تاريخ الإنشاء: 20 يوليو 2026 في 09:34 م

حاسبة حجم عيّنة تقييم النموذج اللغوي

المدخلات

الدقة المتوقَّعة	80 %
هامش الخطأ	5 %
مستوى الثقة	95%

حاسبة حجم عيّنة تقييم النموذج اللغوي

إيجاد عدد الأمثلة الذي يحتاجه تقييم نموذج لقياس الدقة ضمن هامش خطأ مستهدف، باستعمال الصيغة القياسية لحجم العيّنة لنسبة.

الدقة المستهدفة

الدقة المتوقَّعة

%

1 – 99 %

هامش الخطأ

%

0.1 – 50 %

مستوى الثقة

أدخل قيمة لعرض النتائج.

الأمثلة المطلوبة

تفاصيل

متحفّظ (دقة 50%)

آخر تحديث: 2026-06-22

حجم عيّنة تقييم النموذج اللغوي

حين تقيس دقة نموذج على معيار، يكون الرقم الذي تذكره تقديرًا من عيّنة منتهية، وهو يحمل حيرة. شغّل النموذج نفسه على خمسين مثالًا أخرى وستتحرّك الدرجة. تجيب هذه الحاسبة عن سؤال التخطيط الذي يسبق أي تقييم: كم مثالًا يلزم لكي تقع الدقة المقيسة ضمن هامش خطأ مذكور عند مستوى ثقة مختار.

الدقة نسبةٌ

درجة المعيار هي نسبة الأمثلة التي يجيب عنها النموذج إجابةً صحيحة — أي نسبة. وتوصَف حيرة نسبة مُقدَّرة بخطئها المعياري، وتُبنى فترة الثقة بمدّ عدد من الأخطاء المعيارية على كل جانب، يحدّده مستوى الثقة. واشتراط ألا تكون تلك الفترة أوسع من هامش خطأ مستهدف يثبّت عدد الأمثلة اللازم.

الصيغة

n = \frac{z^2\, p\,(1 - p)}{E^2}

هنا $z$ القيمة الطبيعية المعيارية لمستوى الثقة المختار، و $p$ الدقة المتوقَّعة، و $E$ هامش الخطأ، و $n$ عدد الأمثلة مُقرَّبًا للأعلى. وميزتان تهمّان. يدخل الهامش مربَّعًا، فتنصيفه يضاعف المطلب أربع مرات — الدقة باهظة. وتدخل الدقة عبر حاصل ضرب $p$ في مُتمِّمه، وهو يبلغ ذروته عند انقسام متساوٍ، فالنموذج المتوقَّع قرب رمي العملة يحتاج أكثر الأمثلة بينما القريب من الطرفين يحتاج أقلّها.

مثال محلول

لنفترض أنك تتوقّع دقة نحو 80% وتريد معرفتها ضمن ±5% بثقة 95%:

\begin{aligned} n &= \frac{1.96^2 \times 0.8 \times 0.2}{0.05^2} \\ &= \frac{3.8416 \times 0.16}{0.0025} \approx 245.9 \to 246 \end{aligned}

فنحو 246 مثالًا تكفي. ولو لم تملك تخمينًا مسبقًا للدقة واستعملت أسوأ الحالات عند انقسام متساوٍ، لارتفع المطلب إلى 385. وتضييق الهامش إلى ±2.5% يدفع قيمة أسوأ الحالات إلى ما يفوق 1,500 — تجسيد ملموس لكلفة الدقة القائمة على قانون التربيع.

استعمال النتيجة

القيمة خطّ أساسي يفترض أمثلة مستقلة والتقريب الطبيعي، وكلاهما معقول عند مقياس التقييم. وحين لا تملك تقديرًا جديرًا بالثقة للدقة، خطّط حول قيمة 50% المتحفّظة، إذ هي أكبر ما يمكن أن يبلغه المطلب. وتقيس هذه الحاسبة حجم تقدير دقة واحد؛ أما تقرير ما إذا كان نموذج أو مُحفِّز يتفوّق فعلًا على آخر فهو مقارنة بين نسبتين تحتاج إلى حجم أثر وقوة إحصائية، وعادةً إلى بيانات أكثر — ولهذا انظر حاسبة دلالة اختبار A/B. وللتفكير في مقاييس الشيفرة متعدّدة العيّنات بدلًا من ذلك، انظر حاسبة pass@k.

الأسئلة الشائعة (FAQ)

لماذا يأخذ حجم العيّنة هذا الشكل؟

الدقة على معيار نسبةٌ: حصة الأمثلة التي يصيبها النموذج. وتتبع حيرة نسبة مُقدَّرة الخطأ المعياري ذا الحدّين، الذي تعكسه الصيغة. ولتنصيف هامش الخطأ عليك مضاعفة عدد الأمثلة أربع مرات، لأن الهامش يتقلّص مع الجذر التربيعي لحجم العيّنة. ويوسّع رفعُ مستوى الثقة درجة z ومن ثَمّ العدد.

وتفترض النتيجة سحب الأمثلة باستقلال وتستعمل التقريب الطبيعي، وهو دقيق لأحجام العيّنات التي تحتاجها التقييمات عادةً.

كيف تغيّر الدقة المتوقَّعة الجواب؟

يعتمد الحجم المطلوب على p مضروبًا في واحد ناقص p، وهو أكبر ما يكون عند 50% ويهبط نحو الطرفين. والنموذج المتوقَّع أن يسجّل 95% يحتاج أمثلة أقل لتثبيته من نموذج متوقَّع أن يسجّل 50%، لأن قرب الطرفين يكون التباين المراد قياسه أقل ببساطة.

وإن لم تملك تخمينًا مسبقًا موثوقًا، فاستعمل القيمة المتحفّظة المحسوبة عند دقة 50% — فهي أكبر ما يمكن أن يبلغه المطلب، ولذا فهي آمنة دائمًا.

هل يشمل هذا مقارنة نموذجين؟

لا. تقيس هذه الأداة حجم تقدير دقة واحد إلى دقة مستهدفة. أما تقرير ما إذا كان نموذج أو مُحفِّز يتفوّق فعلًا على آخر فهو مقارنة بين نسبتين، تحتاج إلى حجم أثر مرغوب وقوة إحصائية، وتتطلّب عمومًا أمثلة أكثر من تقدير نموذج واحد وحده. ولذلك استعمل اختبار نسبتين مصمَّمًا لمعدّلات الفوز.

إخلاء المسؤولية

تفترض الصيغة أمثلة مستقلة والتقريب الطبيعي لذي الحدّين. وهي تقيس حجم تقدير دقة واحد، لا مقارنة بين النماذج، وتتجاهل أي تجميع أو استعمال متكرر للعناصر نفسها. عامِل النتيجة خطًا أساسيًا للتخطيط.

التالي الموصى به

حاسبة دلالة اختبار A/B

اختبار ما إذا كان مُحفِّز أو نموذج يتفوّق فعلًا على آخر. أدخل عدد الفوز والمحاولات لكل متغيّر للحصول على معدّلات الفوز، واختبار z لنسبتين، والقيمة الاحتمالية، والمحاولات اللازمة للقوة.

اعرف المزيد

حاسبة pass@k

حساب pass@k لتقييمات الشيفرة والاستدلال: احتمال أن تحلّ عيّنة واحدة على الأقل من بين k عيّنة مستقلة من النموذج مسألةً ما، انطلاقًا من معدّل النجاح لكل عيّنة.

اعرف المزيد

أكثر من 200 حاسبة · 10 لغات · مجاني 100٪

هل كانت هذه الحاسبة مفيدة؟

مدعوم من OneCalc ↗