مثال عملي تطبيقي 2 : الإنحدار الخطي المتعدد بإستخدام (EViews)
ฝัง
- เผยแพร่เมื่อ 2 ธ.ค. 2024
- بإمكانكم التواصل من خلال الواتس اب
00970593019779
Estimate Multiple Regression using Eviews
في هذا الفيديو حول الانحدار الخطي المتعدد ستتعلم
ادخال البيانات
إعطاء اللوغاريتم الطبيعي للبيانات في برنامج الإكسل
تقدير معلمات النموذج
تفسير النموذج المقدر
التأكد من خلو البواقي من المشكلات
إضافة بعض المتغيرات و معرفة مدي ملائمتها للنموذج
وفقكم الله جميعاً
عزيزي الزائر،
اتمنى ان تصلك هذه الرسالة وانت في حالة جيدة. ارحب بزيارتك كعضوًا قيمًا في قناتي كما واقدر وقتك القيم الذي تقضيه في مشاهدة هذه الفيديوهات الهامة ، أردت أن أدعوك شخصيًا لحضور إحدى دوراتي التي تناسبك. أقدم مجموعة من الدورات التدريبية المصممة لتوفير مقدمة شاملة لأساليب الاقتصاد القياسي ، مع التركيز على التطبيقات العملية والأمثلة في العالم الحقيقي , مثل أسعار الصرف والبترول وكذلك التخطيط الإستراتيجي. سواء كنت جديدًا في الاقتصاد القياسي أو تتطلع إلى تعزيز مهاراتك ، فإن دوراتي سوف تزودك بالأدوات والمعرفة التي تحتاجها لتحقيق النجاح, كما انك ستتعرف على أدوات برمجية جديدة في عالم الإقتصاد.
فيما يلي تفاصيل الدورات التي أقدمها:
تحليل البيانات للاقتصاد القياسي: تم تصميم هذه الدورة لتعليمك كيفية استخدام التقنيات الإحصائية وأدوات تصور البيانات لتحليل بيانات الاقتصاد القياسي. ستتعرف على موضوعات مثل الإحصاءات الوصفية ، وتحليل الارتباط ، وتحليل الانحدار. هذه الدورة مثالية للمبتدئين الذين يرغبون في تعلم أساسيات تحليل البيانات.
-مقدمة في الاقتصاد القياسي: تم تصميم هذه الدورة لتوفير مقدمة شاملة لأساليب الاقتصاد القياسي. ستتعرف على موضوعات مثل اختبار الفرضيات وتحليل الانحدار وتحليل السلاسل الزمنية. هذه الدورة مناسبة للذين لديهم بعض الخلفية في الإحصاءات أو الاقتصاد.
-الاقتصاد القياسي المتقدم: تم تصميم هذه الدورة للطلاب الذين لديهم فهم قوي لأساليب الاقتصاد القياسي ويريدون نقل مهاراتهم إلى المستوى التالي. ستتعرف على موضوعات مثل تحليل بيانات البانل داتا والمتغيرات الآلية ونماذج المعادلات المتزامنة.
-استخدام الذكاء الاصطناعي في الاقتصاد: تم تصميم هذه الدورة لتعليمك كيفية استخدام تقنيات التعلم الآلي وأدوات الذكاء الاصطناعي لتحليل بيانات الاقتصاد القياسي. ستتعرف على موضوعات مثل أشجار القرار والشبكات العصبية والتعلم العميق. هذه الدورة مثالية للطلاب المهتمين بتقاطع الاقتصاد القياسي والذكاء الاصطناعي.
يتم تدريس جميع الدورات الخاصة بي لمن هم متحمسون للاقتصاد القياسي. لحجز مكانك. إذا كان لديك أي أسئلة أو استفسارات، فالرجاء عدم التردد في التواصل.
أتطلع إلى رؤيتكم في الكورس!
أطيب التحيات،
د.محمد ابو يونس
00972599422180
وياريت يادكتور لو سمحث الامثلة تكون علي الورادات والصادرات والميزان التجاري
رائع
مطلوب مثال كيفية الحصول على دالة النمو باللوغاريتمات ولك جزيل الشكر
السلام عليكم لو سحت دكتور عندي بيانات خاصة بدراستي للمدة 1992 ولغاية 2022 لاربع دول علما ان المتغيرات المستغلة (6) والمتغيرات التابعة (3) سؤالي ما هو النموذج الاحصائي المناسب لقياس اثر المتغيرات المستقلة على المتغيرات التابعة وباستخدام برنامج افيوز
السلام عليكم
هل استخدام الانحدار الخطي المتعدد في التنبؤ بقيم مستقبلية في رساله ماجستير يقوي الرساله او الافضل نماذجARIMA
عليكم السلام بإمكانك التواصل من خلال الواتس آب
00 970 593 019 779
كيف نقدر حجم العينه المناسب للدراسة؟؟
عزيزي [المشترك] ،
شكرًا لك على سؤالك بخصوص الانحدار الخطي المتعدد وحجم العينة المناسب للدراسة. يعد تقدير حجم العينة المطلوب لتحليل الانحدار من الاعتبارات المهمة ، حيث يمكن أن يؤثر على القوة الإحصائية وموثوقية النتائج.
هناك العديد من العوامل التي يمكن أن تؤثر على حجم العينة المناسب لدراسة الانحدار الخطي المتعدد ، مثل عدد المتغيرات المستقلة ، والمستوى المطلوب للقوة الإحصائية ، وحجم التأثير. بشكل عام ، يُفضل حجم عينة أكبر ، حيث يمكن أن يساعد في زيادة دقة ودقة المعاملات المقدرة وتقليل مخاطر أخطاء النوع الثاني.
هناك عدة طرق لتقدير حجم العينة المناسب لدراسة الانحدار الخطي المتعدد ، مثل تحليل القدرة وحساب حجم العينة. تتطلب هذه الطرق عادةً معلومات عن المستوى المطلوب من الأهمية ، وحجم التأثير المتوقع ، وتنوع البيانات.
من الجدير بالذكر أن حجم العينة المناسب لدراسة الانحدار الخطي المتعدد يمكن أن يعتمد أيضًا على سؤال البحث المحدد وخصائص مجتمع العينة. لذلك ، من المهم مراعاة جميع العوامل ذات الصلة عند تقدير حجم العينة المناسب لدراسة ما.
باختصار ، يعد تقدير حجم العينة المناسب لدراسة الانحدار الخطي المتعدد خطوة حاسمة في ضمان القوة الإحصائية وموثوقية النتائج. هناك عدة طرق لتقدير حجم العينة المناسب ، ومن المهم مراعاة جميع العوامل ذات الصلة عند تحديد حجم العينة المناسب لدراسة ما.
آمل أن تكون هذه المعلومات مفيدة ، ويرجى إعلامي إذا كان لديك أي أسئلة أو استفسارات أخرى.
لمزيد من اللإستفسار يمكنك مراجعتنا من خلا ل الواتس آب (00970593019779)
أطيب التحيات،
[ِAdmin]