كيفية تحديد توزيع الاحتمالات باستخدام Python واختبارات الفرضيات الإحصائية

في مجال تحليل البيانات الاحصائي، يعد تحديد توزيع الاحتمالات للبيانات الخام من الخطوات الأساسية لفهم الطبيعة الإحصائية لتلك البيانات. قد تكون هناك عدة طرق لتحديد توزيع الاحتمالات، ومن بينها استخدام الدوال الاحتمالية (Probability Distribution Functions).

في مشكلتك الحالية، تحاول تحديد توزيع الاحتمالات لمجموعة من البيانات الخام، وقد حاولت بالفعل تناسبها في توزيع طبيعي. ومع ذلك، يبدو أنك تبحث عن وسيلة لتحديد النوع الفعلي لتوزيع البيانات بدلاً من فرض توزيع معين.

للقيام بذلك، يمكنك استخدام أدوات تحليل البيانات مثل Python ومكتباتها القوية. يمكنك استخدام مكتبة Scipy في Python لتنفيذ اختبارات الفرضيات الإحصائية مثل “Anderson-Darling” أو “Kolmogorov-Smirnov” لتحديد مدى تطابق البيانات مع توزيع محدد.

على سبيل المثال، يمكنك استخدام الكود التالي باستخدام مكتبة Scipy:

pythonCopy code
import numpy as np
from scipy.stats import anderson

# قم بتعريف بياناتك
data = np.array([your_raw_data_here])

# قم بإجراء اختبار Anderson-Darling
result = anderson(data)

# اطبع النتائج
print('Statistic:', result.statistic)
print('Critical Values:', result.critical_values)
print('Significance Level:', result.significance_level)

إذا كانت القيمة الإحصائية عالية، فإن هذا يشير إلى أن البيانات لا تتبع التوزيع المفترض. يمكنك أيضًا استخدام اختبارات أخرى وفقًا لاحتياجاتك وطبيعة البيانات الخاصة بك.

من الأمثلة التي ذكرتها، يمكن أن يكون الرابط الأول يوفر لك أمثلة على كيفية استخدام الدوال الاحتمالية في Python، في حين يمكن أن يوفر الرابط الثاني تقنيات إضافية لتحديد توزيع الاحتمالات.

في الختام، يجدر بك استكشاف مختلف الطرق والأدوات المتاحة في تحليل البيانات لتحديد توزيع الاحتمالات بشكل دقيق وفعال.

لفهم أفضل حول تحديد توزيع الاحتمالات لمجموعة من البيانات، يمكننا التطرق إلى بعض المفاهيم والخطوات الإضافية.

أولاً، يجب أن نتحدث عن فائدة استخدام اختبارات الفرضيات الإحصائية. هذه الاختبارات تساعد في التحقق من مدى تطابق البيانات مع توزيع معين. على سبيل المثال، اختبار Anderson-Darling الذي تم استعراضه في الرد السابق يقيس مدى انحراف البيانات عن توزيع محدد، حيث يكون الانحراف أقل كلما كانت القيمة الإحصائية أقل.

تأكيد الفرضية بأن البيانات تتبع توزيعاً معيناً يمكن أن يكون ذا أهمية خاصة في حالة التحليل الإحصائي واتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات. إذا كنت تفترض توزيعًا معينًا وثابتًا للبيانات، فقد تكون القرارات الناتجة عن تحليلك غير دقيقة إذا كانت البيانات تختلف عن توقعاتك.

بالنسبة للروابط التي قدمتها، فإن الرابط الأول يحتوي على نقاشات حول كيفية استخدام الدوال الاحتمالية في Python، وهو مورد قيم لتعلم الأساسيات. أما الرابط الثاني، فيعرض أفكارًا حول كيفية تحديد توزيع الاحتمالات من خلال استخدام مكتبة Numpy في Python.

لتحسين فهمك، يمكنك أيضًا النظر في أساليب أخرى مثل اختبارات الفرضيات الأخرى مثل “Kolmogorov-Smirnov” و “Shapiro-Wilk” و “Chi-squared”، حيث يمكن أن تساعد في توضيح نوعية التوزيع.

في النهاية، يُشدد على أهمية تحليل البيانات بشكل دقيق وعلمي لضمان اتخاذ قرارات مستندة إلى أدلة صحيحة وتقديم تقارير تفصيلية حول الخصائص الإحصائية للبيانات.