R တွင် မျှော်မှန်းတန်ဖိုးကို တွက်ချက်နည်း (ဥပမာများဖြင့်)

ဖြစ်နိုင်ခြေ ဖြန့်ဝေမှုသည် အချို့သောတန်ဖိုးများပေါ်တွင် ကျပန်းပြောင်းလွဲချက် တစ်ခုက ဖြစ်နိုင်ခြေကို ပြောပြသည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ အောက်ပါဖြစ်နိုင်ခြေဖြန့်ဝေမှုသည် သတ်မှတ်ထားသောပွဲစဉ်တစ်ခုတွင် ဘောလုံးအသင်းတစ်သင်းမှ အချို့သောဂိုးအရေအတွက်ကို သွင်းယူနိုင်ခြေကို ပြောပြသည်-

ဖြစ်နိုင်ခြေ ဖြန့်ဖြူးမှု၏ မျှော်မှန်းတန်ဖိုးကို ရှာဖွေရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အောက်ပါဖော်မြူလာကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

µ = Σx * P(x)

ရွှေ-

• x: ဒေတာတန်ဖိုး
• P(x): တန်ဖိုး၏ဖြစ်နိုင်ခြေ

ဥပမာအားဖြင့်၊ ဘောလုံးအသင်းအတွက် မျှော်မှန်းထားသော ဂိုးအရေအတွက်ကို အောက်ပါအတိုင်း တွက်ချက်ရမည်ဖြစ်ပါသည်။

μ = 0*0.18 + 1*0.34 + 2*0.35 + 3*0.11 + 4*0.02 = 1.45 ဂိုး။

R တွင်ဖြစ်နိုင်ခြေဖြန့်ဝေမှု၏မျှော်မှန်းတန်ဖိုးကိုတွက်ချက်ရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် နည်းလမ်းသုံးမျိုးထဲမှ တစ်ခုကို အသုံးပြုနိုင်သည်။

 #method 1
sum(vals*probs)

#method 2
weighted. mean (vals, probs)

#method 3
c(vals %*% probs)

နည်းလမ်းသုံးမျိုးစလုံးသည် တူညီသောရလဒ်ကို ရရှိမည်ဖြစ်သည်။

အောက်ပါဥပမာများသည် R တွင် ဤနည်းလမ်းတစ်ခုစီကို အသုံးပြုနည်းကို ပြသထားသည်။

ဥပမာ 1- sum() ကိုသုံး၍ မျှော်လင့်ထားသောတန်ဖိုး

အောက်ပါကုဒ်သည် sum() လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြု၍ ဖြစ်နိုင်ခြေဖြန့်ဝေမှုတစ်ခု၏ မျှော်မှန်းတန်ဖိုးကို တွက်ချက်နည်းကို ပြသသည်-

 #define values
vals <- c(0, 1, 2, 3, 4)

#define probabilities
probs <- c(.18, .34, .35, .11, .02)

#calculate expected value
sum(vals*probs)

[1] 1.45

ဥပမာ 2- Weighted.mean() ကိုသုံး၍ မျှော်လင့်ထားသောတန်ဖိုး

အောက်ပါကုဒ်သည် R ရှိ built-inweighted.mean () လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြု၍ ဖြစ်နိုင်ခြေဖြန့်ဝေမှုတစ်ခု၏ မျှော်မှန်းတန်ဖိုးကို တွက်ချက်နည်းကို ပြသသည်-

 #define values
vals <- c(0, 1, 2, 3, 4)

#define probabilities
probs <- c(.18, .34, .35, .11, .02)

#calculate expected value
weighted. mean (vals, probs)

[1] 1.45

ဥပမာ 3- c() ကိုသုံး၍ မျှော်လင့်ထားသောတန်ဖိုး

အောက်ပါကုဒ်သည် R ရှိ built-in c() လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြု၍ ဖြစ်နိုင်ခြေဖြန့်ဝေမှုတစ်ခု၏ မျှော်မှန်းတန်ဖိုးကို တွက်ချက်နည်းကို ပြသသည်-

 #define values
vals <- c(0, 1, 2, 3, 4)

#define probabilities
probs <- c(.18, .34, .35, .11, .02)

#calculate expected value
c(vals %*% probs)

[1] 1.45

နည်းလမ်းသုံးခုစလုံးသည် တူညီသောမျှော်လင့်ထားသည့်တန်ဖိုးကို ပြန်ပေးကြောင်း သတိပြုပါ။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

R ဖြင့် ပျမ်းမျှတွက်နည်း
R တွင် geometric mean တွက်နည်း
R တွင်အလေးချိန်ပျမ်းမျှတွက်နည်း