စာရင်းအင်းအယူအဆ

အားဖြင့် Benjamin Anderson ဩဂုတ် 2, 2023 စာရင်းအင်းများ 0 မှတ်ချက်များ

ဤဆောင်းပါးတွင် ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ ယူဆချက်များအား ရှင်းပြထားသည်။ ထို့ကြောင့်၊ စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ ယူဆချက်များ၏ အဓိပ္ပါယ်၊ ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ ယူဆချက်များ၏ ဥပမာများနှင့် ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ ယူဆချက်များ၏ ကွဲပြားခြားနားသော အမျိုးအစားများကား အဘယ်နည်း။

ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ ယူဆချက်ဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း။

Statistical hypothesis သည် စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ ဘောင်တစ်ခု၏ တန်ဖိုးနှင့်ပတ်သက်သော ယူဆချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ရိုးရိုးရှင်းရှင်းပြောရလျှင် ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ ယူဆချက်များသည် လူဦးရေ၏ လက္ခဏာရပ်များနှင့် ပတ်သက်၍ ထုတ်ပြန်ချက်များဖြစ်သည်။ ကိန်းဂဏန်းစာရင်းဇယားများတွင်၊ သီအိုရီကို သီအိုရီစမ်းသပ်မှုပြုလုပ်ခြင်းဖြင့် ငြင်းဆိုခြင်း သို့မဟုတ် လက်ခံသည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ “ စက်အသစ်သည် ကောင်းမွန်စွာပြုလုပ်ထားသော အစိတ်အပိုင်းများအတွက် 95% တိကျမှုရှိသည်” ဟူသော ယူဆချက်သည် လူဦးရေကန့်သတ်ချက်၏တန်ဖိုးနှင့် ပတ်သက်၍ ယူဆချက်တစ်ခုပြုလုပ်ထားသောကြောင့် ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာယူဆချက်တစ်ခုဖြစ်ပြီး၊ ပိုမိုတိကျစွာပြောရလျှင် ၎င်းသည် လူဦးရေအချိုးအစားကောင်းမွန်ကြောင်းဖော်ပြထားသည်။ made parts made parts သည် ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ ယူဆချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ အစိတ်အပိုင်းများသည် 95% နှင့်ညီမျှသည်။

ယေဘုယျအားဖြင့် လူဦးရေအတိုင်းအတာသတ်မှတ်ချက်သည် မျှော်လင့်ထားသည့်အရာနှင့် ကွာခြားသည်ဟု သံသယရှိသည့်အခါ ယေဘုယျအားဖြင့် ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ ယူဆချက်များကို ပြုလုပ်သည်။ ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ သီအိုရီကို ရေးဆွဲပြီးသည်နှင့်၊ ထိုယူဆချက်ကို ငြင်းပယ်ရန် သို့မဟုတ် လက်ခံရန် ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ လေ့လာမှုတစ်ခု ပြုလုပ်သည်။ ဒါကို ဘယ်လိုလုပ်ရမလဲဆိုတာကို အောက်မှာ ကြည့်ပါမယ်။

ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ ယူဆချက် နမူနာများ

ယခု ကျွန်ုပ်တို့သည် ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ ယူဆချက်တစ်ခု၏ အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်ကို သိရှိပြီး သဘောတရားကို အပြည့်အဝနားလည်ရန် ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ ယူဆချက်များ၏ နမူနာများစွာကို ကြည့်ကြပါစို့။

စက်မှထုတ်သော အစိတ်အပိုင်းများ၏ ပျမ်းမျှအရှည်သည် 15 cm နှင့် ညီမျှသည်။
ဆေးသည် 90% ထိရောက်သည်။
ကုမ္ပဏီ၏ ပျမ်းမျှလစာသည် တစ်နှစ်လျှင် $15,000 ထက် စံသွေဖည်မှုရှိသည်။
မြေသြဇာ A သည် မြေသြဇာ B ထက် အပင်ကြီးထွားမှုကို ပိုမိုနှေးကွေးစေသည်။
စက်အသစ်သည် ယခင်စက်ထက် တစ်နေ့လျှင် ပျမ်းမျှ ၂ ယူနစ် ပိုမိုထုတ်လုပ်သည်။

စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ ယူဆချက် အမျိုးအစားများ

အခြေခံအားဖြင့်၊ ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ ယူဆချက်များကို အမျိုးအစား နှစ်မျိုး ခွဲခြားနိုင်သည်။

Null hypothesis : လူဦးရေကန့်သတ်ချက်တစ်ခုနှင့်ပတ်သက်သော ကနဦးယူဆချက်သည် မှားယွင်းကြောင်း ထိန်းသိမ်းထားသည့် ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ ယူဆချက်ဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့် null hypothesis သည် ကျွန်ုပ်တို့ ငြင်းပယ်လိုသော ယူဆချက်ဖြစ်သည်။
Alternative hypothesis : ၎င်းသည် အတည်ပြုရန် ရည်ရွယ်သည့် သုတေသန၏ ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ ယူဆချက်ဖြစ်သည်။ တစ်နည်းဆိုရသော် အစားထိုးယူဆချက်သည် သုတေသီ၏ ကြိုတင်ယူဆချက်တစ်ခုဖြစ်ပြီး ၎င်းသည် အမှန်ဖြစ်ကြောင်း သက်သေပြရန် ကြိုးပမ်းရာတွင် သီအိုရီစစ်ဆေးမှုကို ဆောင်ရွက်မည်ဖြစ်သည်။

ပုံမှန်အားဖြင့်၊ ဒေတာနမူနာတစ်ခု၏ ကိန်းဂဏန်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုမှ ပံ့ပိုးရန် ရည်ရွယ်ထားသည့် သီအိုရီဖြစ်သောကြောင့် အစားထိုးယူဆချက်အား null hypothesis မတိုင်မီ ပုံဖော်ထားသည်။ null hypothesis သည် အခြား သီအိုရီကို ဆန့်ကျင်၍ ရိုးရိုးရှင်းရှင်း ပုံဖော်ထားသည်။

➤ Null Hypothesis နမူနာကို ကြည့်ပါ။
➤- အခြားယူဆချက်၏ ဥပမာကို ကြည့်ပါ။

ယူဆချက် စမ်းသပ်ခြင်း။

Hypothesis testing ၊ hypothesis testing သို့မဟုတ် hypothesis testing ဟုခေါ်သည် ၊ သည် ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ ယူဆချက်တစ်ခုကို ငြင်းပယ်ရန် သို့မဟုတ် လက်ခံရန် အသုံးပြုသည့် နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ တစ်နည်းဆိုရသော် လူဦးရေ၏ ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ အတိုင်းအတာတစ်ခု၏တန်ဖိုးနှင့်ပတ်သက်သည့် အယူအဆတစ်ခုကို ငြင်းပယ်ခြင်း သို့မဟုတ် လက်ခံခြင်းရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် သီအိုရီစစ်ဆေးမှုကို အသုံးပြုသည်။

ယူဆချက်စမ်းသပ်ခြင်း နှစ်မျိုးရှိသည်။

Two-tailed hypothesis testing (သို့မဟုတ် two-tailed hypothesis testing) : hypothesis testing ၏ အခြား hypothesis သည် လူဦးရေ parameter သည် သီးခြားတန်ဖိုးတစ်ခုနှင့် “ ကွဲပြားသည်” ဟု ဖော်ပြထားသည်။
One-tailed hypothesis testing (သို့မဟုတ် one-tailed hypothesis testing) : လူဦးရေအတိုင်းအတာသတ်မှတ်ချက်သည် “ ကြီးသည်” (ညာဘက်အမြီး) သို့မဟုတ် “ အောက်မြီးထက်” (ဘယ်ဘက်အမြီး) ထက်နည်းသည်ဟု ညွှန်ပြပါသည်။

အမြီးနှစ်ကြောင်း အယူအဆ စမ်းသပ်ခြင်း။

$\begin{cases}H_0: \mu=\mu_0\\[2ex]H_1:\mu\neq\mu_0\end{cases}$

One-tailed hypothesis testing (ညာဘက်အမြီး)

$\begin{cases}H_0: \mu\leq \mu_0\\[2ex]H_1:\mu>\mu_0\end{cases}” title=” Rendered by QuickLaTeX.com” height=” 65″ width=” 102″ style=” vertical-align: 0px;” ></p> </p> </div> <div class=$

One-tailed hypothesis စမ်းသပ်ခြင်း (ဘယ်အမြီး)

$\begin{cases}H_0: \mu\geq\mu_0\\[2ex]H_1:\mu<\mu_0\end{cases}$

စမ်းသပ်ခြင်းဆိုင်ရာ ယူဆချက်တွင်၊ ဒေတာနမူနာကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး ရရှိသော ရလဒ်များအပေါ် အခြေခံ၍ ယခင်သတ်မှတ်ထားသော လူဦးရေကန့်သတ်ချက်နှင့်ပတ်သက်သော ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ ယူဆချက်တစ်ခုကို ငြင်းပယ်ရန် သို့မဟုတ် လက်ခံရန် ဆုံးဖြတ်ခဲ့သည်။

➤ ကြည့်ပါ- ယူဆချက်တစ်ခုကို ဘယ်လိုစမ်းသပ်ရမလဲ။

စာရေးသူအကြောင်း

Benjamin Anderson

မင်္ဂလာပါ၊ ကျွန်ုပ်သည် အငြိမ်းစား စာရင်းအင်း ပါမောက္ခ ဘင်ဂျမင်ဖြစ်ပြီး သီးသန့် Statorials ဆရာအဖြစ် လှည့်ပတ်ပါသည်။ စာရင်းဇယားနယ်ပယ်တွင် ကျယ်ပြန့်သောအတွေ့အကြုံနှင့် ကျွမ်းကျင်မှုနှင့်အတူ၊ Statorials မှတစ်ဆင့် ကျောင်းသားများကို ခွန်အားဖြစ်စေရန်အတွက် ကျွန်ုပ်၏အသိပညာကို မျှဝေလိုပါသည်။ ပိုသိတယ်။