الذكورية: فلا تجب صلاة الجمعة على النساء. أقل عدد يشترط لإقامة صلاة الجمعة. الصِّحة: أي السلامة من الأمراض، والمقصود سلامة الجسد من الأمراض التي يصعب معها عرفاً حضور الجمعة في المسجد، كمن به مرضٌ وألمٌ شديد. الحرِّية: فلا تجب صلاة الجمعة على العبد المملوك؛ وذلك لا نشغاله بخدمة سيّده. السَّلامة: والمراد بها سلامة المصلّي من العاهات المُقعِدة، أو المُتعِبة له في الخروج إلى صلاة الجمعة، كالشيخوخة المُقعِدة والعمى، ولكن إن وجد الأعمى شخصاً يقوده سواء تبرّعاً أو بأجرة معتدلة، فقد وجبت عليه الجمعة عند الجمهور من المالكية، والشافعية، والحنابلة؛ لأن الأعمى بواسطة القائد يُعتبر قادراً، وخالفهم في ذلك الإمام أبو حنيفة، فذهب إلى عدم وجوب الجمعة عليه، وتجب صلاة الجمعة على الأعمى إذا أُقيمت الجمعة وهو في المسجد متطهّرٌ متهيئٌ للصلاة، أو كان الأعمى ممن يملك مهارةً في المشي في الأسواق دون الحاجة إلى أي كُلفة.
- اقل الجماعه في الصلاة هو
- التّوزيع الطّبيعيّ
اقل الجماعه في الصلاة هو
المودة بينهم ، لأنهم يحققون إحساس اللمس والعدالة بين الأفراد ، حيث يؤدي كل من الغني والفقير الصلاة في نفس المكان ، والرؤوس ، والبلاط ، الكبير والصغير أيضًا ، فلنعمل جميعًا. احرص على أن تكون صلاة الجماعة في المساجد في المقام الأول وفي المنازل والسفر والسفر أيضًا ، واثنتان على الأقل من الرصيف الأمامي كما نعرف إجابة السؤال ، أقل المصلين في السفر..
الحمد لله.
تعرفنا في المقالة السابقة على منحنى التوزيع الطبيعي وخصائصه. في هذه المقالة نلقي المزيد من الضوء على التوزيع الطبيعي وذلك باستعراض التوزيع الطبيعي القياسي. التوزيع الطبيعي القياسي (المعياري) ؟
كما تعلم فإن منحنى التوزيع الطبيعي يُعرَّف بالمتوسط µ والانحراف المعياري σ. وقد يأخذ المتوسط أي قيمة ويأخذ الانحراف المعياري أي قيمة موجبة. أما منحنى التوزيع الطبيعي القياسي Standard Normal Distribution فهو توزيع طبيعي له متوسط يساوي الصفر وانحراف معياري يساوي واحد. ويستخدم منحنى التوزيع الطبيعي القياسي لتحديد احتمالية أن يأخذ متغيرا يتبع التوزيع الطبيعي قيما في مدى محدد. افترض أننا ندرس متغير ما مثل أخطاء الإنتاج اليومية أو أطوال مجموعة من الناس أو زمن عملية ما ووجدنا أنه يتبع توزيعا طبيعيا بمتوسط يساوي 35 وانحراف معياري يساوي 2 ونريد أن نقدر احتمالية أن تكون قيمة هذا المتغير أكبر من 40. إننا بحاجة لجداول تبين المساحة تحت هذا المنحنى لأن هذه المساحة -كما بينا في المقالة السابقة- تعبر عن الاحتمالات. وبالتالي فإننا سنحتاج جدول لكل منحنى توزيع طبيعي وهذا أمر معقد جدا. لذلك فإننا نستخدم معادلة بسيطة لتحويل قيمة المتغير لمنحنى التوزيع القياسي وبالتالي يمكننا استخدام جدول واحد فقط وهو منحنى التوزيع الطبيعي القياسي.
التّوزيع الطّبيعيّ
5 كان التوزيع قريب جدا من المتوسط بينما ازداد اتساعا عندما زادت قيمة الانحراف المعياري إلى 1 ثم ازداد اتساعا عندما وصلت قيمة الانحراف المعياري إلى 2. أما تغير المتوسط فيظهر في الرسم التالي. فالانحراف المعياري لكل منحنى من هذه المنحنيات متساوٍ بينما المتوسط مختلف. لاحظ أن المنحنيات الثلاثة متشابهة تماما ولكن كل منها يتوزع حول متوسط مختلف. بهذا نكون قد تعرفنا على منحنى التوزيع الطبيعي وفي المقالة التالية إن شاء الله نتعرف أكثر على هذا المنحنى وبعض التوزيعات الأخرى. من مراجع المقالة: Applied Statistical Methods, W. Carlson and B. Thorne, Prentice Hall, 1997 Statistics for Managers, Levine et al., Prentice Hall, 1999 Lean Six Sigma Pocket ToolBook, George at al., McGraw Hill, 2005
نحاول غالباً التعرف على توزيع البيانات فالقيم إما أن تكون منحرفة لليمين Right skewed distribution أو لليسار Left skewed distribution أو متوزعة حول الوسط وهذا مايعرف بالتوزيع الطبيعي Normal distribution. افتراض التوزيع الطبيعي يسهل لنا بشكل كبير حساب الإحتمالات Probabilities الخاصة بالعينات وتعميمها على المجتمع الإحصائي. وسنقوم في الغالب بافتراض أن توزيع العينة محل الدراسة توزيعاً طبيعياً وذلك بالإعتماد على مايعرف ب Central Limit Theorem والذي يقترح أن توزيع العينة سوف يتجه نحو التوزيع الطبيعي مع زيادة عدد العناصر في هذه العينة وعند ذلك سيتساوى متوسط Mean العينة مع متوسط المجتمع الإحصائي الذي أُخذت منه العينة. كثير من الدراسات المبنية على الخبرا ت العملية تنصح بأن يكون حجم العينة أكبر من ٣٠. يسمى التوزيع الطبيعي أيضاً Gaussian أوbell-shaped distribution. يهمنا بالتوزيع متغيرين المتوسط Mean μ والإنحراف المعياري Standard Deviation σ. يتميز التوزيع الطبيعي بأن القيم تكون متبعثرة حول المتوسط وبالتالي القيم التالية متساوية المتوسط = الوسيط= المنوال
الانحراف المعياري Standard Deviation ويرمز له عادة بالرمز σ وهو مقياس لتوزع القيم حول المتوسط.