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