عندما تتعامل مع توزيعات البيانات المعبّرة بالنسب المئوية في بيئة البرمجة R، يمكنك القيام بعدة خطوات لاختبار هذه البيانات لتحديد معلمات التوزيع، سواء كانت توزيع غاما، طبيعي، أو لوغاريتمي طبيعي، ثم توليد تركيب عشوائي استناداً إلى تلك المعلمات.
أولاً، يمكنك استخدام البيانات المتاحة لاختبار الفرضيات حول توزيع البيانات باستخدام مجموعة متنوعة من الاختبارات الإحصائية المتاحة في R. يمكن استخدام اختبارات الفحص الزمنية (Goodness-of-fit tests) مثل اختبار كولموغوروف-سميرنوف (Kolmogorov-Smirnov test) أو اختبار شافيرو (Shapiro-Wilk test) لتحديد ما إذا كانت البيانات تتبع توزيع معين.
بعد ذلك، عندما تكون لديك فكرة واضحة عن نوع التوزيع الذي يتبعه البيانات، يمكنك استخدام وظائف البرمجة في R لتحديد معلمات هذا التوزيع. على سبيل المثال، إذا كانت البيانات تتبع توزيعاً غاما، يمكنك استخدام وظيفة fitdistr() في حزمة MASS لتناسب البيانات إلى توزيع غاما وتحديد المعلمات.
بمجرد تحديد المعلمات الخاصة بالتوزيع، يمكنك استخدام وظائف البرمجة في R لتوليد عينات عشوائية تتبع هذا التوزيع. على سبيل المثال، يمكن استخدام وظيفة rgamma() لتوليد عينات عشوائية من توزيع غاما، أو rnorm() لتوزيع طبيعي، أو rlnorm() لتوزيع لوغاريتمي طبيعي، مع توفير المعلمات المناسبة التي تم تحديدها سابقاً.
من الجدير بالذكر أنه قد يكون من الضروري تحويل البيانات المعبّرة بالنسب المئوية إلى قيم متعددة بين 0 و1 قبل إجراء التحليل الإحصائي. يمكن القيام بذلك ببساطة عن طريق قسمة كل قيمة بمجموع القيم الكلي.
بهذه الطريقة، يمكنك استخدام R بكفاءة لاختبار توزيع بيانات معبّرة بالنسب المئوية وتحديد معلمات التوزيع المناسبة وتوليد عينات عشوائية استناداً إلى تلك المعلمات.
المزيد من المعلومات
بالطبع، يُمكننا التوسّع في هذا الموضوع لتوفير المزيد من التفاصيل والإرشادات حول استخدام R في تحليل وتوليد توزيعات البيانات المعبّرة بالنسب المئوية.
عند اختيار الاختبار المناسب لتحليل البيانات، يجب مراعاة النوعية والحجم النموذجي للبيانات، فضلاً عن الفرضيات المتعلقة بالتوزيع المحتمل. على سبيل المثال، اختبار كولموغوروف-سميرنوف يُستخدم عادة عندما يكون لديك عينة كبيرة، في حين يعتبر اختبار شافيرو أكثر دقة للعينات الصغيرة.
بعد تحديد نوع التوزيع الأنسب، يمكن استخدام الحزم المختلفة في R لتناسب البيانات لهذا التوزيع. على سبيل المثال:
- لتناسب البيانات لتوزيع غاما، يمكن استخدام وظيفة fitdistr() في حزمة MASS.
- لتناسب البيانات لتوزيع طبيعي، يمكن استخدام وظيفة fitdist() في حزمة fitdistrplus.
- لتناسب البيانات لتوزيع لوغاريتمي طبيعي، يمكن استخدام وظيفة fitdist() أيضًا مع تحديد التوزيع المناسب.
بعد تحديد المعلمات الخاصة بالتوزيع، يمكنك استخدام وظائف توليد العينات العشوائية في R لإنشاء تركيبات عشوائية جديدة تتبع التوزيع الذي تم تحديده. يمكن ذلك باستخدام الوظائف مثل rgamma()، rnorm()، أو rlnorm()، حسب نوع التوزيع.
من المهم أيضًا أن تقوم بفحص جودة التناسب باستخدام الإحصاءات المناسبة مثل قيمة p-value والرسوم البيانية المناسبة. يمكن رسم الرسوم البيانية للمؤشرات الإحصائية المختلفة مثل توزيع الاحتمالات والكثافة الاحتمالية للتحقق من مدى انطباق البيانات على التوزيع المفترض.
بهذه الطريقة، يمكن لمستخدمي R استخدام البرنامج بفعالية لتحليل وتوليد توزيعات البيانات المعبّرة بالنسب المئوية، مما يوفر القدرة على فهم أفضل للبيانات واستخدامها في تطبيقات البحث والتطبيقات العملية.
