نشارك معك خلاصة خبرتنا في البحث العلمي ومنهجيته عبر مقالات عملية تأخذ بيدك في كل مرحلة من مراحل بحثك.
الصفحة 2 من 18
شرح عملي للنماذج متعددة المستويات والبايزية: البيانات المتداخلة وICC، والمقاطع والميول العشوائية في lme4، والنسخة البايزية في brms وفحص R-hat وESS، والتأثيرات الثابتة والعشوائية في plm.
دليل تطبيقي إلى تقييم أثر البرامج والسياسات: مشكلة الوضع المضاد، والتجارب العشوائية، والفروق في الفروق، ومطابقة درجة الميل بـMatchIt، والانقطاع والضبط التركيبي، وعرض الأثر بأمانة.
دليل عملي إلى التنبؤ بالسلاسل الزمنية: الاستقرارية والفروق، وقراءة ACF وPACF، ونماذج ARIMA وETS وVAR في R وPython، والاختبار الرجعي بأصل متدحرج، وعرض عدم اليقين لصانع القرار.
دليل عملي لبناء نموذج تنبؤي بلغة بايثون وتقييمه باستخدام scikit-learn: خطوط المعالجة، والتحقق المتقاطع، ومقاييس الأداء، وعدم توازن الفئات، وتسرب البيانات، وتفسير النموذج.
بايثون أم R لتحليل البيانات: مقارنة عملية بين منظومتي اللغتين في الإحصاء وتعلم الآلة والتقارير القابلة لإعادة الإنتاج، مع مثال مكافئ بالكودين ومعايير واضحة للاختيار.
شرح مؤشرات جودة المطابقة في النمذجة البنائية: مربع كاي وCFI وTLI وRMSEA وSRMR وGFI، والحدود الشائعة وفق هو وبنتلر، وطريقة كتابتها، والفرق في تقييم نماذج PLS-SEM.
