عن الدورة
هل أنت مهندس أو عالم أو فني؟ هل تتعامل مع القياسات أو البيانات الضخمة، لكنك غير متأكد من كيفية المضي قدمًا؟ هذه الدورة تعلّمك كيفية الحصول على أفضل تقديرات للمعلمات المجهولة انطلاقًا من أرصاد مشوشة (مصحوبة بضجيج). كما ستتعلّم كيف تقيّم جودة نتائجك وتعبّر عنها بطريقة منهجية. يعتمد نهج جامعة دلفت للتكنولوجيا (TU Delft) في نظرية الرصد على خبرة رائدة عالميًا تراكمت عبر عقود من البحث والتدريس في علم الجيوديسيا وعلوم الأرض الأوسع. ومع ذلك، فإن النظرية قابلة للتطبيق على جميع فروع العلوم الهندسية التي تُستخدم فيها القياسات لتقدير معلمات غير معروفة. تقدّم الدورة منهجًا معياريًا لتقدير المعلمات عبر بناء نموذجين متكاملين: نموذج وظيفي يربط الأرصاد بالمعلمات المجهولة، ونموذج احتمالي (عشوائي) يصف جودة الأرصاد وعدم يقينها. ستتعلّم كيف تحوّل مسائل التقدير الواقعية إلى نماذج رياضية واضحة، وكيف تطبّق أساليب التقدير الشائعة مثل المربعات الصغرى والتقدير الخطي غير المتحيّز الأفضل (BLUE). كما ستتدرّب على تقييم جودة المقدّرات من خلال مفاهيم الدقة وفواصل الثقة، وعلى اختبار صلاحية النتائج والتحقق من مدى اتساقها مع الفرضيات الإحصائية. بنهاية الدورة ستكون قادرًا على التعامل مع بيانات الرصد بثقة أكبر، وبناء نماذج مناسبة، واستخلاص تقديرات موثوقة للمعلمات المجهولة مع فهم واضح لحدود الدقة وعدم اليقين.
ماذا ستتعلم
- ترجمة مشكلات التقدير في الحياة الواقعية إلى نماذج رياضية سهلة وواضحة
- فهم عملي لتقدير المربعات الصغرى والتقدير الخطي غير المتحيّز الأفضل (BLUE) وكيفية تطبيقهما
- تقييم جودة المقدّرات ووصفها من خلال الدقة وفاصل الثقة
- التحقق من صحة نتائج التقدير واختبار مدى صلاحيتها
المتطلبات المسبقة
- التفاضل والتكامل (بمستوى المرحلة الثانوية)
- مفاهيم الاحتمالات مثل القيمة المتوقعة والتباين والتوزيع الطبيعي وتوزيعات كثافة احتمالية أخرى
- أساسيات التعامل مع المصفوفات (يدويًا وباستخدام أدوات مثل Python أو Matlab)
المدرسون
Ramon Hanssen
Antoni van Leeuwenhoek Professor, Geodesy and Satellite Earth Observation
Sandra Verhagen
Assistant Professor, Geoscience and Remote Sensing
Sami Samiei-Esfahany
Researcher, Geoscience and Remote Sensing