ကန့်သတ်ချက် ခန့်မှန်းချက်

ဤဆောင်းပါးသည် ကိန်းဂဏန်းစာရင်းအင်းများတွင် ကန့်သတ်ချက်ခန့်မှန်းချက်ဖြစ်ကြောင်း ရှင်းပြထားသည်။ ထို့ကြောင့်၊ စာရင်းဇယားများတွင် ပါရာမီတာကို ခန့်မှန်းပုံ၊ ကွဲပြားသော ခန့်မှန်းချက်အမျိုးအစားများနှင့် ပါရာမီတာခန့်မှန်းချက် နမူနာများကို သင်ရှာဖွေတွေ့ရှိပါလိမ့်မည်။

ကန့်သတ်ချက် ခန့်မှန်းခြင်းဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း။

ကန့်သတ်ချက်ခန့်မှန်းခြင်းသည် နမူနာတစ်ခုမှ လူဦးရေ ကန့်သတ်ချက်တန်ဖိုးကို ခန့်မှန်းရန်အတွက် ကိန်းဂဏန်းနည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဆိုလိုသည်မှာ ကိန်းဂဏန်းအချက်အလက်များတွင် ဒေတာနမူနာများဖြင့် တွက်ချက်မှုများလုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့် လူဦးရေကန့်သတ်ချက်တစ်ခုကို ခန့်မှန်းရန် ကိန်းဂဏန်းအချက်အလက်များကို အသုံးပြုပါသည်။

ယေဘူယျအားဖြင့်၊ လူဦးရေ၏ ကန့်သတ်ချက်များကို မသိရဘဲ ၎င်း၏တစ်ဦးချင်းစီအားလုံးကို လေ့လာရန် ယေဘုယျအားဖြင့် ကြီးမားလွန်းသည်။ ထို့ကြောင့် လူဦးရေ၏နမူနာကို ယူသည်၊ ဤနမူနာကို ကိန်းဂဏန်းဖြင့်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး နောက်ဆုံးတွင်၊ ရရှိသောရလဒ်များကို လူဦးရေတစ်ခုလုံးမှ နုတ်ယူပါသည်။ ထို့ကြောင့် စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ ကန့်သတ်ချက်များ ခန့်မှန်းခြင်းသည် ကျွန်ုပ်တို့အား လူဦးရေကန့်သတ်ချက်များ၏ တန်ဖိုးများကို အနီးစပ်ဆုံး စိတ်ကူးတစ်ခု ရရှိစေပါသည်။

ကန့်သတ်ချက်တစ်ခုကို ခန့်မှန်းသောအခါ၊ အမှားအယွင်းတစ်ခု အမြဲရှိနေပါသည်။ လူဦးရေပါရာမီတာ၏တန်ဖိုးအမှန်ကို အများအားဖြင့်မသိရသောကြောင့် ကန့်သတ်ချက်တစ်ခုကို ခန့်မှန်းသောအခါ၊ အနီးစပ်ဆုံးတစ်ခုကို ပြုလုပ်ပြီး ထို့ကြောင့်၊ တန်ဖိုးနှင့် အနီးစပ်ဆုံးတန်ဖိုးအကြား ကွဲလွဲမှုဖြစ်ပေါ်နိုင်သည်။

သတ်မှတ်ချက် အမျိုးအစားများ

စာရင်းဇယားများတွင်၊ ကန့်သတ်ချက်ခန့်မှန်းချက် နှစ်မျိုးရှိသည်။

• တိကျသော ကန့်သတ်ဘောင် ခန့်မှန်းခြင်း – လူဦးရေ ကန့်သတ်ဘောင်တန်ဖိုးကို သတ်သတ်မှတ်မှတ် တန်ဖိုးတစ်ခုသို့ ခန့်မှန်းခြင်း ပါဝင်သည်။ ပုံမှန်အားဖြင့်၊ နမူနာ ဘောင်တန်ဖိုးကို လူဦးရေ ကန့်သတ်ချက်၏ ခန့်မှန်းချက်အဖြစ် အသုံးပြုသည်။
• ကြားကာလအလိုက် ဘောင်များကို ခန့်မှန်းခြင်း : ၎င်းသည် ကြားကာလတစ်ခုဖြင့် လူဦးရေ ကန့်သတ်ချက်၏ ခန့်မှန်းချက်အပေါ် အခြေခံသည်။ ထို့ကြောင့်၊ လူဦးရေကန့်သတ်ချက်ကို တန်ဖိုးတစ်ခုတည်းသို့ ခန့်မှန်းမည့်အစား၊ ၎င်းသည် အကွာအဝေးတန်ဖိုးများကို ခန့်မှန်းသည်။

အနီးစပ်ဆုံးတန်ဖိုးတစ်ခုတည်းသို့ လျှော့ချပေးသောကြောင့် point estimation သည် ကြားကာလ ခန့်မှန်းချက်ထက် ပိုတိကျပါသည်။ သို့သော်၊ ဘောင်ခန့်မှန်းချက်၏တန်ဖိုးသည် အတိအကျတန်ဖိုးကို သတ်မှတ်ခြင်းထက် ကြားကာလတစ်ခုအတွင်း ဖြစ်နိုင်ခြေပိုများသောကြောင့် ကြားကာလခန့်မှန်းချက်သည် ပို၍ယုံကြည်စိတ်ချရသည်။

အမှတ်ခန့်မှန်းချက်

ပွိုင့်ခန့်မှန်းချက်တွင် နမူနာဒေတာမှ လူဦးရေ ကန့်သတ်ချက်တန်ဖိုးကို ခန့်မှန်းခြင်း ပါဝင်သည်။ ဆိုလိုသည်မှာ၊ ခန့်မှန်းချက်သည် ကန့်သတ်ချက်၏နမူနာတန်ဖိုးကို ကိုးကားမှုအဖြစ် အသုံးပြု၍ လူဦးရေကန့်သတ်ချက်တစ်ခု၏ တိကျသောတန်ဖိုးကို ပေးပါသည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ လူဦးရေ 1,000 တစ်ဦးချင်းစီ၏ ပျမ်းမျှအား ဆုံးဖြတ်ရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အမှတ်ခန့်မှန်းချက်တစ်ခုကို ပြုလုပ်နိုင်ပြီး လူ 50 နမူနာ၏ ပျမ်းမျှတန်ဖိုးကို တွက်ချက်နိုင်ပါသည်။ ထို့ကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် လူဦးရေဆိုလိုအား၏ အမှတ်ခန့်မှန်းချက်အဖြစ် နမူနာဆိုလိုရင်းတန်ဖိုးကို ယူနိုင်သည်။

ထို့ကြောင့် ခန့်မှန်းသူ သည် လူဦးရေအတိုင်းအတာတစ်ခု၏တန်ဖိုးကို ခန့်မှန်းရန်အသုံးပြုသည့် နမူနာကိန်းဂဏန်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့် နမူနာပါရာမီတာ၏တန်ဖိုးကို လူဦးရေကန့်သတ်ချက်တန်ဖိုး၏ ခန့်မှန်းချက်အဖြစ် သတ်မှတ်သည်။

ခန့်မှန်းကာလ

ကြားကာလ ခန့်မှန်းချက်တွင် ကြားကာလကို အသုံးပြု၍ လူဦးရေ ကန့်သတ်ချက်၏ တန်ဖိုးကို ခန့်မှန်းခြင်း ပါဝင်သည်။ ပို၍တိကျစွာ၊ ကြားကာလခန့်မှန်းချက်တွင် ပါရာမီတာတန်ဖိုးသည် ယုံကြည်စိတ်ချမှုအဆင့်တစ်ခုဖြင့် ကျဆုံးနိုင်ခြေအရှိဆုံး ကြားကာလကို တွက်ချက်ခြင်းပါဝင်သည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ ကြားကာလခန့်မှန်းချက်တစ်ခုတွင် လူဦးရေအတွက်ယုံကြည်မှုကြားကာလသည် (3.7) ဖြစ်ပြီး ယုံကြည်မှုအဆင့် 95% ဖြင့် ကောက်ချက်ချပါက၊ လေ့လာထားသောလူဦးရေ၏ပျမ်းမျှနှုန်းသည် 3 နှင့် 7 အကြားဖြစ်နိုင်ခြေ 95 ဖြစ်သည်၊ ဆိုလိုသည်မှာ၊ %

ကြားကာလ ခန့်မှန်းချက်ပေးသော ကြားကာလကို ယုံကြည်မှုကြားကာလဟုခေါ်သည်။ ထို့ကြောင့် ယုံကြည်မှုကြားကာလ သည် လူဦးရေကန့်သတ်ဘောင်၏တန်ဖိုးများကြားရှိတန်ဖိုးများကြားရှိတန်ဖိုးများ၏ အမှားအယွင်းအနားသတ်ဖြင့် ခန့်မှန်းပေးသည့်ကြားကာလတစ်ခုဖြစ်သည်။ အတိုချုပ်အားဖြင့်၊ ယုံကြည်မှုကြားကာလသည် ကြားကာလခန့်မှန်းချက်မှရရှိသောရလဒ်ဖြစ်သည်။ ကြားကာလ ခန့်မှန်းချက်တစ်ခု၏ ယုံကြည်မှုကြားကာလကို တွက်ချက်ရန်၊ သက်ဆိုင်ရာ ဖော်မြူလာကို အသုံးပြုရမည်-

ကန့်သတ်ချက်တစ်ခု ခန့်မှန်းခြင်း ဥပမာ

ပါရာမီတာ ခန့်မှန်းချက်၏ အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်နှင့် မတူညီသော ကန့်သတ်ချက်များ ခန့်မှန်းချက် အမျိုးအစားများကို တွေ့မြင်ပြီးသည်နှင့်၊ လူဦးရေ ကန့်သတ်ချက်အား ခန့်မှန်းနိုင်ပုံ နမူနာကို ကျွန်ုပ်တို့ မြင်တွေ့ရမည်ဖြစ်သည်။

• စျေးကွက်သုတေသနတွင်၊ နားကြပ်များ၏ပျမ်းမျှစျေးနှုန်းကိုဆုံးဖြတ်ရန်လိုသည်။ သို့သော်၊ ၎င်းတို့အားလုံး၏စျေးနှုန်းကိုလေ့လာရန်မဖြစ်နိုင်သောမော်ဒယ်များစွာရှိသောကြောင့်ယမန်နှစ်တွင်အများဆုံးရောင်းချခဲ့သောနားကြပ်အမှတ်တံဆိပ်ငါးခု၏နမူနာကိုယူရန်ဆုံးဖြတ်ခဲ့သည် (အချက်အလက်ကိုအောက်တွင်ဖော်ပြထားသည်) ။ ရံဖန်ရံခါနှင့် ကြားကာလတွင် လူဦးရေ၏ပျမ်းမျှစျေးနှုန်းကို ခန့်မှန်းခြင်း။

၂၅ ၈ ၁၄ ၁၉ ၁၂

လူဦးရေ ပျမ်းမျှကို တိကျစွာ ခန့်မှန်းရန်၊ နမူနာဒေတာ၏ ဆိုလိုရင်းကို တွက်ချက်ပါ။ ထို့ကြောင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဂဏန်းသင်္ချာဖော်မြူလာကို ဆိုလိုသည်-

သို့သော်၊ ဤသည်မှာ အတွေ့ရအများဆုံး ယုံကြည်မှုအဆင့်ဖြစ်သောကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် ယုံကြည်မှုအဆင့် 95% ဖြင့် ကြားကာလအားဖြင့် ခန့်မှန်းပါမည်။ ထို့ကြောင့် ကြားကာလ ခန့်မှန်းချက်တစ်ခုကို လုပ်ဆောင်ရန် ပျမ်းမျှအတွက် ယုံကြည်မှုကြားကာလအတွက် ဖော်မြူလာကို အသုံးပြုရန် လိုအပ်သည်-

ခန့်မှန်းချက်အမှား

လက်တွေ့တွင်၊ parameter တစ်ခု၏တန်ဖိုးအမှန်ကို အတိအကျခန့်မှန်းရန် အလွန်ခက်ခဲသောကြောင့် ခန့်မှန်းချက်တွင် မကြာခဏ အမှားအယွင်းရှိတတ်ပါသည်။ ယုတ္တိနည်းအရ၊ ခန့်မှန်းချက်အမှားကို လျှော့ချရန် ကျွန်ုပ်တို့ ကြိုးစားရပါမည်။

ထို့ကြောင့်၊ လူဦးရေကန့်သတ်ချက်၏တန်ဖိုးကိုသိပါက၊ ခန့်မှန်းတန်ဖိုးနှင့် ပါရာမီတာ၏တန်ဖိုးအမှန်တို့ကြားခြားနားချက်အဖြစ်သတ်မှတ်ထားသည့် ခန့်မှန်းချက်အမှားကို တွက်ချက်နိုင်သည်။

ရွှေ

ခန့်မှန်းချက်၏တန်ဖိုးဖြစ်သည်။

parameter ၏အမှန်တကယ်တန်ဖိုးဖြစ်သည်။

နှစ်ထပ်ကိန်းအမှားများ၏ ပျမ်းမျှဖြစ်သည့် ပျမ်းမျှစတုရန်းအမှား (MSE)ကိုလည်း တွက်ချက်နိုင်သည်။ ပျမ်းမျှစတုရန်းအမှားသည် ခန့်မှန်းချက်၏ကွဲလွဲမှုကို ကိုယ်စားပြုကြောင်း သတိပြုသင့်သည်။

အဖြစ်အများဆုံးကိစ္စဖြစ်သည့် လူဦးရေကန့်သတ်ချက်၏တန်ဖိုးအစစ်အမှန်ကို မသိသောအခါ ခန့်မှန်းချက်မှန်ကန်မှုရှိမရှိ စစ်ဆေးရန် သီအိုရီစစ်ဆေးမှုကို အများအားဖြင့်လုပ်ဆောင်သည်။