Discrete estimation هو مصطلح يستخدم في المجالات الأكاديمية والإحصائية، وغالبًا ما يعتبر وصفًا مفاهيميًا أو تقنية ولا يُصنف كجزء من الكلام (مثل اسم أو فعل) في حد ذاته.
/dɪsˈkriːt ˌɛs.tɪˈmeɪ.ʃən/
Discrete estimation تعني عملية تقييم أو تقدير القيم التي تكون منفصلة، أي ليست مستمرة. في الإحصاء، يُستخدم هذا المصطلح لتحليل البيانات التي تأخذ قيمًا فردية أو متقطعة.
في اللغة الإنجليزية، يُستخدم المصطلح بشكل شائع في السياقات الأكاديمية، مثل بحوث الإحصاء وعلوم البيانات، حيث تُعد الأسئلة التي تتطلب تقديرات منفصلة جزءًا مهمًا من التحليل. الاستخدام الأكثر شيوعًا يكون في الكتابات الأكاديمية والمقالات البحثية، ولكنه قد يظهر أيضًا في المحادثات التخصصية.
In discrete estimation, we analyze distinct data points to draw conclusions.
في التقدير المنفصل، نقوم بتحليل نقاط بيانات مميزة لرسم استنتاجات.
The discrete estimation methods provide more accurate results for categorical data.
توفر طرق التقدير المنفصل نتائج أكثر دقة للبيانات الفئوية.
Researchers often rely on discrete estimation techniques when dealing with survey data.
غالبًا ما يعتمد الباحثون على تقنيات التقدير المنفصل عند التعامل مع بيانات الاستطلاعات.
Discrete estimation ليس جزءًا شائعًا من تعبيرات اصطلاحية محسوبة بشكل كبير، ومع ذلك، يمكن دمجه في بعض السياقات المرتبطة بالإحصاءات والبيانات. إليك بعض الجمل التي تحتوي على هذا المصطلح:
The importance of discrete estimation in statistical analysis cannot be overstated.
لا يمكن المبالغة في أهمية التقدير المنفصل في التحليل الإحصائي.
Mastering discrete estimation techniques is crucial for data scientists.
إتقان تقنيات التقدير المنفصل أمر حاسم لعلماء البيانات.
Applications of discrete estimation range from market research to quality control.
تمتد تطبيقات التقدير المنفصل من أبحاث السوق إلى مراقبة الجودة.
Discrete تنحدر من الكلمة اللاتينية "discretus" التي تعني "منفصل" أو "متميز". أما estimation فتعود لأصلها من الكلمة اللاتينية "aestimatio" والتي تعني "تقدير" أو "قييم".
المترادفات:
- Discrete: منفصل، متميز
- Estimation: تقدير، تقييم
المتضادات:
- Continuous (مستمر)
- Exact (دقيق)
Discrete estimation هو مصطلح مخصص بشكل كبير للسياقات الأكاديمية والإحصائية. يُستخدم لتحليل بيانات منفصلة وغالبًا ما يظهر في الكتابات البحثية. إن فهم هذا المفهوم والتقنيات المرتبطة به يعد أمرًا مهمًا في مجالات مثل علوم البيانات والإحصاء.