التوضيحي

pythonCopy code
import matplotlib.pyplot as plt

# الألوان والتسميات المراد عرضها في العنوان التوضيحي
colors = ['blue', 'green', 'red']
labels = ['Label 1', 'Label 2', 'Label 3']

# البيانات الخاصة بك
x = [1, 2, 3]
y = [4, 5, 6]

# عرض البيانات على الرسم البياني
plt.plot(x, y)

# تعيين العناصر في العنوان التوضيحي
for color, label in zip(colors, labels):
    plt.plot([], [], color=color, label=label)  # لا توجد بيانات - فقط لتكوين العناصر في العنوان التوضيحي

# إضافة العنوان التوضيحي إلى الرسم البياني
plt.legend()

# إظهار الرسم البياني
plt.show()

المزيد من المعلومات

pythonCopy code
import matplotlib.pyplot as plt

# الألوان والتسميات المراد عرضها في العنوان التوضيحي
colors = ['blue', 'green', 'red', 'blue', 'green']  # قائمة الألوان مع تكرار
labels = ['Label 1', 'Label 2', 'Label 3', 'Label 1', 'Label 2']  # قائمة التسميات مع تكرار

# البيانات الخاصة بك
x = [1, 2, 3]
y = [4, 5, 6]

# عرض البيانات على الرسم البياني
plt.plot(x, y)

# تعيين العناصر في العنوان التوضيحي
unique_labels = list(set(labels))  # الحصول على قائمة فريدة من التسميات
for color, label in zip(colors, labels):
    if label in unique_labels:  # التحقق مما إذا كانت هذه التسمية موجودة بالفعل
        plt.plot([], [], color=color, label=label)  # لا توجد بيانات - فقط لتكوين العناصر في العنوان التوضيحي
        unique_labels.remove(label)  # إزالة التسمية من القائمة للتأكد من عدم تكرارها مرة أخرى

# إضافة العنوان التوضيحي إلى الرسم البياني
plt.legend(loc='upper right')  # تحديد موقع العنوان التوضيحي

# تخصيص مظهر العنوان التوضيحي
plt.legend(loc='upper right', fontsize='large', title='Legend', title_fontsize='x-large')

# إظهار الرسم البياني
plt.show()

التحليلات الوصفية (Descriptive Analytics) هي عملية تحليل بيانات تستخدم لوصف ما حدث في الماضي. وتشمل هذه التحليلات الإحصائيات الوصفية المبسطة مثل المتوسط، الوسط الحسابي، الانحراف المعياري، العرض التوضيحي، النسب المئوية، والمخططات البيانية البسيطة.

تُستخدم التحليلات الوصفية عادةً في علوم البيانات لفهم المعطيات التاريخية وتحليلات الأداء السابق بحيث يتم تحليل وتخزين البيانات المتوفرة لتغذية تحليلات مستقبلية. وتساعد التحليلات الوصفية على تحديد الاتجاهات التاريخية وتوجيه إدارة الأعمال واتخاذ القرارات الاستراتيجية المستقبلية. وتُعد التحليلات الوصفية خطوة مهمة في العملية الشاملة لعلم البيانات التي تشمل أيضًا التحليلات التنبؤية والتفسيرية (Predictive Analytics، وPrescriptive Analytics).

الترميز التوضيحي (type inference) هو ميزة في لغة البرمجة Kotlin التي تتيح للمترجم تحديد نوع المتغيرات والتعابير تلقائيًا بناءً على قيمها المعطاة. وبهذا يمكن للمبرمج تجاهل تعريف الأنواع واستخدام كلمات مفتاحية مختصرة مثل var و val بدلاً من تعريف نوع البيانات. ومن المهم ملاحظة أن ترميز التوضيح لا يستخدم في حالات تعددية الأسس في Kotlin، حيث يجب عليك تحديد النوع بشكل صريح.

هناك عدة طرق لإنشاء نماذج المعادلات الاحصائية في الاحصاء التطبيقي، وفيما يلي بعض الطرق الشائعة:

1. الانحدار الخطي: يستخدم الانحدار الخطي لإنشاء نموذج يصف العلاقة بين متغير تابع ومتغيرات تفسيرية. يتم استخدام تقنيات مثل الانحدار البسيط والانحدار المتعدد لتحديد العلاقة الخطية بين المتغيرات.

2. التحليل التوضيحي: يستخدم التحليل التوضيحي لفهم العلاقات بين المتغيرات وتحديد العوامل التي تؤثر في المتغير الذي يتم دراسته. يشمل التحليل التوضيحي تقنيات مثل التحليل المتعدد الاستبعاد والتحليل المتعدد التبايني.

3. النمذجة الاحتمالية: يستخدم النمذجة الاحتمالية لتحديد توزيع المتغيرات ومعرفة كيفية تأثيرها على المتغير النهائي. تشمل تقنيات النمذجة الاحتمالية تحليل الانحدار اللوجستي وتحليل الانحدار البيئي.

4. التحليل العاملي: يستخدم التحليل العاملي لفهم العلاقة بين متغيرات متعددة وتحديد الأبعاد المختلفة للبيانات. يتم استخدام تقنيات مثل تحليل العوامل المؤلفة وتحليل العوامل المحايدة.

5. النمذجة الهيكلية: تستخدم النمذجة الهيكلية لتحديد العلاقات السببية بين المتغيرات وتحليل النماذج الأساسية للعلاقات بينها. يتم استخدام تقنيات مثل نمذجة المعادلات الهيكلية ونمذجة المسارات.

تختلف الطرق المستخدمة في إنشاء نماذج المعادلات الاحصائية حسب البيانات المتاحة والأهداف المحددة للدراسة. قد يتطلب الأمر استخدام أكثر من طريقة للحصول على نتائج شاملة وموثوقة.

الإحصاء التوضيحي هو أسلوب إحصائي يستخدم لتلخيص البيانات وتحليلها. تتميز مبادئ الإحصاء التوضيحي بالتركيز على المتغيرات الرئيسية وتوزيع البيانات بشكل شامل ودقيق. وفيما يلي بعض المبادئ الأساسية للإحصاء التوضيحي وكيفية تطبيقها في التحليل الإحصائي:

1. الاستنتاج: يتطلب الإحصاء التوضيحي استخدام عينة تمثل السكان المستهدف. يجب أن تتم إجراءات الاستنتاج بشكل دقيق ومناسب للحد من خطأ العينة.

2. الثقة: يجب أن يتم تحديد درجة الثقة في النتائج وفقاً لحجم العينة ومتطلبات التحليل. يمكن استخدام مؤشر الثقة لتقييم مدى دقة النتائج.

3. الانحراف المعياري: يعد الانحراف المعياري هو المعيار المستخدم لتقدير تباين البيانات. يمكن استخدام هذا المعيار لتحديد مدى انحراف العينة عن المتوسط.

4. توزيع البيانات: يجب أن يتم توزيع البيانات بشكل مناسب لتحليلها. يمكن استخدام التوزيع الطبيعي والتوزيع القياسي لتحليل البيانات.

5. الاختبار الإحصائي: يمكن استخدام الاختبارات الإحصائية لتحديد مدى الفروق بين عينتين أو أكثر. يمكن استخدام اختبار t واختبار F واختبار الانحدار الخطي كأمثلة على ذلك.

6. القوة الإحصائية: يمثل مفهوم القوة الإحصائية قوة الاختبار ضد فرضية الصفر. يمكن زيادة القوة الإحصائية عند زيادة حجم العينة أو تقليل خطأ النوع الثاني.

بشكل عام، يتطلب تطبيق مبادئ الإحصاء التوضيحي استخدام التقنيات الإحصائية والبرامج الحاسوبية الحديثة لتحليل البيانات بشكل دقيق وعلمي.