آمارواحتمالات2مفاهيممتقدمةفيتحليلالبيانات
فيعالمتحليلالبياناتالمعاصر،تُعتبرالإحصاءاتوالاحتمالاتمنالأدواتالأساسيةلفهمالأنماطواتخاذالقراراتالمستنيرة.فيهذاالمقال،سنستكشفبعضالمفاهيمالمتقدمةفيالإحصاءوالاحتمالاتالتيتُشكّلالعمودالفقريللتحليلاتالمعقدة.آمارواحتمالاتمفاهيممتقدمةفيتحليلالبيانات
التوزيعاتالاحتماليةالمتقدمة
بعدالتوزيعاتالأساسيةمثلالطبيعيوالثنائي،نجدتوزيعاتأكثرتعقيداًمثل:-توزيعبواسون:لتحليلأحداثنادرةفيفترةزمنيةمحددة-التوزيعالأسي:لدراسةالفتراتالزمنيةبينالأحداث-توزيعجاما:لتمثيلمجموععدةتوزيعاتأسية
التحليلالإحصائيمتعددالمتغيرات
عندالتعاملمععدةمتغيراتفيآنواحد،نستخدمتقنياتمثل:-تحليلالانحدارالمتعدد-التحليلالعاملي-تحليلالمكوناتالرئيسية(PCA)-تحليلالتكتل(ClusterAnalysis)
نظريةبايزيةفيالاحتمالات
تقدمالاحتمالاتالبايزيةمنظوراًديناميكياًلتحديثالمعتقداتالإحصائية:-P(A|B)=[P(B|A)*P(A)]/P(B)-التطبيقاتتشملتصفيةالبريدالمزعج،التشخيصالطبي،وأنظمةالتوصية
اختباراتالفرضياتالمتقدمة
بعدالاختباراتالبارامتريةالتقليدية،نجد:-اختباراتلابارامتريةمثلمان-ويتنيوكراسكال-واليس-اختباراتتعددالمقارنات(MultipleComparison)-تحليلالتباينمتعددالعوامل(MANOVA)
آمارواحتمالاتمفاهيممتقدمةفيتحليلالبياناتسلاسلماركوفومونتيكارلو
تقنياتمحاكاةمتقدمةتشمل:-سلاسلماركوف:أنظمةذاتذاكرةمحدودة-محاكاةمونتيكارلو:استخدامالعشوائيةلحلالمشكلاتالحتمية-MCMC(MarkovChainMonteCarlo):للعينةمنالتوزيعاتالمعقدة
آمارواحتمالاتمفاهيممتقدمةفيتحليلالبياناتالتعلمالآليوالإحصاء
يكمّلالإحصاءالتقليديتقنياتالتعلمالآلي:-الانحداراللوجستي-أشجارالقرار-آلاتناقلاتالدعم(SVM)-الشبكاتالعصبيةمنمنظورإحصائي
آمارواحتمالاتمفاهيممتقدمةفيتحليلالبياناتالتحدياتوالحلول
يواجهالمحللونتحدياتمثل:-البياناتالمفقودة(MissingData)-القيمالمتطرفة(Outliers)-أبعادالبياناتالعالية(HighDimensionality)-مشاكلالتعددية(MultiplicityProblems)
آمارواحتمالاتمفاهيممتقدمةفيتحليلالبياناتالخاتمة
تمثلالإحصاءاتوالاحتمالاتالمتقدمةأداةقويةلفهمالعالمالمعقدمنحولنا.منخلالإتقانهذهالمفاهيم،يمكنللباحثينوالمحلليناستخلاصرؤىأعمقواتخاذقراراتأكثردقةفيظلعدماليقين.
آمارواحتمالاتمفاهيممتقدمةفيتحليلالبيانات
