
Arabic: 
مرحبا انا ادريانا هيل و
ارحب بالعودة الي كراش كورس
تحدثنا في الحلقة السابقة عن بعض المجالات
التي ما زلنا نكافح من اجل تحقيقها باستمرار
و هي التبؤات الدقيقة
ولكن هناك ايضا العديد من
المجالات التي نجحنا فيها بشكل جيد
قامت الشركات و بشكل متزايد
بتحسين استخدامها لكل من العملاء و
البيانات الخارجية للتاكد من ان
لديهم العناصر الصحيحة في المخزون
و قد تحسنت قدرتنا علي التنبؤ
بالطقس منذ الايام التي
اعتقد فيها الناس ان الالهه
استخدمت الطقس لمعاقبتنا
 و قد حولت الإحصائيات ايضا الرياضيين
و منهم مشجعي كرة القدم
الذين يستخدمون احدث
التحليلات الي صدارة
دوري كرة القدم الخاص بهم
حيث اكتشف اللاعبون الذين
يركلون ضربات الترجيح
من اين يستهدفون الكرة
لتحقيق اعلي فرصة للتسجيل
"sabermetrics" تحتوي لعبة البيسبول علي اسم للقياسات الميدانية و هو
و الي حد كبير لكل ما قمنا به في هذه السلسة
بدءا من تصور البيانات الي الاختبارات
الخيالية و الي التعلم الالي و اختبار فرضية
بايز و هذا قد ادي بنا الي نهاية الحلقة
سواء كنا نجري اختبارات استنتاجية او
نخلق نماذج تنبؤية،او نخلق نماذج تنبؤية

English: 
Hi, I’m Adriene Hill, and Welcome back to
Crash Course Statistics.
In the last episode we talked about some areas
in which we still struggle to make consistently
accurate predictions.
But there are also many areas in which we
have done really well.
Companies have increasingly improved their
use of both customer and outside data to make
sure they have the right items in stock.
And our ability to predict the weather has
improved a ton since the days when people
believed that deities used weather to punish
us.
Statistics has also transformed sports from
football fans who use state of the art analytics
to come up on top of their fantasy football
leagues, to soccer where players shooting
penalty kicks have figured out where to aim
the ball for the highest chance of scoring.
Baseball even has a name for its analytic
field: Sabermetrics.
Pretty much everything we’ve done in this
series from data visualization, to chi-square
tests, to Machine Learning and bayesian hypothesis
testing has led up to this last episode.
Whether we’re doing inferential tests, or
creating predictive models, we want to make

English: 
informed decisions.
From which medication to take, to which colleges
to apply to.
And statistics allows us to use inference
and prediction to make those decisions.
INTRO
Let’s start with how prediction helps companies
and their customers.
Walmart, has accumulated data on customer
demand for different items.
And their team discovered some surprising
trends, like the fact that wind conditions
may have an impact on whether or not customers
want to eat berries…
They found that people like to eat berries
when temperatures it’s cooler than 80F or
26.7 C and there’s very little wind.
So, they advertise berries more at times like
that, when demand is high.
They also know that if it’s not raining
and warm people are likely to buy steaks.
If it gets hot--over 90F or 32.2 C people
buy hamburger.

Arabic: 
نحن نريد اتخاذ قرارات مسنيرة من اي دواء
يجب اتخاذه،و الي اي كليات نتقدم اليها
و الإحصائيات تنتج لنا استخدام
الاستدلال و التنبوء لاتخاذ تلك القرارات
لنبدا كيف يساعد التبؤ الشركات و عملائها
جمعت شركة وول مارت،بيانات
حول طلب العملاء علي العناصر
المختلفة، واكتشف فريقهم
بعض الاتجاهات المدهشة
مثل حقيقة ان ظروف الرياح
قد يكون لها تاثير علي
ما اذا كان الزبائن
يريدون اكل التوت ام لا
ووجدوا ان الناس يحبون اكل
التوت عندما تكون درجات
الحرارة اقل من 8 فهرنهايت
او 26,7 درجة مئوية ،و
يوجد القليل من الرياح.لذلك،فانهم
يعرضون التوت اكثر
في اوقات مثل هذه ،عندما
يكون الطلب عليه مرتفع
انهم يعلمون ايضا اذا لم تكن السماء ممطرة
فمن المحتمل ان يشتري الناس شرائح اللحم و
اذا كان الطقس حارا اكثر من 90 فهرنهايت
او 32,2 درجة مئوية فيشتري الناس الهمبورجر

English: 
Big and small stores alike all want to predict
exactly when people will want to buy things.
If they can get it right, then they save money
by not having unwanted merchandise taking
up warehouse space, and make money by selling
stuff.
They also won’t LOSE money because they
didn’t have enough stock of a popular item.
And customers are happy if there are NY strip
steaks available when they want to eat them.
One company that has shared a bit about its
algorithms is StitchFix.
It’s a style subscription service that sends
you clothes to try on and potentially buy.
StitchFix uses data and statistics in order
to make sure that they choose clothes you’re
more likely to wanna keep.
And their model has a lot of moving parts.
It uses algorithms not just to stock its warehouse
or match me with a blouse but also to help
DESIGN clothes.
Each dress or pair of pants has a set or attributes.
Gold, Lame, Flared.
Stitchfix also has data on what subscribers
like.
Gold, Lame.
To create new styles the recombine the attributes
of existing styles and alter them slightly.
Then they bring the human designers to help
out.

Arabic: 
تريد المتاجر الكبيرة و الصغيرة
علي حدا سواء التنبؤ متي سيرغب
الناس في شراء الاشياء اذا استطاعوا
الحصول عليها بشكل صحيح فانهم
يوفرون المال عن طريق عدم وجود
البضائع غير المرغوب فيها لكي
لا تشغل مساحة المستودعات و
يكسبون المال عن طريق بيع الاشياء
و انهم لا يريدون ايضا خسارة المال لانهم ليس
لديهم المخزون الكافي من العناصر الشائعة .و
العملاء يكونوا سعداء اذا كانت شرائح اللحم
في نيويورك متاحة عندما يرغبون في تناولها.
"stitch fix"احدي الشركات التي شاركت بخورزمياتها هي
و الخدمة التي تقدمها هي ان ترسل لك
الملابس لتجربها و ربما تقوم بشرائها
تستخدم هذه الشركة البيانات و الاحصائيات
للتاكد من انها تختار الملابس التي من المحتمل
ان يرغب الزبائن بالاحتفاظ بها. و تصميمها
يحتوي علي الكثير من الاجزاء المتحركة
و انه يستخدم الخخورزميات ليس
فقط لتخزين المستودع الخاص بك او
المطابقة لي مع بلوزة و لكن
ايضا للمساعدة في تصميم الملابس
كل ثوب او بنطلون لديه مجموعة او سمات
ذهب،لمعة
ايضا تحتوي الشركة علي بيانات حول ما
يعجب به المشتركون مثل الذهب و اللمعة
لإنشاء أنماط جديدة ، قم بإعادة تجميع
سمات الأنماط الحالية وتغييرها قليلاً.
ثم يجلبون المصممين البشريين للمساعدة.

Arabic: 
على الأقل لغاية الآن..
حسنا ، ربما لا تمثل السراويل الذهبية العرجاء
أفضل مثال على الاستخدام الناجح للإحصاءات
 والخوارزميات
ولكن نجاح الإحصائيات والتحليلات في لعبة البيسبول
."Moneyball" لن يأتي مفاجأة لأي شخص رأى أو قرا
حصائيات مثل الضرب المتوسط ​​-
وهو عدد من الزيارات مقسوما
على عدد المرات في الضرب.فانها
كانت موجودة لوقت طويل
لكن العديد من هذه الإحصائيات
البسيطة كانت تفتقد الكثير
من المعلومات حول ما الذي
يصنع فعلاً لاعب بيسبول جيد
الذي اعتقد"sabermetrics" في موني بول ، يكتب مايكل لويس عن بيل جيمس والد
وقادت الأكاذيب التي أخبروها
الأشخاص الذين أداروا فرق البيسبول
الرئيسية في الدوري إلى الحكم الخاطئ
علي لاعبيهم و سوء إدارة ألعابهم
ذلك في عام 2001 ، عندما خسر فريق أوكلاند 3 من أفضل اللاعبين ، ووجدوا أنفسهم مع مع عدم وجود أموال لاستبدالهم
قرر المدير بيلي بين استخدام الإحصائيات
لإيجادها أفضل اللاعبين للفريق
درس بين ومساعده بول ديبوديستا
دهاء الإحصائيات وكيفية إضافة الفرد

English: 
At least for now..
Alright, gold lame pants probably aren’t
the best example of successful use of statistics
and algorithms, but the success of statistics
and analytics in baseball will not come as
a surprise to anyone who has seen or read
“Moneyball”.
Stats like batting average--which is number
of hits divided by number of times at bat--have
been around for a long time.
But many of these simpler stats were missing
a lot of information about what really makes
a good baseball player.
In Moneyball, Michael Lewis writes about Bill
James the father of sabermetrics who believed
“The statistics were not merely inadequate;
they lied.
And the lies they told led the people who
ran major league baseball teams to misjudge
their players, and mismanage their games.“
So in 2001, when the Oakland A’s lost 3
of their best players, and found themselves
with a lack of funds to replace them, manager
Billy Beane decided to use statistics to find
the best players for the team.
Beane and his assistant--the stats savvy Paul
DePodesta--looked at how adding individual

Arabic: 
وامكانية اللاعبين في الفريق في
زيادة احتمال الفوز في المباريات
لقد قاموا بحساب إحصائيات أكثر تعقيدًا
مثل عدد مرات المشي لدى اللاعبين
كذلك قاموا بحساباتهم في المتوسط
​​الأساسي :وهو مقياس لمدى وصول اللاعب
إلى الأساس سواء كان مني ضربة ،
أو مشي ، أو ضرب الكرة في الملعب
لقد استخدموا البيانات التي
لم تهتم بها الفرق الأخرى ،
ونتيجة لذلك قام بتجنيد
اللاعبين للتغاضي الفرق الأخرى
اهتمام بين بالتفاصيل الإحصائية تؤتي بثمارها
ي موسم 2002 ، فاز فريق A في 20 مباراة متتالية
، وهو رقم قياسي في ذلك الوقت لدوريهم
وهو التحليل الاحصائي للاعبين ولعب كرةالبيسبول sabermetrics حفز هذا على
يستخدم علماء"سابيرمترونس"الاحصائيات
لمعرفة من يوظفون
او لمن يتاجرون او يتم سحب
راميين البيسبول من علي التل
تستخدم فرق دوري البيسبول
الكبرى كاميرات عالية الدقة
ورادار لقياس إطلاق السرعة
ويتعقبون معدل دوران البيسبول
يقومون بجمع البيانات على زاوية الكرة
عندما يترك المضرب بعد اصابتها به
وتشير البيانات إلى أن
الكرة التي تصعد أعلى
قليلاً من المرجح أن تصبح
ضربة ناجحة أو متجانسة
لذلك ، يحاول لاعبو البيسبول
الآن ضرب الكرة أعلى في الهواء

English: 
players to the team could increase the probability
of winning games.
They calculated more complicated statistics
such as how many walks players had, and their
on base average (which is a measure of how
often a player reaches a base whether from
a hit, a walk, or by being hit by the pitch).
They used data that other teams weren’t
paying attention to, and as a result, they
recruited players that other teams had overlooked.
Beane’s attention to statistical details
paid off.
In the 2002 season, the A’s won 20 straight
games, a record at the time for their league.
This spurred on the popularity of Sabermetrics
which is the statistical analysis of players
and gameplay in baseball.
Sabermetricians use statistics to figure out
who to hire, who to trade, and when to pull
pitchers from the mound.
Major League Baseball teams use high-def cameras
and radar to measure pitch release and velocity.
They track a baseball’s spin rate.
They gather data on the angle of the the ball
when it leaves the bat after it’s been hit.
And data shows that a ball hit a little higher
is more likely to become a hit or homerun.
So, baseball players are now trying to hit
the ball higher in the air.

English: 
According to the Washington Post--the average
launch angle went up from 10.5 degrees in
2015 to 11.5 degrees in 2016.
Or as Dodger Justin Turner, put it:
“You can’t slug by hitting balls on the
ground.
You have to get the ball in the air if you
want to slug, and guys who slug stick around,
and guys who don’t, don’t.”
Managers sometimes use statistics when they’re
deciding when and where players should stand
on defense.
Kind of like when I was at bat as a kid, and
everyone ran in 5 steps it was embarrassing.
Whatever.
Since managers have access to data on every
player, -they can gauge where a ball hit by
an opposing batter is most likely to go.
Traditionally the baseball players stand about
here But managers can move them, based on
the past behavior of the batter.
If a player has a tendency to hit the ball
to the left side of the field--like data from
the Cubs’ third baseman Kris Bryant showed
in 2017 and 2018--managers can move their
fielders so that they’re more concentrated
in that area.
This gives the team on defense a better chance
of getting the out.

Arabic: 
وفقا لصحيفة واشنطن بوست
- ارتفع متوسط ​​زاوية
الإطلاق من 10.5 درجة
في2015 الي11,5 درجة في 2016
او كما روغ جاستن تيرنر ، وضعها
لا يمكنك أن تندفع عن طريق ضرب الكرات على
الارض فعليك أن تضع الكرة في الهواء إذا كنت
تريد أن تقفز ، والرجال الذين يتسللون في
مكان ما ، والرجال الذين يقولون لا ، لا
يستخدم المديرون في بعض
الأحيان الإحصائيات عندما
يقررون متى وأين يجب أن
يقف اللاعبون في الدفاع
نوع من الإعجاب عندما كنت
طفلة ، والجميع ركض في 5 خطوات
كان محرجا ايا كان
نظرًا لأن المديرين لديهم
إمكانية الوصول إلى البيانات
الخاصة بكل لاعب ، فيمكنهم قياس
المكان الذي وصلت إليه الكرة
تقليديا يقف لاعبو البيسبول هنا
و لكن يمكن للمديرين نقلهم بناءا
علي السلوك الماضي من الهجوم
ذا كان لدى اللاعب ميل إلى ضرب الكرة
إلى الجانب الأيسر من الحقل - مثل
البيانات من أظهر كريس براينت رجل
الباسك الثالث في عامي 2017 و 2018
يمكن للمديرين نقلهم الحقول بحيث
تكون اكثر تركيزافي هذا المجال
و هذا يعطي الفريق دفاعا و فرصة افضل للخروج

Arabic: 
واتضح تحول الدفاعات ضد براينت على
وجه التحديد أكثر من نصف الوقت في مضرب
الكثير من الفرق تفعل هذا. ارتفع
التحول الدفاعي بنسبة5% في العام الماضي
الي اكثر من المعظمHouston Astros و Kansas City Royals يتحول
تحول دفاعهم حوالي 37% من الوقت في عام 2018
وتحولت العائلة المالكة بنسبة 27%من الوقت
مما يعني انها تحولت1304 مرات
اكثر مما كانت عليه في عام 2017
لا يعتبر "الصابرمات"الوحيدون الذين
يتوقعون ما سيحدث في هذا المجال
يستخدم خبراء الارصاد الجوية
الاحصائيات للتنبؤ بالطقس
حتى يتمكنوا من الحصول على قماش
القنب الكبير جاهزا عندما تمطر
انا احب هذا القماش
تاريخيا بدا الطقس غير متوقع للبشر
في الأساطير اليونانية القديمة ، سيطر زيوس
على السماء ، وكذلك الرعد والمطر و الرعد
لكننا قطعنا شوطا طويلا منذ ذلك الحين
في عام 1870 ، أنشأ الرئيس أوليسيس س.
غرانت مكتب الطقس -
الذي يسمى الآن خدمة الطقس
الوطني في الولايات المتحدة
في البداية ، كانت التوقعات
مليئة بعدم اليقين الغامض ،
وكان الدقة ضئيلة للغاية مع
توقعات ساعة بساعة لدينا اليوم

English: 
And it turns out defenses shift against Bryant
specifically over half the time he’s at
bat!
A lot of teams do this.
Defensive shifting has gone up 5% in the last
year.
The Houston Astros and the Kansas City Royals
shift more than most.
The Astros shifted their defense about 37%
of the time in 2018.
And the Royals shifted 27% of the time, which
meant they shifted 1304 more times than they
did in 2017.
Sabermatrecians aren’t the only ones predicting
what’s going to happen on the field.
Meteorologists are using statistics to predict
the weather.
so they can have that big tarp ready when
it rains.
I love that big tarp. [tarp-spreading noise]
Weather has historically seemed unpredictable
to humans.
In ancient Greek mythology, Zeus controlled
the sky, as well as the thunder, rain, and
lightning.
But we’ve come a long way since then.
In 1870, President Ulysses S. Grant established
The Weather Bureau--now called the National
Weather Service--in the United States.
At first, forecasts were filled with vague
uncertainty, and had very little precision
compared to the hour by hour forecasts we
have today.

Arabic: 
كانت محدودة أيضا في متناولهم ، وربما التنبؤ
فقط يوم أو يومين مقارنة بتوقعات اليوم
على مر السنين ، تحسنت قدراتنا التنبؤية
وفقا لنيت سيلفر.في عام1972 كانت
درجة الحرارة لخدمة الطقس الوطني
مرتفعة و قد غابت التوقعات عن المتوسط عندما
قدمت قبل ثلاثة ايام و تصل الي ثلاث درجات
ويستشهد سيلفر ايضا بالاحتمالات الحالية لقتل اميركي بسبب البرق 1في11مليون
مقارنة بتلك الاحتمالات
في عام 1،1940في400000
يمكن ان يعزي بعض ذلك الصواعق التي
لا تصادف الي تحسين التنبؤ بالطقس
يستخدم خبراء الأرصاد الجوية
والباحثون الأمريكيون مزيجًا من
رادار دوبلر
الاقمارالشمسية
وبيانات حول العالم ومواجهة الشمس
اجهزة الراديو في بالونات
الطقس في الجزء العلوي
او الستراتوسفير ومحطات
الطقس القديمة العادية
وبعد ذلك ، يقوموا بتحطيم جميع هذه البيانات
مع جهاز الكمبيوتر العملاق التشغيلي للطقس
والمناخ التابع لنظام " Noaa" و هو هو أسرع 6
ملايين مرة من جهاز الكمبيوتر الخاص بك أو بي.
ويتيح لهم ذلك التنبؤ بدقة بأحداث الطقس
مثل الامطار و الجفاف
و مسارات الإعصار

English: 
They were also limited in their reach, perhaps
only forecasting a day or two compared to
today’s 10 day forecasts.
Over the years, our predictive abilities have
improved.
According to Nate Silver, “In 1972, the
[National Weather Service’s] high-temperature
forecast missed by an average of six degrees
when made three days in advance.
Now it’s down to three degrees.”
Silver also cites the current odds of an American
being killed by lightning -- 1 in 11 million
-- compared to those odds in 1940, 1 in 400,000.
Some of that not-being-struck-by-lightning
can be attributed to better weather prediction.
U.S. meteorologists and weather researchers
use a combination of doppler radar, satellites
data around the planet and facing the sun,
radiosondes in weather balloons in the upper
stratosphere, and regular old weather stations.
And then they crunch all that data with NOAA’s
Weather and Climate Operational Supercomputer
System which is 6 million times faster than
your or my computer.
And that allows them to more accurately predict
weather events, like rainfall, drought and

Arabic: 
منذ حوالي 25 سنة ، توقعات مسار الإعصارسيكون
قبالة حوالي 563 كم حوالي350 ميلا
نحن الآن على بعد حوالي 161 كم (100 ميل) ومن
المحتمل أن يستمر العلماء في التحسن علي ذلك
يلاحظ نيت سيلفر في كتابه "الإشارة
والضوضاء" أن الإشعار المتقدم كان لدينا
أن إعصار كاترينا كان سيضرب نيو أورليانز
من المرجح أن ينقذ الكثير من الناس
رغم أن كاترينا كانت لا تزال
مدمرة ، قبل بضعة عقود ، ربما
لم نكن نعرف ذلك و إخلاء أكبر
عدد ممكن من الناس كما فعلنا
مع تنبؤ أفضل بالطقس - لدينا أيضًا
المزيد من الوقت للهروب من الأعاصير
والفيضانات السريعة
والعواصف الرعدية الشديدة.
يمكننا تجنب الوقوع في حرارة شديدة أو برد شديد
و الابتعاد عن الطرق الجليدية
من المهم ان نستمر في
التحسين علي النطاق العالمي
ستكون القدرة على التنبؤ بهطول الأمطار
وتقديم هذه البيانات إلى الأشخاص
المناسبين أمرًا بالغ الأهمية ،خاصة
مع تغير درجات الحرارة او تغير المناخ
في السنوات الأخيرة ، تمكن علماء المناخ
من التنبؤ بدقة أكثر بهطول الأمطار
في أفريقيا جنوب الصحراء
الكبرى ، والتي تؤثر على

English: 
hurricane paths
About 25 years ago, hurricane path predictions
would be off by about 563 km (350 miles).
Now we’re off only about 161 km (100 miles)
and scientists likely will keep improving
on that.
Nate Silver notes in his book “The Signal
and the Noise” that the advanced notice
we had that Hurricane Katrina was going to
hit New Orleans likely saved a lot of people.
Even though Katrina was still devastating,
a few decades ago, we may not have known to
evacuate as many people as we did.
With better weather prediction--we also have
more time to get out of the way of tornadoes
and flash floods and severe thunderstorms.
We can avoid getting stuck in extreme heat
or extreme cold.
And stay off icy roads.
It’s important that we have continued improvement
on a global scale.
Being able to predict rainfall and get that
data to the right people will be crucial,
particularly as temperatures change and the
climate shifts.
In recent years, climate scientists have been
able to more accurately forecast rainfall

Arabic: 
الأغذية من المزارع التي
تستخدم المطر كمصدر للمياه
لكن لكي تكون التنبؤات الجوية
مفيدة لاكبر عدد ممكن من الناس
يوصي الخبراء ان الاستثمارات تتم في
أنظمة إدارة البيانات والأقمار الصناعية
ووسائل توزيع المعلومات للاشخاص
المناسبين مثل المزارعين والفلاحين
يمكن أن يجعل تعقيد بيانات الطقس من
الصعب إنشاء النموذج الأفضل باليد
بدأ بعض الباحثين في استخدام ماكينة التعلم
للمساعدة في التعامل مع كل هذه البيانات
استخدم فريق من جامعة تشابمان شبكة عصبية
متكررة للتنبؤ بالجفاف في كاليفورنيا
لقد تنبأوا بمدى حالات
الجفاف الشديدة ونجاح نموذجهم
الطقس هو ظاهرة صاخبة بشكل لا يصدق
فهناك العديد من العوامل التي تؤثر على
درجة الحرارة والرطوبة وأحداث الطقس الأخرى
هناك العديد من العوامل التي تؤثر على
درجة الحرارة والرطوبة وأحداث الطقس الأخرى
كما ناقشنا من قبل ، الشبكات
العصبية غالبًا ما تكون أفضل من
البشر في اكتشافها للانماط
بكميات هائلة من البيانات المعقدة
تساعدنا الإحصائيات في معرفة كيفية عمل
العالم وتلميحات حول كيفية عمل العالم
إنها تساعدنا على رؤية حالة عدم اليقين
، ولكن لا تتخلص من عدم اليقين هذا

English: 
in sub-Saharan Africa, which impacts food
from farms that use rain as a water source.
But for weather predictions to be useful to
as many people as possible, experts recommend
that investments are made in data management
systems, satellites, and means to distribute
the information to the right people, like
rural farmers.
The complexity of the weather data can also
make it hard to create a “best” model
by hand.
Some researchers have begun to use Machine
Learning to help handle all that data.
One team at Chapman University used a Recurrent
Neural Network to predict droughts in California.
They predicted how severe droughts would be
and their model did pretty well
Weather is an incredibly noisy phenomenon.
There are many factors that affect the temperature,
humidity, and other weather events.
And the more complex a phenomenon is, the
more data we need to accurately predict it.
As we’ve discussed before, Neural Networks
are often better than humans at figuring out
patterns in huge amounts of complex data.
Statistics help us see how the world works,
and hints at how the world could work.
It helps us see through uncertainty, but doesn’t
get rid of that uncertainty.

Arabic: 
يمكن أن تظهر لنا التحيزات
لدينا ، ويمكن أيضا ورقة عليها
تساعدنا الإحصائيات في تحديث
معتقداتنا والتوصل إلى معتقدات جديدة
حتي لو لم تبتعد عن هذه السلسلة
فتتذكر ما تمثله نوفا
كنت تأخذ بعيدا أن العالم ليس ثنائي
أنه معقد تتطلب في بعض الأحيان
حلول معقدة
إذا كنت لا تتذكر تفاصيل حول القيم ب ،فاخذ
اهمية القراءة اكثر في أي وقت ترى فيه دراسة
قد تبني عليها قرارًا مدى الحياة على أساس
معرفة ما إذا كان من المنطقي ذلك لاجلك
و تذكر الاشياء غير المحتملة
التي من المرجح ان تحدث
ليس فقط لك او لي
معظمنا علي حق في منتصف
معظم المنحنيات التي تصفنا
و هذا جيد
يمكن للاحصائيات ان تبين
لنا اين نحن متطرفون ايضا
شكرا للمشاهدة
DFTBA_Q  لا تنس ان تسال الاسئلة
ترجمة: كيرلس عزت

English: 
It can show us our biases, it can also paper
over them.
Statistics help us update our beliefs and
come up with new ones.
Even if you don’t come away from this series
remembering what ANOVA stands for we hope
you take away that the world isn’t binary
that it’s complicated sometimes requiring
complicated solutions.
If you don’t remember specifics about p-values
take away the importance of reading further
anytime you see a study that you might base
a life decision on see if it makes sense to
you.
And remember improbable things are likely
to happen.
Just not to you. Or to me.
Most of us are right in the middle of most
of the curves that describe us.
And that’s OK.
Statistics can show us where we are outliers
too.
Thanks for watching!
DFTBA-Q. Don’t Forget to be Asking Questions.
