 00:23:07,930
beta مالها بتقل هذا واحد all else equal beta

283
00:23:07,930 --> 00:23:12,930
decreases وكتش الـ beta بيزيد إيش الـ beta اللي هي

284
00:23:12,930 --> 00:23:18,070
don't reject zero when .. خليني أكتب بتاعتها هي الـ

285
00:23:18,070 --> 00:23:29,870
beta fail or failure to reject its zero when it is

286
00:23:29,870 --> 00:23:34,650
false failure to reject when it is false بحكي beta

287
00:23:34,650 --> 00:23:40,390
increases يعني عدم رفضك للفرضية الصفرية و هي غلط

288
00:23:41,780 --> 00:23:46,540
هذا بيزيد احتمال عدم رفضك لشيء خاطئ بيزيد هذا بيحدث

289
00:23:46,540 --> 00:23:49,540
في آن when the difference between the hypothesized

290
00:23:49,540 --> 00:23:53,880
parameter and true parameter decreases لما يكون

291
00:23:53,880 --> 00:23:59,560
الفرق ما بين beta بيزيد الخطأ هذا بيزيد اللي هو رفضك

292
00:23:59,560 --> 00:24:02,620
عدم رفضك للفرضية الصفرية وهي في الواقع خاطئة هذا

293
00:24:02,620 --> 00:24:05,800
بيزيد لما الفرق between الـ hypothesized parameter

294
00:24:05,800 --> 00:24:10,640
and true value decreases يعني كيف تذكر حكينا mu

295
00:24:10,640 --> 00:24:18,160
equal to 30 هذه نسميها 30 hypothesized parameter هذه

296
00:24:18,160 --> 00:24:23,420
نسميها hypothesized parameter

297
00:24:23,420 --> 00:24:27,780
والـ

298
00:24:27,780 --> 00:24:35,060
x bar equal for example is 26 بنسميها الـ true

299
00:24:35,060 --> 00:24:37,080
value هذه نسميها الـ sample mean

300
00:24:41,220 --> 00:24:42,920
هو بيحكي where is the difference between a

301
00:24:42,920 --> 00:24:48,400
hypothesized parameter هذا أنا بفترضها في عندي الـ

302
00:24:48,400 --> 00:24:53,420
true parameter هذا الـ true parameter لما

303
00:24:53,420 --> 00:24:55,780
يكون الفرق ما بين الاثنين هدول الـ hypothesized

304
00:24:55,780 --> 00:24:59,020
الثلاثين و الـ true parameter decreases الـ beta

305
00:24:59,020 --> 00:25:03,340
مالها بتزيد إذا كل ما كان الفرق ما بين القيمة

306
00:25:03,340 --> 00:25:07,400
الافتراضية هنا و الـ population يعني نفس الـ true

307
00:25:07,400 --> 00:25:12,640
parameter كل ما صغر الـ beta مالها بتزيد البعدة beta

308
00:25:12,640 --> 00:25:16,280
decreases من alpha زي ما حكينا شوية decrease يعني

309
00:25:16,280 --> 00:25:19,920
beta بالزيادة لما اثنين عكس بعض alpha بتقل beta

310
00:25:19,920 --> 00:25:23,520
بالزيادة لما سيجما بالزيادة يعني كل ما الانحراف المعياري زاد

311
00:25:23,520 --> 00:25:30,800
beta ما لها بتزيد الأخيرة beta بالزيادة لما n ما لها

312
00:25:30,800 --> 00:25:35,720
decreases معناه كده في inverse relationship

313
00:25:35,720 --> 00:25:36,820
between beta ومين

314
00:25:40,350 --> 00:25:43,370
الاختلاف بين الـ hypothes and true value دي واحدة

315
00:25:43,370 --> 00:25:48,670
و الثانية؟ Beta و Alpha و الثالثة Beta و أنا هذول

316
00:25:48,670 --> 00:25:54,230
كلهم علاقة مالها عكسية طب هتربطيها مع مين؟ بس مع

317
00:25:54,230 --> 00:25:59,250
Sigma خلاص؟ so there is direct relationship

318
00:25:59,250 --> 00:26:06,010
between Beta and Sigma Beta is .. إيش سمينا Beta؟

319
00:26:16,370 --> 00:26:24,870
العلاقة بين n والألفا 

320
00:26:24,870 --> 00:26:34,830
هو الـ hypothesized parameter وقيمته الحقيقية التالية

321
00:26:34,830 --> 00:26:39,930
هي level of significance Alpha والمنطقة الانتقالية

322
00:26:39,930 --> 00:26:45,570
كيف يمكننا أن نتأكد من القيم الحرجة وكذلك من 

323
00:26:45,570 --> 00:26:47,670
المنطقة الحرجة دعونا نرى

324
00:27:06,290 --> 00:27:12,550
الآن إذا كنا مهتمين بمقارنة μ equal ثلاثة مقارنة

325
00:27:12,550 --> 00:27:18,750
μ لا يقل ثلاثة مقارنة μ

326
00:27:18,750 --> 00:27:21,710
لا يقل ثلاثة مقارنة μ لا يقل ثلاثة مقارنة μ لا

327
00:27:21,710 --> 00:27:27,950
يقل ثلاثة مقارنة μ لا يقل ثلاثة مقارنة μ لا

328
00:27:27,950 --> 00:27:30,050
يقل ثلاثة مقارنة μ لا يقل ثلاثة مقارنة μ لا

329
00:27:30,050 --> 00:27:32,530
يقل ثلاثة مقارنة μ لا يقل ثلاثة مقارنة μ لا

330
00:27:32,530 --> 00:27:35,130
يقل ثلاثة مقارنة μ لا يقل ثلاثة مقارنة μ لا

331
00:27:38,150 --> 00:27:44,350
هييطلع عندي two rejection regions واحدة على الـ left

332
00:27:44,350 --> 00:27:47,650
واحدة على الـ right هذه النقاط represent ل

333
00:27:47,650 --> 00:27:53,590
critical values إذا النقاط هدول critical values

334
00:27:53,590 --> 00:27:58,150
critical values

335
00:27:58,150 --> 00:28:05,030
خليني أسميها critical value

336
00:28:06,740 --> 00:28:10,240
اللي بيسميها نقطة الحرجة وهنا كمان في واحدة وهي

337
00:28:10,240 --> 00:28:15,260
critical value ثانية إذا in case of two-tailed

338
00:28:15,260 --> 00:28:24,780
test هذا هو الواحدة two-tailed test يعني اختبار من

339
00:28:24,780 --> 00:28:32,980
طرفين الـ 30 against 30 is not 30 اختبار

340
00:28:32,980 --> 00:28:33,560
من طرفين

341
00:28:36,150 --> 00:28:40,830
الـ test معناها اختبار الـ two معناها اثنين أكثر

342
00:28:40,830 --> 00:28:46,370
معناها طرف تطلع اختبار من الطرفين مظبوط الـ mean

343
00:28:46,370 --> 00:28:52,390
طبعا الـ value in the center now

344
00:28:52,390 --> 00:28:54,510
the question is how can we determine these

345
00:28:54,510 --> 00:28:58,110
critical values one to the right and other to the

346
00:28:58,110 --> 00:29:04,010
left now we have level of significance alpha ألفا

347
00:29:04,010 --> 00:29:07,970
مرة أخرى هي مصطلح ينقل إلى نزل عندما ينتقل إلى

348
00:29:07,970 --> 00:29:11,550
نزل ينقل إلى نزل ينقل إلى نزل ينقل إلى نزل ينقل

349
00:29:11,550 --> 00:29:12,130
إلى نزل ينقل إلى نزل ينقل إلى نزل ينقل إلى نزل

350
00:29:12,130 --> 00:29:14,750
ينقل إلى نزل ينقل إلى نزل ينقل إلى نزل ينقل إلى

351
00:29:14,750 --> 00:29:19,150
نزل ينقل إلى نزل ينقل إلى نزل ينقل إلى نزل ينقل

352
00:29:19,150 --> 00:29:25,030
إلى نزل ينقل إلى نزل ينقل إلى نزل ينقل إلى نزل

353
00:29:25,030 --> 00:29:28,170
ينقل

354
00:29:32,600 --> 00:29:39,560
البيانات لن تكون 95% لكن ممكن تطلع الـ value هذا و

355
00:29:39,560 --> 00:29:47,540
الثانية تطلع الـ value هذا و الثانية تطلع

356
00:29:47,540 --> 00:29:51,300
الـ value هذا و

357
00:29:51,300 --> 00:30:00,620
الثانية تطلع الـ

358
00:30:01,540 --> 00:30:08,340
اللي على يمينها 2.5% يعني على يسارها كده إذا على

359
00:30:08,340 --> 00:30:13,460
يمينها 2.5% إيش بيكون على اليسار 97.5% أو أطلع

360
00:30:13,460 --> 00:30:16,420
الكتابة الـ value اللي هنا اللي على يسارها 2.5%

361
00:30:16,420 --> 00:30:20,780
طبعا لسه هطلع حادة مباشرة من الجدول مظبوط أطلع

362
00:30:20,780 --> 00:30:24,540
الجدول على 2.5% 0.25 إيش القيمة بتساوي

363
00:30:35,840 --> 00:30:41,680
أطلع على الـ table على IZ

364
00:30:41,680 --> 00:30:52,260
table أنا بدور على 025 أطلع

365
00:30:52,260 --> 00:30:57,960
in the body of the table على 025 وين موجودة؟

366
00:31:00,870 --> 00:31:06,170
مش هي القيمة إذا

367
00:31:06,170 --> 00:31:12,090
سالب one point nine under six إذا القيمة اللي هنا

368
00:31:12,090 --> 00:31:19,110
سالب هي negative one point nine six مظبوط إذا هي

369
00:31:19,110 --> 00:31:24,050
الـ table مدورة zero to five واضح إن تحت سالب one

370
00:31:24,050 --> 00:31:31,330
nine under six المفروض الثانية لأن يمينها 0.25 و

371
00:31:31,330 --> 00:31:35,630
دا يسارها 0.25 the same value بس بإشارة مختلفة

372
00:31:35,630 --> 00:31:41,030
هذا negative 196 إذا أنا should be positive هدول

373
00:31:41,030 --> 00:31:45,170
بتسميهم critical values لذا الـ critical values

374
00:31:45,170 --> 00:31:48,450
بتطلع من وين؟ من الـ z table و الـ z table أخذنا

375
00:31:48,450 --> 00:31:55,310
وين؟ شرطة 6 و بعد كده شرطة 6 مهم في شرطة 9 مظبوط؟

376
00:31:55,310 --> 00:32:01,460
في أي سؤال؟ إيش لعبها كده أفهم ما معناها؟ ما فيش

377
00:32:01,460 --> 00:32:06,140
سؤال طب الحمد لله هذا فضل من ربنا أنا مش فاهم هو

378
00:32:06,140 --> 00:32:11,380
معناه كده إيه اللي معناه هم أنا مش فاهم أو ماشي

379
00:32:11,380 --> 00:32:17,580
عليه بعدها اللي أنا حكيت عليه هذا two-tailed اللي

380
00:32:17,580 --> 00:32:20,660
قال الكتاب واقف لغاية هنا و بعدين ما أعطى example

381
00:32:20,660 --> 00:32:28,580
أنا مش هعمل زيه أنا هكمل هعطيكي one-tailed right أو

382
00:32:28,580 --> 00:32:34,500
left إذا

383
00:32:34,500 --> 00:32:38,560
رقم

384
00:32:38,560 --> 00:32:49,260
اثنين هاخد upper tail إيش upper tail الطرف

385
00:32:49,260 --> 00:32:53,420
الأعلى هذا الـ lower tail لحظة μ dose not equal

386
00:32:53,420 --> 00:32:58,040
ثلاثة في الـ upper tail إيش هيكون هيكون هيكون μ

387
00:32:58,040 --> 00:33:07,420
equal ثلاثة و الـ H1 تكون أكبر يعني إيش أكبر معناه

388
00:33:07,420 --> 00:33:10,660
كده الـ rejection region هتكون واحدة ولا اثنتين

389
00:33:10,660 --> 00:33:12,800
واحدة واحدة واحدة واحدة واحدة واحدة واحدة واحدة

390
00:33:12,800 --> 00:33:13,180
واحدة واحدة واحدة واحدة واحدة واحدة واحدة واحدة

391
00:33:13,180 --> 00:33:13,220
واحدة واحدة واحدة واحدة واحدة واحدة واحدة واحدة

392
00:33:13,220 --> 00:33:13,320
واحدة واحدة واحدة واحدة واحدة واحدة واحدة واحدة

393
00:33:13,320 --> 00:33:17,160
واحدة واحدة واحدة واحدة واحدة واحدة واحدة واحدة

394
00:33:17,160 --> 00:33:20,520
واحدة واحدة واحدة واحدة واحدة واحدة واحدة واحدة

395
00:33:20,520 --> 00:33:23,940
واحدة واحدة واحدة

396
00:33:26,390 --> 00:33:29,170
خلّوا بالكم أنا بحكي level of significance alpha

397
00:33

431
00:36:46,500 --> 00:36:50,640
five يعني مزيد خمسة والثانية four zero four nine

432
00:36:50,640 --> 00:36:53,980
five تقل خمسة في ال average بين الاثنين بتوع نفس

433
00:36:53,980 --> 00:36:57,440
القصة negative one is point six four five إذا ال

434
00:36:57,440 --> 00:37:02,000
critical values can be determined for two tail

435
00:37:02,000 --> 00:37:06,080
test upper tail and lower tail it depends on the

436
00:37:06,080 --> 00:37:10,060
question بتعتمد على السؤال لأن ال areas هدول اللي

437
00:37:10,060 --> 00:37:12,820
أنا معلق عليهم بالأسود هدول بنسميهم

438
00:37:16,220 --> 00:37:19,440
rejection region هنعرف بعد شوية إيش بيقصد 

439
00:37:19,440 --> 00:37:23,580
rejection region إذا هنا في ال two-tailed كام

440
00:37:23,580 --> 00:37:28,420
rejection region موجودتين واحدة أكبر من 1.96 

441
00:37:28,420 --> 00:37:32,350
واحدة أقل من negative وفي ال upper tail في one

442
00:37:32,350 --> 00:37:37,010
rejection region اللي أكبر من 1.645 وفي ال lower في

443
00:37:37,010 --> 00:37:41,930
واحدة اللي أقل من minus 1.645 هذا كلام صحيح لو

444
00:37:41,930 --> 00:37:45,950
كانت Alpha شو بتساوي خمسة احنا غالبا بناخد خمسة

445
00:37:45,950 --> 00:37:50,170
غالبا لكن أحيانا لو أخذنا غير كده بنستخدم الجدول

446
00:37:50,170 --> 00:37:55,130
فأنت حافظيها إذا Alpha 5% من غير ما نستخدم ال

447
00:37:55,130 --> 00:38:04,150
table إذا كان two-tailed 1.96 negative و plus إذا 

448
00:38:04,150 --> 00:38:09,450
كان upper tail بتكون plus 1.645 إذا lower tail

449
00:38:09,450 --> 00:38:13,150
بتكون negative 1.645 احفظيها وخلاص من غير ما

450
00:38:13,150 --> 00:38:18,270
نستخدم ال table إذا بنسأل ال 5% هدول هتقبلّيهم زي

451
00:38:18,270 --> 00:38:30,510
ال empirical rule 68 95 99.7 questions أي سؤال؟ في

452
00:38:30,510 --> 00:38:38,920
أي سؤال؟ طيب نكمل الآن هنبدأ أول نقطة مهمة تذكر

453
00:38:38,920 --> 00:38:42,600
حكينا في ال objectives نرجع ثاني لل objectives

454
00:38:42,600 --> 00:38:47,800
التابعة لل chapter تسعة اللي حكينا عليهم اللي قلنا

455
00:38:47,800 --> 00:38:51,540
اللي فات حكينا أول واحد the basic principles of

456
00:38:51,540 --> 00:38:56,060
hypothesis testing اللي احنا خلصناه لأن يعني لغاية

457
00:38:56,060 --> 00:38:59,300
اليوم أنا بسميه basic principles مبادئ أساسية

458
00:38:59,300 --> 00:39:04,020
لاختبار الفرضية الآن هنبدأ how to use hypothesis

459
00:39:04,020 --> 00:39:10,240
testing كيف نستخدمها to test أمين واحد واللقاء 

460
00:39:10,240 --> 00:39:13,720
الجاي اللي هيكون يوم آخر بكرة اللقاء الجاي or a

461
00:39:13,720 --> 00:39:17,940
proportion يعني اللقاء هيكون رابعة مش هي يعني أننا

462
00:39:17,940 --> 00:39:22,140
الأثنين والأربعة بنخلص chapter تسعة

463
00:39:44,100 --> 00:39:49,460
إذا العنوان تبعنا الجديد هذا عبارة عن objective رقم

464
00:39:49,460 --> 00:39:51,920
اثنين اللي هو hypothesis

465
00:39:59,210 --> 00:40:08,030
testing أول واحدة هاخدها إيه for the mean للوسط 

466
00:40:08,030 --> 00:40:11,930
أن

467
00:40:11,930 --> 00:40:18,430
أنا هأطلع إن خلال الشرح كل حكي 90% مكرر أخذناها

468
00:40:18,430 --> 00:40:25,830
في 6 و7 والباقي جديد chapter تسعة وأخذنا منه جزء في 

469
00:40:25,830 --> 00:40:29,390
ال basic principles أمس واليوم هأكون لأن

470
00:40:29,390 --> 00:40:33,850
في شغلة جديدة بس هنتعرف عليها مع بعض ال hypothesis

471
00:40:33,850 --> 00:40:38,890
is for μيو مين يعني الميو ودائما زي ما حكيت مرة 

472
00:40:38,890 --> 00:40:42,390
فات بعمل testing about population parameter اختبار

473
00:40:42,390 --> 00:40:45,570
حول ال population نفسه سواء ال mean تبع ال

474
00:40:45,570 --> 00:40:50,810
population أو اللقاءات الجاية لل proportion لأن 

475
00:40:50,810 --> 00:40:54,410
هنجيب الجزئين hypothesis for mu there are two

476
00:40:54,410 --> 00:40:57,690
scenarios when sigma is known I mean when sigma is

477
00:40:57,690 --> 00:41:05,070
given sigma is called what's the sigma no it's not

478
00:41:05,070 --> 00:41:12,890
standard deviation ولا standard ولا variance ال

479
00:41:12,890 --> 00:41:16,670
sigma عبارة عن إيش population standard deviation

480
00:41:16,670 --> 00:41:19,430
أميّز ال sigma هذه 

481
00:41:22,630 --> 00:41:25,950
population standard deviation لما في عند ال sample

482
00:41:25,950 --> 00:41:29,330
standard deviation اللي هي ال S أنا بتكلم عن ال

483
00:41:29,330 --> 00:41:34,130
sigma اللي هي population standard deviation إذا

484
00:41:34,130 --> 00:41:37,930
when sigma is known the test is called z test

485
00:41:37,930 --> 00:41:41,690
الاختبار اسمه z اللي هي ازاي ال z score اللي

486
00:41:41,690 --> 00:41:46,510
أخذناها في chapter 7 مش 6 ليش؟ لما أتكلم على ال

487
00:41:46,510 --> 00:41:51,050
mean و ال mean كانت في chapter سبعة بذكر كان ال z أقل

488
00:41:51,050 --> 00:41:55,670
عن x bar minus mu divided by sigma over root n هذا

489
00:41:55,670 --> 00:42:00,230
chapter سبعة الحاجة الثانية when sigma is unknown

490
00:42:00,230 --> 00:42:05,650
يعني sigma مش معلومة هناخد ال new test is called t

491
00:42:05,650 --> 00:42:09,590
test for next time إن شاء الله next time الله أعلم

492
00:42:10,560 --> 00:42:14,320
مش شرط بكرة ممكن يكونوا من الأربعاء القادمة أو ولا

493
00:42:14,320 --> 00:42:21,260
حسب لكن على الأقل هأبدأ when sigma is known إذا أنا

494
00:42:21,260 --> 00:42:27,960
أتكلم عن ال test for the mean في شغلتين إيه واحدة sigma is

495
00:42:27,960 --> 00:42:33,180
known إيش معنى known يعني ال sigma أنا عارف

496
00:42:33,180 --> 00:42:37,420
بالعربي معناه sigma is given معطى معاه يعني sigma

497
00:42:37,420 --> 00:42:43,790
معروفة في المثال كل اللي هأعمله step number one convert

498
00:42:43,790 --> 00:42:49,210
sample statistic x bar to z statistic سهل أو لا

499
00:42:49,210 --> 00:42:57,550
يعني كل اللي بعمله بطلق عليه z statistic هذا z stat means

500
00:42:57,550 --> 00:43:02,650
for z statistic z stat يعني z test statistic

501
00:43:02,650 --> 00:43:09,030
قيمة الاختبار مش بالساوي أخذناها قبل كده تذكر X bar

502
00:43:09,030 --> 00:43:13,650
minus ال mean هذا 

503
00:43:13,650 --> 00:43:18,130
من أي chapter؟ chapter 7 إذا chapter 7 دخل معايا

504
00:43:18,130 --> 00:43:21,950
على حساب تسمية test statistic

505
00:43:27,880 --> 00:43:30,180
إذا أخبرتك أنك تحسب ال test statistic قيمة 

506
00:43:30,180 --> 00:43:36,720
الاختبار بقيمة الاختبار بقيمة الاختبار بقيمة 

507
00:43:36,720 --> 00:43:40,460
الاختبار بقيمة

508
00:43:40,460 --> 00:43:47,580
الاختبار بقيمة الاختبار بقيمة الاختبار بقيمة

509
00:43:47,580 --> 00:43:48,460
الاختبار

510
00:43:54,340 --> 00:43:57,400
يعني for two-tailed test for the mean sigma known

511
00:43:57,400 --> 00:44:01,600
-convert x bar to z statistic خلصنا step 2

512
00:44:01,600 --> 00:44:05,840
determine the critical z values حدد ال critical

513
00:44:05,840 --> 00:44:08,900
values اللي طلعناهم من شوية اللي هم لما ال alpha

514
00:44:08,900 --> 00:44:16,000
كانت 5% إيش كانوا بيساووا plus or minus 1.96 هدول

515
00:44:16,000 --> 00:44:20,760
ال critical values step 1 step 2 أطلع ال critical

516
00:44:20,760 --> 00:44:22,840
values

517
00:44:25,720 --> 00:44:30,040
وهدول زي ما حكيت بيطلعوا بيتحملوا من من ال table

518
00:44:30,040 --> 00:44:35,780
طبعا for specified level of significance alpha حسب

519
00:44:35,780 --> 00:44:37,620
قيمة ال alpha احنا أخذنا ال alpha خمسة في المية

520
00:44:37,620 --> 00:44:42,160
from ال table أخذنا ال table تعزيزي ال table or

521
00:44:42,160 --> 00:44:46,260
using computer software مانعش فيها يعني بال Excel

522
00:44:46,260 --> 00:44:51,180
ممكن أو أي حساب أو أي برنامج يحصل إذا step رقم 2

523
00:44:51,180 --> 00:44:58,140
سهل هذا أذكرك فيه عالهمش لو كانت Alpha ب 5% وكان 

524
00:44:58,140 --> 00:45:01,740
فيه two-tailed إيش هتطلع الجواب plus or

525
00:45:01,740 --> 00:45:07,540
minus؟ مظبوط واحدة على اليمين 1.96 والثانية على الشمال

526
00:45:07,540 --> 00:45:15,560
negative 1.96 ولو كان one-tailed حسب هتكون 1.645

527
00:45:15,560 --> 00:45:20,500
إذا كانت على ال right يعني ال upper مظبوط 

528
00:45:22,760 --> 00:45:27,760
أو negative 1.645 إذا كانت أسفل أعتقد كده سهلة سهلة

529
00:45:27,760 --> 00:45:35,980
هذا ال second step طيب لاحظ من أي chapter استخدام

530
00:45:35,980 --> 00:45:39,920
ال Z-table من chapter 6 مظبوط إذا واضح step 1 و 2

531
00:45:39,920 --> 00:45:44,300
من where من ال previous chapters من 6 و 7 بتتم عند 

532
00:45:44,300 --> 00:45:50,020
chapter 9 كلمة صغيرة تحت اللي هي step 3 اللي هو

533
00:45:50,020 --> 00:45:55,690
decision rule القرار تبعنا يعني كل شغلنا على ال

534
00:45:55,690 --> 00:46:02,250
decision rule في chapter 9 بيحكي القاعدة اللي هي rule

535
00:46:02,250 --> 00:46:08,070
of thumb if the test statistic إذا قيمة الاختبار

536
00:46:08,070 --> 00:46:13,230
falls in the rejection region ال rejection بقول لك 

537
00:46:13,230 --> 00:46:16,750
هي هم الأسود العالمين والشمال في ال two tail اللي

538
00:46:16,750 --> 00:46:24,090
هم هدول هنا كانت هدول الاثنين بنسميهم rejection

539
00:46:24,090 --> 00:46:27,950
region و

540
00:46:27,950 --> 00:46:31,870
ال upper tail يكونوا

541
00:46:31,870 --> 00:46:36,290
على اليمين وال lower tail وين؟ على الشمال هدول

542
00:46:36,290 --> 00:46:42,270
بنسميهم rejection regions بيحكي طبعا أي مثال بتكون 

543
00:46:42,270 --> 00:46:46,610
إما two tail أو one tail أو upper tail lower tail

544
00:46:46,610 --> 00:46:49,530
أو upper tail ما بيكونش تلاتة مع بعض واحدة منهم بس

545
00:46:50,530 --> 00:46:55,610
فبيطلع ال rejection region القرار if the test

546
00:46:55,610 --> 00:46:58,870
statistic قيمة الاختبار اللي وين طلع حسبته step

547
00:46:58,870 --> 00:47:02,770
واحد if the test falls in the rejection region

548
00:47:02,770 --> 00:47:12,590
بيقع جوا then we reject H zero is an if the test

549
00:47:12,590 --> 00:47:19,150
statistic خلينا نحكيها بصورة أدق if the value قيمة 

550
00:47:19,150 --> 00:47:22,830
إذا قيمة الاختبار كمية الاختبار كمية الاختبار كمية

551
00:47:22,830 --> 00:47:28,390
الاختبار كمية الاختبار كمية الاختبار كمية الاختبار

552
00:47:28,390 --> 00:47:29,750
كمية الاختبار كمية الاختبار كمية الاختبار كمية

553
00:47:29,750 --> 00:47:29,770
الاختبار كمية الاختبار كمية الاختبار كمية الاختبار

554
00:47:29,770 --> 00:47:32,830
كمية

555
00:47:32,830 --> 00:47:38,870
الاختبار كمية الاختبار

556
00:47:38,870 --> 00:47:43,670
كمية الاختبار كمية الاختبار كمية الاختبار كمية

557
00:47:43,670 --> 00:47:44,750
الاختبار كمية الاختبار كمية الاختبار كمية الاختبار

558
00:47:44,750 --> 00:47:44,770
كمية الاختبار كمية الاختبار كمية الاختبار كمية

559
00:47:44,770 --> 00:47:47,460
الاختبار كمية وقع جوا يعني إيش؟ يعني لو كانت two

560
00:47:47,460 --> 00:47:49,980
-tailed لأ لو أكبر من هذه أو أقل من الناحية ال

561
00:47:49,980 --> 00:47:54,620
negative ما أنا وقع فيها، يعني تخيل معايا أخذ

562
00:47:54,620 --> 00:48:00,760
example بتكلم على 1.96 لل critical values ال

563
00:48:00,760 --> 00:48:05,960
rejection region موجود على اليمين هنا، مظبوط أو 

564
00:48:05,960 --> 00:48:11,680
على الشمال الآن بتعطيك for example suppose Z equal

565
00:48:11,680 --> 00:48:19,360
3.5 هذا زي قيمة زي stat هذا ال test ال

566
00:48:19,360 --> 00:48:23,060
statistic أسأل نفسك does this value fall in the

567
00:48:23,060 --> 00:48:27,580
rejection region يعني إما تكون أكبر من 1.96 أو أقل

568
00:48:27,580 --> 00:48:33,280
من negative فواضح هذه هنا إذا we reject the null

569
00:48:33,280 --> 00:48:37,660
hypothesis طيب لو كانت for example z equal

570
00:48:37,660 --> 00:48:41,700
negative one أنا أتكلمت 

571
00:48:49,770 --> 00:48:55,290
مش كل سالب بي reject ولا كل موجب بي reject هنا

572
00:48:55,290 --> 00:49:00,470
بتكلم عن two-tailed negative 1.4 ال

573
00:49:00,470 --> 00:49:08,030
rejection ر ر نتعود عليها ر ر يعني إيش rejection

574
00:49:08,030 --> 00:49:13,390
region هتكون أكبر من 1.96 أو أقل من من 

575
00:49:13,390 --> 00:49:15,150
سالب

576
00:49:16,600 --> 00:49:20,840
تسأل نفسك ال negative 1.4 هل هي أقل من ناقص 1.9؟

577
00:49:20,840 --> 00:49:26,380
لأ، موجودة هنا، مظبوط؟ هنا هذه ال area البيضاء،

578
00:49:26,380 --> 00:49:30,480
بنسميها non rejection area، من المنطقة البيضاء

579
00:49:30,480 --> 00:49:34,800
اللي بين الاثنين، بس فيها منطقة عدم الرفض طيب،

580
00:49:34,800 --> 00:49:39,120
أعطيني example فيها reject للمثال هذا، أعطيني ال z

581
00:49:39,120 --> 00:49:46,640
يكون فيها reject 2.5 لو وقع هنا الثاني بالاثنين

582
00:49:46,640 --> 00:49:50,520
واقع هنا في ال region of rejection أعطيني حالة لل

583
00:49:50,520 --> 00:49:56,500
.. don't reject 1 .. 1 هنا الثاني 1 2

584
00:49:56,500 --> 00:50:01,620
هنا 1.4 هنا وهكذا 1.4 يعني أي

585
00:50:01,620 --> 00:50:04,360
حاجة between negative 1.96 and 1.

586
00:50:04,360 --> 00:50:08,940
96 non rejection region أعطيكي هذه الحالة

587
00:50:08,940 --> 00:50:12,900
لمين؟ لل two tailed ناخذ one tailed إذا مرة ثانية 

588
00:50:12,900 --> 00:50:17,920
three steps Compute the test statistic من Chapter 7

589
00:50:17,920 --> 00:50:23,980
احسب ال Critical values من Chapter 6 Chapter 9 بس

590
00:50:23,980 --> 00:50:28,920
شغل صغيرة اللي هي ال decision rule We reject the

591
00:50:28,920 --> 00:50:33,220
null if the statistic value falls in the rejection

592
00:50:33,220 --> 00:50:37,220
region Now for two-tailed test, the rejection

593
00:50:37,220 --> 00:50:41,620
region is in the lower tail and upper tail But on

594
00:50:41,620 --> 00:50:44,780
the other hand, if we are talking about one-tailed

595
00:50:44,780 --> 00:50:52,730
test 1 tail دخلنا نرسمها تحت هنا هي ال right

596
00:50:52,730 --> 00:50:56,690
suppose we are talking about right tail and alpha

597
00:50:56,690 --> 00:51:00,870
is five percent so this value equals إيش القيمة 

598
00:51:00,870 --> 00:51:08,590
بتساوي احفظني ياها 1.645 مظبوط طب لو ازاي ال

599
00:51:08,590 --> 00:51:16,090
statistic سوى 1.5 واقع هنا في ال rejection

600
00:51:16,090 --> 00:51:20,750
إذا ال rejection تكون ال z stat مالها أكبر

601
00:51:20,750 --> 00:51:30,910
من 1.645 هنا إيش كانت أكبر أو أقل مظبوط هنا بس

602
00:51:30,910 --> 00:51:33,970
أكبر ليش؟ لأن عندي upper tail يعني لو بختبر ميو

603
00:51:33,970 --> 00:51:39,730
أكبر من 30 هنا بختبر ميو بتساويش 30 طب أعطيني حاجة

604
00:51:39,730 --> 00:51:47,940
reject أي حاجة أكبر من 1.645 1.7 2 أي حاجة جوا 

605
00:51:47,940 --> 00:51:53,980
4 5 6 أي حاجة جوا طب هذا upper tail ناخذ

606
00:51:53,980 --> 00:52:00,220
lower tail lower tail the area to the left اللي هي

607
00:52:00,220 --> 00:52:06,100
negative 1.645 طب أ reject إذا كانت ال z-stat مالها

608
00:52:06,100 --> 00:52:12,620
أقل من negative طب لو سوى ال z-stat negative 1

609
00:52:14,830 --> 00:52:17,090
ال negative 1 في ال non-rejection region لذا

610
00:52:17,090 --> 00:52:24,290
لا ننجح إذا سوى negative 2 لا ننجح لا ننجح لا

611
00:52:24,290 --> 00:52:30,450
ننجح وهنا ننجح واضح؟ معناه كده إنك تحلي المثال