MATLAB: التحليل الإحصائي في MATLAB

Name: MATLAB: التحليل الإحصائي في MATLAB
Author: Gabriel Popoola

افهم بياناتك على المستوى الإحصائي

شاهد الدرس الأول مجانًا — احصل على وصول كامل إلى جميع الدروس الـ3.

دورة تدريبية: عند الطلب

مرحباً، اسمي جبرائيل بوبولا وهذا هو التحليل الإحصائي في وحدة MATLAB. خلال هذه الوحدة، سنغطي الإحصاءات الموجزة (الملخصة)، الإحصاء الوصفي والتوزيعات الاحتمالية. خلال هذا الدرس سأوضح لك طريقتين لعرض ملخص الإحصائيات لبياناتك، أولاً على المستوى الفردي، ثم ثانيًا باستخدام طريقة التجميع. لذا فإن أول شيء سنفعله هو تحميل مجموعة البيانات الخاصة بنا. وفي هذه الحالة ستكون مجموعة بيانات المرضى Load Patients. ثم الشيء التالي الذي سنفعله هو تخزين ضغط الدم الانقباضي وضغط الدم الانبساطي في متغير واحد يسمى ضغط الدم Blood Pressure. لذا سيكون هذا مجرد انبساطي انقباضي Systolic, Diastolic. وبعد ذلك سنقوم بإنشاء جدول بيانات وأعمدتنا ستكون متغيرات الجنس والعمر وضغط الدم. وسنقوم فقط بطباعة جدولنا هنا ولدينا الجنس والعمر والمدخن وضغط الدم. لذا من أجل الحصول على الملخص، نحتاج فقط إلى استخدم دالة التلخيص T وما تحصل عليه هو الحد الأدنى، الوسيط، والحد الأقصى، والتفصيل لكل ميزة إذا كانت قيمة منطقية. لذلك بالنسبة للعمر، لدينا قيمة لا تقل عن 25، بحد أقصى 50، ومتوسط 39. بالنسبة للمدخن، وهو متغير بقيمة منطقية Logical أو بوليانية Boolean، لدينا 34 True و66 False. ثم بالنسبة لضغط الدم، لدينا قيمنا المستمرة. ومرة أخرى، لدينا حد أدنى والوسيط وحد أقصى Min, Median, Max ثم بالنسبة للجنس، بالطبع، لأنه إما سيكون ذكرًا أو أنثى، ولا توجد متغيرات وهمية، ستكون مجرد سلاسل مختلفة التي تعمل معها هنا. وهذه هي الطريقة التي تحصل بها على ملخص الإحصائيات على المستوى الفردي من حيث الميزات أو الأعمدة. بعد ذلك سأوضح لك كيفية الحصول على الإحصائيات الخاصة بك على أساس التجميعات. وهكذا لتفعل ذلك سنستخدم دالة groupstats. لذا سأريك أولاً ما تفعله المجموعات الإحصائية أو Groupstats على مستوى عال. إذن تمرر لجدولك T وما تحصل عليه هو الملخص الأساسي الذي يعطيك عدد العناصر. وهكذا لدينا هنا عدد العناصر في كل عمود 100. وكما يمكنك أن تقول هذا على الأرجح، فهذا ليس مفيدًا جدًا. ومع ذلك، ما يمكننا القيام به هنا هو تجميع بياناتنا حسب الجنس Gender على سبيل المثال. ولذا فإننا ندير مجموعات Groupstats T، ولكن بعد ذلك نمرر هذا المعامل الثاني، الجنس Gender. والآن ما تحصل عليه هو شرح تفصيلي للأعمدة المتبقية على أساس الجنس. وهكذا بالنسبة للجنس، لدينا اثنان، ذكر وأنثى. ويعطينا متوسط العمر، ومتوسط المدخن (نسبة التدخين) ومتوسط ضغط الدم لكل جنس. وهكذا، كما تعلم، متوسط المتغير (المدخن) Smoker أو بالأحرى عمود المدخن عمود منطقي، بمعنى أن القيم إما صحيحة أو خاطئة True, False. وفي هذه الحالة true يساوي واحد والخطأ يساوي صفر. وهكذا يتم حساب هذه المتوسطات. وهكذا، كمثال آخر سنقوم بتشغيل groupstats مرة أخرى لـ T. لكن هذه المرة سنذهب إلى مجموعة على أساس المدخن. ومرة أخرى، لدينا تصنيفاتنا، خاطئة وصحيحة. لكن هذا يعطينا عدد العناصر في كل فئة. وبالتالي بالنسبة للجنس، لدينا 66 شخصًا لا يدخنون و 34 يفعلون ذلك. ولأن هذه معدودات، ما تراه هو أن عدد الصواب والخطأ True, False هو نفسه لكل واحد لأن هذا يعطينا مجموعات. وسبب أن ذلك يعطينا عدد العناصر بدلا من المتوسط لأننا لدينا هذا العمود الخاص بالجنس هنا، وذلك يقيد أي نوع من الإحصائيات الموجزة يمكن تقديمها لأن هذا عمود سلسلة String. ولكن إذا أسقطنا هذا العمود، إذا قمنا بإنشاء جدول T2 ونساوي ذلك مع العمر وضغط الدم والمدخن Age, Blood Pressure, Smoker. ثم نحصل على Groupstats مرة أخرى T2 والمدخن، والآن نحصل على متوسط العمر ومتوسط قياس ضغط الدم. وكمقارنة جنبًا إلى جنب، لدينا جدول T والجدول T2 كلاهما مجمّع حسب المدخن. وبمجرد إسقاط هذا المتغير الفئوي، نرى أن نحصل على المتوسطات لأعمدتنا بدلاً من مجرد عدد العناصر، والتي في معظم الحالات لن تكون مفيدة جدًا لمجموعات البيانات مثل هذه. بهذا يختتم هذا الدرس، شكرا لك.

متقدم مقدِّم الخدمة : Gabriel Popoola 3 الدروس · 20m باللغات: العربية, الألمانية, الإنجليزية, الإسبانية, الفرنسية, البرتغالية, Chinese

وصف الدورة

التحليل الإحصائي هو أحد المفاتيح والأشكال الأساسية للتحليل عندما يتعلق الأمر باكتساب نظرة ثاقبة على البيانات. يمكن أن يكون التعرف على طرق جديدة لحساب القيم الإحصائية وتمثيل بياناتك باستخدام هذه القيم أمرًا حيويًا في فهم طبيعة بياناتك حقًا. سأوضح لك طريقتين لعرض إحصاءات موجزة لبياناتك. أولاً، على المستوى الفردي، وثانيًا، باستخدام طريقة التجميع. ستحصل على نظرة عامة حول الإحصائيات الوصفية وبعض الدوال الأساسية في ماتلاب. الإحصائيات الوصفية هي معاملات وصفية موجزة تلخص مجموعة بيانات معينة، والتي يمكن أن تمثل المجتمع بأكمله أو عينة من السكان. يتم تقسيمها إلى مقياسين للاتجاه المركزي وقياسات التباين أو الانتشار. في وحدة ماتلاب هذه، سوف تكتشف الفائدة والقدرة على اكتساب رؤى إحصائية لبياناتك باستخدام ماتلاب.

بعد الانتهاء من هذه الوحدة، يمكنك تطبيق ما تعلمته على أي مشروع أو مهمة تتضمن بيانات / تحليل إحصائي. يتضمن هذا أي شيء يتضمن مجموعة بيانات تحتوي على بيانات عددية و / أو فئوية. ستتيح لك هذه المعرفة اكتساب المزيد من الأفكار حول كيفية استخدام بياناتك.

ما ستتعلمه

التعرف على الفرق بين إحصاءات الملخص والإحصاءات الوصفية
توليد إحصاءات جماعية وفردية لبياناتك في MATLAB
احتساب الإحصاءات الوصفية، بما في ذلك مقاييس النزعة المركزية ومقاييس التشتت أو الانتشار
تعريف التوزيعات الاحتمالية وكيفية استخدامها
تطبيق التحليل الإحصائي في MATLAB على مشاريع تتضمن بيانات رقمية و/أو فئوية

النقاط الرئيسية

يُعدّ التحليل الإحصائي شكلاً أساسياً من أشكال التحليل للحصول على رؤى من البيانات.
الإحصاءات الوصفية هي معاملات وصفية موجزة تلخّص مجموعة بيانات، وقد تمثّل مجتمعاً كاملاً أو عيّنة منه.
تنقسم الإحصاءات الوصفية إلى مجموعتين: مقاييس النزعة المركزية ومقاييس التشتت أو الانتشار.
يمكن عرض إحصاءات الملخص للبيانات على المستوى الفردي وباستخدام أسلوب التجميع.
تنطبق المهارات المكتسبة على أي مشروع أو مهمة تتضمن مجموعة بيانات تحتوي على بيانات رقمية و/أو فئوية.

الأسئلة الشائعة

ماذا سأتعلم في هذه الوحدة الخاصة بـ MATLAB؟

ستحصل على نظرة عامة حول الإحصاءات الوصفية وبعض الدوال الرئيسية في MATLAB، وستتعلم طريقتين لعرض إحصاءات الملخص (على المستوى الفردي وباستخدام أسلوب التجميع)، وستتعرف على التوزيعات الاحتمالية وكيفية استخدامها.

لمن هذا المقرر؟

هو موجه لكل من يرغب في استخلاص رؤى إحصائية من بياناته باستخدام MATLAB وتطبيق ذلك على مشاريع أو مهام تتضمن البيانات والتحليل الإحصائي، بما في ذلك أي مجموعة بيانات تحتوي على بيانات رقمية و/أو فئوية.

ما الفرق بين إحصاءات الملخص والإحصاءات الوصفية؟

يُعلّمك المقرر التعرف على الفرق بين الاثنتين؛ إذ إن الإحصاءات الوصفية هي معاملات وصفية موجزة تلخّص مجموعة بيانات معينة، وتنقسم إلى مقاييس النزعة المركزية ومقاييس التشتت أو الانتشار.

ما المواضيع التي يغطيها المقرر؟

يغطي المقرر ثلاثة دروس: إحصاءات الملخص (Summary Statistics)، والإحصاءات الوصفية (Descriptive Statistics)، والتوزيعات الاحتمالية (Probability Distributions).

ما الذي يمكنني فعله بعد إتمام هذه الوحدة؟

بعد إتمام هذه الوحدة، يمكنك تطبيق ما تعلمته على أي مشروع أو مهمة تتضمن البيانات والتحليل الإحصائي، بما في ذلك أي مجموعة بيانات تحتوي على بيانات رقمية و/أو فئوية.