STAT 101
و12 · د02
الوحدة 12 — الحصة الختامية

استعراض المواضيع المتقدمة

معاك الأساس. دلوقتي اكتشف الإحصاء رايح فين في المستقبل — 6 آفاق بتحدد الممارسة الإحصائية الحديثة.

01 / 13
STAT 101
و12 · د02
الخريطة

6 آفاق

  • الـ survival analysis — بيانات الوقت لحد الحدث
  • الـ spatial statistics — الاعتماد الجغرافي
  • الـ functional data — المنحنيات كمشاهدات
  • الـ high-dimensional — حالات p ≫ n
  • الـ causal inference — أبعد من الارتباط
  • الـ machine learning والإحصاء — مجالين بيقربوا
02 / 13
STAT 101
و12 · د02
الأفق الأول

الـ survival analysis

قد إيه لحد ما مريض يتوفى، أو جهاز يبوظ، أو عميل يمشي؟ التحدي الأساسي: الـ censoring (الرقابة) — الحدث لسه محصلش لحد آخر الدراسة. المشاهدة ناقصة بس مفيدة. ده الـ survival analysis (تحليل البقاء).

الحل
الـ Kaplan-Meier estimator + الـ Cox proportional hazards model
03 / 13
STAT 101
و12 · د02
Kaplan-Meier

منحنى البقاء

عند كل وقت حدث، اضرب في نسبة اللي عاشوا. والنتيجة: دالة سلّمية بتنزل بس لما الأحداث تحصل، والمشاهدات الـ censored مش بتنزّلها.

الـ Kaplan-Meier estimator
\hat{S}(t) = \prod_{t_i \le t} \left(1 - \frac{d_i}{n_i}\right)
04 / 13
STAT 101
و12 · د02
الأفق التاني

الـ spatial statistics

الأماكن القريبة شبه بعض أكتر من البعيدة — spatial autocorrelation. وإنك تتجاهله بيصغّر الـ standard errors وبيبالغ في الـ significance.

الـ variogram — بيقيس الارتباط بيقل إزاي مع المسافة
الـ kriging — interpolation مكاني أمثل
الـ Moran's I — اختبار التجمّع المكاني
05 / 13
STAT 101
و12 · د02
الأفق التالت

الـ functional data

كل مشاهدة منحنى مش قيمة عادية. منحنيات النمو وtraces الـ EEG وبروفايلات الحرارة — عامل الدالة كلها كوحدة البيانات.

كلاسيكي
x ∈ ℝp
دالي
x(t) ∈ L²
الأداة الأساسية
الـ FPCA بيفكّ المنحنيات لـ eigenfunctions + scores
06 / 13
STAT 101
و12 · د02
الأفق الرابع

الـ high-dimensional statistics

لما p ≫ n، الـ least squares بيقع خالص. والـ regularization بيزوّد عقوبة بتقلّص الـ coefficients أو بتصفّرها.

الـ Ridge (L2) — بيقلّص كل الـ coefficients، ومش بيصفّر
الـ Lasso (L1) — أصفار بالظبط ← اختيار variables
الـ Elastic Net — L1 + L2 للـ predictors المرتبطة
07 / 13
STAT 101
و12 · د02
الـ Lasso

التقدير الـ sparse

تصغير مجموع مربعات الـ residuals زائد عقوبة L1. القيد اللي على شكل ماسة بيطلّع حلول بتقع على الصفر بالظبط.

هدف الـ Lasso
\min_{\boldsymbol{\beta}} \left\{ \tfrac{1}{n}\|\mathbf{y}-\mathbf{X}\boldsymbol{\beta}\|_2^2 + \lambda\|\boldsymbol{\beta}\|_1 \right\}
08 / 13
STAT 101
و12 · د02
الأفق الخامس

الـ causal inference

المشكلة الجوهرية: تقدر تشوف Y(1) أو Y(0) لأي وحدة، بس مش الاتنين مع بعض. المتوسط على المجموعة بس هو اللي ينفع يتقدّر.

اللي اتشاف
Y(W)
الهدف
ATE
الطرق
IV, RD, DiD
09 / 13
STAT 101
و12 · د02
الأفق السادس

الـ machine learning والإحصاء

الإحصاء: استدلال وعدم يقين واختبار فرضيات. والـ machine learning: تنبؤ وتعميم وtest error. طلعوا منفصلين — ودلوقتي بيقربوا من بعض.

  • الـ conformal prediction — فترات صالحة لأي model machine learning
  • الـ double machine learning — causal inference مع controls عالية الأبعاد
  • الـ regularization — الكوبري بين العالمين
10 / 13
STAT 101
اختبار سريع

شوف إيه الليثبت

4 أسئلة عن الآفاق اللي الاستعراض ده بيذكرها — البقاء، والمكاني، والأبعاد العالية، والسببي.

السؤال 1 من 0
النتيجة 0/0

11 / 13
STAT 101
و12 · د02
التجميع

مجتمع واحد

أكتر شغل مثير قاعد بالظبط عند التقاطع. الإحصائيين محتاجين يفهموا الـ machine learning؛ وممارسين الـ machine learning بيستفيدوا من الانضباط الإحصائي.

الـ deep survival — deep learning للبيانات الـ censored
الـ graph networks — للبيانات المكانية المتجمّعة
الـ causal ML — heterogeneous treatment effects
الـ conformal — prediction sets من غير افتراض distribution
12 / 13
STAT 101
الخلاصة
مراجعة

استعرضت إيه

6 آفاق أبعد من الأساس: البقاء، والمكاني، والدالي، والعالي الأبعاد، والسببي، وتقاطع الـ machine learning. كل واحد فيهم تخصص يستاهل سنة دراسة كاملة. اختار اتجاهك.

13 / 13