المُقدّمة
في قلب علم البيانات وتكذب الإحصائيات، التي كانت موجودة منذ قرون، ولكنها تظل ضرورية بشكل أساسي في العصر الرقمي اليوم. لماذا؟ لأن مفاهيم الإحصاء الأساسية هي العمود الفقري ل تحليل البيانات، مما يتيح لنا فهم الكميات الهائلة من البيانات التي يتم إنشاؤها يوميًا. إنه مثل التحدث مع البيانات، حيث تساعدنا الإحصائيات على طرح الأسئلة الصحيحة وفهم القصص التي تحاول البيانات سردها.
من التنبؤ بالاتجاهات المستقبلية واتخاذ القرارات بناءً على البيانات إلى اختبار الفرضيات وقياس الأداء، تعد الإحصائيات هي الأداة التي تدعم الرؤى الكامنة وراء القرارات المستندة إلى البيانات. إنها الجسر بين البيانات الأولية والرؤى القابلة للتنفيذ، مما يجعلها جزءًا لا غنى عنه في علم البيانات.
في هذه المقالة، قمت بتجميع أهم 15 مفهومًا إحصائيًا أساسيًا يجب أن يعرفها كل مبتدئ في علم البيانات!
جدول المحتويات
1. أخذ العينات الإحصائية وجمع البيانات
سوف نتعلم بعض المفاهيم الإحصائية الأساسية، ولكن فهم مصدر بياناتنا وكيفية جمعها أمر ضروري قبل الغوص عميقًا في محيط البيانات. هذا هو المكان الذي يلعب فيه السكان والعينات وتقنيات أخذ العينات المختلفة.
تخيل أننا نريد أن نعرف متوسط طول الأشخاص في المدينة. من العملي قياس الجميع، لذلك نأخذ مجموعة أصغر (عينة) تمثل العدد الأكبر من السكان. تكمن الحيلة في كيفية اختيار هذه العينة. تضمن تقنيات مثل أخذ العينات العشوائية أو الطبقية أو العنقودية تمثيل العينة بشكل جيد، مما يقلل من التحيز ويجعل النتائج التي توصلنا إليها أكثر موثوقية.
من خلال فهم المجموعات السكانية والعينات، يمكننا بثقة توسيع نطاق رؤيتنا من العينة إلى جميع السكان، واتخاذ قرارات مستنيرة دون الحاجة إلى مسح الجميع.
2. أنواع البيانات ومقاييس القياس
تأتي البيانات بنكهات مختلفة، ومعرفة نوع البيانات التي تتعامل معها أمر بالغ الأهمية لاختيار الأدوات والتقنيات الإحصائية المناسبة.
البيانات الكمية والنوعية
- البيانات الكمية: هذا النوع من البيانات يدور حول الأرقام. إنها قابلة للقياس ويمكن استخدامها في الحسابات الرياضية. تخبرنا البيانات الكمية "بكم" أو "كم"، مثل عدد المستخدمين الذين يزورون موقع الويب أو درجة الحرارة في المدينة. إنها طريقة واضحة وموضوعية، وتوفر صورة واضحة من خلال القيم العددية.
- البيانات النوعية: وعلى العكس من ذلك، تتعامل البيانات النوعية مع الخصائص والأوصاف. يتعلق الأمر بـ "أي نوع" أو "أي فئة". فكر في الأمر على أنه البيانات التي تصف الصفات أو السمات، مثل لون السيارة أو نوع الكتاب. هذه البيانات ذاتية، وتعتمد على الملاحظات وليس القياسات.
أربعة مقاييس للقياس
- المقياس الإسمي: هذا هو أبسط شكل من أشكال القياس المستخدم لتصنيف البيانات دون ترتيب محدد. تشمل الأمثلة أنواع المأكولات أو فصائل الدم أو الجنسية. يتعلق الأمر بوضع العلامات دون أي قيمة كمية.
- مقياس ترتيبي: يمكن ترتيب البيانات أو تصنيفها هنا، ولكن لا يتم تحديد الفواصل الزمنية بين القيم. فكر في استبيان الرضا مع خيارات مثل راضٍ، ومحايد، وغير راضٍ. إنه يخبرنا بالترتيب ولكن ليس المسافة بين التصنيف العالمي.
- مقياس الفاصل: تعمل المقاييس الفاصلة على ترتيب البيانات وتحديد الفرق بين الإدخالات. ومع ذلك، لا توجد نقطة الصفر الفعلية. وخير مثال على ذلك هو درجة الحرارة في مئوية. الفرق بين 10 درجة مئوية و20 درجة مئوية هو نفس الفرق بين 20 درجة مئوية و30 درجة مئوية، ولكن 0 درجة مئوية لا يعني غياب درجة الحرارة.
- مقياس نسبة: يحتوي المقياس الأكثر إفادة على جميع خصائص المقياس الفاصل بالإضافة إلى نقطة صفر ذات معنى، مما يسمح بإجراء مقارنة دقيقة للمقادير. وتشمل الأمثلة الوزن والطول والدخل. هنا، يمكننا أن نقول أن شيئًا ما يساوي ضعف شيء آخر.
3. الإحصاء الوصفي
Imagine الإحصاء الوصفي كأول موعد لك مع بياناتك. يتعلق الأمر بالتعرف على الأساسيات والخطوط العريضة التي تصف ما هو أمامك. للإحصاء الوصفي نوعان رئيسيان: الاتجاه المركزي ومقاييس التباين.
مقاييس النزعة المركزية: هذه تشبه مركز ثقل البيانات. أنها تعطينا قيمة واحدة نموذجية أو ممثلة لمجموعة البيانات لدينا.
يعني: يتم حساب المتوسط عن طريق جمع كل القيم وقسمتها على عدد القيم. إنه مثل التقييم العام للمطعم بناءً على جميع التقييمات. الصيغة الرياضية للمتوسط مبينة أدناه:
الوسيط: القيمة الوسطى عند ترتيب البيانات من الأصغر إلى الأكبر. إذا كان عدد المشاهدات زوجيًا، فهو متوسط الرقمين الأوسطين. يتم استخدامه للعثور على النقطة الوسطى للجسر.
إذا كان n زوجيًا، فإن الوسيط هو متوسط الرقمين المركزيين.
الوضع: انها القيمة الأكثر تكرارًا في مجموعة البيانات. فكر في الأمر باعتباره الطبق الأكثر شعبية في المطعم.
مقاييس التباين: في حين أن مقاييس الاتجاه المركزي تقودنا إلى المركز، فإن مقاييس التباين تخبرنا عن الانتشار أو التشتت.
المدى: الفرق بين أعلى وأدنى القيم. يعطي فكرة أساسية عن الانتشار.
فرق: يقيس مدى بعد كل رقم في المجموعة عن المتوسط وبالتالي عن كل رقم آخر في المجموعة. بالنسبة للعينة، يتم حسابها على النحو التالي:
الانحراف المعياري: يوفر الجذر التربيعي للتباين قياسًا لمتوسط المسافة من المتوسط. إنه مثل تقييم اتساق أحجام كعكة الخباز. ويتم تمثيلها على النحو التالي:
قبل أن ننتقل إلى مفهوم الإحصاء الأساسي التالي، إليك أ دليل المبتدئين للتحليل الإحصائي بالنسبة لك!
4. تصور البيانات
عرض مرئي للمعلومات هو فن وعلم رواية القصص بالبيانات. إنه يحول النتائج المعقدة من تحليلنا إلى شيء ملموس ومفهوم. إنه أمر بالغ الأهمية لتحليل البيانات الاستكشافية، حيث يكون الهدف هو الكشف عن الأنماط والعلاقات والرؤى من البيانات دون التوصل إلى استنتاجات رسمية بعد.
- مخططات ورسوم: بدءًا من الأساسيات، توفر المخططات الشريطية والرسوم البيانية الخطية والمخططات الدائرية رؤى أساسية حول البيانات. إنها أبجديات تصور البيانات، وهي ضرورية لأي راوي بيانات.
لدينا مثال على مخطط شريطي (يسار) ومخطط خطي (يمين) أدناه.
- تصورات متقدمة: وبينما نتعمق أكثر، تسمح الخرائط الحرارية والمؤامرات المبعثرة والرسوم البيانية بإجراء تحليل أكثر دقة. تساعد هذه الأدوات في تحديد الاتجاهات والتوزيعات والقيم المتطرفة.
يوجد أدناه مثال على مخطط مبعثر ورسم بياني
تعمل المرئيات على ربط البيانات الأولية والإدراك البشري، مما يتيح لنا تفسير مجموعات البيانات المعقدة وفهمها بسرعة.
5. أساسيات الاحتمالية
احتمال هي قواعد لغة الإحصاء. يتعلق الأمر باحتمالية حدوث الأحداث أو احتمال حدوثها. يعد فهم المفاهيم في الاحتمالية أمرًا ضروريًا لتفسير النتائج الإحصائية وإجراء التنبؤات.
- الأحداث المستقلة والمعالة:
- أحداث مستقلة: إن نتيجة حدث واحد لا تؤثر على نتيجة حدث آخر. مثل رمي العملة المعدنية، الحصول على صورة في رمية واحدة لا يغير احتمالات الرمي التالي.
- الأحداث التابعة: نتيجة حدث واحد تؤثر على نتيجة حدث آخر. على سبيل المثال، إذا قمت بسحب بطاقة من مجموعة بطاقات ولم تستبدلها، فإن فرص سحب بطاقة معينة أخرى تتغير.
توفر الاحتمالية الأساس لإجراء استنتاجات حول البيانات وهي ضرورية لفهم الأهمية الإحصائية واختبار الفرضيات.
6. التوزيعات الاحتمالية المشتركة
التوزيعات الاحتمالية تشبه الأنواع المختلفة في النظام البيئي الإحصائي، حيث يتكيف كل منها مع مجال التطبيقات الخاص به.
- التوزيع الطبيعي: غالبًا ما يطلق عليه منحنى الجرس بسبب شكله، ويتميز هذا التوزيع بمتوسطه وانحرافه المعياري. وهو افتراض شائع في العديد من الاختبارات الإحصائية لأن العديد من المتغيرات يتم توزيعها بشكل طبيعي بهذه الطريقة في العالم الحقيقي.
مجموعة من القواعد المعروفة باسم القاعدة التجريبية أو القاعدة 68-95-99.7 تلخص خصائص التوزيع الطبيعي، والتي تصف كيفية انتشار البيانات حول المتوسط.
68-95-99.7 القاعدة (القاعدة التجريبية)
تنطبق هذه القاعدة على التوزيع الطبيعي التام وتوضح ما يلي:
- 68% من البيانات تقع ضمن انحراف معياري واحد (σ) للمتوسط (μ).
- 95% من البيانات تقع ضمن انحرافين معياريين عن المتوسط.
- تقريبا 99.7% من البيانات تقع ضمن ثلاثة انحرافات معيارية للمتوسط.
توزيع ثنائي: وينطبق هذا التوزيع على المواقف التي تتكرر فيها نتيجتان (مثل النجاح أو الفشل) عدة مرات. فهو يساعد في تصميم الأحداث مثل رمي العملة المعدنية أو إجراء اختبار الصواب/الخطأ.
توزيع السم يحسب عدد المرات التي يحدث فيها شيء ما خلال فترة زمنية أو مساحة محددة. إنه مثالي للمواقف التي تحدث فيها الأحداث بشكل مستقل ومستمر، مثل رسائل البريد الإلكتروني اليومية التي تتلقاها.
يحتوي كل توزيع على مجموعته الخاصة من الصيغ والخصائص، ويعتمد اختيار الصيغة الصحيحة على طبيعة بياناتك وما تحاول اكتشافه. يتيح فهم هذه التوزيعات للإحصائيين وعلماء البيانات وضع نماذج لظواهر العالم الحقيقي والتنبؤ بالأحداث المستقبلية بدقة.
7 . اختبار الفرضيات
التفكير في اختبار الفرضيات كعمل المباحث في الإحصاء. إنها طريقة لاختبار ما إذا كانت نظرية معينة حول بياناتنا صحيحة. تبدأ هذه العملية بفرضيتين متعارضتين:
- الفرضية الصفرية (H0): هذا هو الافتراض الافتراضي، مما يشير إلى وجود تأثير أو اختلاف. إنها تقول: "ليس" جديدًا هنا."
- الفرضية البديلة (H1 أو Ha): وهذا يتحدى الوضع الراهن، ويقترح تأثيرًا أو اختلافًا. تدعي أن "هناك شيئًا مثيرًا للاهتمام يحدث".
مثال: اختبار ما إذا كان اتباع برنامج غذائي جديد يؤدي إلى فقدان الوزن مقارنة بعدم اتباع أي نظام غذائي.
- الفرضية الصفرية (H0): البرنامج الغذائي الجديد لا يؤدي إلى فقدان الوزن (لا فرق في فقدان الوزن بين من يتبع البرنامج الغذائي الجديد ومن لا يتبعه).
- الفرضية البديلة (H1): يؤدي البرنامج الغذائي الجديد إلى خسارة الوزن (فرق في خسارة الوزن بين من يتبعه ومن لا يتبعه).
يتضمن اختبار الفرضية الاختيار بين هذين الاثنين بناءً على الأدلة (بياناتنا).
مستويات الخطأ والأهمية من النوع الأول والثاني:
- خطأ من النوع الأول: يحدث هذا عندما نرفض فرضية العدم بشكل غير صحيح. إنه يدين شخصًا بريئًا.
- خطأ من النوع الثاني: يحدث هذا عندما نفشل في رفض فرضية العدم الخاطئة. فهو يتيح للشخص المذنب أن يتحرر.
- مستوى الأهمية (α): هذا هو عتبة تحديد مقدار الأدلة الكافية لرفض فرضية العدم. يتم ضبطه غالبًا على 5% (0.05)، مما يشير إلى احتمال حدوث خطأ من النوع الأول بنسبة 5%.
8. فترات الثقة
فترات الثقة أعطنا نطاقًا من القيم التي نتوقع ضمنها أن تنخفض المعلمة السكانية الصالحة (مثل المتوسط أو النسبة) بمستوى ثقة معين (عادةً 95%). إن الأمر أشبه بالتنبؤ بالنتيجة النهائية لفريق رياضي مع هامش خطأ؛ نحن نقول: "نحن واثقون بنسبة 95% من أن النتيجة الحقيقية ستكون ضمن هذا النطاق."
يساعدنا إنشاء فترات الثقة وتفسيرها على فهم دقة تقديراتنا. كلما اتسعت الفترة، أصبح تقديرنا أقل دقة، والعكس صحيح.
يوضح الشكل أعلاه مفهوم فاصل الثقة (CI) في الإحصائيات، باستخدام توزيع العينة وفاصل الثقة 95٪ حول متوسط العينة.
وفيما يلي تفصيل للمكونات الهامة في الشكل:
- توزيع العينة (الرسم البياني الرمادي): يمثل هذا توزيع 100 نقطة بيانات تم إنشاؤها بشكل عشوائي من التوزيع الطبيعي بمتوسط 50 وانحراف معياري قدره 10. ويصور الرسم البياني بشكل مرئي كيفية انتشار نقاط البيانات حول المتوسط.
- متوسط العينة (الخط الأحمر المتقطع): يشير هذا السطر إلى القيمة المتوسطة (المتوسطة) لبيانات العينة. إنه بمثابة تقدير النقطة التي نبني حولها فاصل الثقة. وفي هذه الحالة، يمثل متوسط جميع قيم العينة.
- فاصل الثقة 95% (الخطوط الزرقاء المتقطعة): يشير هذان الخطان إلى الحدود الدنيا والعليا لفاصل الثقة 95% حول متوسط العينة. يتم حساب الفاصل الزمني باستخدام الخطأ المعياري للوسط (SEM) ودرجة Z المقابلة لمستوى الثقة المطلوب (1.96 لثقة 95٪). تشير فترة الثقة إلى أننا واثقون بنسبة 95% من أن متوسط عدد السكان يقع ضمن هذا النطاق.
9. الارتباط والسببية
الارتباط والسببية غالبًا ما يتم الخلط بينهما، لكنهما مختلفان:
- علاقه مترابطه: يشير إلى وجود علاقة أو ارتباط بين متغيرين. عندما يتغير أحدهما، يميل الآخر إلى التغيير أيضًا. يتم قياس الارتباط بمعامل ارتباط يتراوح من -1 إلى 1. وتشير القيمة الأقرب إلى 1 أو -1 إلى وجود علاقة قوية، بينما تشير القيمة 0 إلى عدم وجود روابط.
- التسبب بالشىء: إنه يعني ضمناً أن التغييرات في متغير واحد تؤدي بشكل مباشر إلى تغييرات في متغير آخر. إنه تأكيد أقوى من الارتباط ويتطلب اختبارات صارمة.
إن مجرد وجود متغيرين مرتبطين لا يعني أن أحدهما يسبب الآخر. وهذه حالة كلاسيكية لعدم الخلط بين "الارتباط" و"السببية".
10. الانحدار الخطي البسيط
الاشارات الانحدارالخطي هي طريقة لنمذجة العلاقة بين متغيرين عن طريق تركيب معادلة خطية على البيانات المرصودة. ويعتبر أحد المتغيرين متغيراً تفسيرياً (مستقلاً)، والآخر متغيراً تابعاً.
يساعدنا الانحدار الخطي البسيط على فهم كيفية تأثير التغييرات في المتغير المستقل على المتغير التابع. إنها أداة قوية للتنبؤ وهي أساسية للعديد من النماذج الإحصائية المعقدة الأخرى. ومن خلال تحليل العلاقة بين متغيرين، يمكننا إجراء تنبؤات مستنيرة حول كيفية تفاعلهما.
يفترض الانحدار الخطي البسيط وجود علاقة خطية بين المتغير المستقل (المتغير التوضيحي) والمتغير التابع. إذا لم تكن العلاقة بين هذين المتغيرين خطية، فقد يتم انتهاك افتراضات الانحدار الخطي البسيط، مما قد يؤدي إلى تنبؤات أو تفسيرات غير دقيقة. وبالتالي، يعد التحقق من العلاقة الخطية في البيانات أمرًا ضروريًا قبل تطبيق الانحدار الخطي البسيط.
11. الانحدار الخطي المتعدد
فكر في الانحدار الخطي المتعدد كامتداد للانحدار الخطي البسيط. ومع ذلك، بدلاً من محاولة التنبؤ بالنتيجة باستخدام فارس واحد يرتدي درعًا لامعًا (المتنبئ)، لديك فريق كامل. إنه مثل الترقية من لعبة كرة سلة فردية إلى جهد جماعي كامل، حيث يجلب كل لاعب (متوقع) مهارات فريدة. والفكرة هي معرفة كيف تؤثر عدة متغيرات معًا على نتيجة واحدة.
ومع ذلك، مع وجود فريق أكبر، يأتي التحدي المتمثل في إدارة العلاقات، والمعروف باسم العلاقة الخطية المتعددة. يحدث ذلك عندما يكون المتنبئون قريبين جدًا من بعضهم البعض ويتشاركون معلومات مماثلة. تخيل أن اثنين من لاعبي كرة السلة يحاولان باستمرار تسديد نفس اللقطة؛ يمكنهم الوقوف في طريق بعضهم البعض. يمكن أن يجعل الانحدار من الصعب رؤية المساهمة الفريدة لكل متنبئ، مما قد يؤدي إلى تحريف فهمنا للمتغيرات المهمة.
12. الانحدار اللوجستي
بينما يتنبأ الانحدار الخطي بنتائج مستمرة (مثل درجة الحرارة أو الأسعار)، الانحدار اللوجستي يتم استخدامه عندما تكون النتيجة محددة (مثل نعم/لا، فوز/خسارة). تخيل أنك تحاول التنبؤ بما إذا كان الفريق سيفوز أم سيخسر بناءً على عوامل مختلفة؛ الانحدار اللوجستي هو استراتيجيتك المفضلة.
يقوم بتحويل المعادلة الخطية بحيث يقع ناتجها بين 0 و 1، وهو ما يمثل احتمال الانتماء إلى فئة معينة. إن الأمر أشبه بامتلاك عدسة سحرية تحول النتائج المستمرة إلى رؤية واضحة "هذا أو ذاك"، مما يسمح لنا بالتنبؤ بالنتائج الفئوية.
يوضح التمثيل الرسومي مثالاً للانحدار اللوجستي المطبق على مجموعة بيانات التصنيف الثنائي الاصطناعية. تمثل النقاط الزرقاء نقاط البيانات، حيث يشير موضعها على طول المحور السيني إلى قيمة الميزة ويشير المحور الصادي إلى الفئة (0 أو 1). يمثل المنحنى الأحمر توقع نموذج الانحدار اللوجستي لاحتمال الانتماء إلى الفئة 1 (على سبيل المثال، "الفوز") لقيم ميزات مختلفة. كما ترون، ينتقل المنحنى بسلاسة من احتمالية الفئة 0 إلى الفئة 1، مما يدل على قدرة النموذج على التنبؤ بالنتائج الفئوية بناءً على ميزة مستمرة أساسية.
يتم إعطاء صيغة الانحدار اللوجستي بواسطة:
تستخدم هذه الصيغة الدالة اللوجستية لتحويل مخرجات المعادلة الخطية إلى احتمال بين 0 و 1. ويتيح لنا هذا التحويل تفسير المخرجات على أنها احتمالات تنتمي إلى فئة معينة بناءً على قيمة المتغير المستقل xx.
13. اختبارات التباين ومربع كاي
ANOVA (تحليل التباين) و اختبارات مربع كاي إنهم مثل المحققين في عالم الإحصاء، حيث يساعدوننا في حل الألغاز المختلفة. أناt يسمح لنا بمقارنة الوسائل عبر مجموعات متعددة لمعرفة ما إذا كانت واحدة على الأقل مختلفة إحصائيًا. فكر في الأمر على أنه تذوق عينات من عدة دفعات من ملفات تعريف الارتباط لتحديد ما إذا كان مذاق أي دفعة مختلفًا بشكل كبير.
ومن ناحية أخرى، يتم استخدام اختبار Chi-Square للبيانات الفئوية. فهو يساعدنا على فهم ما إذا كان هناك ارتباط كبير بين متغيرين فئويين. على سبيل المثال، هل هناك علاقة بين نوع الموسيقى المفضل للشخص وفئته العمرية؟ يساعد اختبار Chi-Square في الإجابة على مثل هذه الأسئلة.
14. نظرية الحد المركزي وأهميتها في علم البيانات
• نظرية الحد المركزي (CLT) هو مبدأ إحصائي أساسي يبدو سحريًا تقريبًا. يخبرنا أنه إذا أخذت عينات كافية من مجتمع ما وقمت بحساب متوسطها، فإن هذه المتوسطات ستشكل توزيعًا طبيعيًا (منحنى الجرس)، بغض النظر عن التوزيع الأصلي للسكان. وهذا أمر قوي بشكل لا يصدق لأنه يسمح لنا بعمل استنتاجات حول السكان حتى عندما لا نعرف توزيعهم الدقيق.
في علم البيانات، يدعم CLT العديد من التقنيات، مما يمكننا من استخدام الأدوات المصممة للبيانات الموزعة بشكل طبيعي حتى عندما لا تستوفي بياناتنا تلك المعايير في البداية. إنه مثل العثور على محول عالمي للأساليب الإحصائية، مما يجعل العديد من الأدوات القوية قابلة للتطبيق في المزيد من المواقف.
15. مقايضة التحيز والتباين
In النمذجة التنبؤية و آلة التعلمأطلقت حملة مقايضة التباين التحيز هو مفهوم بالغ الأهمية يسلط الضوء على التوتر بين نوعين رئيسيين من الأخطاء التي يمكن أن تجعل نماذجنا تنحرف عن مسارها. يشير التحيز إلى الأخطاء الناتجة عن النماذج المفرطة في التبسيط والتي لا تلتقط الاتجاهات الأساسية بشكل جيد. تخيل أنك تحاول وضع خط مستقيم عبر طريق منحني؛ سوف تفوت العلامة. على العكس من ذلك، فإن الاختلافات من النماذج المعقدة للغاية تلتقط الضوضاء في البيانات كما لو كانت نمطًا حقيقيًا - مثل تتبع كل منعطف والسير في طريق وعر، معتقدًا أن هذا هو الطريق للأمام.
ويكمن الفن في تحقيق التوازن بين هذين الأمرين لتقليل الخطأ الإجمالي، والعثور على النقطة المثالية التي يكون فيها نموذجك مناسبًا تمامًا - معقد بما يكفي لالتقاط الأنماط الدقيقة ولكنه بسيط بما يكفي لتجاهل الضوضاء العشوائية. إنه مثل ضبط الجيتار؛ لن يبدو الأمر صحيحًا إذا كان ضيقًا أو فضفاضًا جدًا. مقايضة التحيز والتباين يدور حول إيجاد التوازن المثالي بين هذين الاثنين. إن مقايضة التحيز والتباين هي جوهر ضبط نماذجنا الإحصائية لأداء أفضل ما لديها في التنبؤ بالنتائج بدقة.
وفي الختام
ومن أخذ العينات الإحصائية إلى مقايضة التحيز والتباين، فإن هذه المبادئ ليست مجرد مفاهيم أكاديمية ولكنها أدوات أساسية لتحليل البيانات الثاقبة. إنهم يزودون علماء البيانات الطموحين بالمهارات اللازمة لتحويل البيانات الضخمة إلى رؤى قابلة للتنفيذ، مع التركيز على الإحصاء باعتباره العمود الفقري لعملية صنع القرار والابتكار المستندة إلى البيانات في العصر الرقمي.
هل فاتنا أي مفهوم إحصائي أساسي؟ أخبرنا بذلك في قسم التعليقات أدناه.
استكشاف لدينا دليل الإحصائيات من النهاية إلى النهاية لعلم البيانات للتعرف على الموضوع!
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
- أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
- المصدر https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/03/basic-statistics-concepts/
