1
00:00:20,860 --> 00:00:24,880
طيب بسم الله الرحمن الرحيم احنا بنات بقى المحاضرة

2
00:00:24,880 --> 00:00:27,860
السابقة بدأنا نتحدث اللي هو عن ال auto-regressive

3
00:00:27,860 --> 00:00:31,260
كيف نكتبها على moving average infinity فقط بدأنا

4
00:00:31,260 --> 00:00:34,120
بأنه الحالة الخاصة auto-regressive order 1

5
00:00:34,120 --> 00:00:37,960
وعطيناها بحلتين عملنا هذه الحالة وشوفناها هي هيك

6
00:00:37,960 --> 00:00:41,280
بالنهايةوشوفنا حالة تانية انه لما نعملها Taylor

7
00:00:41,280 --> 00:00:47,160
expansion انه ال series بتكون بالاخير على صيغة XT

8
00:00:47,160 --> 00:00:50,620
طبعا هي بالمناسبة كانت من الأول هي auto-regressive

9
00:00:50,620 --> 00:00:55,560
order واحد هيها واحد ناقص Phi P مضروب كلية الجثة

10
00:00:55,560 --> 00:00:59,120
ده في XT بتساوي epsilon Tففي الأخير كتبناها على

11
00:00:59,120 --> 00:01:03,580
صيغة infinity moving average فهي صارت ايش Xt تساوي

12
00:01:03,580 --> 00:01:07,160
summation من j تساوي zero to infinity Phi to the

13
00:01:07,160 --> 00:01:11,580
power j مضروف في epsilon t minus j وعملناها

14
00:01:11,580 --> 00:01:15,060
بطريقتين وقلنا حقيقة السبب انه احنا بنحب هاي

15
00:01:15,060 --> 00:01:18,640
الشغلة عشان احنا وما بدنا نشتق اللي هو ال auto

16
00:01:18,640 --> 00:01:20,980
-regressive اللي هو ال auto-correlation عفوا لل

17
00:01:20,980 --> 00:01:24,660
auto-regressive order واحد فصعب ان نتعامل معها

18
00:01:24,660 --> 00:01:27,140
بالصيغة هايالـ auto correlation و ال auto

19
00:01:27,140 --> 00:01:30,740
covariance و لكن لما نحوّلناها نحوّلها إلى بدلالة

20
00:01:30,740 --> 00:01:33,600
ال epsilon اللي هي ال innovation هدول ال

21
00:01:33,600 --> 00:01:37,380
innovations ففيكون التعامل معاهم سهل عشان هم white

22
00:01:37,380 --> 00:01:40,480
noise فبنعرف ال white noise أن ال mean إلها zero و

23
00:01:40,480 --> 00:01:44,040
ال variance إلها sigma square وفيش correlation

24
00:01:44,040 --> 00:01:47,700
عندما اختلاف الأزمان تكون موجودة تمام هى فهذا هو

25
00:01:47,700 --> 00:01:50,780
السبب من تحويرتنا إلى moving average of order

26
00:01:50,780 --> 00:01:55,400
infinityوطبعا بنسميها casual في الحالة هذه ال auto

27
00:01:55,400 --> 00:01:58,200
-regressive و اللي ان شاء الله تسمية الحقيقية

28
00:01:58,200 --> 00:02:01,700
نعطيها لما نحكي عن ال order بيه بشكل اخر المهم

29
00:02:01,700 --> 00:02:05,960
اللي الآن بنبلش نحكي على الخصائص تبعاتي اللي هي ال

30
00:02:05,960 --> 00:02:08,900
properties تبع ال moments يعني لل auto-regressive

31
00:02:08,900 --> 00:02:12,460
في order واحد اول شغل يا ابنت مين تقولي الوسط

32
00:02:12,460 --> 00:02:16,140
الحسابي لل إيش لل XT اللي كانت auto-regressive

33
00:02:16,140 --> 00:02:19,220
اللي بطلت auto-regressive في order واحد شو ثورة؟

34
00:02:19,620 --> 00:02:23,320
صارت moving average of order infinity، تمام؟ فلو

35
00:02:23,320 --> 00:02:26,220
سألت واحدة منكم شو ال expectation هيكون، بسرعة شو

36
00:02:26,220 --> 00:02:29,640
ال expectation لها ده؟ Zero، مواضح، ليش؟ لأن كل

37
00:02:29,640 --> 00:02:33,040
epsilon .. كل epsilon .. innovation هدوله random و

38
00:02:33,040 --> 00:02:37,710
.. اللي عفوا مش random و .. white noiseفالـ mean

39
00:02:37,710 --> 00:02:41,470
إلهم zero واضح خلصنا واضح أنها مافي ارتباط في

40
00:02:41,470 --> 00:02:44,870
الزمن independent من الزمن ال variance اللي هو

41
00:02:44,870 --> 00:02:47,410
برضه المحاضرة السابقة اعطيناها لو ما يكون عندكوا

42
00:02:47,410 --> 00:02:50,350
summation إذا بتذكروا المحاضرة السابقة فال

43
00:02:50,350 --> 00:02:54,430
variance ل XT هو عبارة عن بيصير إيش؟ بيصير شوية

44
00:02:54,430 --> 00:02:59,650
بالنسبة بيصير summation ال variance زاد اتنين في

45
00:02:59,650 --> 00:03:04,910
double sum I أقل من ال J covariance لهذا المقدر

46
00:03:04,910 --> 00:03:10,340
عند المقدر Iنفسك و هي عند المقدار j و طبعا zero

47
00:03:10,340 --> 00:03:13,060
المقدار التاني ال covariance السبب من ان ال I و

48
00:03:13,060 --> 00:03:18,560
الجيه ال I أقل من الجيه فبصف فقط ال variance مصبوط

49
00:03:18,560 --> 00:03:22,140
و ال variance اللي هو عبارة عن مين ال expectation

50
00:03:22,140 --> 00:03:29,040
لمن للتربية ولا لا؟فبصف يابانات الان sigma تربية

51
00:03:29,040 --> 00:03:32,480
ال expectation linear فبتوزع على ال summation ال

52
00:03:32,480 --> 00:03:37,420
expectation linear فبصف summation اللي هي احكوا

53
00:03:37,420 --> 00:03:41,540
معايا هذا expectation اللي هي لها سيجما square ال

54
00:03:41,540 --> 00:03:44,780
expectation اللي هي لها أفان أبسلون أبسلون أفان

55
00:03:44,780 --> 00:03:47,600
أبسلون أبسلون square ال expectation اللي هي لها

56
00:03:48,100 --> 00:03:52,560
سيجما سكوير بيطلع بصف مية summation من zero إلى

57
00:03:52,560 --> 00:03:56,380
infinity five to the power تنين I هذي Geometric

58
00:03:56,380 --> 00:03:59,600
Series بتعرفوا ال Geometric Series انتوا كيف

59
00:03:59,600 --> 00:04:05,440
صغتها؟ زي هي صغتها ال ratio هو المقدار اللي بنقسمه

60
00:04:05,440 --> 00:04:10,510
أي حد على الحد السابق له فبطلع مقدار ثابت ratioصح؟

61
00:04:10,510 --> 00:04:13,390
فلو احنا اتطلعنا عليها دي هي دي geometric series

62
00:04:13,390 --> 00:04:17,030
الصماشن من جهته ساوي zero to infinity فاي to دبهار

63
00:04:17,030 --> 00:04:22,610
تنين ايه صح؟ مين حدها الأول؟ لأ مش sigma تربيه

64
00:04:22,610 --> 00:04:25,350
سيبكي من sigma تربيه sigma تربيه مظبوط كلامك sigma

65
00:04:25,350 --> 00:04:28,510
تربيه بس انا بحكي عن الصماشن بعيد عن عن مين؟ عن ال

66
00:04:28,510 --> 00:04:31,870
sigma تربيه صح كلامك بس المهم انا بديش sigma تربيه

67
00:04:31,870 --> 00:04:34,490
احكي عنها بدي احكي عن الصماشن بدون sigma تربيه

68
00:04:34,490 --> 00:04:41,160
اليمين اول حال؟ واحد من ال ratio؟لو قسمت أي حد على

69
00:04:41,160 --> 00:04:46,840
الحد السابق فيه تربيه صغير فيه تربيه يبقى هذه الـ

70
00:04:46,840 --> 00:04:50,900
Geometric تعرفوا إيه مجموعة من ال calculus هو

71
00:04:50,900 --> 00:04:55,380
عبارة عن الحد الأول على واحد ناقص ال ratio فالحد

72
00:04:55,380 --> 00:04:58,920
الأول واحد على واحد ناقص ال ratio اللي هو Phi

73
00:04:58,920 --> 00:05:02,960
تربيه مصبوح تضربيه في Sigma تربيه خلصنا إذا هذا هو

74
00:05:02,960 --> 00:05:07,500
ال variance واضح okay ذاكرين اللي هو ال Geometric

75
00:05:07,500 --> 00:05:13,860
كيف بتنجمعأو كيف هي شكلها Geometric series سلسلة

76
00:05:13,860 --> 00:05:17,600
هندسية الان بالنسبة لل variance واضح انه لايعتمد

77
00:05:17,600 --> 00:05:20,600
على الزمن بالنسبة لل auto covariance ايضا مش

78
00:05:20,600 --> 00:05:23,680
هيعتمد على الزمن وهيه قدامك الان هتشوف ال auto

79
00:05:23,680 --> 00:05:28,610
covariance عند ال lag hطبعا هو عبارة عن مين ال

80
00:05:28,610 --> 00:05:32,730
expectation اللي هو اول covariance يعني بين هدول

81
00:05:32,730 --> 00:05:36,670
المقدرين صح ولا لا الاصل ان هدول مضربين في بعض بس

82
00:05:36,670 --> 00:05:41,590
انا حاطط في كمه هادى بالغلط مضربين في بعض ناقص ال

83
00:05:41,590 --> 00:05:44,850
expectation هدول المضربين في بعض ناقص expectation

84
00:05:44,850 --> 00:05:49,850
ل XT لواحدة ضرب expectation T زاد H طبعا المقدر

85
00:05:49,850 --> 00:05:53,720
التاني ال zero خلصنا بيظل عندي مينExpectation حاصل

86
00:05:53,720 --> 00:05:58,480
الدرب بين XT و XT زاد ال H صح يا بناان طيب لما

87
00:05:58,480 --> 00:06:01,900
نضربهم في بعض هي هال XT اللي هي summation من وين

88
00:06:01,900 --> 00:06:06,680
من Zero ل Infinity و هديك من وين من ال H او اللي

89
00:06:06,680 --> 00:06:10,900
هي J تساوي H مصبوط ل Infinity 5 to the power J

90
00:06:10,900 --> 00:06:14,940
واضح؟ ها ده المقدار نفسه تعويض مجرد تعويض و ال

91
00:06:14,940 --> 00:06:19,620
expectation اللي يعرفها بخشع الصماشن و الفاي زادول

92
00:06:19,620 --> 00:06:23,400
الفاي واحد و فاي اي و فاي أس جي هدول ال constant

93
00:06:23,400 --> 00:06:26,920
فبنهم مش علاقة بالصماشن بيطلعوا بصف المقدار التاني

94
00:06:26,920 --> 00:06:30,080
مين تقولي هذا متى بيساوي سفر و متى بيسويش سفر اذا

95
00:06:30,080 --> 00:06:35,600
اختلفت اللي هي اللي هي ال T minus ال I مع مين مع

96
00:06:35,600 --> 00:06:39,220
ال T زاد ال H minus ال G اذا اختلفوا فاسفار و اذا

97
00:06:39,220 --> 00:06:48,200
تساوي بيطلع ماله اذا تساويأيوة ليش خايفات بيطلع ال

98
00:06:48,200 --> 00:06:52,060
variance اللي هو sigma تربيه فبطلع sigma تربيه إذا

99
00:06:52,060 --> 00:06:57,980
هذا بيساوي أسفار معادة تتساوى اللي هي ال I مع مين

100
00:06:57,980 --> 00:07:02,160
يا بناد مع ال J minus ال H ال I مع ال J نفس ال H

101
00:07:02,160 --> 00:07:06,980
صادر؟ مصبوب؟ ولذلك هذا الآن ال double sum حقيقة هو

102
00:07:06,980 --> 00:07:10,480
فيك تشوفيه على أنه مين sum واحد لإنه بيصير في

103
00:07:10,480 --> 00:07:15,490
الأخير مالهصح؟ بيصير sum كل الأشياء أسفار معادة

104
00:07:15,490 --> 00:07:18,350
مين عندما تتساوى اللي أنا حكيتلكوا عنها ال I هذه

105
00:07:18,350 --> 00:07:24,230
مع مين تتساوى؟ مع ال J minus ال H صح؟ فبيصير هذا

106
00:07:24,230 --> 00:07:28,050
كل هيته هو عبارة عن sigma square لإنه هذا بيصير

107
00:07:28,050 --> 00:07:31,430
sigma square في sum ماشي من I تساوي zero to

108
00:07:31,430 --> 00:07:35,610
infinity Phi to the power I و ال J هذه بنحط بدلها

109
00:07:35,610 --> 00:07:41,720
Phi to the power من I زادي ال H صح؟وطبعا فيكي

110
00:07:41,720 --> 00:07:45,220
تتطلع على ال file to the power I زاد H هي عبارة عن

111
00:07:45,220 --> 00:07:49,640
مين عند الدرب تجمع الأسس فال file to the power I

112
00:07:49,640 --> 00:07:56,380
زاد H هي عبارة عن file I مضروبة في مين فعلي H فاني

113
00:07:56,380 --> 00:08:00,640
طلعت file H برا عشان أصف جوا ال summation هذا مين

114
00:08:00,640 --> 00:08:07,920
فتنهي صح فهذا هي واضحة هل هذا Geometric ولا لا؟ شو

115
00:08:07,920 --> 00:08:13,320
مجموحة؟حدها الأول مقصومة على واحد ماقص ال ratio

116
00:08:13,320 --> 00:08:18,680
مين حدها الأول؟ واحد اللي هي بدون ال .. ومين اللي

117
00:08:18,680 --> 00:08:23,200
هو ال ratio؟ fighter B فبصف بالأخير يا بني آدSigma

118
00:08:23,200 --> 00:08:28,100
squared في Phi to the power h على واحد ناقص Phi

119
00:08:28,100 --> 00:08:31,580
تربيه واضح ها واضح هذه أيضا انها لا تعتمد على

120
00:08:31,580 --> 00:08:35,500
الزمن مافيش مشاكل بالنسبة لل auto correlation هي

121
00:08:35,500 --> 00:08:39,460
قسمة مين على مين covariance auto covariance على ال

122
00:08:39,460 --> 00:08:46,920
variance فلو قسمت المقدار هذا على المقدار هذابت

123
00:08:46,920 --> 00:08:50,180
cancel mean sigma square مع sigma square و الواحد

124
00:08:50,180 --> 00:08:54,560
ماقصد اللي هو المقام مع المقام يعني بصفي شوة five

125
00:08:54,560 --> 00:08:58,740
to the power h و اللي هي ايضا مالها لها تعتمد على

126
00:08:58,740 --> 00:09:01,780
الزمن فواضح انه احنا بعد ما كتبنا ال auto

127
00:09:01,780 --> 00:09:05,920
regressive of order واحد كتبناها as moving average

128
00:09:05,920 --> 00:09:08,980
infinity طلعت stationary اللي اصلا احنا بنعرف انه

129
00:09:08,980 --> 00:09:11,580
ليش مستشيني اللي عفر ال moving average دي انا

130
00:09:11,580 --> 00:09:15,210
مستشيني بس في شغلما بتستطيع تكتب ال auto

131
00:09:15,210 --> 00:09:19,870
-regressive على صيغة moving average إلا إذا كانت

132
00:09:19,870 --> 00:09:25,750
مالها invertable مش invertable اللي هي عمليا تحقق

133
00:09:25,750 --> 00:09:30,030
أنه ال Phi تبعت اللي هي وينها هاي ال Phi اللي هان

134
00:09:30,030 --> 00:09:34,350
تكون مالها ال absolute value إلها أقل من واحد أو

135
00:09:34,350 --> 00:09:39,020
ال roots مايفيش إلا root واحد مش roots هناالـ root

136
00:09:39,020 --> 00:09:43,380
لمن؟ للـ Gauss اللي اسمه واحد ناقص الـ Phi بيساوي

137
00:09:43,380 --> 00:09:47,600
سفر الـ root لإله كقيمة مطلقة يجب يعني يكون أكبر

138
00:09:47,600 --> 00:09:51,120
من واحد عشان يظبط ال Taylor series عشان يصير

139
00:09:51,120 --> 00:09:54,540
الصماش لل series بعد ما تجيب هذه polynomial كثيرة

140
00:09:54,540 --> 00:09:58,560
حدود من الدرجة الأولى، مصبوط؟ فهذه ما إلها معكوس

141
00:09:58,560 --> 00:10:02,500
إلا إذا كان هذا الكلام اللي أنا حكيته اللي هي أكبر

142
00:10:02,500 --> 00:10:06,120
من واحد و أصغر من واحد موجود، فاهميني؟ يعني يجب أن

143
00:10:06,120 --> 00:10:11,090
تكون القيمة المطلقة لل Phiأصغر من واحد او ال roots

144
00:10:11,090 --> 00:10:14,950
او ال root يعني هنا لل ghost اللي اسمه واحد ناقص

145
00:10:14,950 --> 00:10:20,450
في ماله أكبر من واحد ففي الحالة هذه بيصير ال

146
00:10:20,450 --> 00:10:23,650
series مالها لان stationary السبب لإنها بيصير انه

147
00:10:23,650 --> 00:10:27,590
حوّلناها بطريقة moving average و ال moving average

148
00:10:27,590 --> 00:10:30,050
اللي انتوا شايفينه هذا معروف انه stationary ففيش

149
00:10:30,050 --> 00:10:34,820
مشاكل خلاصينهطيب، يا بنات أنا بدأت أجعش شوية، بس

150
00:10:34,820 --> 00:10:37,340
طلعولي بالله على قيمة الـ auto correlation اللي

151
00:10:37,340 --> 00:10:42,840
طلعت معاكم، طلعت إيه عشان؟فاي تدبرر مين H و قبل

152
00:10:42,840 --> 00:10:47,440
شوية قولت ان الفاي القيمة المطلقة لإله ماله أصغر

153
00:10:47,440 --> 00:10:51,280
من واحد يعني هذا المقدار اللي انتوا شايفينه فاي

154
00:10:51,280 --> 00:10:55,020
يعني أصغر من واحد مرفوع إلى أص H و ال H هو عدد

155
00:10:55,020 --> 00:10:59,760
صحيح انتجار عدد صحيح يعني بياخد صفر واحد و اتنين

156
00:10:59,760 --> 00:11:03,620
قد يكون سالب بس مش مشكلة خلينا نركز على الموجة صفر

157
00:11:03,620 --> 00:11:08,040
واحد اتنين تلاتة هل أي شيء أقل من واحد ارفعينه إلى

158
00:11:08,040 --> 00:11:14,060
أص انتجارمش بنزين؟ يعني سؤالي في تدبور واحد خلينا

159
00:11:14,060 --> 00:11:17,000
نقول في اتنين من عشرة يا بنات اتنين من عشرة تدبور

160
00:11:17,000 --> 00:11:21,900
واحد اتنين من عشر طب اتنين من عشرة تدبور اتنين اقل

161
00:11:21,900 --> 00:11:26,420
من اتنين من اربعة من مية اقل من مية من اتنين من

162
00:11:26,420 --> 00:11:30,760
عشرة يعني اول قيمة كانت اتنين من عشرة ثم اربعة في

163
00:11:30,760 --> 00:11:35,540
المية مصبور؟ طب اتنين من عشر تدبور تلاتة تمانية من

164
00:11:35,540 --> 00:11:40,310
الفبرضه صغيرة اذا الواضح ان هذا القيمة عاملة بتزيد

165
00:11:40,310 --> 00:11:44,530
ال H وماله قيمة ال auto correlation بقل صح بزيادة

166
00:11:44,530 --> 00:11:49,170
ال H بقل mean ال auto correlation واضح من التعريف

167
00:11:49,170 --> 00:11:52,510
ذات نفسه و هذا هي الرسم اللي أمامكوا احنا بنتوقع

168
00:11:52,510 --> 00:11:58,130
هذا طبعا simulation for R codeطبعا انا عملت لكوا 6

169
00:11:58,130 --> 00:12:02,110
seed عشان تقدروا تنرجعوا زي الاول وعملت order واحد

170
00:12:02,110 --> 00:12:05,990
اللي هو autoregressive فاهمين الكودة بس شرحناها

171
00:12:05,990 --> 00:12:10,670
سابقا وعملنا simulation من سيريز طولها 200 ومن ثم

172
00:12:10,670 --> 00:12:14,130
سيريز اخرى طولها ايضا 200 بس ال coefficient في

173
00:12:14,130 --> 00:12:17,950
المرة الأولى 8 من 10 في المرة التانية سالم او

174
00:12:17,950 --> 00:12:22,910
negative 5 من 10و بعد ما خلصت رسمت ال auto

175
00:12:22,910 --> 00:12:25,310
correlation تطلعه في الحالة الأولى هذا اللى أنا

176
00:12:25,310 --> 00:12:31,570
بتوقعه theoreticallyهو بيسموها tail off tail off

177
00:12:31,570 --> 00:12:36,610
او ايش يعني decline هيك يعني فيه تناقص صح؟ هلأ اول

178
00:12:36,610 --> 00:12:40,310
قيمة احنا قلنا دائما و عبدا ال ال ال ال ال ال ال

179
00:12:40,310 --> 00:12:40,370
ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال

180
00:12:40,370 --> 00:12:40,430
ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال

181
00:12:40,430 --> 00:12:41,170
ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال

182
00:12:41,170 --> 00:12:41,530
ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال

183
00:12:41,530 --> 00:12:43,170
ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال

184
00:12:43,170 --> 00:12:44,290
ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال

185
00:12:44,290 --> 00:12:46,150
ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال ال

186
00:12:54,460 --> 00:12:58,500
استوعبتونى؟ يعني بعض ال softwares التانيات زى ال

187
00:12:58,500 --> 00:13:02,640
MATLAB مثلا ال MATLAB بعملهاش المهم ثم بعد ذلك

188
00:13:02,640 --> 00:13:06,530
اتطلع انتوابتنقص .. بتنقص .. بتنقص .. decline ..

189
00:13:06,530 --> 00:13:11,010
tail off .. صح؟ إذا انتوا بتتوقعوا الآن ان رسمة ال

190
00:13:11,010 --> 00:13:14,710
auto correlation ل auto regressive of order واحد

191
00:13:14,710 --> 00:13:18,510
يكون شكلها زي كده و لا لا؟ مظبوط؟ مش هيكتارين؟

192
00:13:18,510 --> 00:13:22,710
اللي الآن لما احنا عملنا سالب .. السالب بتعرفه

193
00:13:22,710 --> 00:13:27,910
مشكلة ال رو سالب هنا اللي هي ال في عفوا ال في سالب

194
00:13:27,910 --> 00:13:32,240
هنا خمسة من عشرة simulation التانيفلما نقول سالف

195
00:13:32,240 --> 00:13:35,760
خمسة من عشرة مرفوعة إلى إت صح هلأ لاقيتش يا بنات

196
00:13:35,760 --> 00:13:41,120
شمالها لاقيتش حكوه integer يعني بيبدأ من zero و

197
00:13:41,120 --> 00:13:44,800
بكمل صح فأول قيمة طبعا عند ال zero شو بيكون أكيد

198
00:13:44,800 --> 00:13:49,460
واحد ثم تاني قيمة negative خمسة من عشرة تدبر واحد

199
00:13:49,460 --> 00:13:55,500
اللي هي negative خمسة معايا شايفينها بالموجة بقام

200
00:13:55,500 --> 00:14:00,720
بالسالف هي طلعت بالموجة صح بس أصغر من مين طلعوا

201
00:14:01,520 --> 00:14:05,380
الأولى هيك كبيرة صح؟ تانية مالها؟ أصغر منها،

202
00:14:05,380 --> 00:14:09,240
التالتة فكركوا؟ أصغر، وأين بتكون؟ السالب، السالب،

203
00:14:09,240 --> 00:14:11,460
اللي بعديها؟ وكذا

204
00:14:13,060 --> 00:14:16,240
وصلان؟ طبعا هذا الكلام اللي انتوا شايفينه المفترض

205
00:14:16,240 --> 00:14:20,260
انه يطلع بشكل ماله tail of يعني يكون هذي .. خليني

206
00:14:20,260 --> 00:14:24,100
أقول .. هذي كبيرة، هذي أصغر، هذي أصغر من الأصغر،

207
00:14:24,100 --> 00:14:27,000
هذي أصغر كمان و كمان، هذي .. و هكذا، يصغر، يصغر،

208
00:14:27,000 --> 00:14:30,300
يصغر إلى أن يصبح حتى zero صح؟ هذا theoretically

209
00:14:30,300 --> 00:14:34,020
ولكن اللي موجود الآن أمامي هذا عبارة عن simulation

210
00:14:35,020 --> 00:14:38,380
مش يعني ال simulation يعني مش مئة بالمئة حقيقي

211
00:14:38,380 --> 00:14:43,160
فهمتون ايه؟ مش theory هي في الواقع لازم يطلع انه

212
00:14:43,160 --> 00:14:47,520
دي يعني انا بحب انه هيك و يصل لحد دي النقطة هذه

213
00:14:47,520 --> 00:14:50,560
الصغيرة شايفينها؟ خليني اكبر ال mouse و يصل لنقطة

214
00:14:50,560 --> 00:14:53,840
الصغيرة هذه و خلاص مايكملش زي ما انتوا شايفين هيك

215
00:14:53,840 --> 00:14:58,040
حتى كمان ولكن نتيجة ال simulation بتطلع اللي هو

216
00:14:58,040 --> 00:15:01,880
الأمور اللي هي بتشزي شوية هذه بس هو هيك الفكرة

217
00:15:01,880 --> 00:15:09,110
okay؟هذا ال simulation لانه، في اي سؤال؟ طيب، الآن

218
00:15:09,110 --> 00:15:12,710
في عندي حسب اللي أنا فهمته قبل شوية قلوة وهي ال

219
00:15:12,710 --> 00:15:15,370
raw in her file to the power h وهذا قانون حافظينه

220
00:15:15,370 --> 00:15:19,610
انتوا الآن سيرته فهي مثال شو رأيك اللي هو ال auto

221
00:15:19,610 --> 00:15:22,630
-regressive process اللي أمامك head of order واحد،

222
00:15:22,630 --> 00:15:27,590
لو طلبت منك مين هي ال file؟6 ملاعق فلو طلبت منك جي

223
00:15:27,590 --> 00:15:30,770
بي لل raw طبعا حيث أن ال H أكبر منها و يساوي 0

224
00:15:30,770 --> 00:15:33,710
طبعا الملاعق أكبر منها و يساوي 0 هذي عن مقصود فيها

225
00:15:33,710 --> 00:15:38,990
01 اتنين انتجاز يعني ماهي تحطه decimals مافي

226
00:15:38,990 --> 00:15:43,250
decimals هنا يعني مافيش ال H أنك تقول مثلا بيساوي

227
00:15:43,250 --> 00:15:48,630
سبعة و اتنين و عشرة no عدد صحيح بيور صحيح بس

228
00:15:48,630 --> 00:15:54,510
اختصارا انا بكتب for allهو الحقيقة الاصل اللى نكتب

229
00:15:54,510 --> 00:16:00,250
انه for all H ايش بتساوي؟ Zero واحد اتنين وها كده

230
00:16:00,250 --> 00:16:05,330
هيك الاصل dot dot dot صح؟ طيب مين تقولى يلا كيف

231
00:16:05,330 --> 00:16:09,730
بتجيبوا يلا five zero five to the power H H ب zero

232
00:16:09,730 --> 00:16:13,590
شو بيطلع؟ واحد طيب five عند ال lag واحد شو بيطلع؟

233
00:16:13,590 --> 00:16:18,130
واحد اه كيف جبتيها؟ six من عشرة to the power واحد

234
00:16:18,130 --> 00:16:24,280
صح؟ طيب عند ال lag اتنين؟خلصنا، بدك تجيبيهم يد و

235
00:16:24,280 --> 00:16:27,960
بتجيبيهم عادي تطبيق زي هيك، مش قصة كبيرة صح؟ بدك

236
00:16:27,960 --> 00:16:31,300
تعمليه ال code بال R، انت تعمليه بيمشي الحال، انك

237
00:16:31,300 --> 00:16:35,100
تكتب ال lag مثلا انا بديها من zero ل مين بديها؟

238
00:16:35,100 --> 00:16:37,900
مثلا انا اختارت ل تمانية، مش صح بانا و التمانية،

239
00:16:37,900 --> 00:16:43,010
بس هيك، عشان بصراحة ال output يطلع ينطبع عندىلو

240
00:16:43,010 --> 00:16:47,050
اخترت اكتر من كده ماقدرش اطبعه صح؟ المهم فاخترت

241
00:16:47,050 --> 00:16:51,790
انا من zero الى تمانية و ال raw اللى هى ال raw فهى

242
00:16:51,790 --> 00:16:55,670
عبارة عن ست من عشر اللى هى الفيتو دبوة اللى هى و

243
00:16:55,670 --> 00:17:00,870
عملتله round ايش round تقريبا بدي اكم decimal لإنه

244
00:17:00,870 --> 00:17:03,670
هيطلع اكتر من تلاتة decimal يا بنات فبديش الجواب

245
00:17:03,670 --> 00:17:06,570
يطلعلي اكتر من تلاتة decimal هذا code بالارهيكو

246
00:17:06,570 --> 00:17:10,250
عرفته اه ففيكوا تعملوا اللى هو ال round لل

247
00:17:10,250 --> 00:17:16,010
decimals حتى تلاتة digitsو هايهم ملاحظين قيامهم في

248
00:17:16,010 --> 00:17:21,530
decline صح؟ واحد ستة من عشرة ستة و تلاتين في المية

249
00:17:21,530 --> 00:17:26,310
بيكونوا ستاشر بالألف، مظبوط ولا لا؟ عامله بنزل

250
00:17:26,310 --> 00:17:30,630
decline ولا لا؟ بيصغر صح؟ إلى أن يقترب إلى ال

251
00:17:30,630 --> 00:17:36,030
zero، إذا واضح هذا الكلامطيب الان بالنسبة لهذا

252
00:17:36,030 --> 00:17:41,650
الموضوع انه احنا نجيب ال auto regressive of order

253
00:17:41,650 --> 00:17:45,110
بيه، نجيب ال mean له و ال variance و ال auto

254
00:17:45,110 --> 00:17:49,370
covariance حقيقة يعني انا هركز عليه المحاضرة ان

255
00:17:49,370 --> 00:17:53,960
شاء المولى، المحاضرة يمكن الجايةلما أنا أبلش أحكي

256
00:17:53,960 --> 00:17:57,700
عن شئ اسمه Yule اللي هو equation أو Yule worker

257
00:17:57,700 --> 00:18:02,780
equation فهناخدهم بالتفاصيل ولكن الآن أما وإنه في

258
00:18:02,780 --> 00:18:05,280
.. أنا في طور الحديث عن ال main و ال variance و

259
00:18:05,280 --> 00:18:09,440
الاخرى فبمر عليهم بسرعة شديدة وإن كان هنا الآن

260
00:18:09,440 --> 00:18:14,300
يعني مش كتير بستفيد صراحة من .. يعني من الموجود

261
00:18:14,300 --> 00:18:18,000
أمامي يعني مجرد للعلمفإيش ما بتفهمه مبركة مافهمتوش

262
00:18:18,000 --> 00:18:21,820
مش مشكلة هنفهمه فيه مابعنى هلأ لأ بسرعة شديدة اقعد

263
00:18:21,820 --> 00:18:24,520
تفترضي عندى اللى هو ال auto regressive order بيه و

264
00:18:24,520 --> 00:18:27,840
اللى بنكتب بالشكل هذا و مش غريب عليكوا طبعا لو أنا

265
00:18:27,840 --> 00:18:30,200
سألت واحدة منكوا ليش ال expectation بيساوي zero

266
00:18:30,200 --> 00:18:37,960
بصرا و هتجاوبونى why؟ شو ال white noise؟

267
00:18:37,960 --> 00:18:40,460
طب و سوى .. طب أضالها دول اللى بتقول يبسن و تي

268
00:18:40,460 --> 00:18:44,240
white noise غلط هايش ولا بناه لأ غلط مش هذا الجواب

269
00:18:44,240 --> 00:18:49,110
الجواب هيك ناقصليش هذه ال expectation اللي هي ال

270
00:18:49,110 --> 00:18:51,610
XT اللي هي عبارة عن ال expectation اللي هي ده كلها

271
00:18:51,610 --> 00:18:57,550
بتساوي سفر السبب؟ ال auto-regressive ال auto

272
00:18:57,550 --> 00:19:00,990
-progressive المين إلها zero ما أحنا لأ بدنا نثبت

273
00:19:00,990 --> 00:19:08,150
أنه zero هال gate zero ليش zero؟ طب ليش؟

274
00:19:08,150 --> 00:19:13,470
لأ

275
00:19:13,470 --> 00:19:18,720
الاستشانير zeroطيب أنا أقولك ليش بصراحة لإنه هذه

276
00:19:18,720 --> 00:19:22,980
الآن بصراحة .. يمكن السؤال متقدم شوية أني أسأله

277
00:19:22,980 --> 00:19:26,120
قبل المفروض أني أعطيك شغل قبل عشان أسألكوا يا عشان

278
00:19:26,120 --> 00:19:29,140
فعلا أنتوا مش معذورين لو ماعرفوش إيه جوابه بصراحة

279
00:19:29,140 --> 00:19:31,380
هذه ال auto-regressive فينا نكتبها على moving

280
00:19:31,380 --> 00:19:35,840
average infinityأي auto-regressive فينا نكتبها على

281
00:19:35,840 --> 00:19:38,800
moving average infinity ولذلك هذه ال auto

282
00:19:38,800 --> 00:19:41,680
-regressive بنحولها إلى moving average infinity

283
00:19:41,680 --> 00:19:44,580
فاهمين شو بحكيها؟ هلأ لما تحوليها إلى moving

284
00:19:44,580 --> 00:19:49,580
average infinity بتصير بدلالة مين؟ ال epsilon خلاص

285
00:19:49,580 --> 00:19:55,980
بتصير XT تساوي أشياء مضروبة في ال epsilon مظبوط؟

286
00:19:55,980 --> 00:19:59,230
بس رايح الأشياء دي لل infinityوطبعا ال epsilon

287
00:19:59,230 --> 00:20:02,610
معروف ان ال mean له zero مظبوط فانت بتعمل

288
00:20:02,610 --> 00:20:06,490
summation لل infinity لأشياء اللي هي ال factors

289
00:20:06,490 --> 00:20:09,570
ادوة او ال coefficients اللي مضربين اللي هم في

290
00:20:09,570 --> 00:20:11,750
mean في ال epsilon ومعروف انه linear ال

291
00:20:11,750 --> 00:20:15,370
expectation فبتوزع على ال summation وإن ال epsilon

292
00:20:15,370 --> 00:20:18,950
هذه دقيقة أشمالها zero فخلصنا فإي ذلك الجواب يا

293
00:20:18,950 --> 00:20:23,850
بناتي الصح انك تقولي السبب أن اي auto regressive

294
00:20:24,470 --> 00:20:28,550
إذا أحققها الشروط اللي احنا قلناها سابقا تبعون ال

295
00:20:28,550 --> 00:20:33,090
stationary اللي هم اللي هو ال roots تبعون ال fees

296
00:20:33,090 --> 00:20:36,450
هدول اللي مضروبين في P و ال P تربيع و هكذا حتى P

297
00:20:36,450 --> 00:20:41,050
to the power P ال roots كقيمة مطلقة أكبر من واحد

298
00:20:41,050 --> 00:20:45,560
فنستطيع كتابة ال auto regressive كمينك moving

299
00:20:45,560 --> 00:20:48,960
average و إيش يعني moving average يعني summation

300
00:20:48,960 --> 00:20:52,300
coefficients مضربين لوين في ال epsilon و ال

301
00:20:52,300 --> 00:20:54,580
summation بروح لل infinity فلما تاخد ال

302
00:20:54,580 --> 00:20:57,570
expectation، ال expectation linearو الـ linear

303
00:20:57,570 --> 00:21:00,530
يعني بتوزع ال summation و ال summation لمين؟ للي

304
00:21:00,530 --> 00:21:03,630
ابسلون و ال ابسلون white noise هاجات اللي جالتلي

305
00:21:03,630 --> 00:21:06,570
white noise هنا لان صح انك تقولي white noise بس

306
00:21:06,570 --> 00:21:09,990
بعد ما تقولي انهم مين moving average infinity

307
00:21:09,990 --> 00:21:13,870
فمعروف انه بروح لل zero و خلصت انتهينا فصار zero

308
00:21:13,870 --> 00:21:18,800
واضحات الآن؟ طيبهذا ال variance تبع ال XT اللي هو

309
00:21:18,800 --> 00:21:21,800
طبعا رمزه بتعرفوا انتوا variance ل XT و اللي

310
00:21:21,800 --> 00:21:25,620
أحيانا ان احنا بنرمز له بالرمز VAR ل XT او أحيانا

311
00:21:25,620 --> 00:21:29,300
بنرمز له بالرمز اللي هو مين اللي هي إيش اسمها دي

312
00:21:29,300 --> 00:21:34,380
gamma gamma sub X أه sub X عارفين يا بناد X هذي ال

313
00:21:34,380 --> 00:21:38,840
X لإني أنا بحكي عن مين الآن XT لو رفعت gamma ال

314
00:21:38,840 --> 00:21:42,280
zero لحالها ركزوا معايا gamma ال zero أقصد فيها

315
00:21:42,280 --> 00:21:46,730
اللي هو ال covariance تبع مين ال epsilonفاهمتون

316
00:21:46,730 --> 00:21:50,150
ايه؟ فال gamma هذه ال sub هذا بيحددلك لمين انت

317
00:21:50,150 --> 00:21:52,210
رايحها، لمين انت تعمل ال covariance ال covariance

318
00:21:52,210 --> 00:21:56,030
لمينها؟ أنا بتعمل إيه؟ ال exact استفهمتون ايه؟

319
00:21:56,030 --> 00:21:59,730
فممكن أحط بدله epsilon وممكن ماحطوش، لو ماحطتوش

320
00:21:59,730 --> 00:22:03,470
أنا بقصد الحديث عن مين، عن epsilon ففي فرق در

321
00:22:03,470 --> 00:22:07,890
بالكم المهم gamma ال X عند ال zero و اللي هو عبارة

322
00:22:07,890 --> 00:22:15,450
عن مين فكر K؟ شو بيساوي؟يلا لما نجيب ال variance

323
00:22:15,450 --> 00:22:22,590
لهذا شو هيطلع summation من قاعدة الساواحة P مظبوط

324
00:22:22,590 --> 00:22:29,470
ولا لا انت عارف ان هاد ال Phi هتتربع هاد فيها

325
00:22:29,470 --> 00:22:36,210
تربيه يا بنات هاد Phi تربيه على فكرة هاد Phi تربيه

326
00:22:36,210 --> 00:22:41,110
عادلوها Phi تربيه طيب ال plus ال variance تبع ال

327
00:22:41,110 --> 00:22:45,980
sigma اللي هو meanسيجما تربيع plus .. لحظوا معايا

328
00:22:45,980 --> 00:22:49,840
.. plus اتنين ال covariance بين هذا و بين هذا ..

329
00:22:49,840 --> 00:22:54,160
هدول كلهاتهم طبعا تعرفوا أصفر إلا إذا تساوت مين ..

330
00:22:54,160 --> 00:22:58,360
ال T هذه مع ال T minus I اللي هي صح .. و واضح إن

331
00:22:58,360 --> 00:23:02,920
هم مابتساووش بالمرة .. أوي اللي شو رايك؟ .. مصبوح؟

332
00:23:02,920 --> 00:23:05,780
.. و لذلك سفر لحد الأخير .. فاهمينه ال variance ..

333
00:23:05,780 --> 00:23:10,150
شو تعريفه؟حافظين قانونه؟ على المفترض انكم حافظينه

334
00:23:10,150 --> 00:23:13,190
بس مش حافظاه هو هيك يعني لان لما انا بدي اقول

335
00:23:13,190 --> 00:23:18,670
variance X زائد Y حسب القانون هو عبارة عن variance

336
00:23:18,670 --> 00:23:22,770
ال X لوحدها زائد ثانية ال Y زائد variance ال Y

337
00:23:22,770 --> 00:23:27,010
لوحدها زائد اتنين ال covariance بين ال X و بين ال

338
00:23:27,010 --> 00:23:31,310
Y وقلنا الحالة العامة منه الام شكل عام يعني in

339
00:23:31,310 --> 00:23:36,170
generalانه انا اليوم هقول ال variance اللي هو شوه

340
00:23:36,170 --> 00:23:40,230
ال summation مثلا من I تساوي اي رقم بدك يعني مثلا

341
00:23:40,230 --> 00:23:47,170
من واحد الى Q و لا الى N XI و اذا بتحب تضربيه في

342
00:23:47,170 --> 00:23:51,250
AI بمشي الحال يلا هو عبارة عن شوه حسب القاعدة اللي

343
00:23:51,250 --> 00:23:56,210
انا تلتة اربع مرات صرت معطية variance summation من

344
00:23:56,210 --> 00:24:04,590
واحد الى N اللي هو AI تربيعVariance XI زاد اتنين I

345
00:24:04,590 --> 00:24:10,170
اقل من Jهلا عارفين شو يعني I أقل من J هال؟ يعني

346
00:24:10,170 --> 00:24:14,430
مثلا لو ال I بدأت من واحد ومشيت فالأفضل أن أعفن

347
00:24:14,430 --> 00:24:18,010
مثلا ال I بدأت من واحد وامشي هجيت ال J هتبدأ من

348
00:24:18,010 --> 00:24:22,290
وين؟ من Zero لواحد خلاص أقل من .. حتى واحد

349
00:24:22,290 --> 00:24:27,010
مابتصلوش لو ال I بدأت مثلا من سبعة وامشي في ال ..

350
00:24:27,010 --> 00:24:30,840
من الأقل؟ من الصغر؟ ال I أصغر أه صح ال I أصغرهذا

351
00:24:30,840 --> 00:24:34,280
ال I أصغر يعني أعكس الكلام فلو ال J بدأت من سبعة و

352
00:24:34,280 --> 00:24:38,880
طلع ال J ال I بدأت تبدأ من وين؟ من سفر ل ستة هيك

353
00:24:38,880 --> 00:24:43,560
معناها فما بيساويش عدد مع بعض المهم اتنين double

354
00:24:43,560 --> 00:24:52,720
sum I أقل من J ال covariance بين AI XI وبين AJ XJ

355
00:24:52,720 --> 00:24:58,340
وصلت؟ حسب اللي أنا موجود أمامي سواء الحالة الخاصة

356
00:24:58,340 --> 00:25:01,880
أو الحالة العامةبيعطي هذه بس هذه هي بده انها خطأها

357
00:25:01,880 --> 00:25:04,340
دي المفترض انها تكون ال sigma .. انتوا عارفين ليش

358
00:25:04,340 --> 00:25:08,100
اخطأت انا هنا؟ لإن انا بسرعة عملتها وماحدش في

359
00:25:08,100 --> 00:25:10,860
الكتب الصراحة بيحكي فيها لإن قلتلكوا بيحكوا في

360
00:25:10,860 --> 00:25:13,640
مابعد على شيء اسمه ال Yule Walker ولمحاضرة ان شاء

361
00:25:13,640 --> 00:25:15,240
الله براكزوا عليها اكتر من هذا الكلام

362
00:25:19,640 --> 00:25:22,880
هلا بالنسبة للمناسبة يعني في ناس بيحصلوا عليه هذا

363
00:25:22,880 --> 00:25:27,480
كمان بطريقة أسهل من هذا بإنهم بروحوا بدربوا ال

364
00:25:27,480 --> 00:25:31,020
variance اللي هو بيجيبوه من خلال انهم هذا بروحوا

365
00:25:31,020 --> 00:25:36,760
بدربوا ال XT بدربوها في مين؟ كمان مرة ب XT مفهوم؟

366
00:25:36,760 --> 00:25:40,000
بدربوها كمان مرة ب XT و بيجيبوا اللي هو مين يا

367
00:25:40,000 --> 00:25:44,540
بنات ال expectation خلصنافعمليا بيطلع طبعا

368
00:25:44,540 --> 00:25:48,100
بالمناسبة مين تقولي ليش expectation of XT ضرب ال

369
00:25:48,100 --> 00:25:54,160
epsilon T بتساوي sigma squared؟ لأنه

370
00:25:54,160 --> 00:25:58,440
هذه اللي انتوا شايفينها كله أسفار XT بدلها فعوضت

371
00:25:58,440 --> 00:26:01,900
بدلها بالقيمة هذه كلها اللي هي عمليا ال summation

372
00:26:01,900 --> 00:26:07,840
من I تساوي واحد ل P Phi I XT ناقص I زاد epsilon T

373
00:26:07,840 --> 00:26:12,850
هذا كله ضربي بالله بepsilon Tمصبوح؟ بيصير كل ايات

374
00:26:12,850 --> 00:26:17,390
هدولة مع ال epsilon T سفار و لا لا؟ مع ادى مين؟

375
00:26:17,390 --> 00:26:20,210
epsilon T مع epsilon T اللى هى sigma squared طبعا

376
00:26:20,210 --> 00:26:22,950
سفار السبب ان هدول اصلا اللى هم علاقة بال epsilon

377
00:26:22,950 --> 00:26:26,670
و ال epsilon اللى هانا اللى خاصة فيهم مانها زمنها

378
00:26:26,670 --> 00:26:29,370
مش نفس زمنها هاد يعنى okay يا بنان؟

379
00:26:37,410 --> 00:26:41,550
الان احنا عشان نجيب اللي هو auto covariance اللي

380
00:26:41,550 --> 00:26:44,810
هي ال auto-regressive order P طبعا هدا هي ال auto

381
00:26:44,810 --> 00:26:48,850
-regressive order P ففينا نضرب اللي هو ال XT

382
00:26:48,850 --> 00:26:55,250
نضربها بمينيا بقىXT-H وناخد ال expectation طبعا

383
00:26:55,250 --> 00:26:57,930
ممروعة ان ال expectation لل X ينسوش انه كذلك

384
00:26:57,930 --> 00:27:00,930
واخدنا ال expectation فبيعطينا في الحالة هذه ال

385
00:27:00,930 --> 00:27:04,610
covariance عند ال lag H من هناك و اللي هو عبارة عن

386
00:27:04,610 --> 00:27:08,650
summation من I تساوي واحد إلى P فاي I و طبعا لما

387
00:27:08,650 --> 00:27:13,050
ضربتيها في XT-H واخدتيها ال expectation فهذا ايش

388
00:27:13,050 --> 00:27:17,770
بيصير الآن فاكزوا معايا هذا ايش اسمه T-I و هديك

389
00:27:17,770 --> 00:27:22,130
ضربتيها في مين؟T minus H ففيه واضح ان الفرق بين

390
00:27:22,130 --> 00:27:26,450
أزمين مين هي هذي I و هذي مين إيش الفرق بين هو I

391
00:27:26,450 --> 00:27:32,510
مظبوط فإذا بيصيلك variance بالمنطق هذا منيح؟ وهنا

392
00:27:32,510 --> 00:27:36,970
ال I من 1 إلى P بتشوفوه ولو جسمنا هذا الكلام الآن

393
00:27:36,970 --> 00:27:40,290
على ال variance هذا نفسه ميديا على ال variance

394
00:27:40,290 --> 00:27:43,990
فبيعطيك مين ال رو ال رو الآن اللي هو ال

395
00:27:43,990 --> 00:27:47,190
autocorrelation اللي هو عبارة عن summation من I

396
00:27:47,190 --> 00:27:52,710
تساوي P1 إلى Pفاي ال I رو ال X انتوا ملاحظين انه

397
00:27:52,710 --> 00:27:54,870
فيه recursive ايش هو يعني ال recursive؟ الشيء

398
00:27:54,870 --> 00:27:59,170
بيهدى للشيء و الشيء اللى بيهدى للاخر ماله عمليا هو

399
00:27:59,170 --> 00:28:05,030
نفسه كأن واحد رو بتهدى ال رو صح؟ يعني رو عند الزمن

400
00:28:05,030 --> 00:28:08,770
مين؟ او عند ال lag عفوا عند ال lag H minus I بتهدى

401
00:28:08,770 --> 00:28:12,470
ال رو عند ال lag مين؟ H و هكذا و ال I هذه العداد

402
00:28:12,470 --> 00:28:16,370
بيبدأ من واحد الى بيه فبنعرف انه recursiveهلا دول

403
00:28:16,370 --> 00:28:19,150
المعادلات اللى انتوا شايفينهم حقيقة هو اللى أنا

404
00:28:19,150 --> 00:28:23,050
بسميهم مين لان مش انا طبعا هم مسمية و خلصات اسمهم

405
00:28:23,050 --> 00:28:26,810
اللي هو worker equations و اللي مهمين جدا جدا

406
00:28:26,810 --> 00:28:30,970
هنشوفهم فيما بعد المحاضرة الشياء المولا القادمة و

407
00:28:30,970 --> 00:28:34,270
هنشرحها بالتفاصيل بأكتر من هذا الكلام و لذلك انا

408
00:28:34,270 --> 00:28:37,370
برجع بأكد على الكلام اللى بدأت فيه اللى فهمت فهمت

409
00:28:37,370 --> 00:28:39,610
اللى مافهمتش مش قصة كبيرة لإن ان شاء الله المرة

410
00:28:39,610 --> 00:28:42,930
الجاية عشان بنخصصه محاضرة خاصة فيه فهنفهم بإذن

411
00:28:42,930 --> 00:28:47,140
اللهالان انا اقول ان انا لما نيجي نشرح ال partial

412
00:28:47,140 --> 00:28:50,500
autocorrelation function اللي قلتلكوا بضلني اجل

413
00:28:50,500 --> 00:28:53,740
فيها ايش دورها قربنا عليه partial autocorrelation

414
00:28:53,740 --> 00:28:57,880
function بس في شغلة بده احكيها الآنإن ال raw هدول

415
00:28:57,880 --> 00:29:01,540
اللي إنتوا شايفينهم ملاحظين إنه تعتمد على ال raw

416
00:29:01,540 --> 00:29:05,040
اللي جابل منها وعلى مين؟ على ال file يعني أنا لازم

417
00:29:05,040 --> 00:29:09,280
أعرف ال file مظبوط يا بنات؟ عشان أعرف ال raw و

418
00:29:09,280 --> 00:29:13,060
لازم أعرف initial value في ال raw و لا أنا غلطان

419
00:29:13,060 --> 00:29:16,940
initial value عشان أعرف مين ال recursive values

420
00:29:16,940 --> 00:29:20,200
تبعون مين ال raw و لا شغل أنا بس هذا الكلام في

421
00:29:20,200 --> 00:29:24,040
الحياة العملية مش هو اللي بيصير اللي بيصير إنه

422
00:29:24,040 --> 00:29:29,310
إحنا بدنا نعرف ال fileمن خلال معرفتنا لل رو يعني

423
00:29:29,310 --> 00:29:34,050
العكس استعمبتون ايه هذا مين الفاي يبقى انا اتركز

424
00:29:34,050 --> 00:29:39,870
معايا مين الفاي ال coefficients تبعون مينال

425
00:29:39,870 --> 00:29:43,170
coefficients تبعون مين؟ ايوة ال water regressive

426
00:29:43,170 --> 00:29:47,290
model اللي هم هدول الفايات صح؟ ال parameters

427
00:29:47,290 --> 00:29:52,270
الثوابط المجهولة اللي بتخص مين ال water regressive

428
00:29:52,270 --> 00:29:55,710
model و اللي لو عرفناها خلاص بنعرف ال model كله و

429
00:29:55,710 --> 00:29:59,510
لا انا غلطان مش ال model هو ايه بنكتب هلأ متى ال

430
00:29:59,510 --> 00:30:02,790
model بتعرفيه انت و بتقدر تبعه بديكيه اذا عرفتي

431
00:30:02,790 --> 00:30:06,490
الفاي الفاي واحد لحدية الفاي بيه صح ولا أنا غلطان؟

432
00:30:06,840 --> 00:30:10,100
ولذلك إذا عرفناهم نعرف كل شيء، لأ لأنا في الحياة

433
00:30:10,100 --> 00:30:14,140
العملية practically في الحياة العملية بنحدد ال

434
00:30:14,140 --> 00:30:19,020
fees هدولة الفايات بخلال معرفتنا بال raw يبقى لازم

435
00:30:19,020 --> 00:30:23,520
أولشي نعرف ال raw عشان نعرف الفاي وبنستخدم

436
00:30:23,520 --> 00:30:28,520
المعادلة اسمها new worker هادي في هذا الكلامعلما

437
00:30:28,520 --> 00:30:31,480
بإنه لو اتطلعتي نظرة أولى على ال real workers هدول

438
00:30:31,480 --> 00:30:34,120
ال equations اللى انت شايفهم وكأنه بيقولك لازم

439
00:30:34,120 --> 00:30:39,380
تعرف ال file عشان تعرف ال raw فاتخلفوش بصراحة هذه

440
00:30:39,380 --> 00:30:41,860
المعادلة اللى انتوا شايفينها ماهي linear equations

441
00:30:41,860 --> 00:30:46,820
system فه منه تعرفوا ال inverse لل matrix هدا

442
00:30:46,820 --> 00:30:50,220
بيصير matrix بالاخير يا بنات معدلات فكى بفرطى

443
00:30:50,220 --> 00:30:54,780
بيصير equations عددها Pوبصي ال linear system و

444
00:30:54,780 --> 00:30:58,160
matrix بتعرفوا تجيبوله inverse ل matrix و تحلو و

445
00:30:58,160 --> 00:31:01,300
الاخر فبنحلو و بنجيب الفيات بدلات ال raw يبجي لازم

446
00:31:01,300 --> 00:31:04,880
اقولش نعرف ال raw ده بالحقيقة عملية نعرف ال raw في

447
00:31:04,880 --> 00:31:09,760
البداية و من ثم بنجيب ال fees و هيك بنقرر او بنعمل

448
00:31:09,760 --> 00:31:12,180
estimation ل ال model اللي اسمه auto regressive

449
00:31:12,180 --> 00:31:15,180
اللي هو ال auto regression فينا اسمه يبجي احنا

450
00:31:15,180 --> 00:31:18,660
فينا بيما بعد ان شاء الله عشان نعمل estimation ل

451
00:31:18,660 --> 00:31:22,590
ال rows هدول او ل ال fees هدول الفياتهنستخدم ما

452
00:31:22,590 --> 00:31:26,050
يُعرف بمين الـ Yule Walker Equations System أو

453
00:31:26,050 --> 00:31:29,530
System تبعه في إيجاده بس أول شي لازم نكون عارفين

454
00:31:29,530 --> 00:31:33,250
ال rows تبعوني اللي هم ال data البيانات من ناحية

455
00:31:33,250 --> 00:31:37,590
.. طيب مالمحاضرة اللي جاي ان شاء الله طبعا هذا

456
00:31:37,590 --> 00:31:40,570
الكلام أعتقد أني مريت عليه بسرعة شديدة قبل هيك

457
00:31:40,570 --> 00:31:43,850
ولكن الآن إيجا وقته أني بتعريفي نقول ال conditions

458
00:31:43,850 --> 00:31:46,250
في ال autoregressive process يبقى ناعته في order

459
00:31:46,250 --> 00:31:51,060
واحد اللي هو هيك تنكتينعشان تكون stationary هي

460
00:31:51,060 --> 00:31:55,980
لازم أن يكون ال absolute تابعون ال route لهذا

461
00:31:55,980 --> 00:32:02,260
الكلام لازم تكون اكبر من واحد او بمعنى اخر ان

462
00:32:02,260 --> 00:32:07,160
الفائزة نفسها كقيمة مطلقة تكون اصلا من واحد طبعا

463
00:32:07,160 --> 00:32:11,220
لو سألت واحدة منكم ايش يعني ال route هذا انه يساوي

464
00:32:11,220 --> 00:32:15,360
سفر كقيمة مطلقة ال route له أكبر من واحد متى هذا

465
00:32:15,360 --> 00:32:19,730
ال route بيكون موجود؟ متى؟ وين ال route؟و1 على الـ

466
00:32:19,730 --> 00:32:23,730
Phi كانها X الـ B ما تخافوش منها كان هذه معادلة

467
00:32:23,730 --> 00:32:29,310
خطية واحد ناقص AX فحلولي معادلة خطية واحد ناقص AX

468
00:32:29,310 --> 00:32:34,390
بسوا سفينة X بسوا واحد على A والـ A يعني هي ال Phi

469
00:32:34,390 --> 00:32:38,310
والـ X يعني هي ال B إذا مواضحة مين أسأل عليكوا

470
00:32:38,310 --> 00:32:42,210
تحلوا ال route ولا تطلعوا مباشرة على ال Phi مباشرة

471
00:32:42,210 --> 00:32:46,330
على ال Phi إذا ال Phi مباشرة أقل من واحد كقيمة

472
00:32:46,330 --> 00:32:51,320
مطلقةخلصنا stationary أكبر من واحد انسى الموضوع

473
00:32:51,320 --> 00:32:55,940
صح؟ هلأ اتطلعولى بسرعة شديدة على هذا شو رأيكوا فيه

474
00:32:55,940 --> 00:33:00,520
بسرعة هذا auto-regressive of order واحد stationary

475
00:33:00,520 --> 00:33:06,440
او مش stationary السبب قيمة المطلقة لل 4 من 10 هذه

476
00:33:06,440 --> 00:33:10,100
السالب بتطلع موجة بال 4 من 10 واضح انها أقل من

477
00:33:10,100 --> 00:33:15,080
واحد خلصت stationary او انك تجيب ال route يلا شو

478
00:33:15,080 --> 00:33:19,850
ال route لها ده؟واحد على أربعة من عشر أو اللي هو

479
00:33:19,850 --> 00:33:23,710
اتنين و نص أكبر من واحد فخلصنا .. مين بتشوفي مناسب

480
00:33:23,710 --> 00:33:28,710
عملية؟ ألاقة مباشرة مش stationary .. not

481
00:33:28,710 --> 00:33:34,010
stationary .. ليه؟ لإن الواحد و تمانية من عشر أكبر

482
00:33:34,010 --> 00:33:38,070
من الواحد فالفيهان أكبر من واحد هيختل الشرط هذا

483
00:33:38,070 --> 00:33:42,030
خلصنا مش stationary أو أنك تقول الاشرنوة و تلاقي

484
00:33:42,030 --> 00:33:46,520
لهالـ root له واحد على سالب واحد تمانية مطلق

485
00:33:46,520 --> 00:33:51,320
والقيمة المطلقة لإله 56% أعظم واحد فضطر ال

486
00:33:51,320 --> 00:33:54,720
stationary خلصنا ال process هذه اللي انتوا

487
00:33:54,720 --> 00:34:00,600
شايفينها ليش stationary بسرعة خلصنا لأنه الفائزان

488
00:34:00,600 --> 00:34:04,720
واضح انه كيف نتعامل مع ال stationary هلأ بالنسبة

489
00:34:04,720 --> 00:34:07,900
للسؤال

490
00:34:07,900 --> 00:34:11,300
هذا او للنظرية هذه ال stationary تبعت ال auto

491
00:34:11,300 --> 00:34:14,650
regressive order تنينالموديل اللى في author

492
00:34:14,650 --> 00:34:16,750
representative order تانية بنكتب على الصيغة اللى

493
00:34:16,750 --> 00:34:21,210
أمامكوا XT بيساوي في واحد XT ناجس واحد زياد في

494
00:34:21,210 --> 00:34:24,970
تانية XT ناجس اتنين زياد ابسلون تانية عشان يكون

495
00:34:24,970 --> 00:34:28,790
هذا الموديل stationary لازم تتحقق شروط التلاتة

496
00:34:28,790 --> 00:34:31,710
الشروط التلاتة اللى يجب انها هدولة بكل بساطة

497
00:34:31,710 --> 00:34:35,150
تستطيعون ايجادها مش بكل بساطة بس تستطيعون ايجادها

498
00:34:35,150 --> 00:34:39,730
exercise والله انا يوم درست المبدأ من سنتين جبته

499
00:34:39,730 --> 00:34:45,260
سؤال امتحان نهائيأه ألا وهو اثبتي أن ال three

500
00:34:45,260 --> 00:34:47,880
conditions هدول التلاتة هما ال necessary و ال

501
00:34:47,880 --> 00:34:51,180
sufficient conditions اللي هي ال conditions

502
00:34:51,180 --> 00:34:54,840
الضرورية و الكافية لتجعل ال auto regressive order

503
00:34:54,840 --> 00:34:57,800
تنين اللي هو ماله stationary كيف تعملويا بنات

504
00:34:57,800 --> 00:35:03,440
بسرعة اقترحوا علي اي معادلة معادلة

505
00:35:03,440 --> 00:35:08,220
الخطية ولا ال quadratic معادلة التربية ايش الحل

506
00:35:08,220 --> 00:35:13,010
المعادلة التربية؟ شو القانون العام؟أيوة المعادلة

507
00:35:13,010 --> 00:35:16,290
التربيهية اللي على الصيغة مثلا خليني أقول ax تربيه

508
00:35:16,290 --> 00:35:20,490
زائد bx زائد c مش هيك المعادلة التربيهية بتنكتب لك

509
00:35:20,490 --> 00:35:23,770
توادرتك شو اللي هو ال roots تبعونها اللي يبقى الحل

510
00:35:23,770 --> 00:35:30,270
العام سالب بيه موجب أو سالر الجزر بيه تربيه نقص

511
00:35:30,270 --> 00:35:35,650
أربعة a c الكل مقصوما على تانين a بتجيبوي صح؟

512
00:35:35,650 --> 00:35:37,850
هلقينا الآن هدول ال roots اللي بيطلعوا معاكي

513
00:35:37,850 --> 00:35:44,330
جاذرين صح؟ هي أعداد حقيقية؟يا تخيلي يا complex صح؟

514
00:35:44,330 --> 00:35:48,310
إذا حقيقية في جميع الأحوال بالمناسبة هذا الأن

515
00:35:48,310 --> 00:35:51,710
مفترض أن يكون ال root تبعه أكبر من واحد صح ولا لا؟

516
00:35:51,710 --> 00:35:54,850
لو شجلبتيه نفسه .. أصغر .. أصغر .. أصغر .. أصغر ..

517
00:35:54,850 --> 00:35:56,590
أصغر .. أصغر .. أصغر .. أصغر .. أصغر .. أصغر ..

518
00:35:56,590 --> 00:35:56,690
أصغر .. أصغر .. أصغر .. أصغر .. أصغر .. أصغر ..

519
00:35:56,690 --> 00:35:56,890
أصغر .. أصغر .. أصغر .. أصغر .. أصغر .. أصغر ..

520
00:35:56,890 --> 00:35:58,770
أصغر .. أصغر .. أصغر .. أصغر .. أصغر .. أصغر ..

521
00:35:58,770 --> 00:36:04,560
أصغر .. أصغر .. أصغر .. أصغالناس بتركزي معايا، إيش

522
00:36:04,560 --> 00:36:08,600
ال bus كان زي ده و ناقص صح؟ و فيه جذب، بتعرفوا

523
00:36:08,600 --> 00:36:11,400
أنتوا لما نضرب ال .. ال .. جولة معايا، إيش كنا في

524
00:36:11,400 --> 00:36:14,700
جولة؟ حنا في الكلغس، والله نسيت، لأ لما نكون عندنا

525
00:36:14,700 --> 00:36:19,040
شيخة شغل في المعارضة، المرافقة، أيوة، ضرب المرافقة

526
00:36:23,860 --> 00:36:27,340
يعني مثلا أحد الجذور بيطلع معاكي مثلا ال B

527
00:36:27,340 --> 00:36:32,220
الأولاني هو عبارة عن اللي هو مثلا خليني أقول ناقص

528
00:36:32,220 --> 00:36:35,660
B و الله ماعرف مين هي ال B ال B اللي هي عمليا هنا

529
00:36:35,660 --> 00:36:43,600
مين هي ال B فاي واحد فبيطلع ناقص فاي واحد ناقص أو

530
00:36:43,600 --> 00:36:50,180
زاد هذا ناقص خليني أخد في الجزر التاني زاد جزرأه

531
00:36:50,180 --> 00:36:56,960
في واحد تربيع نقص اربعة في ا .. ا اللي هي واحد

532
00:36:56,960 --> 00:37:06,320
هلما هي واحد ولا لا؟ اربعة في اتنين مصبوط؟ وفي لما

533
00:37:06,320 --> 00:37:10,680
تقلب من الجهة التانية بيصير بيه ايش كائن ه؟ استني

534
00:37:10,680 --> 00:37:17,660
يا بنات بهادي عمليا بيصير موجة و لا نقلطان؟ و

535
00:37:17,660 --> 00:37:25,510
الأول موجةعلى اتنين a و ال a هي واحد صح ولا لا؟

536
00:37:25,510 --> 00:37:32,410
مين هي؟ انا والله مانا مركز فايتينين بالسلب بالسلب

537
00:37:32,410 --> 00:37:35,750
okay هيك صح فلما انا .. ايه نعم هيك صح هيك صح هيك

538
00:37:35,750 --> 00:37:39,290
صح اللي لما انا عشان اجلبه هذا .. عشان هذا piece

539
00:37:39,290 --> 00:37:44,170
دي بصراحة القيمة المطلقة لإله يكون مين؟ اكبر من

540
00:37:44,170 --> 00:37:50,240
واحد فلما انا عشان اجلبهبصير أزرع من واحد صح؟ فمش

541
00:37:50,240 --> 00:37:53,000
أقلبته هذا بتلقى فوق و هذا تحت صح؟ تعرف الدرب

542
00:37:53,000 --> 00:37:58,200
بالمرافق يعني انا بصير عندك شو هنا؟ نين في تنيك

543
00:37:58,200 --> 00:38:04,520
على في واحد ناقص الجزر في واحد تربيع زائد أربعة في

544
00:38:04,520 --> 00:38:08,880
تنين هذا دربي ليه بالمرافق شو المرافق؟ اللي هو

545
00:38:08,880 --> 00:38:16,650
عمليا في واحد زائد الإشارة هذه زائد الجزرفاي واحد

546
00:38:16,650 --> 00:38:21,930
تربيع زاد اربع فاي اتنين على نفسه في واحد زاد جزر

547
00:38:21,930 --> 00:38:28,710
في اختصارات فيه مابعد هتشوفوها فاي اتنين نحن على

548
00:38:28,710 --> 00:38:33,150
هدر ما تضربوا في هدر شو بصف المقام في واحد تربيع و

549
00:38:33,150 --> 00:38:37,950
هدر تحت بروح اللي هو الجزر مع بعض بصف مين في واحد

550
00:38:37,950 --> 00:38:42,730
تربيع صح بس اللي بتروح مع بعض شو بصف يا بنانسالب

551
00:38:42,730 --> 00:38:48,650
اربعة fight .. مستشيل؟ هذه تربية على الفكرة، لأ

552
00:38:48,650 --> 00:38:59,530
هذي صح؟ تربية .. اربعة ايه؟ اربعة ايه؟ هيك صح؟

553
00:38:59,530 --> 00:39:06,950
بدون تربيةمع الفاي بصف كأنه أربع مين؟ أربع في صح؟

554
00:39:06,950 --> 00:39:12,510
وهذا لما تضربيه مش فاهم؟ هذا الاصل أن هذا كله يكون

555
00:39:12,510 --> 00:39:17,290
معلمة بنات أزرع من واحد و أكبر من مين؟ من سالب

556
00:39:17,290 --> 00:39:21,770
واحد عشانه قيمة مطلقة هو مصبوط ولا غلطان؟ عشان

557
00:39:21,770 --> 00:39:26,190
المطلق له أزرع من واحد معناته أن هذا بدون المطلق

558
00:39:26,190 --> 00:39:29,190
ما بين الموجة بواحد ما بين السالب واحد ما بين

559
00:39:29,190 --> 00:39:36,170
الواحد و بتكمليعلى افتراض انه مرات يكون complex و

560
00:39:36,170 --> 00:39:41,070
مرات يكون real متى بيكون complex؟ لما نكون اللي

561
00:39:41,070 --> 00:39:45,830
تحت الجزية؟ سالف و متى بيكون real؟ اللي تحت

562
00:39:45,830 --> 00:39:50,210
الجزية؟ فبتكملوا هذا الكلاب و بتشوفوا انه هيعطيك

563
00:39:50,210 --> 00:39:54,950
التلات شروط هدولة و قد يكون أسهل شغلة تعمليها عشان

564
00:39:54,950 --> 00:39:57,750
تحصل على الشرط الأولاني هذا اللي انتوا شايفينه

565
00:39:57,750 --> 00:40:01,790
طالعه انه fight two أصغر من واحد يا بنات بكل بساطة

566
00:40:02,270 --> 00:40:05,730
لو ضربته .. ركزوا معايا .. لو ضربته الواحد على بي

567
00:40:05,730 --> 00:40:12,530
واحد، ضرب الواحد على بي تنين، اضربوهم الآن بصراحة،

568
00:40:12,530 --> 00:40:16,310
مش هذا واحد على بي واحد، اللي هو هذا بدون اللي هو

569
00:40:16,310 --> 00:40:20,350
المرافقفالله تضربوليا في واحد على بيتينين، من هو

570
00:40:20,350 --> 00:40:24,970
البيتينين؟ هو نفسه بس بدل السالب ماله موجة، اضربوه

571
00:40:24,970 --> 00:40:28,210
في بعض، هيعطيك فيتينين، في اختصارات، هيروح ي

572
00:40:28,210 --> 00:40:32,030
cancel بعض، هيعطيك فيتينين، هل جيت؟ مش ال bye ..

573
00:40:32,030 --> 00:40:34,710
واحد على bye واحد، بي .. bye .. بدلنا اقول bye،

574
00:40:34,710 --> 00:40:39,070
أنا قولت bye؟ لأ هي مش bye، هذه ايش؟ بي .. واحد

575
00:40:39,070 --> 00:40:43,290
على بي واحد، مش هي أصغر من واحدواحد خلّابي اتنين

576
00:40:43,290 --> 00:40:47,070
مش برضه اصغر من واحد يبقى ضربهم برضه اصغر من واحد

577
00:40:47,070 --> 00:40:50,410
فلما ضربتيهم في وضع او اعطوكي fight اتنين هيها

578
00:40:50,410 --> 00:40:53,590
fight اتنين اصغر من واحد فالشرط الأولان بكل بساطة

579
00:40:53,590 --> 00:40:56,590
بطلعها و التانيات التانيات اللي لك من اللي انا

580
00:40:56,590 --> 00:41:02,830
عملته بتركه عليكم خلصونيه انا حلته بسرعة شديدة يلا

581
00:41:02,830 --> 00:41:07,930
شو رأيكوا في ال examples اللي ها يلا يا بنات خلص

582
00:41:07,930 --> 00:41:14,070
الوجدstationary ولا مش stationary؟ ليش؟ اوشي هذه

583
00:41:14,070 --> 00:41:16,390
auto-regressive order تانية، stationary ليش؟ بسرعة

584
00:41:16,390 --> 00:41:22,850
يلا، من هي في واحد؟ من هي في تانية؟ يلا نبلش،

585
00:41:22,850 --> 00:41:27,910
الشرط الأولاني؟ أربعة من عشرة، أبسل يوت أصغر؟ طيب

586
00:41:27,910 --> 00:41:30,250
إجمعيلي في واحد زي هاتي في اتنين، هدوبة واحد

587
00:41:30,250 --> 00:41:34,590
وواحد، ناجس أربعة من عشرة كام؟سبعة من عشر أصغر؟ أه

588
00:41:34,590 --> 00:41:41,150
خلصنا في تنين اللي هو مين؟ نقص؟ نقص في تنين أربع

589
00:41:41,150 --> 00:41:43,890
من عشر أخويا واحد سالف واحد شو هو نغام؟ خربطنا؟

590
00:41:43,890 --> 00:41:48,630
سالف معاك ناكس الإشارة إيه؟ إيش فيه؟ لأ برادر يعني

591
00:41:48,630 --> 00:41:51,790
لأ

592
00:41:51,790 --> 00:41:55,310
سالف هي سالف خطأ استشنري بطل استشنري بطل استشنري

593
00:41:55,310 --> 00:42:01,180
هذي؟ أه لأ مش استشنري الشرط التالت مش محقالشرفة

594
00:42:01,180 --> 00:42:05,720
التالت والله ما هو متحقق لحظة بس

595
00:42:05,720 --> 00:42:12,240
في تنين في تنين اللي هي سالب أربعة من عشرة و لما

596
00:42:12,240 --> 00:42:19,980
نترحم ال في واحد اللي هي كمان مرة سالب اه

597
00:42:19,980 --> 00:42:26,200
طلعت أكبر اي

598
00:42:26,200 --> 00:42:26,800
سالب اكبر

599
00:42:37,490 --> 00:42:42,610
ناجس واحد واحد من عشرة .. سالب واحد من نص .. بطلت

600
00:42:42,610 --> 00:42:46,910
.. يبقى غلط هذه ..

601
00:42:46,910 --> 00:42:51,650
لا .. اه ..

602
00:42:54,960 --> 00:42:59,220
مظبوط مافيش absolute انا بقول انا ليش عامل اه اه

603
00:42:59,220 --> 00:43:03,360
انا made a mistake المشكلة طالع لا والله انت صح

604
00:43:03,360 --> 00:43:10,060
مظبوط مظبوط سالب واحد و نص سالب واحد و نص اه انا

605
00:43:10,060 --> 00:43:14,000
مافي absolute bravo عليكم مافي absolute مظبوط اذا

606
00:43:14,000 --> 00:43:18,040
هذه سالب واحد و نص كويس فبطلع اقل من واحد اذا

607
00:43:18,040 --> 00:43:21,820
stationary خلصت انا صح كلامكم لكن هذه مش

608
00:43:21,820 --> 00:43:25,970
stationary وهيني اكتبلكم بالاحمر السببانه في تنين

609
00:43:25,970 --> 00:43:32,330
مالها مش اقل من واحد اللي هي ده كيمة مطلقة تانى

610
00:43:32,330 --> 00:43:38,070
واحدة تالت واحدة برضه مش اقل مش stationary و السبب

611
00:43:38,070 --> 00:43:43,930
لإن في واحد زياد في تنين مالهم طلعوا اللي هو

612
00:43:43,930 --> 00:43:51,530
تمانية من عشرة زياد ستة من عشرة اه والان هذه اللي

613
00:43:51,530 --> 00:43:55,750
هي السبعة من عشرةناقص و ناقص و ناقص و ناقص و ناقص

614
00:43:55,750 --> 00:43:55,890
و ناقص و ناقص و ناقص و ناقص و ناقص و ناقص و ناقص و

615
00:43:55,890 --> 00:43:59,490
ناقص و ناقص و ناقص و ناقص و ناقص و ناقص و ناقص و

616
00:43:59,490 --> 00:44:07,290
ناقص و ناقص و ناقص و ناقص و ناقص و ناقص و ناقص و

617
00:44:07,290 --> 00:44:10,030
ناقص و ناقص و ناقص و ناقص و ناقص و ناقص و ناقص و

618
00:44:10,030 --> 00:44:11,590
ناقص و ناقص و ناقص و ناقص و ناقص و ناقص و ناقص و

619
00:44:11,590 --> 00:44:21,690
ناقص و ناقص و ناقص و ناقص و

620
00:44:21,690 --> 00:44:26,760
ناقصالواحد ماقص في واحد بيه في تنين بيه و تربيه و

621
00:44:26,760 --> 00:44:30,660
هكذا حتى في بيه، بس بيه ال roots القيم المطلقة

622
00:44:30,660 --> 00:44:36,020
لإنهم تكون مالهم، هذا ال general case، لأ، مفهوم؟

623
00:44:36,020 --> 00:44:40,160
يعني الآن فينا الآن يا بنات حتى الحالة M التنين ال

624
00:44:40,160 --> 00:44:44,590
order exists في order تنيننتعامل معاهم، مع مين؟ مع

625
00:44:44,590 --> 00:44:47,790
الحال اللي أمامي الآن، واضحان؟ فلو اتطلعتوا على

626
00:44:47,790 --> 00:44:51,030
مثال اللي أمامكوا، هل هذا يترق؟ stationary ولا مش

627
00:44:51,030 --> 00:44:53,910
stationary؟ هل هذا ليه مش حاجة أحكي على اللي قبل

628
00:44:53,910 --> 00:44:57,830
شوية حكيت عنه؟ هو مش هحله بنفسي، مع العلم إنه صح

629
00:44:58,730 --> 00:45:01,570
ولكن شو رأيكوا نحكي بالمفهوم اللي أمامنا التعريف

630
00:45:01,570 --> 00:45:04,590
اللي أمامنا طبعا لإني كترت حكي كتير في هذا الموضوع

631
00:45:04,590 --> 00:45:07,710
فانتش انكوا أصبحوا عارفين ال roots و الغرف فعشان

632
00:45:07,710 --> 00:45:11,630
هيك بسرعة شديدة يلا هذه الآن فيكوا تكتبوها بال

633
00:45:11,630 --> 00:45:16,570
backshift operator كيف فبتصير واحد زي الأربعة من

634
00:45:16,570 --> 00:45:19,610
عشر بيه ناقص واحدة و عشرين في المياه بيه تربيه

635
00:45:19,610 --> 00:45:23,470
مضروبا في مين اكس تي اتساوي أبسلون تي أصبح هذه

636
00:45:23,470 --> 00:45:30,290
المعادلة التربيهية تتحلل إلى جثة منهمبتعرف تحللوها

637
00:45:30,290 --> 00:45:33,950
هذا و هذا يا بنات بسرعة يا بتتطلعوا على هذا هذا

638
00:45:33,950 --> 00:45:38,150
أسرع من واحد و أسرع من واحد كقيمة مطلقة خلصت يا

639
00:45:38,150 --> 00:45:43,850
إما شو بتقولوا ال root لهذا و ال root لهذا ال root

640
00:45:43,850 --> 00:45:49,350
للأولاني واحد ع تلاتة من عشرة كقيمة مطلقة أكبر من

641
00:45:49,350 --> 00:45:53,030
واحد صح؟ و ال root للواحد و سبعة من عشرة هذي

642
00:45:53,030 --> 00:45:58,370
مظبوط؟ فواضح بالنسبة للسؤال التاني مش stationary

643
00:45:58,370 --> 00:45:58,850
ليه؟

644
00:46:06,300 --> 00:46:13,580
اللي هو مين؟ اه هذه يعني ايه؟ اه يعني زميلتكوا لما

645
00:46:13,580 --> 00:46:18,460
نضربت الجثين فبعض فاطلعت عليه القيمة المطلقة لهذه

646
00:46:18,460 --> 00:46:22,500
كدهش؟ لسالة تلاتة من عشر شو المطلقة؟ تلاتة من عشر

647
00:46:22,500 --> 00:46:31,020
أصغر من واحد خلصنا وهاي؟ مش هيك؟ هاي؟

648
00:46:31,020 --> 00:46:32,180
مالها؟

649
00:46:35,540 --> 00:46:40,980
اه بس مش هذا fight in air .. هذا fight in air ..

650
00:46:40,980 --> 00:46:45,970
fight in air مش fight واحدهادify واحد يلا يا بنات

651
00:46:45,970 --> 00:46:48,910
بسرعة عشان اختم المحاضرات هلا هاد مش ال dictionary

652
00:46:48,910 --> 00:46:52,050
لإن بصراحة لو عملتوها بال backshift operator هتطلع

653
00:46:52,050 --> 00:46:55,390
هيك شكلها و لو انتوا حولتوها على السريع إلى

654
00:46:55,390 --> 00:46:59,350
factors يعني عوامل فعوامل هات العاملين هدول لحقوا

655
00:46:59,350 --> 00:47:02,490
بسرعة بتلاقي الواحد و 4 من 10 أحد العوامل اللي هان

656
00:47:02,490 --> 00:47:06,330
واضح أنه ماله أكبر من الواحد و لو جيبت ال route

657
00:47:06,330 --> 00:47:10,010
تبعه هيطلع أزهر من الواحد فواضح الفكرةالسؤال

658
00:47:10,010 --> 00:47:13,410
الأخير هذا إلى حد ما ما راجع علينا قبل هيك بس يوم

659
00:47:13,410 --> 00:47:18,510
ما حكينا في مين في ال moving average صح؟ شبيه بيه

660
00:47:18,510 --> 00:47:21,610
فلو هذا طلعتوا عليه يلا هذا بال back shift

661
00:47:21,610 --> 00:47:25,090
operator هو عبارة عن واحد زاد خمس و عشرين في المية

662
00:47:25,090 --> 00:47:28,970
بيتر بيه فالجذور تبعونه هم جذور complex مين هم

663
00:47:28,970 --> 00:47:33,790
plus or minus اتنين مطلقهم هو مين اتنين اكبر من

664
00:47:33,790 --> 00:47:37,970
واحد فخلصنا ال process الاستيشار المعادلة دي ان

665
00:47:37,970 --> 00:47:41,290
شاء اللهعطيكوا كيف نحوّل ال auto-regressive order

666
00:47:41,290 --> 00:47:45,270
بي ل infinity moving average و راجزوا معايا و من

667
00:47:45,270 --> 00:47:51,290
ثم نعطي أمثال بسيطة نعمل شيء انه كيف نحوّل ال R ما

668
00:47:51,290 --> 00:47:54,510
.. ما خلص خلصنا مش حوّلنا moving average ل auto

669
00:47:54,510 --> 00:47:58,410
-regressive infinity و حوّلنا العكس لده فالان لو

670
00:47:58,410 --> 00:48:01,910
كان R ما فيمكنوا تحولوا لمين جهة ال R ما إلى

671
00:48:01,910 --> 00:48:07,340
moving average او لمينبس متى اذا حقق شروط ال

672
00:48:07,340 --> 00:48:10,360
stationary و ال invertibility راجزوا معايا شرط

673
00:48:10,360 --> 00:48:13,060
اللي هو تحويل ال auto-regressive ل infinity moving

674
00:48:13,060 --> 00:48:16,480
average بيسميه casualty بطل نحكي على مين

675
00:48:16,480 --> 00:48:22,360
stationary هيك بيسموه هما okay و بعديها بنحكي على

676
00:48:22,360 --> 00:48:24,720
اللي هو ال partial autocrat اللي هو ال yule worker

677
00:48:24,720 --> 00:48:28,340
هدولة في نفس المحاضرة القادمة ان شاء الله يلا

678
00:48:28,340 --> 00:48:28,940
يعطيكوا العافية