စာရင်းအင်းများတွင် ပျမ်းမျှအသုံးပြုခြင်း၏ အားသာချက်များနှင့် အားနည်းချက်များ

ဒေတာအတွဲတစ်ခု၏ ပျမ်းမျှ တန်ဖိုး သည် ဒေတာအတွဲ၏ ပျမ်းမျှတန်ဖိုးကို ကိုယ်စားပြုသည်။

အောက်ပါအတိုင်း တွက်ချက်သည်။

ပျမ်းမျှ = Σx _i /n

ရွှေ-

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

ဒေတာအစုတစ်ခု၏ “ အလယ်” သို့မဟုတ် “ ပျမ်းမျှ” ကိုဖော်ပြရန် ဆိုလိုရင်းကိုအသုံးပြုခြင်းအတွက် အဓိကအားသာချက်နှစ်ခုရှိသည်။

အားသာချက် #1- ပျမ်းမျှသည် ၎င်း၏တွက်ချက်မှုတွင် ဒေတာအစုတစ်ခုမှ လေ့လာတွေ့ရှိချက်အားလုံးကို အသုံးပြုသည်။ စာရင်းဇယားများတွင်၊ ၎င်းသည် ဒေတာအစုတစ်ခုတွင် ရရှိနိုင်သော အချက်အလက်အားလုံးကို အသုံးပြုသည်ဟု ဆိုသောကြောင့် ယေဘုယျအားဖြင့် ကောင်းမွန်သောအရာဖြစ်သည်။

အားသာချက် # 2- ပျမ်းမျှအား တွက်ချက်ပြီး အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုရန် လွယ်ကူသည်။ ပျမ်းမျှသည် ရှုမြင်မှုအားလုံး၏ ပေါင်းလဒ်ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် တွက်ချက်ရန် လွယ်ကူသည် (ကိုယ်တိုင်ပင်) နှင့် ဘာသာပြန်ရန် လွယ်ကူသည်။

သို့ရာတွင်၊ ဒေတာအစုံကို အကျဉ်းချုပ်ရန် ဆိုလိုရင်းကို အသုံးပြု၍ ဖြစ်နိုင်ချေ အားနည်းချက် နှစ်ခုရှိသည်။

အားနည်းချက် နံပါတ် 1- ပျမ်းမျှအား အကျုံးဝင်သည် ။ ဒေတာအတွဲတစ်ခုတွင် လွန်ကဲသော အစွန်းအထင်းတစ်ခုရှိနေပါက၊ ၎င်းသည် ပျမ်းမျှအား သက်ရောက်မှုရှိပြီး ၎င်းအား ဒေတာအစုတစ်ခု၏ အလယ်ဗဟို၏ မယုံကြည်နိုင်လောက်သောအတိုင်းအတာတစ်ခု ဖြစ်လာစေသည်။

အားနည်းချက် #2- ပျမ်းမျှသည် လှည့်စားထားသော ဒေတာအစုံများဖြင့် လှည့်စားနိုင်သည်။ ဒေတာအတွဲတစ်ခုအား ဘယ် သို့မဟုတ် ညာဘက်သို့ စောင်းထားသည့်အခါ ပျမ်းမျှအား တွက်ချက်ခြင်းသည် ဒေတာအစုတစ်ခု၏ အလယ်ဗဟိုကို တိုင်းတာခြင်း၏ လွဲမှားသောနည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။

အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာများသည် လက်တွေ့တွင် ဤအားသာချက်များနှင့် အားနည်းချက်များကို ဖော်ပြသည်။

ဥပမာ 1- ပျမ်းမျှအား အသုံးပြုခြင်း၏ အကျိုးကျေးဇူးများ

မြို့ကြီးတစ်ခု၏ နေထိုင်သူများ၏ လစာများကို ဖော်ပြသော အောက်ပါ histogram ရှိသည်ဆိုပါစို့။

ဤဖြန့်ဝေမှုသည် ယေဘူယျအားဖြင့် အချိုးညီညီ ဖြစ်သည် (၎င်းကို အလယ်မှ ပိုင်းဖြတ်ပါက၊ တစ်ဝက်စီသည် အကြမ်းဖျင်းအားဖြင့် တူညီနေမည်) ဖြစ်သောကြောင့် အစွန်းထွက်များမရှိသောကြောင့် ဆိုလိုသည်မှာ ဤဒေတာအစု၏ဗဟိုကို ဖော်ပြရန် အသုံးဝင်သောနည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။

ပျမ်းမျှအားဖြင့် $63,000 သည် ဖြန့်ဖြူးမှု၏ဗဟိုတွင် ခန့်မှန်းခြေအားဖြင့် ဖြစ်သည်-

ဤအထူးဥပမာတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ပျမ်းမျှအားဖြင့် အားသာချက်နှစ်ခုလုံးကို အသုံးပြုနိုင်သည်-

အားသာချက် #1- ပျမ်းမျှသည် ၎င်း၏တွက်ချက်မှုတွင် ဒေတာအစုတစ်ခုမှ လေ့လာတွေ့ရှိချက်အားလုံးကို အသုံးပြုသည်။

ဖြန့်ဖြူးမှုသည် အခြေခံအားဖြင့် အချိုးကျပြီး လွန်ကဲသောအစွန်းအထင်းများမရှိသောကြောင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ရရှိနိုင်သောလစာအားလုံးကို ပျမ်းမျှတွက်ချက်ရန် အသုံးပြုနိုင်ခဲ့သည်၊ ၎င်းသည် ဤမြို့ကြီးရှိ “ ပျမ်းမျှ” သို့မဟုတ် “ ပုံမှန်” လစာကို ကောင်းသောအကြံဥာဏ်ပေးသည်။

အားသာချက် # 2- ပျမ်းမျှအား တွက်ချက်ပြီး အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုရန် လွယ်ကူသည်။ ပျမ်းမျှလစာ $63,000 သည် ဤမြို့ရှိ လူတစ်ဦးချင်းစီ၏ “ ပျမ်းမျှ” လစာကို ကိုယ်စားပြုကြောင်း နားလည်ရလွယ်ကူပါသည်။

အချို့သောလူများသည် ဤထက်များစွာပို၍ ဝင်ငွေနည်းသော်လည်း၊ ဤပျမ်းမျှတန်ဖိုးသည် ဤမြို့၌ “ ပုံမှန်” လစာအတွက် အကြံကောင်းပေးသည်။

ဥပမာ 2- ပျမ်းမျှအားအသုံးပြုခြင်း၏ အားနည်းချက်များ

ကျွန်ုပ်တို့တွင် အလွန်လွဲမှားသော လစာခွဲဝေမှုတစ်ခုရှိသည်ဆိုပါစို့၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ပျမ်းမျှနှင့် ပျမ်းမျှလစာ နှစ်ခုလုံးကို တွက်ချက်ရန် ဆုံးဖြတ်ခဲ့သည်ဆိုပါစို့။

ဖြန့်ဖြူးမှု၏အမြီးတွင် မြင့်မားသောတန်ဖိုးများသည် အလယ်ဗဟိုမှ ဝေးကွာပြီး အမြီးရှည်ဆီသို့ ရွေ့လျားသည်။

ဤဥပမာတွင်၊ သာမန်လူတစ်ဦးတစ်ယောက်သည် တစ်နှစ်လျှင် $47,000 ဝန်းကျင်ဝင်ငွေရှိကြောင်း၊ ပျမ်းမျှအားဖြင့် သာမန်လူတစ်ဦးတစ်ယောက်သည် တစ်နှစ်လျှင် $32,000 ဝန်းကျင်သာရရှိသည်၊ ၎င်းသည် သာမန်လူတစ်ဦးချင်းထက် များစွာပို၍ကိုယ်စားပြုသည်ဟု ဆိုသည်။

ဤဥပမာတွင်၊ ဆိုလိုသည်မှာ ဖြန့်ဖြူးမှုမှာ လွဲသွားသောကြောင့် ဤဖြန့်ဖြူးမှုတွင် “ ပုံမှန်” သို့မဟုတ် “ ပျမ်းမျှ” တန်ဖိုးကို အကျဉ်းချုပ်ဖော်ပြမှု ညံ့ဖျင်းပါသည်။

သို့မဟုတ် အချို့သောလမ်းပေါ်ရှိ အိမ်များ၏စတုရန်းပုံများအကြောင်း အချက်အလက်ပါဝင်သော အခြားဖြန့်ဖြူးမှုတစ်ခုရှိသည်ဆိုပါစို့၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဒေတာအတွဲ၏ပျမ်းမျှနှင့် ပျမ်းမျှအား တွက်ချက်ရန် ဆုံးဖြတ်သည်-

ပျမ်းမျှအား အလွန်ကြီးမားသော အိမ်အနည်းငယ်မှ လွှမ်းမိုးထားသောကြောင့် ၎င်းကို တန်ဖိုးပိုမိုမြင့်မားစေသည်။

၎င်းသည် ပျမ်းမျှစတုရန်းပုံရိုက်ခြင်းတန်ဖိုးကို အထင်မှားစေကာ ထိုလမ်းပေါ်ရှိ အိမ်တစ်အိမ်၏ “ ပုံမှန်” စတုရန်းပုံ၏ ညံ့ဖျင်းသောအတိုင်းအတာကို ပေးသည်။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

အောက်ဖော်ပြပါ သင်ခန်းစာများသည် စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ ပျမ်းမျှနှင့် ပျမ်းမျှအချက်အလက်များအကြောင်း နောက်ထပ်အချက်အလက်များကို ပေးဆောင်သည်-

အကြမ်းဖျင်းအားဖြင့် ဆိုလိုခြင်းအပေါ် မည်သို့အကျိုးသက်ရောက်သနည်း။
ဟစ်စတိုဂရမ်တစ်ခု၏ ပျမ်းမျှနှင့် ပျမ်းမျှအား ခန့်မှန်းနည်း
ပင်စည်နှင့် အရွက်ကွက်များ၏ ပျမ်းမျှနှင့် အလယ်အလတ်ကို မည်သို့ရှာမည်နည်း။