آمارکده
✾ ـ﷽ـ ✾ بزرگترین مرجع تخصصی آمار کتب و جزوات دروس تخصصی آمار آموزش مباحث مهم آمار نرم افزار های آماری مشاوره آماری ادمین و روابط عمومی : @Amar_kadeh_admin اینستاگرام: https://instagram.com/amar__kade
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram آمارکده
El canal آمارکده (@amar_kadeh) en el segmento lingüístico de Farsi es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 12 814 suscriptores, ocupando la posición 15 679 en la categoría Educación y el puesto 24 950 en la región Irán.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 12 814 suscriptores.
Según los últimos datos del 28 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 686, y en las últimas 24 horas de 32, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 5.59%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 5.00% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 717 visualizaciones. En el primer día suele acumular 642 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 5.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como آموزشی, تست, کامپیوتر, سؤال, مرور.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“✾ ـ﷽ـ ✾
بزرگترین مرجع تخصصی آمار
کتب و جزوات دروس تخصصی آمار
آموزش مباحث مهم آمار
نرم افزار های آماری
مشاوره آماری
ادمین و روابط عمومی :
@Amar_kadeh_admin
اینستاگرام:
https://instagram.com/amar__kade”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 29 junio, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Educación.
Carga de datos en curso...
| Fecha | Crecimiento de Suscriptores | Menciones | Canales | |
| 29 junio | 0 | |||
| 28 junio | +39 | |||
| 27 junio | +71 | |||
| 26 junio | +45 | |||
| 25 junio | +91 | |||
| 24 junio | +31 | |||
| 23 junio | +95 | |||
| 22 junio | +5 | |||
| 21 junio | +80 | |||
| 20 junio | 0 | |||
| 19 junio | +27 | |||
| 18 junio | +24 | |||
| 17 junio | 0 | |||
| 16 junio | 0 | |||
| 15 junio | 0 | |||
| 14 junio | +68 | |||
| 13 junio | +47 | |||
| 12 junio | +21 | |||
| 11 junio | +52 | |||
| 10 junio | +8 | |||
| 09 junio | +33 | |||
| 08 junio | 0 | |||
| 07 junio | +49 | |||
| 06 junio | +58 | |||
| 05 junio | +3 | |||
| 04 junio | +57 | |||
| 03 junio | 0 | |||
| 02 junio | +4 | |||
| 01 junio | 0 |
| 2 | هکرا و برنامه نویس ها حملههه🥷❤️ | 110 |
| 3 | دارم هکر میشم ......☠😈
هکر شو همه جا رو هک کن 👾👾 | 134 |
| 4 | ⭕️⭕️⭕️⭕️⭕️⭕️⭕️⭕️⭕️⭕️⭕️
📣 کانال VIP به دلیل احتمال جنگ رایگان شد
📣 قیمت اصلی هر کانال : 2میلیون تومان
📣 5 دقیقه فرصت برای عضویت در کانال VIP
🔤 Join VIP
⭕️⭕️⭕️⭕️⭕️⭕️⭕️⭕️⭕️⭕️⭕️ | 251 |
| 5 | ⁉️حقایق و چالش های p_value و راه حل آن !
#آمار
┏━━━━━
🌐 @Amar_kadeh 📊✨
┗━━━━━━━━━━ | 425 |
| 6 | مرور مطالب هفته گذشته در آمارکده 📈📅
#مرور_هفتگی
┏━━━━━
🌐 @Amar_kadeh 📊✨
┗━━━━━━━━━━ | 537 |
| 7 | آموزش ساختش بزارم؟😂💕
https://t.me/propt405 | 559 |
| 8 | ۵ ابزار هوش مصنوعی در زمینه مقالهنویسی
☑️ essayailab.com
☑️ Writesonic.com
☑️ Writecream.com
☑️ Hyperwriteai.com
☑️ quillbot.com
┏━━━━━
🌐 @Amar_kadeh 📊
┗━━━━━━━━━━ | 653 |
| 9 | 💡 به تعدادی برنامه نویس و شبکه و دانشجو خیلی فوری نیازمندیم.
👉 https://t.me/addlist/HemQbQ0P9VZiM2Fk
‼️ رایگان ظرفیت محدود ➡️ | 209 |
| 10 | ✔️ دوستان برای دسترسی راحت تر شما کانالها و گروههایی که لازمتون میشه رو تو یه فولدر گذاشتیم.
⭐️ این فولدر رو به تلگرامتون اضافه کنید، اینجوری دیگه بین انبوه آموزشها و گروهها سردرگم نمیشید و هر سوالی که واسه کامپیوتر و طراحی سایت و برنامه نویسی و شبکه نیاز دارید میتونید بپرسید.
🔹 حتی میتونید جزوهها دانشگاهیتو هم از اینجا بردارید.
📥 با زدن دکمه Add این فولدر به تلگرام شما اضافه میشود. 👇👇
➡️🔗 https://t.me/addlist/HemQbQ0P9VZiM2Fk | 267 |
| 11 | ✔️ دوستان برای دسترسی راحت تر شما کانالها و گروههایی که لازمتون میشه رو تو یه فولدر گذاشتیم.
⭐️ این فولدر رو به تلگرامتون اضافه کنید، اینجوری دیگه بین انبوه آموزشها و گروهها سردرگم نمیشید و هر سوالی که واسه کامپیوتر و طراحی سایت و برنامه نویسی و شبکه نیاز دارید میتونید بپرسید.
🔹 حتی میتونید جزوهها دانشگاهیتو هم از اینجا بردارید.
📥 با زدن دکمه Add این فولدر به تلگرام شما اضافه میشود. 👇👇
➡️🔗 https://t.me/addlist/HemQbQ0P9VZiM2Fk | 1 |
| 12 | مرور مطالب هفته گذشته در آمارکده 📈📅
#مرور_هفتگی
┏━━━━━
🌐 @Amar_kadeh 📊✨
┗━━━━━━━━━━ | 13 |
| 13 | ✔️ دوستان برای دسترسی راحت تر شما کانالها و گروههایی که لازمتون میشه رو تو یه فولدر گذاشتیم.
⭐️ این فولدر رو به تلگرامتون اضافه کنید، اینجوری دیگه بین انبوه آموزشها و گروهها سردرگم نمیشید و هر سوالی که واسه کامپیوتر و طراحی سایت و برنامه نویسی و شبکه نیاز دارید میتونید بپرسید.
🔹 حتی میتونید جزوهها دانشگاهیتو هم از اینجا بردارید.
📥 با زدن دکمه Add این فولدر به تلگرام شما اضافه میشود. 👇👇
➡️🔗 https://t.me/addlist/HemQbQ0P9VZiM2Fk | 42 |
| 14 | وقتی از صبح بیدار بودی و خسته ای | 706 |
| 15 | دارم هکر میشم ......☠😈
هکر شو همه جا رو هک کن 👾👾 | 98 |
| 16 | ⚽️ وقتی نتیجه، همه حقیقت را نمیگوید
یه نگاه آماری به پشتپرده گلهای نزده
━━━━━━━━━━━━━━
تیمت ۲۰ شوت زد، حریف ۴ تا.
نتیجه؟ ۰-۱ باختی.
هوادار میگه: «شانس نیاوردیم.»
مربی میگه: «دروازهبانشون فوقالعاده بود.»
آنالیستِ آماری میگه: «صبر کن اول ببینم اون شوتها از کجا بودن.»
━━━━━━━━━━━━━━
📊 منظور از xG چیه؟
عبارت xG (Expected Goals) یعنی:
احتمال اینکه یه شوت مشخص گل بشه.
نه همه شوتها با هم برابرن.
شوت از ۵ متر جلوی دروازه با شوت از خط میانی فرق داره که این رو همه میدونن.
ولی xG این تفاوت رو عددی میکنه.
مثال ساده:
🔹 شوت از روی نقطه پنالتی xG ≈ ۰.۷۶
🔹 شوت با سر از ۱۰ متر xG ≈ ۰.۱۲
🔹 شوت از بیرون محوطه xG ≈ ۰.۰۳
جمع xG همه شوتهای یه بازی = تعداد گلهایی که انتظار داشتیم اون تیم بزنه.
━━━━━━━━━━━━━━
🧠 پشتش چه مدل آماریایه؟
در سادهترین شکلش، xG با رگرسیون لجستیک محاسبه میشه:
P(گل) = σ(β₀ + β₁·فاصله + β₂·زاویه + β₃·هدر + ...)
که σ
تابع سیگموید است و خروجی رو بین ۰ و ۱ نگه میداره.
متغیرهای اصلی مدل:
🔸 فاصله از دروازه
🔸 زاویه شوت نسبت به دروازه
🔸 هدر بود یا با پا
🔸 موقعیت دفاع حریف
🔸 فشار دفاعی روی شوتزننده
روشهای پیشرفتهتر شامل Gradient Boosting، شبکههای عصبی، Random Forest و SVM هم هستن ولی منطق آماری پشت همهشون یکیه:
یه مسئله طبقهبندی دوکلاسه (گل / نه گل) روی صدها هزار شوت تاریخی.
━━━━━━━━━━━━━━
🎯 چرا مهمه؟
بدون xG، فقط نتیجه میبینیم و نه کیفیت بازی.
یه تیم میتونه ۳ بازی پشت سر هم ببازه ولی xG بالاتری از حریف داشته باشه.
یعنی: بدشانس بوده، نه بد بازی کرده.
این برای سه گروه حیاتیه:
🔹 مربی : میفهمه آیا سیستمش واقعاً خوبه یا فقط نتایج خوبی داشته.
🔹 باشگاه : برای خرید بازیکن، xG فردی رو نگاه میکنه، نه فقط گلزده.
🔹 شرطبندی و پیشبینی : مدلهای xG پایه تحلیل احتمال نتایجن.
━━━━━━━━━━━━━━
⚠️ کجا xG شکست میخوره؟
مشکل اول: مدل موقعیت رو میبینه، بازیکن رو نه
یه شوت از نقطه پنالتی برای همه xG یکسانی داره - چه مسی باشه، چه آخرین نفر نیمکت.
تحقیقات اخیر نشون داده که موقعیت بازیکن (مهاجم در برابر هافبک) واقعاً روی احتمال گل تأثیر داره این چیزیه که مدلهای ساده نادیده میگیرن.
مشکل دوم: نویز در نمونه کوچک
در یه بازی، تفاوت xG و گل واقعی میتونه صرفاً شانس باشه.
و اینکه در بلندمدت (یه فصل کامل) معنادار میشه - نه در یه بازی.
مشکل سوم: چه چیزی رو اندازه نمیگیره؟
کیفیت دریبل قبل از شوت، خستگی بازیکن، فشار روانی - هیچکدام در مدل نیستن.
━━━━━━━━━━━━━━
🎯 جمعبندی
xG یه معجزه نیست اما یه ابزار آماری با فرضیات مشخصه.
قدرتش اینه که نویز نتایج کوتاهمدت رو کاهش میده و سیگنال واقعی کیفیت بازی رو نشون میده.
ضعفش اینه که مثل هر مدل آماری، سادهسازی واقعیته و واقعیت فوتبال پیچیدهتر از هر معادلهایه.
"All models are wrong, but some are useful."
جورج باکس
xG یکی از مفیدترینهاست.
━━━━━━━━━━━━━━
📚 منابع:
📖 Scholtes & Karakuş (2024). Bayes-xG. Frontiers in Sports and Active Living.
📖 Box, G.E.P. (1976). Science and Statistics. *Journal of the American Statistical Association.
Frontiers
PubMed Central
┏━━━━━
🌐 @Amar_kadeh 📊
┗━━━━━━━━━━ | 762 |
| 17 | 🤩🤩🤩🤩🤩🤩🤩🤩🤩🤩
🔴به مناسبت ۲ ساله شدن عمر چنلمون چنل های vip که قیمت یک میلیون هست به ۱۰ نفر اول رایگان میدیم و بعد از ۱۰ نفر به طور خودکار لینک باطل میشه جوین بدین🆕🤩🤩
⛓https://t.me/addlist/_3PqrBLjDxQ3OTg8
#تبلیغ_نیست
🤩🤩🤩🤩🤩🤩🤩🤩🤩🤩 | 211 |
| 18 | 🧠 ماشینها چطور درس میخوانند؟ (فراتر از حدس و خطا)
در پست قبل گفتیم که در «یادگیری ماشین»، ما به جای نوشتن قوانین سخت و خشک، به کامپیوتر داده میدهیم تا یاد بگیرد. اما این «یادگیری» دقیقاً پشت صحنه چه اتفاقی میافتد؟ آیا ماشین واقعاً میفهمد یا فقط تقلید میکند؟ 🤔
بیایید با یک مثال واقعی شروع کنیم. فرض کنید میخواهیم به یک هوش مصنوعی یاد بدهیم تفاوت بین «سیب» و «پرتقال» را تشخیص دهد. 🍎🍊
۱. چالشِ روش سنتی (چرا جواب نمیدهد؟)
در برنامهنویسی قدیمی، ما باید دستور میدادیم: «اگر گرد بود و قرمز، سیب است؛ اگر نارنجی بود و زبر، پرتقال است.»
اما دنیای واقعی بسیار پیچیده است! سیبهای سبز داریم، پرتقالهای نرسیده یا حتی سیبهایی که تغییر شکل دادهاند. قوانین انسانی ما خیلی زود شکست میخورند. 🛑
۲. روش یادگیری ماشین (استراتژیِ آزمون و خطا)
در یادگیری ماشین، ما به جای قانونگذاری، به مدل اجازه میدهیم خودش تجربه کسب کند. فرآیند آموزش اینطور است:
* مرحله اول: حدس زدن (Guessing): در ابتدا مدل کاملاً «خام» است. مثل دانشآموزی که هیچچیز نمیداند، وقتی عکسی به او نشان میدهیم، تصادفی حدس میزند: «این یک پرتقال است!» (در حالی که سیب بوده).
* مرحله دوم: محاسبه خطا (Loss Calculation): این مهمترین بخش است! سیستمی وجود دارد که به مدل میگوید: «اشتباه کردی! چقدر اشتباه کردی؟» فاصله بینِ «حدسِ مدل» و «واقعیت»، خطا (Loss) نامیده میشود.
* مرحله سوم: اصلاح مسیر (Optimization): حالا مدل برمیگردد و تنظیمات داخلیاش (که به آن پارامتر میگوییم) را کمی تغییر میدهد تا در حدس بعدی، کمتر اشتباه کند. 🛠️
۳. چرا یادگیری ماشین جادو نیست؟
این فرآیندِ «حدس بزن، خطا را ببین، اصلاح کن» شاید میلیونها بار تکرار شود.
مدلهای هوش مصنوعی خسته نمیشوند! آنها میتوانند در عرض چند دقیقه، کل دیتابیس تصاویر جهان را مرور کنند و میلیونها بار اصلاح شوند. وقتی خطا به نزدیک صفر برسد، یعنی مدل «یاد گرفته» است. 🎓
نکته کلیدی:
یادگیری ماشین، در واقع هنرِ بهینهسازی برای کاهش اشتباهات است. هر چقدر دادههای بیشتری به مدل بدهیم (دادههای آموزشی)، مدل دقیقتر میشود و کمتر خطا میکند. این دقیقاً همان چیزی است که باعث شده مدلهای امروزی مثل GPT یا سیستمهای تشخیص چهره، تا این حد دقیق شوند.
اینطور است که ماشینها از دل دادههای خام، دانش استخراج میکنند و به ابزارهای هوشمندی تبدیل میشوند که ما امروز در گوشیهایمان میبینیم. 🚀
هفته آینده با بررسی یکی از این مباحث، عمیقتر وارد دنیای دادهها میشویم. منتظر پست بعدی ما باشید! 📈
#یادگیری_ماشین
#هوش_مصنوعی
#آموزش
#علم_داده
┏━━━━━
🌐 @Amar_kadeh 📊
┗━━━━━━━━━━ | 901 |
| 19 | 📍📍 یه فولدر پر از آموزشهای کاربردی، ابزارهای مفید، پروژه و فرصتهای شغلی برای برنامهنویسانو مهندسان کامپیوتر!
👇👇
https://t.me/addlist/Nof8rUR_6Ws0N2Q0 | 304 |
| 20 | آموزش AI Agents | ماشین لرنینگ | علم داده
👉 @Ai_Tv
آموزش تخصصی برنامه نویسی برای همه
👉 @Azad_Developers
هوش مصنوعی دانشگاه تهران
👉 @MrArtificialintelligence
قدیمی ترین کانال پایتون ایران
👉 @LearnPY
هوش مصنوعی - برنامهنویسی - دادهکاوی
👉 @ShabakehMAG
آموزش از برنامهنویسی تا هوش مصنوعی
👉 @Python_0to100
مسیر روشن برنامه نویسی
👉 @i_CODE
دورهمی برنامهنویسان
👉 @programmers_gathering
علم داده و تحلیل داده
👉 @Amar_kadeh
هوش مصنوعی - علم داده - بینش جدید
👉 @ailearncamp
جمعی از فعالان کامپیوتر در استرالیا
👉 @OxinCode
آموزش جامع برنامه نویسی و طراحی سایت
👉 @Computerr_Programming
هوش مصنوعی | پایتون | سورس کد
👉 @OpenCV_olc
اخرین اخبار فناوری و هوش مصنوعی
👉 @docpython
هوش مصنوعی اما متفاوت
👉 @Neurogenix1
انرژی دانشگاه صنعتی شریف
👉 @sharif_energy
پردازش تصویر ایران
👉 @digital_image_processing
مغز آینده | راهکار تحول هوش مصنوعی
👉 @NextBrain_ir
آکادمی متلب آنلاین
👉 @matlabonline
پروژه های واقعی HTML | CSS و JS
👉 @htmlcss_channels
آموزش شبکه و امنیت
👉 @DENAIT
آموزش ، پروژه و کد python و Django
👉 @Python4all_pro
دنیای آموزش های موبایل و کامپیوتر
👉 @PcAndMob
اخبار هوشمصنوعی - آموزش کار با ابزارهای Ai
👉 @Ai_NewsTv
دورههای رایگان به همراه گواهینامه
👉 @udemyforever
معرفی ریپوهای هوشمصنوعی،علم داده و ML
👉 @Programmers_street
مجله هوش مصنوعی
👉 @HomeAI | 218 |
¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
