ဝေါဟာရ
ဤစာမျက်နှာသည် Statorials တွင်ရနိုင်သော ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ ဝေါဟာရများနှင့် သဘောတရားများအားလုံးကို ဝေါဟာရအကျဉ်းကို ပေးပါသည်။
#
ရှိသည်
- အလေးသာမှုအချိုးကို ချိန်ညှိထားသည်။
- Mean ကိုအသုံးပြုခြင်း၏ အားသာချက်များနှင့် အားနည်းချက်များ
- Median ကိုအသုံးပြုခြင်း၏ အားသာချက်များနှင့် အားနည်းချက်များ
- Standard Deviation ကိုအသုံးပြုခြင်း၏ အားသာချက်များနှင့် အားနည်းချက်များ
- စုစည်းမှုဘက်လိုက်မှု
- အစားထိုးယူဆချက်
- ANOVA နှင့် ဆုတ်ယုတ်မှု
- ANOVA ဖြင့် သို့မဟုတ် ပုံတူပွားခြင်းမရှိဘဲ
- မညီမျှသောနမူနာအရွယ်အစားရှိသော ANOVA
- ယခင် ကိန်းရှင်များ
- ဘက်လိုက်မှုစစ်ဆေးပါ။
- တူညီသောကွဲလွဲမှု ယူဆချက်
- လွတ်လပ်ရေးဟု ယူဆချက်
- ပုံမှန်ယူဆချက်
- ANOVA ယူဆချက်
- MANOVA ယူဆချက်
- Linear Regression ယူဆချက်
- Logistic Regression ယူဆချက်
- Multiple Linear Regression ယူဆချက်
- t-test ယူဆချက်များကို တွဲထားသည်။
- Pearson ဆက်စပ်ယူဆချက်များ
- ထပ်ခါတလဲလဲ ဆောင်ရွက်ချက်များ ANOVA ယူဆချက်များ
- t-test အယူအဆများ
- အန္တရာယ်ဖြစ်နိုင်ချေရှိသည်။
ခ
- ပင်စည် နှင့် အရွက် များ ၏ နောက်သို့ တည့်တည့်
- နောက်ပြန်ရွေးချယ်မှု
- မျှတသောတိကျမှု
- ဟန်ချက်ညီသော သို့မဟုတ် ဟန်ချက်မညီသော ဒီဇိုင်းများ
- ကွဲပြားမှုများ၏ တစ်သားတည်းဖြစ်မှုကို Bartlett ၏ စမ်းသပ်မှု
- Benjamini-Hochberg လုပ်ထုံးလုပ်နည်း
- Berkson ၏ ဘက်လိုက်မှု
- Bernoulli နှင့် binomial ဖြန့်ဖြူးမှု
- ဘီတာအဆင့်
- Bimodal ဖြန့်ဖြူးမှုများ
- Binomial ဖြန့်ဖြူးမှု ယူဆချက်
- Binomial စမ်းသပ်မှုများ
- Binomial သို့မဟုတ် ဂျီဩမေတြီ ဖြန့်ဖြူးခြင်း။
- Binomial ဖြန့်ဖြူးခြင်းနှင့် Poisson ဖြန့်ဖြူးခြင်း။
- Bivarate ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း။
- Bland-Altman Field
- ပိတ်ဆို့ခြင်း။
- Bonferroni တည့်မတ်ခြင်း။
- ကွက်ကွက်အမည်များ
- Bray-Curtis ကွာခြားချက်
- Brier ရမှတ်
VS
- ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေး ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံ၏ C ကိန်းဂဏန်း
- Z ရမှတ်မှ P တန်ဖိုးကို ကိုယ်တိုင်တွက်ချက်ပါ။
- Pearson ဆက်စပ်ကိန်းကို ကိုယ်တိုင်တွက်ချက်ပါ။
- R-squared ကို လက်ဖြင့် တွက်ပါ။
- ကြိမ်နှုန်းဇယားမှ ပျမ်းမျှကို တွက်ချက်ပါ။
- ကြိမ်နှုန်းဇယားမှ ပျမ်းမျှတွက်ပါ။
- ကြိမ်နှုန်းဇယားမှ မုဒ်ကို တွက်ချက်ပါ။
- ပျမ်းမျှနှင့် စံသွေဖည်မှုမှ ရာခိုင်နှုန်းကို တွက်ချက်ပါ။
- Z-Score သည် အနုတ်လက္ခဏာဖြစ်နိုင်ပါသလား။
- Kurtosis အနုတ်လက္ခဏာဖြစ်နိုင်ပါသလား။
- ကွဲလွဲမှုသည် အနုတ်လက္ခဏာဖြစ်နိုင်ပါသလား။
- သယ်ဆောင်မှုအကျိုးသက်ရောက်မှုများ
- စာရင်းဇယားကိစ္စများ
- အမျိုးအစားခွဲဝေမှု
- အမျိုးအစားအလိုက်နှင့် အရေအတွက် ကိန်းရှင်များ
- မျက်နှာကျက်သက်ရောက်မှု
- ပြောမယ်ဆိုရင် ဗဟိုဘက်လိုက်မှုရှိတယ်။
- Hand Chi-square စမ်းသပ်မှု
- Chi square test နှင့် ANOVA
- X ဝင်ရိုး နှင့် Y ဝင်ရိုးပေါ်တွင် နေရာချရန် မည်သည့်ကိန်းရှင်ကို ရွေးချယ်ပါ။
- အစားအသောက်စမ်းသပ်ခြင်း။
- အတန်းကန့်သတ်ချက်များ
- အတန်းကြားကာလများ
- အတန်းကန့်သတ်ချက်များ
- အတန်းအလယ်မှတ်များ
- အတန်းအရွယ်အစား
- အစုအဝေးနမူနာ သို့မဟုတ် အပိုင်းလိုက်နမူနာယူခြင်း။
- Cochran ၏ Q စမ်းသပ်မှု
- ကွဲလွဲမှု နှင့် စံသွေဖည်မှု ကိန်းဂဏန်း
- စုပေါင်း ပြီးပြည့်စုံသော အဖြစ်အပျက်များ
- Box Plots များကို နှိုင်းယှဉ်ခြင်း။
- Histogram နှိုင်းယှဉ်
- ROC မျဉ်းကွေးများကို နှိုင်းယှဉ်ခြင်း။
- မတူညီသောဖြန့်ဝေမှုများ၏ Z ရမှတ်များကို နှိုင်းယှဉ်ခြင်း။
- အယူအဆကွဲလွဲမှု
- ပေါင်းစပ်ကိန်းရှင်များ
- ပြိုင်ဘက် တရားဝင်မှု
- အခြေအနေအရ ဖြန့်ဖြူးခြင်း။
- နှစ်လမ်း ဇယားရှိ သတ်မှတ်ချက် နှိုင်းရကြိမ်နှုန်း
- ဗဟိုကန့်သတ်သီအိုရီ၏ အခြေအနေများ
- ယုံကြည်မှုကြားကာလပြဿနာများ ဥပမာများ
- အချိုးမညီမှုအတွက် ယုံကြည်မှုကြားကာလ
- ဆွေမျိုးအန္တရာယ်အတွက် ယုံကြည်မှုကြားကာလ
- ဆုတ်ယုတ်မှုကြားဖြတ်အတွက် ယုံကြည်မှုကြားကာလ
- ဆုတ်ယုတ်လျှောစောက်အတွက် ယုံကြည်မှုကြားကာလ
- F ဖြန့်ဝေမှုကို အသုံးပြု၍ ယုံကြည်မှုကြားကာလ
- ယုံကြည်မှုအဆင့်နှင့် ယုံကြည်မှုကြားကာလ
- ကိုယ်ရေးကိုယ်တာနှင့် အမည်ဝှက်
- ရှုပ်ထွေးစေသော ကိန်းရှင်
- စဉ်ဆက်မပြတ်ကွဲလွဲမှု ယူဆချက်
- အကြောင်းအရာ တရားဝင်မှု
- အဆက်မပြတ် တည့်မတ်ခြင်း။
- Z ရမှတ်များကို အကြမ်းရမှတ်များအဖြစ် ပြောင်းပါ။
- အမျိုးအစားအလိုက် ကိန်းရှင်များကြား ဆက်စပ်မှု
- စဉ်ဆက်မပြတ်နှင့် အမျိုးအစားကွဲပြားသော ကိန်းရှင်များကြား ဆက်စပ်မှု
- ဆက်စပ်မှုနှင့် ပေါင်းသင်းဆက်ဆံရေး
- ဆက်စပ်မှုနှင့် ဆုတ်ယုတ်မှု
- ကာဗာရီများ
- သတ်မှတ်ချက်များ၏ တရားဝင်မှု
- ပြောင်းလဲနိုင်သောစံနှုန်း
- Cross Offset Panel ဒီဇိုင်း
- လက်ကျန်မျဉ်းကွေး
- Curvilinear ဆုတ်ယုတ်မှု
ဃ
- ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်များ vs. ကျပန်းသစ်တောများ
- T စမ်းသပ်မှုတိုင်းအတွက် လွတ်လပ်မှုဒီဂရီ
- t-tests တွင် တူညီသော သို့မဟုတ် မညီမျှသောကွဲလွဲမှုကို ဆုံးဖြတ်ခြင်း။
- ဖြစ်နိုင်ခြေဖြန့်ဝေမှု မှန်ကန်မှုရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ပါ။
- ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံများတွင် သိသာထင်ရှားသော ကိန်းရှင်များကို ဆုံးဖြတ်ခြင်း။
- လျှော့ပေါ့ဒေတာ
- Dichotomous ကိန်းရှင်များ
- ANOVA၊ ANCOVA၊ MANOVA နှင့် MANCOVA အကြား ကွာခြားချက်များ
- ကွဲလွဲနေသောဖြစ်ရပ်များ
- ကွဲလွဲနေသော သို့မဟုတ် သီးခြားဖြစ်ရပ်များ
- Outliers အတွက် Dixon’s Q စစ်ဆေးမှု
- အကြောင်းရင်းက ဆက်နွယ်မှုကို ဆိုလိုသလား။
- အစက်ချကွက်နှင့် ဟီစတိုဂရမ်
- Dot Plots- Mean၊ Median နှင့် Mode ကို ဘယ်လိုရှာမလဲ။
- Regression ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် Dummy Variables
- Dummy ပြောင်းလဲနိုင်သော ထောင်ချောက်
- Durbin-Watson စမ်းသပ်မှု
င
- လက်မ၏ စည်းကမ်းကို လေ့ကျင့်ရာတွင် ပြဿနာများ
- Endogenous နှင့် exogenous variable များ
- Erlang ဖြန့်ဝေခြင်း။
- အမှားထွက်လာပါတယ်။
- ဟစ်စတိုဂရမ်များ၏ ပျမ်းမျှနှင့် အလယ်အလတ်ကို ခန့်မှန်းခြင်း။
- Histogram ခန့်မှန်းချက်မုဒ်
- ဟစ်တိုဂရမ်၏ စံသွေဖည်မှုကို ခန့်မှန်းခြင်း။
- Eta နှစ်ထပ်
- လက်တွေ့ဘဝတွင် ANOVA နမူနာများ
- လက်တွေ့ဘဝတွင် Bivariate Data နမူနာများ
- လက်တွေ့ဘဝတွင် Central Limit Theorem နမူနာများ
- လက်တွေ့ဘဝတွင် Chi Square Tests နမူနာများ
- လက်တွေ့ဘဝတွင် Cluster ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု နမူနာများ
- လက်တွေ့ဘဝတွင် အခြေအနေအရဖြစ်နိုင်ခြေ ဥပမာများ
- လက်တွေ့ဘဝတွင် ယုံကြည်မှုကြားကာလများ ဥပမာများ
- ဆက်စပ်မှု၏ ဥပမာများသည် အကြောင်းရင်းကို အဓိပ္ပာယ်မဖော်ပါနှင့်
- လက်တွေ့ဘဝတွင် အပြန်အလှန်ဆက်စပ်မှု ဥပမာများ
- လက်တွေ့ဘဝတွင် မျှော်လင့်ထားသောတန်ဖိုး နမူနာများ
- လက်တွေ့ဘဝတွင် Hypothesis Testing နမူနာများ
- လက်တွေ့ဘဝတွင် Linear Regression နမူနာများ
- လက်တွေ့ဘဝတွင် Logistic Regression နမူနာများ
- လက်တွေ့ဘဝတွင် Mean၊ Median နှင့် Mode နမူနာများ
- ကိန်းရှင်များကြား ဆက်စပ်မှုမရှိခြင်း ဥပမာများ
- လက်တွေ့ဘဝတွင် Outliers နမူနာများ
- အပြုသဘောဆောင်သော လှည့်ဖြားထားသော ဖြန့်ဝေမှုများ၏ ဥပမာများ
- လက်တွေ့ဘဝတွင်ဖြစ်နိုင်ခြေ ဥပမာများ
- အပျက်သဘောဆောင်သော ဖြန့်ဝေမှုများ၏ ဥပမာများ
- လက်တွေ့ဘဝတွင် ကျပန်းပြောင်းလဲနိုင်သော ဥပမာများ
- လက်တွေ့ဘဝတွင် မှားယွင်းသောဆက်စပ်မှုများ၏ ဥပမာများ
- လက်တွေ့ဘဝတွင် Standard Deviation နမူနာများ
- လက်တွေ့ဘဝတွင် စာရင်းအင်းများကို အသုံးပြုခြင်း ဥပမာများ
- လက်တွေ့ဘဝတွင် T Tests နမူနာများ
- လက်တွေ့ဘဝတွင် Binomial Distribution နမူနာများ
- လက်တွေ့ဘဝတွင် Exponential Distribution နမူနာများ
- လက်တွေ့ဘဝတွင် ဂျီဩမေတြီဖြန့်ဝေမှု နမူနာများ
- လက်တွေ့ဘဝတွင် ပုံမှန်ဖြန့်ဝေမှု နမူနာများ
- လက်တွေ့ဘဝတွင် Poisson ဖြန့်ဝေမှု နမူနာများ
- လက်တွေ့ဘဝတွင် ယူနီဖောင်း ဖြန့်ဖြူးခြင်း နမူနာများ
- လက်တွေ့ဘဝတွင် Z ရမှတ်များ ဥပမာများ
- မျှော်လင့်ထားတာကိုး။
- မျှော်မှန်းတန်ဖိုးသည် ပျမ်းမျှနှင့် ဆက်စပ်နေသည်။
- X^2 ၏မျှော်မှန်းတန်ဖိုး
- X^3 ၏မျှော်မှန်းတန်ဖိုး
- Gap က ရှင်းပြပါတယ်။
- ပြင်ပကိန်းရှင်များ
F
- F1 ရမှတ်နှင့် တိကျမှု
- Factorial ANOVA
- မိသားစုအဆင့်တွင် အမှားအယွင်းနှုန်းရှိပါသလား။
- Z ရမှတ်၏ ဘယ်ဘက်ရှိ ဧရိယာကို ရှာပါ။
- Z ရမှတ်၏ ညာဘက်ရှိ ဧရိယာကို ရှာပါ။
- စံသွေဖည်မှုများစွာ၏ ဆိုလိုရင်းကို ရှာပါ။
- အမှတ်တစ်ကွက်၏ အလယ်ဗဟိုကိုရှာပါ။
- R2 မှ ဆက်စပ်ကိန်းကို ရှာပါ။
- ဇယားတစ်ခုမှ linear regression equation ကိုရှာပါ။
- interquartile အကွာအဝေးကို အသုံးပြု၍ အစွန်းထွက်များကို ရှာပါ။
- ပျမ်းမျှနှင့် စံသွေဖည်မှုပေးသော ဖြစ်နိုင်ခြေကို ရှာဖွေခြင်း။
- Z ရမှတ်မှ ဖြစ်နိုင်ခြေကို ရှာဖွေခြင်း။
- အလျားနှင့် ထူးဆန်းသော အရှည်ဒေတာအတွဲများတွင် quartiles ကိုရှာပါ။
- ပေးထားသောဧရိယာရှိ Z ရမှတ်များကိုရှာပါ။
- လူဦးရေကန့်သတ်ချက်အတွက် ပြင်ဆင်ချက်အချက်
- သူဇာရဲ့ ထူးထူးခြားခြား ကွာခြားချက် အနည်းဆုံး
- Fisher Z အသွင်ပြောင်း
- မြေပြင်သက်ရောက်မှု
- ရွေးချယ်ခြင်းမပြုမီ
ဆ
ဇ
- ခြံများ
- အဘက်ဘက်မှ မြင့်မားသော ဒေတာ
- အကြမ်းဖျင်းအားဖြင့် ဆိုလိုခြင်းအပေါ် မည်သို့အကျိုးသက်ရောက်သနည်း။
- ချိန်ညှိထားသော R-squared အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုပုံ
- သုညပါရှိသော ယုံကြည်မှုကြားကာလကို အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုပုံ
- Cramer’s V ကိုဘယ်လိုအဓိပ္ပာယ်ဖွင့်မလဲ။
- ANOVA တွင် F တန်ဖိုးနှင့် P တန်ဖိုးကို မည်သို့အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုမည်နည်း။
- နှစ်လမ်း ANOVA တွင် F တန်ဖိုးများကို အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုပုံ
- interquartile အပိုင်းအခြားကို အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုပုံ
- Logistic regression coefficients ကို ဘယ်လိုအဓိပ္ပာယ်ဖွင့်မလဲ။
- logistic regression intercept ကို ဘယ်လိုအဓိပ္ပာယ်ဖွင့်မလဲ။
- MAPE တန်ဖိုးများကို မည်သို့အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုမည်နည်း။
- အမှားရဲ့အနားသတ်ကို ဘယ်လိုအဓိပ္ပာယ်ဖွင့်မလဲ။
- အနုတ်လက္ခဏာ AIC တန်ဖိုးများကို မည်သို့အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုမည်နည်း။
- linear regression တွင် P တန်ဖိုးများကို အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုပုံ
- နှိုင်းရအန္တရာယ်ကို ဘယ်လိုအဓိပ္ပာယ်ဖွင့်မလဲ။
- ကျန်နေသောစံအမှားကို အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုပုံ
- root mean square error (RMSE) ကို ဘယ်လိုအဓိပ္ပာယ်ဖွင့်မလဲ
- Asymmetry ကို ဘယ်လိုအဓိပ္ပာယ်ဖွင့်မလဲ။
- သုည၏ စံသွေဖည်မှုကို အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုပုံ
- outliers များဖြင့် boxplot ကိုမည်သို့ဖတ်ရမည်နည်း။
- ဆက်စပ်မက်ထရစ်ကို ဘယ်လိုဖတ်မလဲ။
- ကွဲလွဲမှု မက်ထရစ်ကို ဘယ်လိုဖတ်မလဲ။
- Semi-logarithmic ဂရပ်ကို ဘယ်လိုဖတ်မလဲ။
- ချီစတုရန်းရလဒ်များကို မည်သို့အစီရင်ခံမည်နည်း။
- ယုံကြည်မှုကြားကာလကို မည်သို့အစီရင်ခံမည်နည်း။
- Cronbach ၏ Alpha အစီရင်ခံနည်း
- တိကျသော Fisher စမ်းသပ်မှုရလဒ်များကို မည်သို့အစီရင်ခံမည်နည်း။
- တစ်လမ်းသွား ANOVA ရလဒ်များကို မည်သို့အစီရင်ခံမည်နည်း။
- နှစ်လမ်းသွား ANOVA ရလဒ်များကို မည်သို့အစီရင်ခံမည်နည်း။
- ANOVA ရလဒ်များကို ထပ်ခါတလဲလဲ အစီရင်ခံပုံ
- ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေးဆုတ်ယုတ်မှုရလဒ်များကို မည်သို့အစီရင်ခံမည်နည်း။
- ထူးထူးခြားခြား အချိုးများကို မည်သို့အစီရင်ခံမည်နည်း။
- P တန်ဖိုးများကို မည်သို့အစီရင်ခံမည်နည်း။
- Pearson ဆက်စပ်မှုကို မည်သို့အစီရင်ခံမည်နည်း။
- ဆုတ်ယုတ်မှုရလဒ်များကို မည်သို့အစီရင်ခံမည်နည်း။
- skewness နှင့် kurtosis အစီရင်ခံနည်း
- Spearman ဆက်စပ်မှုကို မည်သို့အစီရင်ခံမည်နည်း။
- T စစ်ဆေးမှုရလဒ်များကို မည်သို့အစီရင်ခံမည်နည်း။
- ပုံမှန်အခြေအနေကိုစစ်ဆေးရန် QQ ကွက်များကိုအသုံးပြုနည်း
- Confidence Interval Conclusion ကို ဘယ်လိုရေးရမလဲ
- Hypothesis Testing Conclusion ကို ဘယ်လိုရေးရမလဲ
- null hypothesis ကို ဘယ်လိုရေးရမလဲ
- ယုံကြည်ချက်ကြားကာလနှင့် ဆက်စပ်မှုစမ်းသပ်ခြင်း။
ငါ
- iid Random ကိန်းရှင်များ
- ပျမ်းမျှအရေးကြီးသည်။
- အလယ်အလတ်၏ အရေးပါမှု
- ဖက်ရှင်၏အရေးပါမှု
- အတိုင်းအတာ၏အရေးပါမှု
- စံသွေဖည်ခြင်း၏ အရေးပါမှု
- စာရင်းအင်းစာရင်းဇယား၏အရေးကြီးမှု
- စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများတွင် စာရင်းအင်းများ၏ အရေးပါမှု
ဘောဂဗေဒတွင် စာရင်းအင်းများ၏ အရေးပါမှု - ပညာရေးတွင် စာရင်းအင်းများ၏ အရေးပါမှု
- ဘဏ္ဍာရေးဆိုင်ရာ စာရင်းအင်းများ၏ အရေးပါမှု
- ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် စာရင်းအင်းများ၏ အရေးပါမှု
- သူနာပြုတွင်စာရင်းအင်း၏အရေးကြီးမှု
- စိတ်ပညာတွင် စာရင်းအင်းများ၏ အရေးပါမှု
- သုတေသနတွင် စာရင်းအင်းများ၏ အရေးပါမှု
- ဖြစ်ပွားနှုန်း
- အနုမာနနှင့် ခန့်မှန်းချက်
- သြဇာညောင်းသော စောင့်ကြည့်မှု
- ကိရိယာတန်ဆာပလာများ
- ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံတွင် ကြားဖြတ်
- အတွင်းပိုင်းညီညွတ်မှု
- ပေါင်းစည်းခြင်း နှင့် ပေါင်းစည်းခြင်း
- Cohen’s d ကို ဘာသာပြန်ခြင်း။
- မှတ်တမ်းဖြစ်နိုင်ခြေတန်ဖိုးများကို အဓိပ္ပာယ်ပြန်ဆိုခြင်း။
- သုညနှင့် ကျန်ရှိသော သွေဖည်မှုကို ဘာသာပြန်ခြင်း။
- 0.05 ထက်ကြီးသော P တန်ဖိုးများကို အဓိပ္ပာယ်ပြန်ဆိုခြင်း။
- 0.001 ထက်နည်းသော P တန်ဖိုးများကို အဓိပ္ပာယ်ပြန်ဆိုခြင်း။
- 0.01 ထက်နည်းသော P တန်ဖိုးများကို အဓိပ္ပာယ်ပြန်ဆိုခြင်း။
- 0.05 ထက်နည်းသော P တန်ဖိုးများကို အဓိပ္ပာယ်ပြန်ဆိုခြင်း။
- 0,000 နှင့် ညီမျှသော P တန်ဖိုးများကို အဓိပ္ပါယ်ပြန်ဆိုခြင်း။
- ROC မျဉ်းကွေးများကို အဓိပ္ပာယ်ပြန်ဆိုခြင်း။
- Z ရမှတ်များကို အဓိပ္ပာယ်ပြန်ဆိုခြင်း။
- Interquartile အပိုင်းအခြားနှင့် စံသွေဖည်ခြင်း။
- အကွက်ကွက်ကွက်တစ်ခု၏ interquartile အပိုင်းအခြား
- ကြားဝင် ကိန်းရှင်များ
- Inter-rater ယုံကြည်စိတ်ချရမှု
- Intraclass ဆက်စပ်ကိန်း
- ပုံမှန်ဖြန့်ဖြူးမှု ပြောင်းပြန်
- အသက်သည် သီးခြား သို့မဟုတ် စဉ်ဆက်မပြတ် ပြောင်းလဲနိုင်ပါသလား။
- အသက်အရွယ်သည် အရည်အသွေး သို့မဟုတ် အရေအတွက် ပြောင်းလဲနိုင်ပါသလား။
- အသက်သည် ကြားကာလ သို့မဟုတ် အချိုးပြောင်းနိုင်ပါသလား။
- အချိန်သည် ကြားကာလ သို့မဟုတ် ပြောင်းလဲနိုင်သော အချိုးဖြစ်ပါသလား။
- interquartile range (IQR) သည် outliers ကြောင့် ထိခိုက်ပါသလား။
ည။
K
ဌ
- အညွှန်းကုဒ်သွင်းခြင်း သို့မဟုတ် ပူပြင်းသော ကုဒ်နံပါတ်တစ်ခု
- ကြီးမားသောနမူနာများ၏အခြေအနေ
- စုစုပေါင်းဖြစ်နိုင်ခြေဥပဒေ
- ဘယ်ဘက်စောင်းနေသော ဟစ်စတိုဂရမ်
- ဘယ် သို့မဟုတ် ညာ လှည့်၍ ဖြန့်သည်။
- ဘယ်ဘက်အမြီးစမ်းသပ်မှု vs. ညာဘက်အမြီးစမ်းသပ်
- လွတ်လပ်သော ကိန်းရှင်၏ အဆင့်များ
- Ljung-Box စမ်းသပ်မှု
- ကုန်စည်ပို့ဆောင်မှု ဆုတ်ယုတ်မှုနှင့် မျဉ်းကြောင်း ဆုတ်ယုတ်မှု
- မြီးရှည် ဖြန့်ချီရေး
- ရှည်လျားသော သို့မဟုတ် ကျယ်ပြန့်သောဒေတာ
- ဝှက်ထားသောကိန်းရှင်များ
အမ်
- ကြိမ်နှုန်းဇယားမှ ဟီစတိုဂရမ်တစ်ခု ဖန်တီးပါ။
- mauves ၏ Cp
- ခြယ်လှယ်ထားသော ကိန်းရှင်များ
- မဖြစ်စလောက် ဖြန့်ဖြူးခြင်း။
- မဖြစ်စလောက် ပျမ်းမျှ
- စံအမှားနှင့် နှိုင်းယှဉ်ထားသော အမှား၏အနားသတ်
- အမှားနှင့်ယုံကြည်မှုကြားကာလ၏အနားသတ်
- အများဆုံးကွဲလွဲမှုနမူနာ
- ဖြစ်နိုင်ခြေ ဖြန့်ဖြူးမှု၏ ပျမ်းမျှ
- အုပ်စုဖွဲ့ဒေတာ၏ ပျမ်းမျှနှင့် စံသွေဖည်မှု
- အကွက်ကွက်တစ်ခု၏ အလယ်အလတ်
- အုပ်စုဖွဲ့ဒေတာ၏ အလယ်အလတ်
- Memoryless သတ္တိ
- t-test အတွက် အနည်းဆုံးနမူနာအရွယ်အစား
- ခွဲခြားမှုနှုန်း မှားယွင်းခြင်း။
- ယူနီဖောင်း ဖြန့်ဖြူးမှုအတွက် MLE
- Poisson ဖြန့်ဖြူးမှုအတွက် MLE
- အစုလိုက်ဒေတာမုဒ်
- ပြောင်းလဲနိုင်သော စိစစ်ရေး
- မွမ်းမံထားသော Z ရမှတ်
- ပုံသဏ္ဍာန်တူသောဆက်ဆံရေး
- Monty Hall ပြဿနာ
- Moran မှ ကျွန်ုပ်
- MSE vs. RMSE
- ဘက်စုံဖြန့်ဖြူးခြင်း။
- Multinomial coefficient
- Multinomial စမ်းသပ်မှု
- R နှင့် R နှစ်ထပ်ကိန်းများစွာ
- အဆင့်ပေါင်းများစွာ နမူနာယူခြင်း။
- အပြန်အလှန် ပါဝင်သော သို့မဟုတ် သီးသန့် ဖြစ်ရပ်များ
မဟုတ်ဘူးလား။
- အနုတ်လက္ခဏာ နှစ်လုံးတွဲနှင့် Poisson ဆုတ်ယုတ်မှု
- Nested ANOVA
- Nested မော်ဒယ်
- နေမန်းဘက်လိုက်မှု
- လိုင်းမဟုတ်သော ဆက်ဆံရေး ဥပမာများ
- တုံ့ပြန်မှုမရှိသော ဘက်လိုက်မှု
- ပုံမှန်အနီးစပ်ဆုံး
- ပုံမှန်ဖြန့်ဖြူးမှုနှင့် t ဖြန့်ဖြူးမှု
- ပုံမှန်ဖြန့်ဝေမှုနှင့် စံပုံမှန်ဖြန့်ဝေမှု
- ပုံမှန် ဖြန့်ဖြူးမှု နှင့် ယူနီဖောင်း ဖြန့်ဖြူးခြင်း။
- -1 နှင့် 1 ကြား ဒေတာကို ပုံမှန်လုပ်ပါ။
- 0 နှင့် 1 ကြား ဒေတာကို ပုံမှန်လုပ်ပါ။
- 0 နှင့် 100 ကြား ဒေတာကို ပုံမှန်လုပ်ပါ။
- ANOVA မော်ဒယ်များအတွက် Null hypothesis
- Linear Regression အတွက် Null Hypothesis
- Logistic Regression အတွက် Null Hypothesis
- နံပါတ်ကို ထိခိုက်ဖို့ လိုတယ်။
အိုး
- လေ့လာရေး
- ဘက်လိုက်မှုကို သတိပြုပါ။
- နှိုင်းယှဥ်အန္တရာယ် နှင့် မသက်ဆိုင်သော အချိုး
- ပြောင်းလဲနိုင်သော ဘက်လိုက်မှုကို ချန်လှပ်ထားသည်။
- Omnibus စမ်းသပ်မှု
- T test ပြဿနာများ ဥပမာ
- တစ်ဖက်သတ်ယုံကြည်မှုကြားကာလ
- တစ်ဖက်သတ်စမ်းသပ်မှုပြဿနာများ ဥပမာများ
- တစ်လမ်းမောင်း သို့မဟုတ် နှစ်လမ်း ANOVA
- ANOVA တစ်ကြောင်း သို့မဟုတ် ထပ်ခါတလဲလဲ တိုင်းတာသည်။
- ဖြန့်ချီရေး
- အမိန့်သက်ရောက်မှု
- ရလဒ်နှင့် ပွဲစဉ်
P
- P-value နှင့် Alpha
- တွဲထားသောဒေတာ
- တွဲထားသည် သို့မဟုတ် မတွဲရသေးသော t စမ်းသပ်မှု
- လက်တွဲ t စမ်းသပ်မှု
- မျဉ်းပြိုင်ပုံစံများ၏ ယုံကြည်စိတ်ချရမှု
- စိတ်ဝင်စားမှုအတိုင်းအတာ
- နှစ်သက်ဖွယ် မော်ဒယ်
- တစ်ပိုင်းတစ်စနှင့် နှစ်ထပ်ကိန်း
- Partial F စမ်းသပ်မှု
- Partial regression coefficient
- Pearson Correlation Coefficient
- Pearson အကြွင်းအကျန်များ
- ရာခိုင်နှုန်း၊ quartile နှင့် quantile
- အုပ်စုဖွဲ့ဒေတာအတွက် ရာခိုင်နှုန်းအဆင့်
- ပြီးပြည့်စုံသော multicollinearity
- ဖိကိန်း
- Pillai ၏ခြေရာကောက်
- အမှတ်ခန့်မှန်းချက်
- Poisson ယုံကြည်မှုကြားကာလ
- Poisson ဖြန့်ဖြူးမှု ယူဆချက်
- Poisson နှင့် ပုံမှန်ဖြန့်ဖြူးမှု
- စံသွေဖည်မှု အစုအပြုံလိုက်
- အစုလိုက်သွေဖည်ခြင်း။
- လူဦးရေအချိုး
- နမူနာမှ လူဦးရေ၏ စံသွေဖည်မှု
- အပြုသဘောဆောင်သော ခန့်မှန်းတန်ဖိုးနှင့် အာရုံခံနိုင်စွမ်း
- ခန့်မှန်းချက်အမှား
- linear regression ဖြင့် ခန့်မှန်းချက်များ
- ခန့်မှန်းချက် တရားဝင်မှု
- စာရင်းအင်းများကို နှိပ်ပါ။
- အဖြစ်များသည်။
- အကြိုစမ်းသပ်မှုနှင့် စမ်းသပ်မှုအပြီး ဖြစ်နိုင်ခြေ
- A နှင့် B ဖြစ်နိုင်ခြေ
- A ပေးထားသော B ဖြစ်နိုင်ခြေ
- A သို့မဟုတ် B ဖြစ်နိုင်ခြေ
- အကြွေစေ့လှန်ရာတွင် အနည်းဆုံး ခေါင်းတစ်လုံးရှိနိုင်ခြေ
- “ အနည်းဆုံး” အောင်မြင်မှု ဖြစ်နိုင်ခြေ
- “ အနည်းဆုံး နှစ်ခု” အောင်မြင်မှု ဖြစ်နိုင်ခြေ
- “ အနည်းဆုံး သုံးခု” အောင်မြင်မှု ဖြစ်နိုင်ခြေ
- A ရော B ရောဖြစ်နိုင်ခြေ
- အန်စာတုံးများဖြင့် နှစ်ဆလှိမ့်နိုင်ခြေ
- အစုလိုက်အပြုံလိုက် လုပ်ဆောင်ချက်
- ဖြစ်နိုင်ခြေ vs. အချိုးအစား
- Pseudoreplication
မေး
ရှိသည်
- R နှင့် R-Square
- Rand အညွှန်းကိန်း
- Randomization
- ကွက်ကွက်ကွင်း
- Scope of Thumb
- အပိုင်းအခြားနှင့် ကွာတားကြားအကွာအဝေး
- အတိုင်းအတာနှင့် စံသွေဖည်သည်။
- ကျပန်းရွေးချယ်ခြင်း သို့မဟုတ် ကျပန်းတာဝန်ပေးခြင်း
- အုပ်စုဖွဲ့ဒေတာ အပိုင်းအခြား
- အချက်အလက်အကြမ်း
- Rayleigh က သရုပ်ဆောင်ခဲ့ပါတယ်။
- ဘက်လိုက်မှု အကိုးအကား
- မူလအားဖြင့် ဆုတ်ယုတ်ခြင်း။
- Regressor
- ပျမ်းမျှနှင့် စံသွေဖည်မှုကြား ဆက်နွယ်မှု
- နှိုင်းရကြိမ်နှုန်း ဖြန့်ဖြူးခြင်း။
- ယုံကြည်စိတ်ချရမှု ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာခြင်း။
- ူ
- ANOVA ရှိ အကြွင်းအကျန်များ
- ကျန်မြေကွက်များ- အကောင်းနှင့်အဆိုး မြေကွက်များ
- အကြွင်းများနှင့် လွှမ်းမိုးမှုဇယား
- လက်ကျန်လမ်းကြောင်း- လက်ဖြင့်ဖန်တီးနည်း
- ကျန်နေတဲ့ကွာဟချက်
- ခုခံမှုစာရင်းအင်း
- အပိုင်းအခြားကန့်သတ်ချက်
- ပဋိသန္ဓေအကျိုးတရား
- ပြောင်းပြန် coding
- ညာဘက်စောင်းထားသော ဟစ်စတိုဂရမ်
- RMSE နှင့် R-squared
- RMSE နှင့် MAE
၎
- နမူနာဆိုလိုသည်နှင့် လူဦးရေဆိုလိုသည်။
- နမူနာ ပျမ်းမျှနှင့် နမူနာအချိုး
- နမူနာအရွယ်အစားနှင့် အမှား၏အနားသတ်
- နမူနာနေရာ
- နမူနာကွဲလွဲမှုနှင့် လူဦးရေကွဲလွဲမှု
- နမူနာပုံစံကွဲလွဲမှု
- အစားထိုးခြင်း သို့မဟုတ် အစားထိုးခြင်းမရှိဘဲ နမူနာယူခြင်း။
- Satterthwaite ဆက်ဆံရေး
- တစ်ဆက်တည်းသက်ရောက်မှု
- Shannon Diversity Index
- ဟစ်စတိုဂရမ်ပုံသဏ္ဍာန်
- Simpson မတူကွဲပြားမှုညွှန်းကိန်း
- အကွက်ကွက်များတွင် အချိုးမညီခြင်း။
- Slovin ၏ဖော်မြူလာ
- နှင်းဘောလုံးနမူနာ
- Somer’s D
- Spearman-Brown ဖော်မြူလာ
- ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို နှစ်ပိုင်းခွဲထားသည်။
- စံနှုန်းသတ်မှတ်ခြင်းနှင့် ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်း
- ဖြစ်နိုင်ခြေဖြန့်ဝေမှု၏ စံသွေဖည်မှု
- စံအမှားမှ စံသွေဖည်ခြင်း။
- ခန့်မှန်းချက်၏ စံလွဲချော်မှု
- တိုင်းတာမှု စံလွဲချော်မှု
- ဆုတ်ယုတ်ခြင်း၏ စံလွဲချော်မှု
- အချိုးအစား စံလွဲခြင်း။
- စံပြုထားသော အကြွင်းအကျန်များ
- စံပြုစမ်းသပ်စာရင်းအင်းများ
- စံသတ်မှတ်ထားသော နှင့် စံချိန်စံညွှန်းမရှိသော ဆုတ်ယုတ်မှုကိန်းဂဏန်းများ
- Stanine အမှတ်
- စာရင်းအင်းပညာရှင်နှင့် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်
- စာရင်းအင်းများနှင့် ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာမှု
- စာရင်းအင်းများ vs. ဇီဝစာရင်းအင်းများ
- ကိန်းဂဏန်းများနှင့် ဘောဂဗေဒ တိုင်းတာမှု
- ကိန်းဂဏန်းများနှင့် ဖြစ်နိုင်ခြေများ
- ပင်စည်နှင့် အရွက်ကွက်များ- ပျမ်းမျှ၊ အလယ်အလတ်နှင့် မုဒ်ကို ဘယ်လိုရှာမလဲ။
- Sturges ၏စည်းမျဉ်း
- Pass/Fail အခြေအနေ
- ANOVA ရှိ စတုရန်းပုံများ
- ဆုတ်ယုတ်မှုတွင် စတုရန်းများပေါင်းခြင်း- SST၊ SSR၊ SSE
- စာရင်းဇယားတွင် Sxx
- စာရင်းဇယားများတွင် Sxy
- အချိုးကျ ဖြန့်ဖြူးခြင်း။
- Symmetric histogram
T
- t Alpha/2 တန်ဖိုးများ
- T-score နှင့် Z ရမှတ်
- t-test ဆက်စပ်မှု
- linear regression တွင် t-test
- မညီမျှသောနမူနာအရွယ်အစားများဖြင့် t-test
- T တန်ဖိုးနှင့် P တန်ဖိုး
- စမ်းသပ်-ပြန်လည်စမ်းသပ်မှု ယုံကြည်စိတ်ချရမှု
- တတိယ ပြောင်းလဲမှု ပြဿနာ
- ကုသမှု ဖြန့်ဝေခြင်း။
- တြိဂံပုံဖြန့်ချီရေး
- ဖြတ်တောက်ခြင်းကို ဆိုလိုသည်။
- ဖြတ်တောက်ပြီး ဆင်ဆာဖြတ်ထားသော အချက်အလက်
- တူကီး vs. ဘွန်ဖာရိုနီ vs. Scheffe
- အဆင့်နှစ်ဆင့် အစုအဖွဲ့နမူနာ
- အမြီးနှစ်ကြောင်း စမ်းသပ်မှု ပြဿနာများ ဥပမာများ
- Logistic Regression အမျိုးအစားများ
- ဆုတ်ယုတ်မှုအမျိုးအစားများ
ကျိုက်ထီးရိုး
- ဘက်လိုက်မှု လျှော့နည်းခြင်း။
- binomial ဖြန့်ဖြူးခြင်း၏ ပုံသဏ္ဍာန်ကို နားလည်ခြင်း။
- အုပ်စုမဖွဲ့ထားသော ကြိမ်နှုန်းဖြန့်ဖြူးမှု
- အတုမရှိ ဖြန့်ဖြူးခြင်း။
- မတူကွဲပြားသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု
- ကွဲပြားသော သို့မဟုတ် ကွဲပြားသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု
- အပေါ်နှင့်အောက် ခြံစည်းရိုးများ
v
- အတည်ပြုသတ်မှတ်ခြင်းနှင့် စမ်းသပ်မှုသတ်မှတ်ခြင်း။
- ဖြစ်နိုင်ခြေ ဖြန့်ဖြူးမှု ကွဲလွဲမှု
- အုပ်စုဖွဲ့ဒေတာ၏ ကွဲလွဲမှု
- ဆန္ဒအလျောက် တုံ့ပြန်မှုနမူနာ
ဒဗလျူ
- ANOVA တွင် မြင့်မားသော F တန်ဖိုးဟူသည် အဘယ်နည်း။
- စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များအတွက် ကောင်းမွန်တိကျမှုဟု အဘယ်အရာက ယူဆသနည်း။
- ကောင်းသော AIC တန်ဖိုးကို အဘယ်အရာက သတ်မှတ်သနည်း။
- AUC ရမှတ်ကောင်းတစ်ခုဟု အဘယ်အရာက သတ်မှတ်သနည်း။
- ကောင်းသောယုံကြည်မှုကြားကာလကဘာလဲ။
- MAPE အတွက် ကောင်းသောတန်ဖိုးဟု အဘယ်အရာက ယူဆသနည်း။
- ပြောင်းလဲမှု၏ ကောင်းသောကိန်းဂဏန်းကို အဘယ်အရာဟု ယူဆသနည်း။
- ကောင်းသော F1 ရမှတ်ကို အဘယ်အရာက သတ်မှတ်သနည်း။
- ကောင်းမွန်သော RMSE တန်ဖိုးကို အဘယ်အရာက သတ်မှတ်သနည်း။
- ကောင်းသောစံသွေဖည်ခြင်းဟု အဘယ်အရာကိုယူဆသနည်း။
- စံနှုန်းနိမ့်သောသွေဖည်မှုဟု အဘယ်အရာက ယူဆသနည်း။
- ခိုင်မာသောဆက်စပ်မှုဟု အဘယ်အရာက ယူဆသနည်း။
- ဆက်စပ်မှု အားနည်းသည်ဟု အဘယ်အရာက ယူဆသနည်း။
- ကောင်းသော R-squared တန်ဖိုးဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း။
- T-test နှင့် ANOVA အကြားကွာခြားချက်ကဘာလဲ။
- null hypothesis ကို ဘယ်အချိန်မှာ ငြင်းပယ်မလဲ။
- ဒေတာရှိ အစွန်းအထင်းများကို ဖယ်ရှားရမည့်အချိန်
- Chi-square စမ်းသပ်မှုကို ဘယ်အချိန်မှာ အသုံးပြုရမလဲ
- Box Plots ကို ဘယ်အချိန်မှာ သုံးမလဲ။
- ဆက်စပ်မှုကို ဘယ်အချိန်မှာ သုံးမလဲ။
- လော့ဂရစ်သမ်စကေးကို ဘယ်အချိန်မှာ သုံးမလဲ။
- ပျမ်းမျှနှင့် အလယ်အလတ်ကို ဘယ်အချိန်မှာ သုံးမလဲ။
- ဘယ်အချိန်မှာ polynomial regression ကိုသုံးမလဲ။
- Ridge & Lasso Regression ကို ဘယ်အချိန်မှာ သုံးမလဲ။
- Spearman Rank Correlation ကို ဘယ်အချိန်မှာ သုံးမလဲ။
- စာရင်းဇယားများတွင် s/sqrt(n) ကို မည်သည့်အချိန်တွင် အသုံးပြုရမည်နည်း။
- ဒေတာကို Winsorize လုပ်ပါ။
- ANOVA တွင် အုပ်စုတွင်း သို့မဟုတ် အုပ်စုကွဲကွဲပြားမှု