Z1= (30. 5 – 35) \2 = -2. 25 Z2= (32 – 35) \2 = – 1. 5 وباستخدام الجداول أو الحاسوب نجدا أن المساحتين هما 0. 122 و 0. 066 والفارق بينهما يساوي 0. 054 أي أن احتمالية وقوع X بين 30. 5 و 32 هي 5. 4%. مفهوم التحويل لمنحنى التوزيع الطبيعي القياسي: قد تبدو فكرة استخدام منحنى التوزيع الطبيعي القياسي لحساب الاحتمالات لمنحنيات طبيعية غير قياسية فكرة غريبة وغير واضحة ولكنها في الحقيقة شبيهة بأمور كثيرة مرت عليك من قبل. عملية التحويل لمنحنى التوزيع الطبيعي القياسي شبيهة بقياس مساحة ما بالبوصة المربعة ثم استخدام معامل التحويل لتحويلها إلى المتر المربع. وهي شبيهة كذلك برسم البلاد الكبيرة جدا على خريطة صغيرة باستخدام مقياس الرسم ثم قياس المسافات من على الخريطة وتحويلها لقيمتها الأصلية باستخدام مقياس الرسم. ويمكن تشبيه الأمر كذلك بقياس مساحة الشكل أدناه باستخدام مساحة المستطيلات الصغيرة التي تبلغ مساحتها 1 سنتيمتر مربع فنجد أن المساحة تساوي 14 سنتيمتر مربع. فمنحنى التوزيع القياسي هو وسيلة لحساب الاحتمالات (المساحة تحت المنحنى) لأي منحنى توزيع طبيعي. فيمكننا تحويل القيمة (X) لأي متغير يتبع توزيعا طبيعيا غير قياسي إلى نظيرتها (Z) في منحنى التوزيع الطبيعي القياسي وبالتالي نتمكن من تقدير المساحة تحت المنحنى.
5 وبالتالي فإننا نبحث في جدول التوزيع الطبيعي القياسي عن قيمة 2. 5 والتي نجدها تناظر 0. 993 أي أن المساحة على اليسار تساوي هذه القيمة والتي تناظر أن تكون X أقل من 40. ولكننا نبحث عن احتمالية X أكبر من 40. وبالتالي فإننا نبحث عن المساحة على يمين المنحنى وهي 1- 0. 993 = 0. 017. أي أن احتمالية أن تتجاوز X الأربعين هي 1. 7%. لاحظ أن المساحة الكلية تحت منحنى التوزيع الطبيعي تساوي 1 في كل الأحوال ولذلك فإننا طرحنا القيمة التي حصلنا عليها من 1 لكي نحصل على المساحة على يمين المنحنى. يمكن الوصول لنفس النتيجة باستخدام برنامج إكسل Excel أو برنامج كالك Calc باستخدام الدالة NORMSDIST فنكتب في أي خلية NORMSDIST(2. 5) =0. 993 ولكن علينا الانتباه إلى أن هذه هي المساحة على يسار الـ 2. 5 فهي تعني احتمالية أن تكون X أقل من 40. هل يمكن تحديد احتمالية أن تكون X بين 30. 5 و 32؟ نعم، علينا أن نحسب المساحة تحت المنحنى على يسار كل قيمة ثم نطرحهما لنحصل على المساحة بين هاتين القيميتين وهي كما تعلم تساوي احتمالية وقوع X بين هاتين القيمتين. Z1= (30. 5 – 35) \2 = -2. 25 Z2= (32 – 35) \2 = – 1. 5 وباستخدام الجداول أو الحاسوب نجدا أن المساحتين هما 0.
64 الحل: الجدول التالي جزء من جدول الاحتمالات المتجمعة للتوزيع المعتدل المعياري ويتم الحصول على القيمة المعيارية Z بجمع القيمتين المناسبتين الموجودتين بالصف العلوي والعمود الأول بيسار الجدول، ويحوي العمود الأول من جهة اليسار على قيم تصل إلى رقم عشري واحد فقط، بينما يحوي الصف العلوي على الرقم المئوي. فالإحتمال المتجمع المناظر للقيمة 1. 64 يوجد أمام الصف 1. 6 وتحت العمود 0. 04 (لاحظ أن 1. 6 + 0. 04 = 1. 64) وهي قيمة Z المطلوب إيجاد الاحتمال المتجمع عندها، وهذا الإحتمال هو 0. 9495 ، أي أن P(Z<1. 64)=0. 9495 وهذا هو الإحتمال المتجمع للمتغير Z من (-) إلى 1. 64 والجدول التالي يوضح ذلك: أوجد أن احتمال أن Z أكبر من (>) 1. 64. إن مجموع الاحتمالات المتجمعة لأي متغير عشوائي يساوي (1)، وحيث أن المساحة الكلية تحت منحنى أي متغير عشوائي مستمر تمثل مجموع الاحتمالات، لذا فإن هذه المساحة تساوي)1( لذا فإن: P(Z>1. 64)=1-P(Z<1. 64)=1-0. 9495=0. 0505 أوجد المساحة تحت المنحنى المعتدل المعياري على يمين Z=-1. 65. المنحنى المعتدل كما أوضحنا منحنى متماثل حول الصفر، وبالتالي فإن المساحة تحت المنحنى على يمين -1. 65 تساوي المساحة تحت المنحنى على يسار 1.
خواصه 1- شكله يشبه الجرس متماثل حول الوسط الحسابي. 2- قيم س الممكنه هي - ∞ إلى ∞ 3- تتساوى قيمة الوسط الحسابي مع الوسيط مع المنوال 4- يمتد طرفاه إلى ما لا نهايه ولا يمس المحور السيني ولا يقطعه أبدا 5- يتحدد شكل المنحنى بمعرفة تماما بمعرفة الوسط الحسابي والانحراف المعياري. 6- إن جملة المساحة تحت المنحنى الطبيعي تساوي واحدا صحيحا إذا تم النظر إليها من وجهة نظر مجموع التكرارات النسبية. حيث على يمين و نصف المساحة وعلىيساره النصف الثاني. 7- ملاحظة: 1- المقصود بالتكرار النسبي للفئة: هو تكرار الفئة مقسوما على مجموع التكرارات والجواب مضروب في 100 والجدير بالذكر أن مجموع التكرارات النسبية لجدول تكراري يساوي 100% أي واحد صحيح. 2- شرح الخاصية رقم 5 من الجدول السابق: أ- إذا تغير الوسط الحسابي وبقي الانحراف المعياري ثابتا فإن مننحنى التوزيع يتغير يمينا أو يسارا ولكن شكل التوزيع لا يتغير. ب - إذا تغير الانحراف المعياري وبقي الوسط الحسابي ثابتا فإن تشتت وتباعد المنحنى حول المركز يقل كلما صغرت قيمة ع ويزيد كلما كبرت ج- إذا تغيرت قمة كلا من ع والوسط الحسابي و فإن مركز التوزيع يتغير وتباعد منحناه حول المركز يتغير كذلك.
01 مم فإن المخاطرة ستكون كبيرة. فنحن نعلم أنه في 68% من الحالات يكون هذا الطول مساويا 10 ± 1* 0. 01 = 9. 99 إلى 10. 01 مم وبالتالي فإننا في هذه الحالة نتوقع أن نحقق المواصفات في 68% من الكمية المنتجة أي أن 32% من المحتمل أن يتجاوز المواصفات المطلوبة. ومن هنا نفكر في عدم القيام بهذه العملية أو استخدام طريقة إنتاج أخرى. ولا يتوقف الأمر عند هذا الحد بل يمكننا تحديد احتمالية تجاوز أي قيمة وذلك من خلال الجداول أو باستخدام الحاسوب. والتوزيع الطبيعي هو جزء أساسي من فكرة خرائط المراقبة. فالحدود القصوى والدنيا توضع عند µ ± 3 σ. لماذا؟ لأنه في حالة التوزيع الطبيعي فإن احتمالية وقوع القيم في هذا المدى هي 99. 7% كما ذكرنا منذ قليل. أي أن القيمة لو كانت خارج هذا المدى فهي لا تنتمي لنفس التوزيع أي أن شيئا غير طبيعي قد حدث. المساحة تحت المنحنى…لماذا؟ كما علمت فإن احتمالية وقوع المتغير بين قيمتين تقاس بالمساحة تحت المنحنى بين هاتين القيميتن. ولكن من أين لنا هذا المفهوم؟ دعنا نرجع إلى المدرج التكراري Histogram. انظر إلى المدرج التكراري أدناه والذي يبين زمن عملية ما بالأيام. من الواضح أن الزمن متغير ولكن إن سألتك ما هي احتمالية أن يكون زمن العملية بين 20 و40 يوما؟ كيف ستفكر في الأمر؟ إنك ستنظر إلى الأعمدة التي تبين وقوع المتغير في هذا المدى.
وسوف نستخدم الأشكال التالية 1. المدرج التكرارىHistogram 2. رسمة الساق والاوراقStem and Leaf Plot 3. رسمة الصندوقBox Plot: تكون البيانات متماثله اذا كان البعد بين الربيع الأدنى والوسيط يساوى البعد بين الربيع الأعلى والوسيط 4. رسمة الاحتمال الطبيعىNormal Probability Plot: نقوم برسم البيانات المشاهده والقيم المتوقعه المناظرةز اذا كانت البيانات لها التوزيع الطبيعى ستقع النقاط فى الشكل على شكل خط مستقيم 5. رسمة الاتجاه للمنحنى الطبيعىDe-trended Normal Plot: ونحصل عليها برسم الانحراف الحقيقى للنقاط على الخط المستقيم فاذا كانت النقاط على الشكل المرسوم ليس لها نمط حول الخط المرسوم حول الصفر فان هذا يعنى انها تتوزع حسب التوزيع الطبيعى. ثانيا الاعتماد على مقياس احصائى: بحساب معامل الالتواء فاذا كان مسويا الصفر كانت البيانات متماثله واذا كان معامل التفرطح مساويا الصفر أو 3 كانت البيانات معتدله التفرطح وبالتالى فان البيانات تتوزع حسب التوزيع الطبيعى. ثالثا استخدام اختبار احصائى يوجد ايضا العديد من الاختبارات الاحصائية التى تختبر هل البيانات تتوزع حسب التوزيع الطبيعى ام لا؟ ومنها 1- اختبار كولومجروف سيمنروف 2- اختبار شابيرو 3- ليليفورز للاعتدالية 4- كا 2
شاهدوا سهيلة بن لشهب في كواليس مسلسلها "على فرد مخدة" سهيلة بن لشهب تحتفل بعيد ميلادها كالأميرات.. بالصور
كما تقوم بين الحين والآخر بغناء بعض الأغنيات من دون فرقة موسيقية، حيث قامت في احدى الحلقات بغناء مقطع من أغنية "أتحدى العالم" لصابر الرباعي.
x لقد حظرت الإخطارات على هذا الموقع، يرجى اتباع الخطوات التالية ثم تحديث الصفحة قبل المتابعة في تشغيل الإخطارات