စာရင်းအင်းဥပမာ

အားဖြင့် Benjamin Anderson ဩဂုတ် 2, 2023 စာရင်းအင်းများ 0 မှတ်ချက်များ

ဤဆောင်းပါးတွင် စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ ဥပမာများကို ရှင်းပြထားသည်။ ထို့ကြောင့်၊ နမူနာစာရင်းအင်းပညာရှင်ကောင်းတစ်ဦး၏ ဝိသေသလက္ခဏာများ၊ နမူနာစာရင်းအင်းနမူနာများနှင့် အခြားဆက်စပ်ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ အယူအဆများကို သင်တွေ့လိမ့်မည်။

စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ ဥပမာတစ်ခုကား အဘယ်နည်း။

နမူနာစာရင်းအင်း ဆိုသည်မှာ နမူနာတစ်ခုရှိ အချက်အလက်မှ တွက်ချက်ထားသော ကိန်းဂဏန်းတိုင်းတာမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့်၊ နမူနာကိန်းဂဏန်းသည် နမူနာတစ်ခု၏ ဝိသေသလက္ခဏာကို ကိုယ်စားပြုသော တန်ဖိုးတစ်ခုဖြစ်သည်။

နမူနာစာရင်းဇယားများကို လူဦးရေကန့်သတ်ချက်များကို ခန့်မှန်းရန်၊ နမူနာတစ်ခုဖော်ပြရန် သို့မဟုတ် အယူအဆတစ်ခုကို အကဲဖြတ်ရန်အတွက် အသုံးပြုပါသည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ နမူနာဆိုလိုသည်မှာ လူဦးရေ၏နမူနာတန်ဖိုးကို ခန့်မှန်းရန်အသုံးပြုသည့် နမူနာကိန်းဂဏန်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့် နမူနာပျမ်းမျှကိန်းဂဏန်းကို တွက်ချက်ခြင်းဖြင့် လူဦးရေပျမ်းမျှကို ခန့်မှန်းနိုင်သည်။

ကိန်းဂဏန်းနမူနာများ ဥပမာများ

ယခု ကျွန်ုပ်တို့သည် နမူနာစာရင်းအင်း၏ အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်ကို သိရှိပြီး သဘောတရားကို ပိုမိုနားလည်ရန် ၎င်းတို့၏ဖော်မြူလာများနှင့်အတူ နမူနာစာရင်းအင်းနမူနာများစွာကို ကြည့်ရှုကြပါစို့။

နမူနာ ပျမ်းမျှ

နမူနာ ဆိုလိုသည်မှာ နမူနာတစ်ခုရှိ တန်ဖိုးများ၏ ပျမ်းမျှဖြစ်သည်။ နမူနာဆိုလိုရင်းကို တွက်ချက်ရန်၊ နမူနာရှိ တန်ဖိုးအားလုံးကို ပေါင်းထည့်ပြီးနောက် နမူနာရှိဒေတာ စုစုပေါင်းအရေအတွက်ဖြင့် ပိုင်းခြားရပါမည်။ နမူနာဆိုသည်မှာ သင်္ကေတဖြစ်သည်။

$\overline{x}$

$\displaystyle\overline{x}=\frac{\displaystyle \sum_{i=1}^n x_i}{n}=\frac{x_1+x_2+\dots +x_n}{n}$

➤ နမူနာဆိုလိုအား တွက်ချက်ပုံ နမူနာကို ကြည့်ပါ။

နမူနာအချိုး

နမူနာအချိုး သည် နမူနာတစ်ခုရှိ အောင်မြင်သောကိစ္စများ၏ အချိုးအစားနှင့် နမူနာအရွယ်အစားဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့် နမူနာအချိုးအစားကို တွက်ချက်ရန်၊ နမူနာတွင် အောင်မြင်မှုအရေအတွက်ကို စုစုပေါင်းဒေတာအရေအတွက်ဖြင့် ပိုင်းခြားရပါမည်။ နမူနာအချိုးအတွက် သင်္ကေတသည်

$\widehat{p}$

$\widehat{p}=\cfrac{e}{n}$

➤ နမူနာ အချိုးတွက်နည်း နမူနာကို ကြည့်ပါ။

နမူနာသွေဖည်ခြင်း။

နမူနာကွဲလွဲမှုသည် ကိန်းဂဏန်းနမူနာတစ်ခု၏ ကွဲပြားမှုကို ညွှန်ပြသော ပြန့်ကျဲမှုအတိုင်းအတာတစ်ခုဖြစ်သည်။ နမူနာကွဲလွဲမှုကို တွက်ချက်ရန်၊ နမူနာအကြွင်းအားလုံး၏ လေးထောင့်များကို ပေါင်းထည့်ကာ နမူနာအရွယ်အစား အနှုတ်တစ်ခုဖြင့် ပိုင်းခြားရပါမည်။ နမူနာကွဲလွဲမှုအတွက် သင်္ကေတသည် s ² ဖြစ်သည်။

$s^2=\cfrac{\displaystyle\sum_{i=1}^n\left(x_i-\overline{x}\right)^2}{n-1}$

➤ နမူနာကွဲလွဲမှုကို တွက်ချက်ပုံ နမူနာကို ကြည့်ပါ။

ကိန်းဂဏန်းနမူနာတစ်ခု၏ ဂုဏ်သတ္တိများ

စာရင်းအင်းနမူနာတွင် အောက်ပါဂုဏ်သတ္တိများ ရှိရန် အရေးကြီးသည်-

ပြည့်စုံမှု – နမူနာစာရင်းအင်းသည် သက်ဆိုင်ရာ လူဦးရေကန့်သတ်ချက်ကို တစ်နည်းနည်းဖြင့် ကိုယ်စားပြုသည်။
ညီညွတ်မှု – နမူနာအရွယ်အစား တိုးလာသည်နှင့်အမျှ၊ နမူနာစာရင်းအင်းတန်ဖိုးသည် လူဦးရေကန့်သတ်ချက်တန်ဖိုး၏ စစ်မှန်သောတန်ဖိုးနှင့် နီးကပ်လာသည်။
လုံလောက်မှု – နမူနာစာရင်းဇယားများသည် နမူနာနှင့်ပတ်သက်သည့် သက်ဆိုင်ရာအချက်အလက်အားလုံးကို အကျဉ်းချုပ်ဖော်ပြသည်။
ဘက်မလိုက်မှု – နမူနာကိန်းဂဏန်းတစ်ခု၏ ဘက်လိုက်မှုကို ၎င်း၏မျှော်မှန်းတန်ဖိုးနှင့် ကန့်သတ်ဘောင်၏ အမှန်တကယ်တန်ဖိုးကြား ကွာခြားချက်အဖြစ် သတ်မှတ်သည်။ ထို့ကြောင့် နမူနာစာရင်းအင်းများကို တတ်နိုင်သမျှ ဘက်မလိုက်ဘဲ ဖြစ်သင့်သည်။
အနည်းဆုံး အမှား – နမူနာကိန်းဂဏန်းတန်ဖိုးနှင့် ပါရာမီတာ၏ အမှန်တကယ်တန်ဖိုးအကြား ကွာခြားချက်သည် ဖြစ်နိုင်သမျှ အနည်းဆုံးဖြစ်သင့်သည်။
ကွဲလွဲမှုနည်းခြင်း – နမူနာစာရင်းအင်း၏ကွဲလွဲမှု နိမ့်သင့်သည်။
ကြံ့ခိုင်မှု – ခိုင်မာသောနမူနာစာရင်းအင်းသည် ကနဦးယူဆချက်အချို့ကို မွမ်းမံမည်ဆိုပါက ကိန်းဂဏန်း၏ရလဒ်သည် သိသိသာသာပြောင်းလဲမည်မဟုတ်ပေ။

စာရင်းအင်းနှင့် လူဦးရေ ကန့်သတ်ချက် နမူနာ

ဤကဏ္ဍတွင်၊ နမူနာစာရင်းအင်းတစ်ခုနှင့် လူဦးရေကန့်သတ်ချက်များကြား ခြားနားချက်ကို ကျွန်ုပ်တို့တွေ့ရပါမည်။

နမူနာကိန်းဂဏန်းတစ်ခုနှင့် လူဦးရေကန့်သတ်ချက်ကြား ကွာခြားချက် မှာ ၎င်းတို့ကိုယ်စားပြုသည့် ဒေတာအစုဖြစ်သည်။ နမူနာစာရင်းအင်းသည် နမူနာတစ်ခုမှဒေတာဖြင့် တွက်ချက်တိုင်းတာမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ သို့သော် လူဦးရေကန့်သတ်ချက်သည် လေ့လာထားသည့် လူဦးရေတစ်ခုလုံးကို ကိုယ်စားပြုသည့် တန်ဖိုးတစ်ခုဖြစ်သည်။

ယေဘူယျအားဖြင့်၊ တူညီသောစာရင်းအင်းတိုင်းတာမှုနှင့် သက်ဆိုင်သော နမူနာစာရင်းအင်းများနှင့် လူဦးရေကန့်သတ်ချက်များသည် တူညီသောဖော်မြူလာရှိသော်လည်း ၎င်းတို့သည် မတူညီသော အယူအဆများကို ကိုယ်စားပြုပါသည်။

လူဦးရေတစ်ခုရှိတန်ဖိုးအားလုံးကို ပုံမှန်မသိသောကြောင့် လူဦးရေကန့်သတ်ချက်များကို တွက်ချက်၍မရပါ။ ထို့ကြောင့် လူဦးရေကန့်သတ်ချက်၏တန်ဖိုးကို ခန့်မှန်းရန် နမူနာကိန်းဂဏန်းများကို မကြာခဏအသုံးပြုပါသည်။ ၎င်းကိုမည်ကဲ့သို့လုပ်ဆောင်သည်ကိုကြည့်ရန် အောက်ပါလင့်ခ်ကိုနှိပ်ပါ။

➤ ကြည့်ပါ- လူဦးရေ ကန့်သတ်ချက်များ ခန့်မှန်းချက်

နမူနာဖြန့်ချီခြင်း။

နမူနာဖြန့်ဝေခြင်း သို့မဟုတ် နမူနာဖြန့်ဝေခြင်း သည် လူဦးရေတစ်ခုမှ ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော နမူနာအားလုံးကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားခြင်းမှ ထွက်ပေါ်လာသော ဖြန့်ဝေမှုဖြစ်သည်။ ရိုးရိုးရှင်းရှင်းပြောရလျှင် နမူနာဖြန့်ဝေမှုသည် လူဦးရေမှဖြစ်နိုင်သောနမူနာများအားလုံးကို နမူနာကိန်းဂဏန်းတစ်ခုတွက်ချက်ခြင်းဖြင့် ရရှိသောဖြန့်ဝေမှုဖြစ်သည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ကိန်းဂဏန်းလူဦးရေတစ်ခုမှ ဖြစ်နိုင်သောနမူနာအားလုံးကို ထုတ်ယူပြီး နမူနာတစ်ခုစီ၏ပျမ်းမျှအား တွက်ချက်ပါက၊ နမူနာအစုသည် နမူနာဖြန့်ဝေမှုပုံစံကို ဆိုလိုပါသည်။

စာရင်းဇယားများတွင်၊ နမူနာတစ်ခုအား လေ့လာသောအခါ လူဦးရေကန့်သတ်ချက်၏တန်ဖိုးသို့ချဉ်းကပ်နိုင်ခြေကို တွက်ချက်ရန်အတွက် နမူနာဖြန့်ဝေမှုကို အသုံးပြုသည်။

➤ ကြည့်ပါ- နမူနာဖြန့်ဝေမှုကား 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။