| المستخلص: |
This article aims to present one of the two sections of the statical inference used Widely in various theoretical and pratical studies, wich is estimation of both types, point estimation and period estimation, with creationg a confidence interval to the average of society distributed naturally with a known variance, or unknow variance. Moreover it aims to present and indicate the importance of some beneficial theories in statical inference in general and in Estimation in particular, of between it the low of large numbers, with an attempt to prove the central limit theorem in special case sufficient for most applications of statistics. As for the pratical side of the article we tried to identify the sample’s size sufficient to achieve the central limit theorem, and applying this theorem using simulation technology in the statical package ℝ In the case of data extracted from the Poisson distribution and exponential distribution, in a manner free from mathematical complexity , thus it get easier for non-statisticians to use it easily in their various fields.
يهدف المقال إلى عرض أحد قسمي الاستدلال الإحصائي المستخدم على نطاق واسع في مختلف الدراسات النظرية والتطبيقية، وهو التقدير بنوعيه النقطي والتقدير بفترة، مع إنشاء فترة ثقة لمتوسط مجتمع يتوزع توزيعا طبيعيا عندما يكون تباينه معلوما، وفي حال كونه مجهولا. بالإضافة إلى عرض وتبيان أهمية بعض النظريات المفيدة في الاستدلال الإحصائي بصفة عامة وفي التقدير بصفة خاصة والمتمثلة في متراجحة تشيبتشف، قانون الأعداد الكبيرة، مع محاولة البرهنة على نظرية النهاية المركزية التي تسمح بتحديد توزيع المعاينة لأهم الإحصاءات، في حالة خاصة كافية من أجل معظم تطبيقات الإحصاء. أما الجانب في التطبيقي من المقال تم التعرف على حجم العينة الكاف لتحقق نظرية النهاية المركزية، مع تطبيقها بتوظيف تقنية المحاكاة في الحزمة الإحصائية R في حالة البيانات المستخرجة من توزيع بواسون والتوزيع الأسي، وذلك بأسلوب خال من التعقيد الرياضي وبذلك يصبح بإمكان غير الرياضيين الاستفادة من الإحصاء واستخدام النظرية بسهولة في مختلف مجالاتهم.
|
