عبد السلام جمعة عبد السلام
English

الأبحاث

شروح مصوّرة

أربعة رسوم توضيحية قصيرة للأفكار الإحصائية التي يقوم عليها بحثي. وهي مولّدة من بيانات محاكاة واضحة لشرح المفاهيم، ولا يعيد أيٌّ منها إنتاج شكل أو نتيجة من دراسة منشورة.

EWMA control chart with an out-of-control signalForty simulated observations from a standard normal process; the mean shifts upward by one standard deviation after sample 26. The EWMA statistic (lambda 0.2) stays inside its three-sigma limits and first crosses the upper limit at sample 35.-1.5-0.7500.751.5110203040Sample numberEWMA statisticmean shifts by +1σfirst signal (sample 35)
المراقبة بمخطط EWMA. أربعون مشاهدة محاكاة من عملية طبيعية معيارية، يرتفع متوسطها بمقدار انحراف معياري واحد بعد العينة 26؛ وتبقى إحصاءة EWMA (λ = 0.2) داخل حدود ثلاثة انحرافات معيارية ثم تتجاوز الحد الأعلى لأول مرة بعد الانزياح. مثال توضيحي ببيانات محاكاة، وليس نتيجة من دراسة منشورة. تسميات المحاور باللغة الإنجليزية.
Tabular CUSUM chartThe same simulated data monitored with an upper tabular CUSUM (reference value k 0.5, decision interval h 5). The cumulative sum accumulates small deviations after the shift and first exceeds h at sample 35.02468110203040Sample numberUpper CUSUM C⁺decision interval h = 5signal (sample 35)
مخطط CUSUM. البيانات المحاكاة نفسها مراقَبة بمخطط CUSUM جدولي علوي (القيمة المرجعية k = 0.5، وفترة القرار h = 5)؛ يراكم المجموع التراكمي الانحرافات الصغيرة بعد الانزياح حتى يتجاوز h. مثال توضيحي ببيانات محاكاة، وليس نتيجة من دراسة منشورة. تسميات المحاور باللغة الإنجليزية.
Profile monitoring: in-control profiles and a shifted profileTen simulated in-control profiles follow the relationship y = 2 + 0.5x with random variation in intercept, slope and noise; one simulated profile has a larger slope (0.68) and would be flagged by a profile-monitoring chart.03690246810Explanatory variable xResponse yprofile with a changed slopeten in-control profiles (grey)
مراقبة المنحنيات. عشرة منحنيات محاكاة تحت الضبط تتبع العلاقة y = 2 + 0.5x مع تباين عشوائي في المقطع والميل والخطأ، ومنحنى محاكى واحد بميل أكبر (0.68) سيكشفه مخطط مراقبة المنحنيات. مثال توضيحي ببيانات محاكاة، وليس نتيجة من دراسة منشورة. تسميات المحاور باللغة الإنجليزية.
Robust versus least-squares regression with outliersTwenty-eight simulated points follow y = 1 + 0.6x with noise; four outliers are added at large x with small y. The least-squares line is pulled toward the outliers (slope 0.25), while the robust Theil–Sen line stays close to the bulk of the data (slope 0.53).024680246810xy— robust (Theil–Sen) fit, slope 0.53- - least-squares fit, slope 0.25four outliers
الانحدار الحصين مقابل انحدار المربعات الصغرى. ثمانٍ وعشرون نقطة محاكاة تتبع y = 1 + 0.6x مع خطأ عشوائي، أُضيفت إليها أربع قيم شاذة عند قيم x كبيرة وقيم y صغيرة. ينجذب خط المربعات الصغرى نحو القيم الشاذة، بينما يبقى خط Theil–Sen الحصين قريبًا من معظم البيانات. مثال توضيحي ببيانات محاكاة، وليس نتيجة من دراسة منشورة. تسميات المحاور باللغة الإنجليزية.

→ الأبحاث

اكتب حرفين على الأقل. استخدم مفتاح Tab أو مفاتيح الأسهم للتنقل بين النتائج.