كمية

التباين

مقياس إحصائي لانتشار نقاط البيانات حول الوسط، يشير إلى التباين.
11 مقالات ذات صلة · 5 صيغ

الوصف

التباين هو مقياس إحصائي يحدد مدى انتشار مجموعة من الأرقام حول متوسطها (الوسط الحسابي). يُحسب كمتوسط مربعات الفروق عن الوسط. يشير التباين المرتفع إلى أن نقاط البيانات متباعدة بشكل كبير، بينما يعني التباين المنخفض أنها تتجمع بشكل وثيق حول الوسط. في الفيزياء، يُستخدم التباين لوصف الضوضاء، وأخطاء القياس، وتوزيع الكميات الفيزيائية مثل الطاقة أو السرعة.

التاريخ

تمت صياغة مفهوم التباين رسميًا بواسطة رونالد فيشر في عام 1918، بناءً على أعمال سابقة لكل من كارل فريدريش غاوس حول المربعات الصغرى وفرانسيس غالتون حول الانحدار.

كيف يعمل

لمجموعة بيانات تحتوي على N قيمة x_i ومتوسط μ، يُعطى التباين σ² بالعلاقة σ² = (1/N) Σ (x_i - μ)². الجذر التربيعي للتباين هو الانحراف المعياري (σ)، الذي له نفس وحدات البيانات الأصلية وغالبًا ما يكون أكثر بديهية. التباين قابل للجمع للمتغيرات العشوائية المستقلة، مما يجعله أداة أساسية في انتشار الأخطاء والميكانيكا الإحصائية.

في التطبيق

يُستخدم التباين في الفيزياء التجريبية لتحديد عدم اليقين في القياسات، وفي ميكانيكا الكم لوصف انتشار القيم القابلة للرصد، وفي علم الكون لتحليل توزيع المجرات.

حقيقة طريفة

في ميكانيكا الكم، غالبًا ما يُعبَّر عن مبدأ عدم اليقين لهايزنبرغ بدلالة التباينات: يجب أن يكون حاصل ضرب تبايني الموضع والزخم على الأقل (ħ/2)².

Concept graph →

صيغ

$$\mathrm{Var}(X + Y) = \mathrm{Var}(X) + \mathrm{Var}(Y)$$
Variance of sum equals sum of variances for independent variables.
ما في الصيغة
Xمتغيرfirst random variable — متغير عشوائي
Yمتغيرsecond random variable — متغير عشوائي
Var(X)متغيرvariance of X — التباين
Var(Y)متغيرvariance of Y — التباين
Var(X+Y)متغيرvariance of the sum X+Y — التباين
$$k(r) = rac{\sigma^2 2^{1-\nu}}{\Gamma(\nu)} \left( \frac{\sqrt{2\nu} r}{l} \right)^\nu K_\nu \left( \frac{\sqrt{2\nu} r}{l} \right)$$
A covariance function for Gaussian processes with smoothness parameter ν.
ما في الصيغة
rمتغيرdistance between two points — مسافة metre
νمتغيرsmoothness parameter
lمتغيرlength scale parameter — طول metre
σمتغيرvariance amplitude — التباين square metre
ΓمؤثرGamma function, generalizes factorial — gamma function
K_νمؤثرModified Bessel function of the second kind of order ν — modified bessel function second kind
$$x_t = \phi x_{t-1} + \epsilon_t, \; \epsilon_t \sim \mathcal{N}(0,\sigma^2)$$
A time series where each value depends on the previous plus noise.
ما في الصيغة
x_tمتغيرvalue of the process at time t — time series value
x_{t-1}متغيرvalue of the process at previous time — time series value
\phiمتغيرautoregressive coefficient — autoregressive coefficient
\epsilon_tمتغيرwhite noise innovation at time t — noise term
\sigma^2متغيرvariance of the noise — التباين
$$\sigma_{\text{total}}^2 = \sigma_1^2 + \sigma_2^2$$
The variance of a sum is the sum of the variances for independent variables.
ما في الصيغة
\sigma_{\text{total}متغيرVariance of the sum of two variables — التباين
\sigma_1^2متغيرVariance of the first variable — التباين
\sigma_2^2متغيرVariance of the second variable — التباين
$$\text{Var}(X_n) \sim f(d_s)$$
Variance scaling with spectral dimension.
ما في الصيغة
X_nمتغيرrandom variable indexed by n — متغير عشوائي
d_sمتغيرspectral dimension — spectral dimension
Varمؤثرstatistical variance of a random variable — التباين
~مؤثرasymptotically proportional to (up to a constant factor) — asymptotic equivalence
fمؤثرsome function of the spectral dimension — function

مقالات ذات صلة · 11

الطقس مقابل المناخ: كيف نميز الضجيج عن الإشارة
في الشتاء، تتساقط في أحد أحياء المدينة ثلاثة أضعاف كمية الثلوج التي تتساقط في الحي المجاور. سنة حارة، وأخرى باردة. هذه نزوات الطقس — تقلبات قصيرة الأجل وفوضوية في الغلاف الجوي. ولكن على مدى عقود، نرى تحولًا آخر بطيئًا: فصول الشتاء تصبح أكثر اعتدالًا في المتوسط. التمييز بين الاثنين هو المهمة الرئيسية لعلماء المناخ.
لماذا يحدد الصدع ما إذا كان الزلزال سيحدث
قطعتان من ورق الصنفرة مضغوطتان بشدة ضد بعضهما البعض. بمجرد البدء في إزاحتهما، فإنهما تتشبثان أولاً بالخشونات، ثم تنزلقان فجأة. تقريبًا هكذا يتصرف الصدع الأرضي أثناء الزلزال. لكن هناك تفصيل مهم: ما مقدار الإزاحة المطلوبة لتحطيم التماسك؟ تسمى هذه المسافة بالانزلاق الحرج.
كيف تنقذ النطاطة الجاذبية حبيبات الغبار من الثقب الأسود
من الشائع اعتبار الثقب الأسود مكنسة كونية قاسية تبتلع كل شيء دون تمييز. لكن بحثاً جديداً يقلب الصورة: عند الأفق نفسه يتحول الانحناء من مصيدة إلى نطاطة. كشف تحليل معادلة فوكر-بلانك في مترية شفارتسشيلد-دي سيتر عن مفارقة ’اللا أسر‘: الغبيرة تميل للاندفاع نحو الأفق الكوني بأكثر مما تسقط في الثقب الأسود.
تعقيد الجموع: لماذا لا يكفي المتوسط
عادةً ما يُقيَّم تعقيد الأنظمة - من حركة الأقمار الصناعية إلى إيقاعات القلب - باستخدام الإنتروبيا المتوسطة (مقياس عدم القدرة على التنبؤ، كما فهمها بولتزمان). لكن هذا يشبه تقييم المحيط بناءً على ارتفاع الأمواج فقط: فالرقم المتوسط يخفي كل ثراء التيارات تحت الماء. تغوص طريقة CWMMSE أعمق.
أوركسترا من العناصر غير المثالية: كيف تعزز العيوب التقنية الإشارة الراديوية بشكل متناقض
تخيل لوحة هوائيات ذكية — مصفوفة مرحلية — تتحكم في الموجات الراديوية التي تنتقل بسرعة الضوء. إنها تعمل مثل الأوركسترا: مئات من الباعثات الصغيرة، مثل الآلات الموسيقية، تزيح الطور (لحظة "الدخول" في العزف الجماعي) عند الأمر بجهد متغير. السطح بأكمله، بتغيير الأطوار بشكل متزامن، يوجه شعاعًا مركّزًا في الاتجاه المطلوب — مثل أوركسترا ترسل الصوت إلى القاعة.
حركة الرواد: عندما يحافظ بُعد الفضاء على التفاوت إلى الأبد
تخيل سوقًا كبيرًا غير مألوف: يبدأ باحثان من زاويتين مختلفتين. حركاتهما ليست رقصة متناغمة، بل ارتجال فوضوي بحثًا عن كنوز نادرة. على عكس الحدس، لن تحدد الوتيرة النتيجة، بل هندسة الأرضية.
كم عدد الفئران اللازمة لفهم الميكروبيوم؟
عند الشروع في تجديد المنزل، لا يُشترى الطلاء بالتخمين، بل وفقًا لمساحة الجدران. وفي العلم، حساب عدد العينات هو تقدير مماثل، لكن الرهان أعظم. فإذا قلّت العينات، تتحول الدراسة إلى يانصيب: قد تفوتك تأثيرات حقيقية، وقد تخطئ وتظن أن الضوضاء اكتشاف. أما إذا كثرت، فستضيع أنابيب اختبار إضافية وشهور من الوقت، وفي التجارب على الحيوانات، أرواح تُزهق هباءً. وفي الميكروبيوم، هذه المسألة أكثر تعقيدًا.
الموجات الثقالية لا ترى انقسامًا في الثقوب السوداء
ارتعاش الفضاء يعزف كأوركسترا. الموجات الثقالية التي تلتقطها كاشفات LIGO وVirgo تحكي عن اصطدامات الثقوب السوداء. أحيانًا تُسمع في الموسيقى نغمات نشاز — انحرافات طفيفة عن نوتات أينشتاين. قد تهمس هذه الانحرافات عن فيزياء جديدة أو مجرد غبار على الأقواس. في الدراسة الجديدة، بحث العلماء عن خلل خاص — خلل يعتمد على كتلة الأجسام المتصادمة.
صفيحة رقيقة تُيقظ الاضطراب قبل أوانه
صفيحة رقيقة تقف عرضيًا في تدفق الماء أو الهواء. خلفها يتشكل أثر — منطقة يختلط فيها التيار ويضطرب. عادةً، يصبح هذا الأثر مضطربًا عندما تكون سرعة التدفق كبيرة بما يكفي، ويُقاس ذلك برقم رينولدز. بالنسبة للعوائق الدائرية والمربعة، يظهر الاضطراب في الأثر عند أرقام رينولدز تصل إلى عدة آلاف. لكن مع الصفيحة المسطحة، الأمر مختلف.
الاضطراب: لماذا ليس قياس الطاقة بالأمر الهيّن
عندما تخفق المياه خلف قارب، تتحول طاقة الحركة إلى حرارة عبر سلسلة من الدوامات. قياس سرعة هذه العملية مباشرة أمر صعب: يتطلب مراقبة جميع الدوامات في آن واحد. لذلك يستخدم العلماء تبسيطًا — ينظرون فقط إلى مركبة واحدة من السرعة في نقطة واحدة. تربط الصيغة الكلاسيكية مربع هذه المركبة بمعدل تبديد الطاقة الكلي. اتضح أن هذا التبسيط لا يعمل دائمًا.
علم الكون2026-01-061 دarXiv:2601.02886سريع
الكون يفقد تجانسه على مقياس 138 ميغابارسيك
المجرات في الكون ليست متناثرة عشوائياً: فالمجرات المتجاورة تتحرك في اتجاه واحد، مثل سرب من الأسماك، أما البعيدة فلكل منها حركتها المستقلة. أين يقع الحد الفاصل بين «معاً» و«منفصلة»؟ كان ذلك غير واضح حتى الآن. ابتكر علماء الفلك مقياساً جديداً — وهو المقياس الذي عنده يتوقف متوسط حركة المجرات على طول الخط الواصل بين زوج منها عن كونه متسقاً ويبدأ بالتناقض مع بعضه. سُمّي هذا المقياس بمقياس تماسك السرعات.