ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်ခြေ ဖြန့်ဖြူးမှု

အားဖြင့် Benjamin Anderson ဩဂုတ် 3, 2023 ဖြစ်နိုင်ခြေ 0 မှတ်ချက်များ

ဤဆောင်းပါးတွင် ကိန်းဂဏန်းစာရင်းဇယားများတွင် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်ခြေ ဖြန့်ဝေမှုများသည် မည်သည့်အရာဖြစ်ကြောင်း ရှင်းပြထားသည်။ ထို့ကြောင့်၊ discrete probability distribution ၏ အဓိပ္ပါယ်၊ discrete probability distributions ၏ ဥပမာများနှင့် discrete probability distributions ၏ ကွဲပြားသော အမျိုးအစားများကို သင်တွေ့လိမ့်မည်။

သီးခြားဖြစ်နိုင်ခြေ ဖြန့်ဝေမှုဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း။

ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်ခြေ ဖြန့်ဝေမှုသည် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသော ကျပန်းကိန်းရှင် တစ်ခု၏ ဖြစ်နိုင်ခြေများကို သတ်မှတ်ပေးသည့် ဖြန့်ဖြူးမှုဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့်၊ သီးခြားဖြစ်နိုင်ခြေဖြန့်ဝေမှုတစ်ခုသည် အကန့်အသတ်ရှိသောတန်ဖိုးများ (များသောအားဖြင့် ကိန်းပြည့်များ) ကိုသာယူနိုင်သည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ binomial ဖြန့်ဖြူးမှု၊ Poisson ဖြန့်ဖြူးမှုနှင့် hypergeometric ဖြန့်ဝေမှုများသည် သီးခြားဖြစ်နိုင်ခြေ ဖြန့်ဝေမှုများဖြစ်သည်။

သီးခြားဖြစ်နိုင်ခြေဖြန့်ဝေမှုတစ်ခုတွင်၊ (x _i ) ကိုကိုယ်စားပြုသည့် discrete variable ၏တန်ဖိုးတစ်ခုစီသည် 0 မှ 1 အထိရှိသော ဖြစ်နိုင်ခြေတန်ဖိုး (p _i ) နှင့် ဆက်စပ်နေသည်။ ထို့ကြောင့်၊ သီးခြားခွဲဝေမှုတစ်ခုရှိ ဖြစ်နိုင်ခြေအားလုံး၏ပေါင်းလဒ်သည် ရလဒ်တစ်ခုကိုပေးသည်။ .

$\begin{array}{c}P[X=x_i]=p_i \quad i=1,2,\ldots, n\\[2ex]0\leq p_i\leq 1\\[2ex]\displaystyle\sum_{i=0}^{n}p_i=1\end{array}$

အဆက်မပြတ်ဖြစ်နိုင်ခြေ ဖြန့်ဝေမှုများ၏ ဥပမာများ

ယခု ကျွန်ုပ်တို့သည် သီးခြားဖြစ်နိုင်ခြေဖြန့်ဝေမှု၏ အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်ကို သိရှိပြီး၊ သဘောတရားကို ပိုမိုနားလည်ရန် ဤဖြန့်ဖြူးမှုအမျိုးအစား၏ ဥပမာများစွာကို ကျွန်ုပ်တို့တွေ့ရပါမည်။

အဆက်မပြတ်ဖြစ်နိုင်ခြေ ဖြန့်ဝေမှုများ၏ ဥပမာများ-

အကြိမ် 30 လှိမ့်ခြင်းဖြင့် နံပါတ် 5 ကိုရရှိသောအကြိမ်အရေအတွက်။
တစ်ရက်အတွင်း ဝဘ်စာမျက်နှာကို ဝင်ရောက်အသုံးပြုသူ အရေအတွက်။
စာမေးပွဲ ဖြေဆိုခဲ့သော ကျောင်းသားဦးရေ စုစုပေါင်း ၅၀ ဦး ရှိသည်။
နမူနာထုတ်ကုန် 100 ရှိ ချွတ်ယွင်းချက်ယူနစ်အရေအတွက်။
၎င်းကိုအောင်မြင်ရန် ယာဉ်မောင်းစာမေးပွဲဖြေဆိုရမည့် အကြိမ်အရေအတွက်။

သီးခြားဖြစ်နိုင်ခြေ ဖြန့်ဝေမှုအမျိုးအစားများ

သီးခြားဖြစ်နိုင်ခြေ ဖြန့်ဝေမှုများ၏ အဓိကအမျိုးအစားများ မှာ-

သီးသန့် ယူနီဖောင်း ဖြန့်ဖြူးခြင်း။
Bernoulli ဖြန့်ဖြူးခြင်း။
Binomial ဖြန့်ဖြူးခြင်း။
ငါးဖြန့်ဖြူးရေး
အမည်မျိုးစုံ ဖြန့်ဖြူးခြင်း။
ဂျီဩမေတြီ ဖြန့်ဖြူးခြင်း။
အနုတ်လက္ခဏာ နှစ်လုံးတွဲ ဖြန့်ဖြူးခြင်း။
Hypergeometric ဖြန့်ဖြူးမှု

သီးခြားဖြစ်နိုင်ခြေဖြန့်ဝေမှု အမျိုးအစားတစ်ခုစီကို အောက်တွင် အသေးစိတ်ရှင်းပြထားသည်။

သီးသန့် ယူနီဖောင်း ဖြန့်ဖြူးခြင်း။

Discrete uniform distribution သည် discrete probability distribution တစ်ခုဖြစ်ပြီး တန်ဖိုးများအားလုံးသည် ညီမျှခြင်းဖြစ်နိုင်သည်၊ ဆိုလိုသည်မှာ discrete uniform distribution တစ်ခုတွင်၊ တန်ဖိုးများအားလုံးသည် တူညီသောဖြစ်နိုင်ခြေရှိသည် ။

ဥပမာအားဖြင့်၊ ဖြစ်နိုင်ခြေရလဒ်များအားလုံး (1၊ 2၊ 3၊ 4၊ 5၊ သို့မဟုတ် 6) သည် တူညီသောဖြစ်နိုင်ခြေရှိသောကြောင့် အသေတစ်ခု၏အလိပ်ကို သီးခြားတူညီသောဖြန့်ဝေမှုဖြင့် သတ်မှတ်နိုင်သည်။

ယေဘူယျအားဖြင့်၊ သီးခြားယူနီဖောင်း ဖြန့်ဖြူးမှုတွင် ဖြန့်ဖြူးမှုယူနိုင်သည့် ဖြစ်နိုင်ချေတန်ဖိုးများ အကွာအဝေးကို သတ်မှတ်ပေးသော a နှင့် b တို့၏ လက္ခဏာရပ်ဘောင်နှစ်ခုရှိသည်။ ထို့ကြောင့်၊ variable တစ်ခုကို discrete uniform distribution ဖြင့် သတ်မှတ်သောအခါ၊ ၎င်းကို Uniform(a,b) ဟု ရေးထားသည်။

$X\sim \text{Uniforme}(a,b)$

ရလဒ်အားလုံးသည် တူညီသောဖြစ်နိုင်ခြေရှိလျှင် ၎င်းသည် စမ်းသပ်ချက်သည် ကျပန်းဖြစ်သည်ဟု ဆိုလိုသောကြောင့် သီးခြားတူညီဝတ်စုံဖြန့်ဝေမှုကို ကျပန်းစမ်းသပ်မှုများကို ဖော်ပြရန်အတွက် အသုံးပြုနိုင်သည်။

➤ ခွဲခြားသတ်မှတ်ထားသော ယူနီဖောင်းဖြန့်ဖြူးမှုအတွက် ဖော်မြူလာကို ကြည့်ပါ။

Bernoulli ဖြန့်ဖြူးခြင်း။

Bernoulli ဖြန့်ဝေမှုသည် dichotomous ဖြန့်ဝေမှု ဟုလည်းသိကြပြီး၊ သည် ရလဒ်နှစ်ခုသာရှိနိုင်သော သီးခြားကိန်းရှင်ကိုကိုယ်စားပြုသည့် ဖြစ်နိုင်ခြေဖြန့်ဝေမှုတစ်ခုဖြစ်သည်- “ အောင်မြင်မှု” သို့မဟုတ် “ ကျရှုံးခြင်း” ။

Bernoulli ဖြန့်ဖြူးမှုတွင် “ အောင်မြင်မှု” သည် ကျွန်ုပ်တို့မျှော်လင့်ထားသောရလဒ်ဖြစ်ပြီး တန်ဖိုး 1 ရှိပြီး “ ကျရှုံးခြင်း” သည် မျှော်လင့်ထားသည့်ရလဒ်ထက်အခြားရလဒ်ဖြစ်ပြီး 0 တန်ဖိုးရှိသည်။ ထို့ကြောင့် “ ရလဒ်၏ဖြစ်နိုင်ခြေရှိပါက၊ အောင်မြင်မှု” သည် p ဖြစ်ပြီး “ ကျရှုံးခြင်း” ၏ရလဒ်ဖြစ်နိုင်ခြေမှာ q = 1-p ဖြစ်သည်။

$\begin{array}{c}X\sim \text{Bernoulli}(p)\\[2ex]\begin{array}{l} \text{\'Exito}\ \color{orange}\bm{\longrightarrow}\color{black} \ P[X=1]=p\\[2ex]\text{Fracaso}\ \color{orange}\bm{\longrightarrow}\color{black} \ P[X=0]=q=1-p\end{array}\end{array}$

Bernoulli ဖြန့်ဖြူးမှုကို ဆွစ်ဇာလန်စာရင်းအင်းပညာရှင် Jacob Bernoulli ၏အစွဲဖြင့် အမည်ပေးထားသည်။

စာရင်းဇယားများတွင်၊ Bernoulli ဖြန့်ဖြူးမှုတွင် အဓိကအားဖြင့် အသုံးချပလီကေးရှင်းတစ်ခုရှိသည်- ဖြစ်နိုင်ခြေရလဒ် နှစ်ခုသာရှိသည်- အောင်မြင်မှုနှင့် ကျရှုံးမှု ဖြစ်နိုင်ချေများကို စမ်းသပ်မှုများ၏ ဖြစ်နိုင်ခြေများကို သတ်မှတ်ခြင်း။ ထို့ကြောင့် Bernoulli ဖြန့်ဖြူးမှုကို အသုံးပြုသည့် စမ်းသပ်ချက်ကို Bernoulli စမ်းသပ်မှု သို့မဟုတ် Bernoulli စမ်းသပ်မှုဟု ခေါ်သည်။

➤ Bernoulli ဖြန့်ဖြူးမှုဖော်မြူလာကို ကြည့်ပါ။

Binomial ဖြန့်ဖြူးခြင်း။

binomial ဖြန့်ဝေမှု ၊ binomial distribution ဟုခေါ်သည် ၊ သည် လွတ်လပ်သော dichotomous စမ်းသပ်မှုများ ဆက်တိုက်လုပ်ဆောင်သောအခါ အောင်မြင်နိုင်ခြေရှိသော ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော ဖြန့်ချီမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ တစ်နည်းဆိုရသော်၊ binomial distribution သည် Bernoulli စမ်းသပ်မှု၏ အစီအစဥ်တစ်ခု၏ အောင်မြင်သောရလဒ်အရေအတွက်ကို ဖော်ပြသည့် ဖြန့်ဖြူးမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ အကြွေစေ့ခေါင်းပေါ်တက်လာသည့်အကြိမ်အရေအတွက် 25 ကြိမ်သည် binomial distribution ဖြစ်သည်။

ယေဘူယျအားဖြင့်၊ စမ်းသပ်မှုတစ်ခုစီ၏အောင်မြင်နိုင်ခြေကို p သည် parameter n ဖြင့်သတ်မှတ်ထားပြီး၊ p သည်စမ်းသပ်မှုတစ်ခုစီ၏အောင်မြင်နိုင်ခြေဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့်၊ binomial ဖြန့်ဝေမှုနောက်ဆက်တွဲဖြစ်သော ကျပန်းကိန်းရှင်ကို အောက်ပါအတိုင်း ရေးသားထားသည်။

$X\sim\text{Bin}(n,p)$

binomial ဖြန့်ဝေမှုတွင်၊ အတိအကျတူညီသောစမ်းသပ်ချက်သည် အကြိမ် n ကြိမ်ဖြစ်ပြီး စမ်းသပ်မှုများသည် တစ်ခုနှင့်တစ်ခု အမှီအခိုကင်းသောကြောင့် စမ်းသပ်မှုတစ်ခုစီ၏အောင်မြင်နိုင်ခြေသည် တူညီသည် (p) ကိုသတိပြုပါ။

➤- Binomial ဖြန့်ဖြူးမှုဖော်မြူလာကို ကြည့်ပါ။

ငါးဖြန့်ဖြူးရေး

Poisson ဖြန့်ဖြူးမှုသည် အချိန်အတိုင်းအတာတစ်ခုအတွင်း ဖြစ်ပေါ်နေသည့် ဖြစ်ရပ်အရေအတွက်တစ်ခု၏ ဖြစ်နိုင်ခြေကို သတ်မှတ်ပေးသည့် ဖြစ်နိုင်ခြေဖြန့်ဝေမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ တစ်နည်းဆိုရသော် Poisson ဖြန့်ဖြူးမှုကို အချိန်ကာလတစ်ခုအတွင်း ဖြစ်စဉ်တစ်ခု ထပ်ခါထပ်ခါဖြစ်စေသည့်အကြိမ်အရေအတွက်ကိုဖော်ပြသည့် ကျပန်းပြောင်းလွဲချက်များကို နမူနာပုံစံပြုလုပ်ရန် အသုံးပြုသည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ တစ်မိနစ်လျှင် တယ်လီဖုန်းလဲလှယ်မှုမှ လက်ခံရရှိသည့် ခေါ်ဆိုမှုအရေအတွက်သည် Poisson ဖြန့်ဖြူးမှုကို အသုံးပြု၍ သတ်မှတ်နိုင်သည့် သီးခြားကျပန်းပြောင်းလဲမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။

Poisson ဖြန့်ဖြူးမှုတွင် ဂရိအက္ခရာ λ ဖြင့်ကိုယ်စားပြုသည့် ဝိသေသဘောင်တစ်ခုရှိပြီး ပေးထားသည့်ကြားကာလတစ်ခုအတွင်း လေ့လာထားသည့်ဖြစ်ရပ်ကို ဖြစ်ပေါ်လာမည့် အကြိမ်အရေအတွက်ကို ညွှန်ပြသည်။

$X\sim \text{Poisson}(\lambda)$

➤- ငါးဖြန့်ဖြူးရေးဖော်မြူလာကို ကြည့်ပါ။

အမည်မျိုးစုံ ဖြန့်ဖြူးခြင်း။

Multinomial distribution (သို့မဟုတ် multinomial distribution ) သည် စမ်းသပ်မှုများစွာပြီးနောက် အကြိမ်ပေါင်းများစွာ ဖြစ်ပေါ်လာသည့် အပြန်အလှန်သီးသန့်ဖြစ်ရပ်များ၏ ဖြစ်နိုင်ခြေကို ဖော်ပြသည့် ဖြစ်နိုင်ခြေ ဖြန့်ဖြူးမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။

ဆိုလိုသည်မှာ၊ ကျပန်းစမ်းသပ်မှုတစ်ခုသည် သီးသန့်ဖြစ်ရပ်သုံးခု သို့မဟုတ် ထို့ထက်ပို၍ ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်ပြီး ဖြစ်ရပ်တစ်ခုစီ၏ဖြစ်နိုင်ခြေကို သီးခြားစီဖြစ်နိုင်ချေကို သိရှိပါက၊ စမ်းသပ်မှုများစွာကို လုပ်ဆောင်သည့်အခါ ဖြစ်နိုင်ခြေအချို့ကို တွက်ချက်ရန်အတွက် ကိန်းဂဏန်းပေါင်းများစွာ ဖြန့်ဝေခြင်းကို အသုံးပြုပါသည်။ အချိန်တိုင်း

ထို့ကြောင့် multinomial distribution သည် binomial distribution ၏ ယေဘူယျ အဓိပ္ပါယ်ဖြစ်ပါသည်။

➤- အမည်မျိုးစုံ ဖြန့်ဖြူးရေးဖော်မြူလာကို ကြည့်ပါ။

ဂျီဩမေတြီ ဖြန့်ဖြူးခြင်း။

ဂျီဩမေတြီဖြန့်ဝေမှုသည် ပထမဆုံးအောင်မြင်သောရလဒ်ကိုရရှိရန် လိုအပ်သော Bernoulli စမ်းသပ်မှုအရေအတွက်ကို သတ်မှတ်ပေးသည့် ဖြစ်နိုင်ခြေဖြန့်ဝေမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဆိုလိုသည်မှာ၊ ၎င်းတို့အနက်မှတစ်ခုသည် အပြုသဘောဆောင်သောရလဒ်ရရှိသည်အထိ Bernoulli စမ်းသပ်မှုများကို ထပ်ခါတလဲလဲလုပ်ဆောင်သည့် ဂျီဩမေတြီဖြန့်ဖြူးမှုပုံစံများဖြစ်သည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ အဝါရောင်ကားတစ်စီးကို တွေ့သည်အထိ လမ်းမပေါ်တွင် ဖြတ်သန်းနေသည့် ကားအရေအတွက်သည် ဂျီဩမေတြီ ဖြန့်ဖြူးမှုဖြစ်သည်။

Bernoulli စမ်းသပ်မှုသည် “ အောင်မြင်မှု” နှင့် “ ကျရှုံးခြင်း” ဖြစ်နိုင်သောရလဒ်နှစ်ခုရှိသည်သောစမ်းသပ်မှုတစ်ခုဖြစ်ကြောင်းသတိရပါ။ ထို့ကြောင့် “ အောင်မြင်မှု” ၏ဖြစ်နိုင်ခြေသည် p ဖြစ်ပါက “ ကျရှုံးခြင်း” ဖြစ်နိုင်ခြေမှာ q=1-p ဖြစ်သည်။

ထို့ကြောင့် ဂျီဩမေတြီဖြန့်ဝေမှုသည် စမ်းသပ်မှုအားလုံး၏ အောင်မြင်နိုင်ခြေဖြစ်သည့် ကန့်သတ်ဘောင် p ပေါ်တွင် မူတည်သည်။ ထို့အပြင်၊ ဖြစ်နိုင်ခြေ p သည် စမ်းသပ်မှုအားလုံးအတွက် တူညီပါသည်။

$X\sim\text{Geom\'etrica}(p)$

➤- ဂျီဩမေတြီ ဖြန့်ဝေမှု ဖော်မြူလာကို ကြည့်ပါ။

အနုတ်လက္ခဏာ နှစ်လုံးတွဲ ဖြန့်ဖြူးခြင်း။

အနုတ်လက္ခဏာ binomial ဖြန့်ဝေမှုသည် ပေးထားသော အပြုသဘောဆောင်သောရလဒ်များရရှိရန် လိုအပ်သော Bernoulli စမ်းသပ်မှုအရေအတွက်ကို ဖော်ပြသည့် ဖြစ်နိုင်ခြေဖြန့်ဖြူးမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။

ထို့ကြောင့်၊ အနုတ်လက္ခဏာ binomial ဖြန့်ဝေမှုတွင် ဝိသေသဘောင်နှစ်ခုရှိသည်- r သည် လိုချင်သော အောင်မြင်သောရလဒ်များ၏ အရေအတွက်ဖြစ်ပြီး p သည် Bernoulli စမ်းသပ်မှုတစ်ခုစီအတွက် အောင်မြင်နိုင်ခြေဖြစ်နိုင်ခြေဖြစ်သည်။

$X\sim \text{BN}(r,p)$

ထို့ကြောင့်၊ အနုတ်လက္ခဏာ binomial ဖြန့်ဝေမှုသည် အပြုသဘောဆောင်သော ရလဒ်များ ရရှိရန် လိုအပ်သလို Bernoulli စမ်းသပ်မှုများစွာကို လုပ်ဆောင်သည့် လုပ်ငန်းစဉ်ကို သတ်မှတ်သည်။ ထို့အပြင်၊ ဤ Bernoulli စမ်းသပ်မှုများအားလုံးသည် သီးခြားလွတ်လပ်ပြီး အောင်မြင်မှု ၏ အဆက်မပြတ်ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ အနုတ်လက္ခဏာ binomial ဖြန့်ဝေမှုနောက်ဆက်တွဲဖြစ်သော ကျပန်း variable သည် နံပါတ် 6 ကို သုံးကြိမ်လှိမ့်သည်အထိ လှိမ့်ရမည့် အကြိမ်အရေအတွက်ဖြစ်သည်။

➤ ကြည့်ပါ- အနုတ်လက္ခဏာ binomial ဖြန့်ဖြူးမှုအတွက် ဖော်မြူလာ

Hypergeometric ဖြန့်ဖြူးမှု

ဟိုက်ပါဂျီအိုမက်ထရစ် ဖြန့်ဝေမှုသည် လူဦးရေတစ်ခုမှ n ဒြပ်စင်များကို အစားထိုးခြင်းမရှိဘဲ ကျပန်းထုတ်ယူခြင်းတွင် အောင်မြင်သောကိစ္စရပ်အရေအတွက်ကို ဖော်ပြသည့် ဖြစ်နိုင်ခြေဖြန့်ဖြူးမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။

ဆိုလိုသည်မှာ၊ ၎င်းတို့ထဲမှ တစ်ခုကို အစားထိုးခြင်းမပြုဘဲ လူဦးရေတစ်ခုမှ n ဒြပ်စင်များကို ထုတ်ယူသည့်အခါ x အောင်မြင်မှုများရရှိရန် ဖြစ်နိုင်ခြေကို တွက်ချက်ရန် ဟိုက်ပါဂျီဩမေတြီ ဖြန့်ဖြူးမှုကို အသုံးပြုသည်။

ထို့ကြောင့်၊ hypergeometric ဖြန့်ဖြူးမှုတွင် ကန့်သတ်ချက်သုံးခုရှိသည်။

N : သည် လူဦးရေရှိ ဒြပ်စင်အရေအတွက် (N = 0၊ 1၊ 2၊…)။
K : သည် အောင်မြင်မှုအများဆုံးအရေအတွက် (K = 0၊ 1၊ 2၊…၊N)။ hypergeometric ဖြန့်ဖြူးမှုတွင် ဒြပ်စင်တစ်ခုကို “ အောင်မြင်မှု” သို့မဟုတ် “ ပျက်ကွက်မှု” ဟုသာယူဆနိုင်သောကြောင့် NK သည် ရှုံးနိမ့်မှုအများဆုံးအရေအတွက်ဖြစ်သည်။
n : ဆိုသည်မှာ အစားထိုးခြင်းမပြုသော ထုတ်ယူမှု အရေအတွက်ဖြစ်သည်။

$X \sim HG(N,K,n)$

➤- Hypergeometric ဖြန့်ဖြူးမှုဖော်မြူလာကို ကြည့်ပါ။

ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး စဉ်ဆက်မပြတ်ဖြစ်နိုင်ခြေ ဖြန့်ဖြူးမှု

နောက်ဆုံးတွင်၊ သီးခြားဖြစ်နိုင်ခြေဖြန့်ဝေမှုနှင့် စဉ်ဆက်မပြတ်ဖြစ်နိုင်ခြေဖြန့်ဝေမှုအကြား ခြားနားချက်ကို ကျွန်ုပ်တို့တွေ့မြင်ရမည်ဖြစ်သောကြောင့် ဤဖြန့်ဖြူးမှုအမျိုးအစားနှစ်ခုကို ခွဲခြားသိရန် အရေးကြီးသောကြောင့်ဖြစ်သည်။

သီးခြားခွဲဝေမှုတစ်ခုနှင့် စဉ်ဆက်မပြတ်ဖြန့်ဖြူးမှုအကြား ကွာခြားချက် မှာ ၎င်းတို့ယူနိုင်သော တန်ဖိုးအရေအတွက်ဖြစ်သည်။ စဉ်ဆက်မပြတ် ဖြန့်ဖြူးမှုတစ်ခုသည် မည်သည့်တန်ဖိုးကိုမဆို ယူနိုင်သည်၊ အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ သီးခြားခွဲဝေမှုတစ်ခုသည် မည်သည့်တန်ဖိုးများကိုမျှ လက်မခံသော်လည်း အကန့်အသတ်ရှိသော တန်ဖိုးများကိုသာ ယူနိုင်သည်။

သီးခြားခွဲဝေမှုများမှ စဉ်ဆက်မပြတ် ဖြန့်ဖြူးမှုများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် နည်းလမ်းတစ်ခုမှာ ၎င်းတို့တွင် မည်သည့်နံပါတ်များ ပါဝင်နိုင်သည်ကို ဆုံးဖြတ်ရန်ဖြစ်သည်။ ပုံမှန်အားဖြင့်၊ စဉ်ဆက်မပြတ် ဖြန့်ဖြူးမှုသည် ဒဿမ ဂဏန်းများ အပါအဝင် မည်သည့်တန်ဖိုးကိုမဆို ယူနိုင်သော်လည်း သီးခြားခွဲဝေမှုများသည် ကိန်းပြည့်များကိုသာ ယူနိုင်သည်။ ဤအကြံပြုချက်သည် ကိစ္စတိုင်းတွင် အလုပ်မဖြစ်သော်လည်း အများစုတွင် ဤအကြံပြုချက်ကို မှတ်သားထားပါ။

➤ ကြည့်ပါ- စဉ်ဆက်မပြတ်ဖြစ်နိုင်ခြေဖြန့်ဝေမှုဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း။

စာရေးသူအကြောင်း

Benjamin Anderson

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