عبد العزيز: /* growthexperiments-addsectionimage-summary-summary: 1 */

2023-09-29T20:19:14Z

growthexperiments-addsectionimage-summary-summary: 1

صفحة جديدة

{{بطاقة تخصص
|صورة=Standard Normal Distribution.png
|صنف فرعي من=[[رياضيات]]، [[علوم شكلية]]
|جزء من =[[رياضيات تطبيقية]]
|يمتهنه = عالم إحصاء (إحصائي)<ref>[https://www.almaany.com/ar/dict/ar-ar/%D8%A5%D8%AD%D8%B5%D8%A7%D8%A6%D9%8A/ تعريف ومعنى إحصائي في معجم المعاني الجامع] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20150516232200/http://www.almaany.com:80/ar/dict/ar-ar/إحصائي/|date=2015-05-16}}</ref>
|مجال =
|موضوع=[[بيانات]]، [[توزيع احتمال]]
|تاريخ =[[تاريخ علم الإحصاء]]
|مؤسس
}}

[[ملف:Normal distribution and scales.gif|تصغير|350بك|يسار|مخطط [[توزيع احتمالي طبيعي|منحنى جرسي]] يظهر [[توزيع احتمالي طبيعي|التوزع الطبيعي]] الذي يستخدم في العديد من التطبيقات الإحصائية.]]

'''الإحصاء'''<ref>{{استشهاد بويكي بيانات|Q115858366|ص=822}}</ref> {{إنج|Statistics}} هو أحد فروع [[رياضيات|الرياضيات]] الهامة ذات التطبيقات الواسعة.<ref>{{استشهاد ويب|مسار=http://www.yourstatsguru.com/epar/rp-reviewed/cohen1994/|عنوان=Cohen (1994) The Earth Is Round (p < .05) - YourStatsGuru.com - YourStatsGuru.com|ناشر=| مسار أرشيف = https://web.archive.org/web/20171018181830/http://www.yourstatsguru.com/epar/rp-reviewed/cohen1994/ | تاريخ أرشيف = 18 أكتوبر 2017 }}</ref><ref>{{استشهاد بدورية محكمة | مؤلف1-الأخير = Galton | مؤلف1-الأول = F | سنة = 1877 | عنوان = Typical laws of heredity | مسار = | صحيفة = Nature | المجلد = 15 | العدد = | صفحات = 492–553 | doi=10.1038/015492a0}}</ref><ref>{{استشهاد بكتاب|الأخير=Schervish|الأول=Mark J.|عنوان=Theory of statistics|تاريخ=1995|ناشر=Springer|مكان=New York|isbn=0387945466|إصدار=Corr. 2nd print.}}</ref> وهو علم جمع ووصف وتفسير ال[[بيانات]] وبمعنى آخر صندوق الأدوات الموضوع تحت البحث التجريبي. يهتم علم الإحصاء بجمع وتلخيص وتمثيل وإيجاد استنتاجات من مجموعة [[بيانات|البيانات]] المتوفرة، محاولًا التغلب على مشاكل مثل عدم تجانس البيانات وتباعدها. كل هذا يجعله ذا أهمية تطبيقية واسعة في شتى مجالات العلوم من ال[[فيزياء]] إلى [[علوم اجتماعية|العلوم الاجتماعية]] وحتى الإنسانية، كما يلعب دورًا في [[سياسة|السياسة]] و[[عمل تجاري|الأعمال]].

في تحرير البيانات، هدف العلماء لوصف فهمنا للعالم، أوصاف العلاقات المستقرة بين الظواهر الجديرة بالملاحظة على شكل [[نظرية|نظريات]] أحيانًا مدعوة بأن تكون توضيحية. أي اختراع نظرية عملية مبدعة لإعادة هيكلة المعلومات التي ضمنت في إيجاد (وقبول) النظريات، وتنتزع المعلومات القابلة للاستغلال من العالم الحقيقي.

== تاريخ ==
{{مفصلة|تاريخ علم الإحصاء}}

[[ملف:Jerôme Cardan.jpg|تصغير|يسار|upright=1.05|[[جيرولامو كاردانو]]، من بين أقدم رواد رياضيات الاحتمالات.]]

تعود أقدم الكتابات حول [[نظرية الاحتمال|الاحتمالات]] والإحصاءات إلى علماء الرياضيات وعلماء التشفير العرب، خلال [[العصر الذهبي للإسلام|العصر الذهبي الإسلامي]] بين القرنين الثامن والثالث عشر. كتب [[الخليل بن أحمد الفراهيدي]] (717-786) كتاب [[رسائل التشفير]]، الذي يحتوي على أول استخدام للتبديلات والتوليفات، لسرد جميع الكلمات العربية الممكنة مع وبدون حروف العلة.<ref name="LB">{{استشهاد بدورية محكمة|الأخير=Broemeling|الأول=Lyle D.|عنوان=An Account of Early Statistical Inference in Arab Cryptology|صحيفة=The American Statistician|تاريخ=1 November 2011|المجلد=65|العدد=4|صفحات=255–257|doi=10.1198/tas.2011.10191}}</ref> أقدم كتاب عن الإحصاء هو أطروحة القرن التاسع عشر حول فك رموز الرسائل المشفرة، كتبها الباحث العربي [[الكندي]] (801-873). قدم الكندي في كتابه وصفًا تفصيليًا لكيفية استخدام الإحصائيات وتحليل التردد لفك تشفير الرسائل المشفرة. وضع هذا النص أسس الإحصاء وتحليل الشفرات.<ref name=sim2000>{{استشهاد بكتاب|الأخير=Singh|الأول=Simon|مؤلف-وصلة=Simon Singh|عنوان=The code book : the science of secrecy from ancient Egypt to quantum cryptography|سنة=2000|ناشر=Anchor Books|مكان=New York|isbn=978-0-385-49532-5|إصدار=1st Anchor Books|وصلة العنوان=The code book : the science of secrecy from ancient Egypt to quantum cryptography}}</ref><ref name="ibr1992">Ibrahim A. Al-Kadi "The origins of cryptology: The Arab contributions", ''[[Cryptologia]]'', 16(2) (April 1992) pp. 97–126.</ref> قام الكندي أيضًا بأول استخدام معروف للاستدلال الإحصائي، بينما طور هو وغيره من مصممي التشفير العرب الأساليب الإحصائية المبكرة لفك تشفير الرسائل المشفرة. قدم [[علي بن عدلان|ابن عدلان]] (1187-1268) فيما بعد مساهمة مهمة، في استخدام حجم العينة في تحليل التردد.<ref name="LB"/>

يرجع تاريخ أقدم كتابات أوروبية عن الإحصاء إلى عام 1663، مع نشر ''Natural and Political Observations upon the Bills of Mortality'' ل[[جون جرونت]].<ref>Willcox, Walter (1938) "The Founder of Statistics". ''Review of the [[المعهد الدولي للإحصاء]]'' 5(4): 321–328. {{jstor|1400906}}</ref> دارت التطبيقات المبكرة للتفكير الإحصائي حول احتياجات الدول لوضع سياستها على البيانات الديموغرافية والاقتصادية، ومن هنا جاء علم الإحصاء. اتسع نطاق تخصص الإحصاء في أوائل القرن التاسع عشر ليشمل جمع وتحليل البيانات بشكل عام. اليوم، يستخدم الإحصاء على نطاق واسع في الحكومة والأعمال والعلوم الطبيعية والاجتماعية.

وضعت الأسس الرياضية للإحصاءات الحديثة في القرن السابع عشر مع تطوير [[نظرية الاحتمال]]ات بواسطة [[جيرولامو كاردانو]] و[[بليز باسكال]] و[[بيير دي فيرما]]. نشأت نظرية الاحتمال الرياضي من دراسة ألعاب الحظ، على الرغم من أن مفهوم الاحتمال قد فحص بالفعل في قانون العصور الوسطى ومن قبل فلاسفة مثل خوان كارامويل.<ref>J. Franklin, The Science of Conjecture: Evidence and Probability before Pascal, Johns Hopkins Univ Pr 2002</ref> وصفت طريقة [[مربعات دنيا|المربعات الصغرى]] لأول مرة بواسطة [[أدريان ماري ليجاندر]] في عام 1805.

ظهر مجال الإحصاء الحديث في أواخر القرن التاسع عشر وأوائل القرن العشرين على ثلاث مراحل.<ref>{{استشهاد بكتاب|مسار=https://books.google.com/books?id=jYFRAAAAMAAJ|عنوان=Studies in the history of statistical method|مؤلف=Helen Mary Walker|سنة=1975|ناشر=Arno Press|isbn=9780405066283| مسار أرشيف = https://web.archive.org/web/20200727141905/https://books.google.com/books?id=jYFRAAAAMAAJ | تاريخ أرشيف = 27 يوليو 2020 }}</ref> كانت الموجة الأولى، في مطلع القرن، بقيادة أعمال [[فرانسيس غالتون|فرانسيس جالتون]] و[[كارل بيرسون]]، اللذين حوَّلَ الإحصاء إلى نظام رياضي صارم يستخدم في التحليل، ليس فقط في العلوم، ولكن في الصناعة والسياسة أيضًا. تضمنت مساهمات جالتون تقديم مفاهيم [[انحراف معياري|الانحراف المعياري]] و[[خطوبة|الارتباط]] و[[تحليل الانحدار]] وتطبيق هذه الأساليب في دراسة الخصائص المتنوعة للإنسان مثل الطول والوزن وطول رمش العين وغيرها.<ref name=Galton1877>{{استشهاد بدورية محكمة | مؤلف1-الأخير = Galton | مؤلف1-الأول = F | سنة = 1877 | عنوان = Typical laws of heredity | مسار = | صحيفة = Nature | المجلد = 15 | العدد = 388| صفحات = 492–553 | doi=10.1038/015492a0| bibcode = 1877Natur..15..492. | doi-access = free }}</ref> طور بيرسون [[معامل الارتباط لبيرسون]]، والذي يُعرَّف بأنه لحظة المنتج،<ref>{{استشهاد بدورية محكمة | doi = 10.1214/ss/1177012580 | مؤلف1-الأخير = Stigler | مؤلف1-الأول = S.M. | سنة = 1989 | عنوان = Francis Galton's Account of the Invention of Correlation | مسار = | صحيفة = Statistical Science | المجلد = 4 | العدد = 2| صفحات = 73–79 | doi-access = free }}</ref> وطريقة اللحظات لتناسب التوزيعات على العينات وتوزيع بيرسون، من بين أشياء أخرى كثيرة.<ref name="Pearson, On the criterion">{{استشهاد بدورية محكمة|مؤلف1-الأخير=Pearson|مؤلف1-الأول=K.|سنة=1900|عنوان=On the Criterion that a given System of Deviations from the Probable in the Case of a Correlated System of Variables is such that it can be reasonably supposed to have arisen from Random Sampling|مسار= https://zenodo.org/record/1430618|صحيفة=Philosophical Magazine |سلسلة=Series 5|المجلد=50|العدد=302|صفحات=157–175|doi=10.1080/14786440009463897|مسار أرشيف= https://web.archive.org/web/20200818110818/https://zenodo.org/record/1430618|تاريخ أرشيف=2020-08-18}}</ref> أسس جالتون وبيرسون ''Biometrika'' كأول مجلة للإحصاء الرياضي و[[إحصاء حيوي|الإحصاء الحيوي]] (ثم أُطلق عليها علم القياس الحيوي)، وأسس هذا الأخير أول قسم إحصائي جامعي في العالم في [[كلية لندن الجامعية]].<ref>{{استشهاد ويب|سنة=|عنوان=Karl Pearson (1857–1936)|ناشر=Department of Statistical Science – [[كلية لندن الجامعية]]|مسار=https://www.ucl.ac.uk/statistics/department/pearson.html|حالة المسار=dead|مسار أرشيف=https://web.archive.org/web/20080925065418/http://www.ucl.ac.uk/stats/department/pearson.html|تاريخ أرشيف=2008-09-25|df=}}</ref>

صاغ [[رونالد فيشر]] مصطلح [[فرضية العدم]] أثناء تجربة [[ذواقة الشاي|تذوق الشاي للسيدة]]، والتي «لم يتم إثباتها أو إثباتها مطلقًا، ولكن ربما يتم دحضها أثناء التجربة».<ref>Fisher|1971|loc=Chapter II. The Principles of Experimentation, Illustrated by a Psycho-physical Experiment, Section 8. The Null Hypothesis</ref><ref name="oed">OED quote: '''1935''' R.A. Fisher, ''[[The Design of Experiments]]'' ii. 19, "We may speak of this hypothesis as the 'null hypothesis', and the null hypothesis is never proved or established, but is possibly disproved, in the course of experimentation."</ref>

بدأ ويليام سيلي جوسيت الموجة الثانية من العقد الأول من القرن الماضي، وبلغت ذروتها في رؤى [[رونالد فيشر]]، الذي كتب الكتب المدرسية التي كان من المفترض أن تحدد الانضباط الأكاديمي في الجامعات حول العالم. كانت أهم منشورات فيشر هي الورقة الأساسية التي نشرها عام 1918 بعنوان العلاقة بين الأقارب على افتراض الميراث المندلي (الذي كان أول من استخدم المصطلح الإحصائي، [[تباين (توضيح)|التباين]])، وعمله الكلاسيكي عام 1925، الأساليب الإحصائية لعمال البحث، وعام 1935 تصميم التجارب،<ref>{{استشهاد بدورية محكمة | مؤلف = Box, JF | عنوان = R.A. Fisher and the Design of Experiments, 1922–1926 | jstor = 2682986 | صحيفة = [[ذا أمريكان ستاتيستيشين]] | المجلد = 34 | العدد = 1 |تاريخ=February 1980 | صفحات = 1–7 | doi = 10.2307/2682986}}</ref><ref>{{استشهاد بدورية محكمة | مؤلف = Yates, F | عنوان = Sir Ronald Fisher and the Design of Experiments | مسار = https://archive.org/details/sim_biometrics_1964-06_20_2/page/307 | jstor = 2528399 | صحيفة = [[Biometrics (journal)|Biometrics]] | المجلد = 20 | العدد = 2 |تاريخ=June 1964 | صفحات = 307–321 | doi = 10.2307/2528399| مسار أرشيف = https://web.archive.org/web/20220317155946/https://archive.org/details/sim_biometrics_1964-06_20_2/page/307 | تاريخ أرشيف = 17 مارس 2022 }}</ref><ref>{{استشهاد بدورية محكمة
|عنوان=The Influence of Fisher's "The Design of Experiments" on Educational Research Thirty Years Later
|مسار=https://archive.org/details/sim_american-educational-research-journal_1966-05_3_3/page/223
|مؤلف1-الأول=Julian C. |مؤلف1-الأخير=Stanley
|صحيفة=American Educational Research Journal
|المجلد=3 |العدد=3 |سنة=1966|صفحات= 223–229
|jstor=1161806 |doi=10.3102/00028312003003223| مسار أرشيف = https://web.archive.org/web/20220320005513/https://archive.org/details/sim_american-educational-research-journal_1966-05_3_3/page/223 | تاريخ أرشيف = 20 مارس 2022 }}</ref> حيث طور تصميمًا صارمًا لنماذج التجارب. ابتكر مفاهيم الاكتفاء والإحصاء الإضافي و[[تحليل التمييز الخطي]] ومعلومات فيشر.<ref>{{استشهاد بدورية محكمة|الأخير=Agresti |الأول= Alan|مؤلف2=David B. Hichcock |سنة=2005|عنوان=Bayesian Inference for Categorical Data Analysis|صحيفة=Statistical Methods & Applications|العدد=3|صفحة=298|مسار= http://www.stat.ufl.edu/~aa/articles/agresti_hitchcock_2005.pdf|doi=10.1007/s10260-005-0121-y|المجلد=14|مسار أرشيف= https://web.archive.org/web/20171018182445/http://www.stat.ufl.edu/~aa/articles/agresti_hitchcock_2005.pdf|تاريخ أرشيف=2017-10-18}}</ref> في كتابه «النظرية الوراثية للانتقاء الطبيعي» عام 1930، طبق الإحصاء على مفاهيم بيولوجية مختلفة مثل مبدأ فيشر<ref name="Edwards98">{{استشهاد بدورية محكمة|مؤلف1-الأخير=Edwards|مؤلف1-الأول=A.W.F.|سنة=1998|عنوان=Natural Selection and the Sex Ratio: Fisher's Sources|مسار=https://archive.org/details/sim_american-naturalist_1998-06_151_6/page/564|صحيفة=American Naturalist|المجلد=151|العدد=6|صفحات=564–569|doi=10.1086/286141|pmid=18811377}}</ref> (والذي أطلق عليه أنتوني إيدوارد «ربما الحجة الأكثر شهرة في [[علم الأحياء التطوري]]») و''Fisherian Runaway''{{فاصل}}<ref name="fisher15">Fisher, R.A. (1915) The evolution of sexual preference. Eugenics Review (7) 184:192</ref><ref name="fisher30">Fisher, R.A. (1930) [[The Genetical Theory of Natural Selection]]. {{ردمك|0-19-850440-3}}</ref><ref name="pers00">Edwards, A.W.F. (2000) Perspectives: Anecdotal, Historial and Critical Commentaries on Genetics. The Genetics Society of America (154) 1419:1426</ref><ref name="ander94">{{استشهاد بكتاب|الأخير = Andersson|الأول = Malte|تاريخ= 1994 |عنوان= Sexual Selection|isbn = 0-691-00057-3|ناشر = Princeton University Press|مسار = https://books.google.com/books?id=lNnHdvzBlTYC&printsec=frontcover| مسار أرشيف = https://web.archive.org/web/20200727151938/https://books.google.com/books?id=lNnHdvzBlTYC&printsec=frontcover | تاريخ أرشيف = 27 يوليو 2020 }}</ref><ref name="ander06">Andersson, M. and Simmons, L.W. (2006) Sexual selection and mate choice. Trends, Ecology and Evolution (21) 296:302</ref><ref name="gayon10">Gayon, J. (2010) Sexual selection: Another Darwinian process. Comptes Rendus Biologies (333) 134:144</ref> مفهوم في الانتقاء الجنسي حول تأثير ردود الفعل الإيجابية الجامح الموجود في التطور.

نشأت الموجة الأخيرة، التي شهدت بشكل أساسي صقل وتوسيع التطورات السابقة، من العمل التعاوني بين إيغون بيرسون و[[جيرزي نيمان]] في الثلاثينيات. قدموا مفاهيم خطأ «النوع الثاني» وقوة الاختبار وفترات الثقة. أظهر جيرزي نيمان في عام 1934 أن أخذ العينات العشوائية الطبقية كان بشكل عام طريقة أفضل للتقدير من أخذ العينات الهادفة (الحصص).<ref>{{استشهاد بدورية محكمة | مؤلف1-الأخير = Neyman | مؤلف1-الأول = J | سنة = 1934 | عنوان = On the two different aspects of the representative method: The method of stratified sampling and the method of purposive selection | مسار = | صحيفة = [[Journal of the Royal Statistical Society]] | المجلد = 97 | العدد = 4| صفحات = 557–625 | jstor=2342192| doi = 10.2307/2342192 }}</ref>

اليوم، يتم تطبيق الأساليب الإحصائية في جميع المجالات التي تنطوي على اتخاذ القرار، لإجراء استنتاجات دقيقة من مجموعة مجمعة من البيانات ولاتخاذ القرارات في مواجهة عدم اليقين على أساس المنهجية الإحصائية. أدى استخدام أجهزة الحاسوب الحديثة إلى تسريع العمليات الحسابية الإحصائية على نطاق واسع، كما أتاح إمكانية استخدام طرق جديدة غير عملية لأداءها يدويًا. لا تزال الإحصائيات مجالًا للبحث النشط على سبيل المثال حول مشكلة كيفية تحليل البيانات الضخمة.<ref>{{استشهاد ويب|مسار= https://www.santafe.edu/news-center/news/sfnm-wood-big-data|عنوان=Science in a Complex World – Big Data: Opportunity or Threat??|عمل=Santa Fe Institute|مسار أرشيف= https://web.archive.org/web/20160530001750/http://www.santafe.edu/news/item/sfnm-wood-big-data/|تاريخ أرشيف=2016-05-30}}</ref>

== مراحله ==
[[ملف:Systematic sampling.PNG|تصغير|تمثيل مرئي لمعملية الاختيار العشوائيّ عن طريق تقنية اخد العينات المنهجية]]
الخطوة الأولى في أي عملية إحصائية هي جمع [[بيانات|البيانات]] من خلال عملية [[اعتيان|الاستعيان]] من ضمن المجتمع الإحصائي الضخم أو من خلال تسجيل الاستجابات لمعالجة ما في تجربة ([[تصميم التجارب|تصميم تجريبي]] experimental design)، أو عن طريق ملاحظة عملية متكررة مع الزمن ([[متسلسلة زمنية|متسلسلات زمنية]])، من ثم وضع خلاصات رقمية وتمثيلية (مخططية) graphical باستخدام ما يدعى [[إحصاء وصفي|الإحصاء الوصفي]].

تُدمج الأنماط الموجودة ضمن البيانات (تنمذج) modeling لأخذ استدلالات حول مجتمعات كبيرة، لذلك يجب دراسة حجم العينة بحيث تكون ممثلة للمجتمع الإحصائي المسحوبة منه. تتم هذه العملية ضمن ما يدعى [[استدلال إحصائي|الإحصاء الاستدلالي]] inferential statistics ليأخذ بعين الاعتبار [[عشوائية]] وعدم دقة الملاحظات (القياسات).

غالبا ما تأخذ الاستدلالات الإحصائية شكل إجابات لأسئلة من نوع (نعم/لا) (فيما يدعى [[فرضية إحصائية|اختبار الفرضيات]] hypothesis testing)، تقدير خاصيات عددية ([[تقدير]] estimation)، [[تنبؤ|التنبؤ]] prediction بملاحظات أو قياسات مستقبلية، وصف ارتباطات وعلاقات ([[ارتباط (توضيح)|ارتباط]] correlation)، أو نمذجة علاقات ([[منحدر (توضيح)|انحدار]] regression) أو [[الطي (رياضيات)|التفاف]] convolution.

تدخل مجمل العمليات والإجرائيات والفروع الإحصائية الموصوفة أعلاه في إطار ما يدعى [[قائمة مجالات التطبيقات الإحصائية|الإحصاء التطبيقي]]، يقابله [[إحصاء رياضي]] mathematical statistics أو [[نظرية إحصاء|النظرية الإحصائية]] statistical theory وهي أحد فروع [[رياضيات تطبيقية|الرياضيات التطبيقية]] التي تستخدم [[نظرية الاحتمال]]ات و[[تحليل رياضي|التحليل الرياضي]] لوضع الممارسة الإحصائية على أساس نظري متين.

== الإحصاء الوصفي ==
{{مفصلة|إحصاء وصفي}}
يتضمن الإحصاء الوصفي الأدوات التي ابتكرت لتنظيم وعرض البيانات في نماذج سهلة الوصول، بمعنى آخر
بطريقة ما لا تتجاوز الحدود المعرفية للعقل الإنساني، يتضمن قياسات الظواهر المتكررة، خلاصة الإحصاءات
المتنوعة، المتوسطات المحسوبة بشكل رئيسي، بيانات الأسطر والإحصاءات تعرض باستعمال الجداول والرسوم
البيانية.
الوصف الإحصائي يعرض رؤيات مهمة لحدوث الظواهر المفردة، ويشير للمشاركة بينهم، لكن هل يمكن ليزود النتائج التي تكون القوانين المعتبرة في سياق علمي.
الإحصاءات وسائل تعامل مع الاختلافات في خصائص الأشياء المتميزة، الأشياء المفردة ليست عرض بياني لمجتمع الأشياء، التي تمتلك الميزة القابلة للقياس موضع التحري، رغم تلك الاختلافات تكون نتيجة اختلاف
المتغيرات الأخرى (المسيطرة والعشوائية). الفيزياء على سبيل المثال، تهتم بانتزاع والصياغة الرياضية
للعلاقات المضبوطة، لا يترك مجال للتقلبات العشوائية، في إحصاءات مثل هذه التقلبات العشوائية مشكلة، العلاقات
الإحصائية هكذا العلاقات التي تحدد النسبة المعينة للاختلاف الإحصائي.

== الإحصاء الاستقرائي ==
بالمقارنة مع مناطق واسعة من [[فيزياء|الفيزياء]]، تلاحظ العلاقات التجريبية إحصائيا في [[علوم طبيعية|العلوم الطبيعية]]، و[[علم الاجتماع]] و[[علم النفس]] (ومواضيع أكثر انتقائية مثل [[اقتصاد (علم)|الاقتصاد]]). العمل التجريبي في هذه الحقول ينتقل نموذجيا على قواعد التجارب أو مسوحات العينة التجريبية، أما في حالة كامل المجتمع لا يمكن أن يلاحظ إما لأسباب عملية أو اقتصادية. الاستنتاج من العينة المحددة للأشياء لسيادة الخصائص في المجتمع هدف استنتاجي أو إحصاء استقرائي، هنا التغير يكون انعكاس التباين في العينة واجراء العينة.

== الإحصاء والإجراء العلمي ==

اعتمادا على حالة التحقيق العلمي، البيانات مفحوصة بتغير درجات المعلومات السابقة. البيانات ستجمع لاكتشاف الظاهرة في المدخل الأول، لكنه يمكن أن يخدم الاختيار الإحصائي (التأكيد/النفي) الفرضيات حول تركيب الخاصة موضع التحري.
هكذا، الإحصاء يطبق في كل مراحل العملية العلمية، حيثما الظواهر القابلة للقياس معقدة.
هنا مفهومنا عام بما فيه الكفاية لاحاطة تشكيلة واسعة من المقترحات العلمية المثيرة. نأخذ على سبيل المثال
اقتراح نحلة طنانة تطير، بحساب عدد الحوادث في أماكن مختلفة، نحدد حدوث الظاهرة.
على هذه القاعدة، نحاول استنتاج إمكانية مصادفة نحلة، تحت الظروف المعينة (مثال يوم صيفي ممطر في برلين).

=== السلسلة الإحصائية ===

في تسجيل البيانات نولد السلسلة الإحصائية تدعى السلسلة الأصلية غير المنجزة بالبيانات الخام. نعطي مستوى [[مقياس (توضيح)|مقياس]] ملائم (على الأقل مقياس ترتيبي)، نستطيع تصنيف البيانات الخام وهكذا نخلق سلسلة منظمة.

جمعت البيانات في نفس النقطة الزمنية أو بنفس الفترة الزمنية على عناصر مختلفة تدعى بيانات القسم المشترك.

جمعت البيانات عند نقاط مختلفة من الزمن، أو لفترات مختلفة من الزمن على نفس العنصر، تدعى بيانات السلاسل الزمنية. أن سلسلة المشاهدات مرتبة على طول الزمن.

== التكرار ==

عدد المشاهدات التي تتطابق لفئة معطى تدعى التكرار.

الفئات مبينة لتلخيص البيانات المستمرة أو شبه المستمرة بواسطة التكرارات في البيانات المنقطعة ينظم الواحد التلاقي أو ما يسمى بالروابط، مشاهدتين أو أكثر تأخذ على نفس القيمة، لهذا لا تتطلب البيانات المنفصلة تبويب لتحسب التكرارات.

=== التكرار المطلق ===

حساب عدد المشاهدات التي تأخذ على قيمة معينة ينتج التكرار المطلق:

[[ملف:Mmengjavaimg36.gif]]

عندما تبوب البيانات التكرارات المطلقة للفئات محسوبة على الشكل التالي:

[[ملف:Mmengjavaimg37.gif]]

الخواص

[[ملف:Mmengjavaimg38.gif]]

[[ملف:Mmengjavaimg39.gif]]

=== التكرار النسبي ===

[[ملف:Mmengjavaimg40.gif]]

تدعى نسبة المشاهدات التي تأخذ على قيمة معينة، أو تتطابق مع فئة محددة بالتكرار النسبي. التكرار المطلق المنتج على العدد الإجمالي للمشاهدات

الخواص:

[[ملف:Mmengjavaimg41.gif]]

[[ملف:Mmengjavaimg42.gif]]

=== التوزيع التكراري ===

بتوحيد تكرارات الفئة للبيانات المبوبة بأعراض فئتهم الخاصة، جعلت التكرارات لفئات أحجام مختلفة للمقارنة، يمكن تجميع التكرارات الناتجة لتشكيل لتوزيع التكراري.

[[ملف:Mmengjavaimg44.gif]][[ملف:Mmengjavaimg43.gif]]

[[ملف:Mmengjavaimg46.gif]] [[ملف:Mmengjavaimg45.gif]]

حيث [[ملف:Mmengjavaimg47.gif]] حدود الفئة الدنيا والعليا.

== انظر أيضًا ==
* [[استقصاء إحصائي]]
* [[إحصاء طبي]]
* [[تقدير حسب القيمة العليا لدالة الإمكان|تقدير الاحتمال]]
* [[هامش الخطأ]]
* [[توزيع طبيعي متعدد المتغيرات]]
* [[تاريخ كمي]]

== المراجع ==
{{مراجع|2}}

== وصلات خارجية ==
{{روابط شقيقة}}
* [https://www.iasj.net/iasj?func=fulltext&aId=13940 الإحصاء، أصلُ التسمية وتطورها التاريخي]. {{أيقونة إنجليزية}}
* [https://plato.stanford.edu/entries/statistics/ Philosophy of Statistics]، [[موسوعة ستانفورد للفلسفة]]. {{أيقونة إنجليزية}}

{{فروع العلوم}}
{{رياضيات}}
{{فروع الرياضيات|collapsed}}
{{إحصاءات|correlation|state=collapsed}}
{{ضبط استنادي}}
{{مصادر طبية}}
{{الرياضيات الصناعية والتطبيقية}}
{{شريط بوابات|إحصاء|رياضيات|علوم}}

[[تصنيف:إحصاء| ]]
[[تصنيف:أساليب البحث]]
[[تصنيف:اختراعات عربية]]
[[تصنيف:بيانات]]
[[تصنيف:طرق رياضية وكمية (اقتصاديات)]]
[[تصنيف:علوم شكلية]]
[[تصنيف:معلومات]]

إحصاء - تاريخ المراجعة

عبد العزيز: /* growthexperiments-addsectionimage-summary-summary: 1 */