صندوق النقد العربي ينظم دورة (عن بعد) حول "معالجة البيانات المفقودة باستخدام برمجية (R)"
افتتحت اليوم الدورة التدريبية حول "معالجة البيانات المفقودة باستخدام برمجية (R)" التي ينظمها معهد التدريب وبناء القدرات بصندوق النقد العربي، خلال الفترة 4 - 7 سبتمبر 2023، من خلال أسلوب التدريب عن بعد الذي انتهجه الصندوق استمراراً لنشاطه التدريبي.
يُعدّ توفر البيانات الإحصائية في التوقيت المناسب وبالجودة المنشودة لبنة أساسية للتحليل الإقتصادي ولبناء النماذج القياسية، حيث يشكل نقص البيانات سواء من خلال وجود بعض المشاهدات المفقودة أو غير المكتملة بشكل منتظم أو غير منتظم تحدياً هاماً للإقتصاديين. لا تزال بعض البيانات النقدية والمالية والاقتصادية بالبلدان العربية تعاني من هذا التحدي، رغم الجهود الحثيثة التي تبذلها الأجهزة الإحصائية العربية لتطوير البيانات الإحصائية نوعا ًوكماً.
تعتبر المعالجة المنضبطة للبيانات المفقودة ضماناً لجودة مخرجات التحاليل الاقتصادية ودقة نتائج النماذج الإحصائية التي تستخدم هذه البيانات. فقد أثبتت الدراسات التطبيقية أن المعالجة غير المنضبطة لمشكلة البيانات المفقودة قد تتسبب في ضعف القدرات التفسيرية والاستدلالية للنماذج القياسية المٌقدرة، ومن ثم اتخاذ قرارات أو بناء سياسات على أدلة تجريبية لا تتمتع بالكفاءة المطلوبة.
بهذه المناسبة جاء في كلمة معالي الدكتور عبدالرحمن بن عبدالله الحميدي، المدير العام رئيس مجلس إدارة صندوق النقد العربي:
يسعدني أن أرحب بكم أجمل ترحيب في افتتاح دورة "معالجة البيانات المفقودة باستخدام برمجية (R)" التي ينظمها معهد التدريب وبناء القدرات بصندوق النقد العربي، آملين أن تسهم الدورة في إثراء معلوماتكم على المستويين النظري والتطبيقي.
يُعدّ توفر البيانات الإحصائية في التوقيت المناسب وبالجودة المنشودة لبنة أساسية للتحليل الإقتصادي ولبناء النماذج القياسية، حيث يشكل نقص البيانات سواء من خلال وجود بعض المشاهدات المفقودة أو غير المكتملة بشكل منتظم أو غير منتظم تحدياً هاماً للإقتصاديين. لا تزال بعض البيانات النقدية والمالية والاقتصادية بالبلدان العربية تعاني من هذا التحدي، رغم الجهود الحثيثة التي تبذلها الأجهزة الإحصائية العربية لتطوير البيانات الإحصائية نوعا ًوكماً.
تعتبر المعالجة المنضبطة للبيانات المفقودة ضماناً لجودة مخرجات التحاليل الاقتصادية ودقة نتائج النماذج الإحصائية التي تستخدم هذه البيانات. فقد أثبتت الدراسات التطبيقية أن المعالجة غير المنضبطة لمشكلة البيانات المفقودة قد تتسبب في ضعف القدرات التفسيرية والاستدلالية للنماذج القياسية المٌقدرة، ومن ثم اتخاذ قرارات أو بناء سياسات على أدلة تجريبية لا تتمتع بالكفاءة المطلوبة.
على ضوء الأهمية الكبرى لهذا الموضوع، تهدف الدورة كخطوة أولى إلى تعريف المشاركين بأساسيات استخدام الحزم الإحصائية بلغة البرمجة (R) لإيجاد، واستكشاف، ورسم خرائط متكاملة للبيانات المفقودة بقواعد البيانات المختلفة. وكخطوة ثانية، تمكين المشاركين من مهارات تقدير أثر نمط الفقد المتواجد بالبيانات على جودة النماذج الإحصائية المستخدمة لتحليل البيانات وذلك بعد تحليل أصل البيانات المفقودة. فيما يتدرب المشاركون كخطوة ثالثة على كيفية "ملء فراغات" القيم المفقودة باستخدام مجموعة متنوعة من أساليب التقدير الإحصائية. وأخيراً، تقييم جودة أساليب التقدير المستخدمة، بما يضمن مصداقية النماذج الإحصائية.
يشتمل البرنامج التدريبي للدورة على المواضيع الرئيسة التالية:
الأهمية التطبيقية للمعالجة المنضبطة للبيانات المفقودة. إيجاد، واستكشاف، ورسم خرائط القيم المفقودة. أنماط القيم المفقودة ودلالات ذلك بالنسبة لأساليب التقدير المستخدمة. الأساليب الإحصائية لتقدير قيم البيانات المفقودة. تقييم جودة البيانات المُقدرة وتقدير تأثير ذلك على النماذج الإحصائية المقدرة.
في الختام أتقدم بالشكر والإمتنان للزملاء بصندوق النقد العربي لتقديم مواد الدورة، كما أحثّكم على إغتنام هذه المناسبة للإستفادة من المواضيع المختلفة المطروحة والتفاعل معها، مما يعظّم الفائدة من الدورة.
