Python တွင် မျှော်လင့်ထားသောတန်ဖိုးကို 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။

Python တွင်ဖြစ်နိုင်ခြေဖြန့်ဝေမှု၏မျှော်မှန်းတန်ဖိုးကိုတွက်ချက်ရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ရိုးရှင်းသောလုပ်ဆောင်ချက်ကို သတ်မှတ်နိုင်သည်-

 import numpy as np

def expected_value(values, weights):
    values = np. asarray (values)
    weights = np. asarray (weights)
    return (values * weights). sum ()/weights. sum ()

အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာသည် ဤလုပ်ဆောင်ချက်ကို လက်တွေ့အသုံးချနည်းကို ပြသထားသည်။

ဥပမာ- Python တွင် မျှော်လင့်ထားသောတန်ဖိုးကို တွက်ချက်ခြင်း။

အောက်ဖော်ပြပါကုဒ်သည် ကျွန်ုပ်တို့အစောပိုင်းက သတ်မှတ်ထားသော Expected_value() လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြု၍ ဖြစ်နိုင်ခြေဖြန့်ဝေမှုတစ်ခု၏ မျှော်မှန်းတန်ဖိုးကို မည်သို့တွက်ချက်ရမည်ကို ပြသသည်-

 #define values
values = [0, 1, 2, 3, 4]

#define probabilities
probs = [.18, .34, .35, .11, .02]

#calculate expected value
expected_value(values, probs)

1.450000

မျှော်မှန်းတန်ဖိုးသည် 1.45 ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် အစောပိုင်းတွင် ကျွန်ုပ်တို့ကိုယ်တိုင်တွက်ချက်ထားသော တန်ဖိုးနှင့် ကိုက်ညီပါသည်။

တန်ဖိုး array ၏ အလျားနှင့် ဖြစ်နိုင်ခြေ အခင်းအကျင်းသည် မညီပါက ဤလုပ်ဆောင်ချက်သည် အမှားတစ်ခု ပြန်ဖြစ်သွားမည်ကို သတိပြုပါ။

ဥပမာအားဖြင့်:

 #define values
values = [0, 1, 2, 3, 4]

#define probabilities
probs = [.18, .34, .35, .11, .02, .05, .11]

#attempt to calculate expected value
expected_value(values, probs)

ValueError : operands could not be broadcast together with shapes (5,) (7,) 

ပထမအခင်းအကျင်း၏အရှည်မှာ 5 ဖြစ်ပြီး ဒုတိယအခင်းအကျင်း၏အရှည်မှာ 7 ဖြစ်သည့်အတွက်ကြောင့် အမှားအယွင်းတစ်ခုရရှိခဲ့ပါသည်။

ဤမျှော်လင့်ထားသည့် တန်ဖိုးလုပ်ဆောင်ချက်ကို လုပ်ဆောင်ရန်အတွက်၊ ခင်းကျင်းနှစ်ခုလုံး၏ အလျားသည် တူညီရပါမည်။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

အောက်ပါသင်ခန်းစာများသည် Python တွင် အခြားမက်ထရစ်များကို တွက်ချက်နည်းကို ရှင်းပြသည်-

Python တွင် ဖြတ်တောက်ထားသော ဆိုလိုရင်းကို တွက်ချက်နည်း
Python တွင် Geometric Mean တွက်ချက်နည်း
Python ရှိ mean ၏ standard error ကို တွက်နည်း