Mean နှင့် standard deviation အကြားဆက်နွယ်မှု (ဥပမာနှင့်အတူ)

ပျမ်းမျှ သည် ဒေတာအစုတစ်ခုရှိ ပျမ်းမျှတန်ဖိုးကို ကိုယ်စားပြုသည်။

အောက်ပါအတိုင်း တွက်ချက်သည်။

နမူနာဆိုလို = Σx _i /n

ရွှေ-

• ∑- “ပေါင်း” ဟူသော သင်္ကေတ၊
• x _i : ဒေတာအစုံရှိ i ^th observation
• n- ဒေတာအတွဲတွင် ကြည့်ရှုမှုစုစုပေါင်း

စံသွေဖည်မှုသည် ဆိုလိုရင်းနှင့် ဆက်စပ်သော ဒေတာအတွဲတစ်ခုတွင် တန်ဖိုးများ ဖြန့်ဖြူးမှုကို ကိုယ်စားပြုသည်။

အောက်ပါအတိုင်း တွက်ချက်သည်။

နမူနာစံသွေဖည်ခြင်း = √ Σ(x _i – x _bar ) ² / (n-1)

ရွှေ-

• ∑- “ပေါင်း” ဟူသော သင်္ကေတ၊
• x _i : နမူနာ၏ ^ith တန်ဖိုး
• x _bar : နမူနာကိုဆိုလိုသည်။
• n- နမူနာအရွယ်အစား

ပျမ်းမျှနှင့် စံသွေဖည်မှုကြား ဆက်နွယ်မှုကို သတိပြုပါ- စံသွေဖည်မှုကို တွက်ချက်ရန် ဖော်မြူလာတွင် ပျမ်းမျှအား အသုံးပြုသည် ။

တကယ်တော့၊ နမူနာဆိုလိုရင်းကို မသိမချင်း နမူနာတစ်ခုရဲ့ စံသွေဖည်မှုကို တွက်ချက်လို့မရပါဘူး။

အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာသည် လက်တွေ့တွင် ဒေတာသတ်မှတ်မှုအတွက် နမူနာပျမ်းမျှနှင့် နမူနာစံသွေဖည်မှုကို တွက်ချက်နည်းကို ပြသထားသည်။

ဥပမာ- Data Set တစ်ခုအတွက် Mean နှင့် Standard Deviation ကို တွက်ချက်ခြင်း။

မတူညီသော ဘတ်စကက်ဘောကစားသမား 10 ဦးမှ ရမှတ်များကိုပြသသည့် အောက်ပါဒေတာအတွဲရှိသည် ဆိုကြပါစို့။

အောက်ပါဖော်မြူလာကို အသုံးပြု၍ ရမှတ်များ၏နမူနာပျမ်းမျှအမှတ်ကို တွက်ချက်နိုင်သည်-

• နမူနာဆိုလို = Σx _i /n
• နမူနာပျမ်းမျှ = (22+14+15+18+19+8+9+34+30+7) / 10
• နမူနာဆိုလို = 17.6

နမူနာရမှတ်များ၏ ပျမ်းမျှအမှတ်မှာ ၁၇.၆ ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ကစားသမားအားလုံးကြားတွင် ရမှတ်ပျမ်းမျှအမှတ်အရေအတွက်ကို ကိုယ်စားပြုသည်။

နမူနာဆိုလိုရင်းကို သိသည်နှင့်၊ နမူနာစံသွေဖည်မှုကို တွက်ချက်ရန် ဖော်မြူလာတွင် ၎င်းကို ထည့်သွင်းနိုင်သည်-

• နမူနာစံသွေဖည်ခြင်း = √ Σ(x _i – x _bar ) ² / (n-1)
• နမူနာစံသွေဖည်ခြင်း = √ ((22-17.6) ² + (14-17.6) ² + (15-17.6) ² + (18-17.6) ² + (19-17.6) 6) ² + (8-17.6) ² + (၉ -၁၇.၆) ^၂ + (၃၄-၁၇.၆) ^၂ + (၃၀-၁၇.၆) ^၂ + (၇-၁၇.၆) ^၂ ) / (၁၀-၁)၊
• နမူနာစံသွေဖည် = 9.08

နမူနာစံသွေဖည်မှုသည် 9.08 ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် အမှတ်တစ်ခုစီတန်ဖိုးနှင့် နမူနာအမှတ်ပျမ်းမျှကြားရှိ ပျမ်းမျှအကွာအဝေးကို ကိုယ်စားပြုသည်။

မက်ထရစ်တစ်ခုစီသည် ကျွန်ုပ်တို့အား မတူညီသည့်အရာများကို ပြောပြသောကြောင့် ဒေတာအတွဲတစ်ခု၏ ပျမ်းမျှနှင့် စံသွေဖည်မှု နှစ်ခုစလုံးကို သိရှိရန် အသုံးဝင်ပါသည်။

ပျမ်းမျှအားဖြင့် ဒေတာအစုတစ်ခု၏ “ဗဟို” တန်ဖိုးသည် မည်သည့်နေရာတွင် ရှိနေသည်ကို အကြံဉာဏ်ပေးသည်။

စံသွေဖည်မှုသည် ဒေတာအစုတစ်ခုအတွင်း ဆိုလိုရင်းတစ်ဝိုက်တန်ဖိုးများ ဖြန့်ဖြူးခြင်းဆိုင်ရာ အကြံဉာဏ်တစ်ခုပေးသည်။ စံသွေဖည်တန်ဖိုး မြင့်မားလေ၊ နမူနာတစ်ခုတွင် တန်ဖိုးများ ကွဲကွာလေလေဖြစ်သည်။

ဤတန်ဖိုးနှစ်ခုကို သိခြင်းဖြင့် ဒေတာအစုတစ်ခုတွင် တန်ဖိုးများ ခွဲဝေမှုအကြောင်း များစွာလေ့လာနိုင်ပါသည်။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

အောက်ဖော်ပြပါ သင်ခန်းစာများသည် ပျမ်းမျှနှင့် စံသွေဖည်ခြင်းဆိုင်ရာ နောက်ထပ်အချက်အလက်များကို ပေးဆောင်သည်-

ကိန်းဂဏန်းစာရင်းအင်းများတွင် ပျမ်းမျှသည် အဘယ်ကြောင့်အရေးကြီးသနည်း။
စာရင်းဇယားများတွင် စံသွေဖည်ခြင်းသည် အဘယ်ကြောင့် အရေးကြီးသနည်း။
Excel တွင် Mean နှင့် Standard Deviation ကို တွက်ချက်နည်း