Category: စာရင်းအင်းများ

ဤဆောင်းပါးတွင် Pearson ဆက်စပ်ဆက်စပ်ကိန်း (သို့မဟုတ် linear correlation coefficient) သည် အဘယ်အရာနှင့် ၎င်းကိုအသုံးပြုသည်ကို ရှင်းပြထားသည်။ အဆင့်ဆင့်လေ့ကျင့်ခန်းနှင့်အတူ Pearson ဆက်စပ်ကိန်းကို တွက်ချက်နည်းကို သင်ရှာဖွေတွေ့ရှိမည်ဖြစ်ပါသည်။ ထို့အပြင်၊ အဆုံးတွင် အွန်လိုင်းဂဏန်းတွက်စက်ဖြင့် မည်သည့်ဒေတာအတွဲ၏ Pearson Correlation Coefficient တန်ဖိုးကို သင်တွေ့နိုင်သည်။ Pearson ၏ ဆက်စပ်ကိန်း ဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း။ Pearson correlation coefficient သည် linear correlation coefficient သို့မဟုတ် ရိုးရှင်းသော correlation coefficient...

ဤဆောင်းပါးတွင် ဆက်စပ်မှု အမျိုးအစားအားလုံးကို ရှင်းပြထားသည်။ ထို့ကြောင့်၊ ဆက်စပ်ဆက်နွယ်မှုကို အမျိုးအစားခွဲရန် နည်းလမ်းများစွာကို သင်တွေ့လိမ့်မည်- ဆက်ဆံရေးသည် အပြုသဘော သို့မဟုတ် အနုတ်လက္ခဏာရှိမရှိ၊ ကိန်းရှင်အရေအတွက်ပေါ်မူတည်၍ ဆက်စပ်ကိန်း၏တန်ဖိုးပေါ် မူတည်ပြီး၊ စသည်တို့အပေါ် မူတည်သည်။ linear correlation အမျိုးအစားတွေက ဘာတွေလဲ။ ကျပန်း variable နှစ်ခုကြားရှိ ဆက်စပ်မှုကို အမျိုးအစားခွဲခြားရန်၊ အောက်ဖော်ပြပါ linear correlation အမျိုးအစားများကို ခွဲခြားထားပါသည်။ တိုက်ရိုက်ဆက်စပ်မှု (သို့မဟုတ် အပြုသဘောဆောင်သောဆက်စပ်ဆက်နွယ်မှု) : အခြားတစ်ခုတိုးလာသောအခါ ကိန်းရှင်တစ်ခုတိုးလာသည်။ Inverse correlation (သို့မဟုတ်...

ဤဆောင်းပါးတွင် ဆက်စပ်မက်ထရစ်ဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း၊ ၎င်း၏ဖော်မြူလာသည် အဘယ်နည်းနှင့် ဆက်စပ်မက်ထရစ်ကို မည်သို့အနက်ပြန်ဆိုရမည်ကို သင်တွေ့ရှိပါလိမ့်မည်။ ထို့အပြင်၊ ဆက်စပ်မက်ထရစ်၏ အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်၏ ခိုင်မာသော ဥပမာတစ်ခုကို သင်တွေ့မြင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ဆက်စပ်မက်ထရစ်ဆိုတာ ဘာလဲ။ ဆက်စပ်မက်ထရစ်သည် ကိန်းရှင် i နှင့် j ကြားရှိ ဆက်စပ်ကိန်းအမှတ် i၊j တွင်ပါရှိသော မက်ထရစ်ဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့်၊ ဆက်စပ်မက်ထရစ်သည် ပင်မထောင့်ဖြတ်တွင် ကိန်းဂဏာန်းများနှင့် ပြည့်စုံသော စတုရန်းမက်ထရစ်ဖြစ်ပြီး အတန်း i နှင့် ကော်လံ j ၏ဒြပ်စင်သည် ကိန်းရှင် i နှင့်...

ဤဆောင်းပါးတွင် ကိန်းရှင်နှစ်ခုကြား ဆက်စပ်မှု၏ အဓိပ္ပါယ်၊ ဆက်စပ်ကိန်းကို တွက်ချက်နည်းနှင့် တည်ရှိနေသော ဆက်စပ်ဆက်နွယ်မှု အမျိုးအစားများကို ရှင်းပြထားသည်။ ထို့အပြင်၊ ၎င်းသည် ကိန်းရှင်နှစ်ခုကြားရှိ ဆက်နွယ်မှုတန်ဖိုးကို မည်သို့အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုသည်ကို ပြသထားသည်။ ဆက်စပ်မှုဆိုတာဘာလဲ။ Correlation သည် ကိန်းရှင်နှစ်ခုကြားရှိ ဆက်နွယ်မှုအတိုင်းအတာကို ညွှန်ပြသည့် ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ တိုင်းတာမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ အထူးသဖြင့်၊ linear correlation သည် မတူညီသော variable နှစ်ခုကြားရှိ linear ဆက်စပ်ဆက်စပ်မှု အတိုင်းအတာကို ဆုံးဖြတ်ရန် အသုံးပြုသည်။ variable နှစ်ခု၏တန်ဖိုးများကိုပြောင်းလဲသောအခါတွင် variable နှစ်ခုသည် link...

ဤဆောင်းပါးတွင်၊ ကွဲပြားသောရမှတ်များ နှင့် ကွဲပြားမှုရမှတ်များကို တွက်ချက်နည်းတို့ကို လေ့လာပါမည်။ ထို့အပြင်၊ ကွဲပြားမှုရမှတ်များကို တွက်ချက်ခြင်း၏ ခိုင်မာသော ဥပမာတစ်ခုကို သင်တွေ့မြင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ကွဲပြားသောရမှတ်ဟူသည် အဘယ်နည်း။ ကွာခြားချက်ရမှတ် သည် တိုက်ရိုက်ရမှတ်နှင့် ဒေတာအတွဲ၏ပျမ်းမျှကွာခြားချက်နှင့် ညီမျှသည်။ တစ်နည်းဆိုရသော် ကွာခြားချက်သည် တိုက်ရိုက်ရမှတ်နှင့် ပျမ်းမျှအကြား အကွာအဝေးဖြစ်သည်။ ကွဲပြားမှုရမှတ်၏တန်ဖိုးသည် အပြုသဘော၊ အနှုတ် သို့မဟုတ် သုည ဖြစ်နိုင်သည်- ကွဲပြားမှုရမှတ်သည် အပြုသဘောဆောင်ပါက၊ တိုက်ရိုက်ရမှတ်တန်ဖိုးသည် ပျမ်းမျှထက် ပိုမြင့်သည်ဟု ဆိုလိုသည်။ ကွာခြားချက်ရမှတ်သည် အနုတ်လက္ခဏာဖြစ်ပါက၊ တိုက်ရိုက်ရမှတ်တန်ဖိုးသည် ပျမ်းမျှထက်နိမ့်သည်ဟု ဆိုလိုသည်။...

ဤဆောင်းပါးတွင် ပုံမှန်ရမှတ်သည် မည်သည်ကို ရှင်းပြထားသည်။ စံရမှတ်များကို တွက်ချက်နည်းအပြင် စံရမှတ်များကို တွက်ချက်ရာတွင် ဖြေရှင်းနိုင်သော လေ့ကျင့်ခန်းတစ်ခုကိုလည်း သင်တွေ့ရှိပါလိမ့်မည်။ ထို့အပြင်၊ ဤစာရင်းအင်းတိုင်းတာမှု၏ ဂုဏ်သတ္တိများကို သင်တွေ့မြင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ပုံမှန်ရမှတ်တွေက ဘာတွေလဲ။ စံရမှတ် သည် ကွာခြားချက်ရမှတ်နှင့် ဒေတာအတွဲ၏ စံသွေဖည်မှုအကြား ခွဲတမ်းဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့် စံရမှတ်များကို တွက်ချက်ရန်၊ ခြားနားသော ရမှတ်များကို စံသွေဖည်မှုဖြင့် ပိုင်းခြားရပါမည်။ ရိုးရိုးရမှတ်များကို တွက်ချက်ရာတွင် စာစီစာရိုက်လုပ်ထုံးလုပ်နည်းကို လုပ်ဆောင်ပေးသောကြောင့် စာရိုက်ရမှတ်များ ဟုလည်း ခေါ်ပါသည်။ ကွာခြားချက်ရမှတ်ကို တိုက်ရိုက်ရမှတ်နှင့် ဂဏန်းသင်္ချာပျမ်းမျှအကြား ခြားနားချက်အဖြစ်...

ဤဆောင်းပါးတွင် ပြောင်းလဲခြင်း၏ coefficient သည် မည်သည့်အရာနှင့် ၎င်းကိုအသုံးပြုသည်ကို ရှင်းပြထားသည်။ ကွဲလွဲမှု၏ coefficient ကို မည်ကဲ့သို့ တွက်ချက်သည့်အပြင် လေ့ကျင့်ခန်း အဆင့်ဆင့်ကို ဖြေရှင်းထားသည်ကို သင်တွေ့လိမ့်မည်။ ထို့အပြင်၊ သင်သည် အွန်လိုင်းဂဏန်းတွက်စက်ကို အသုံးပြု၍ မည်သည့်ဒေတာအတွဲ၏ ကွဲလွဲမှုကို တွက်ချက်နိုင်သည်။ ကွဲလွဲမှု၏ကိန်းဂဏန်းသည် အဘယ်နည်း။ ကွဲလွဲမှု၏ကိန်းဂဏန်း သည် ၎င်း၏ဆိုလိုရင်းနှင့် သက်ဆိုင်သော ဒေတာအစုတစ်ခု၏ ပျံ့နှံ့မှုကို ဆုံးဖြတ်ရန် အသုံးပြုသည့် ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ တိုင်းတာမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဒေတာ၏ စံသွေဖည်မှုကို ၎င်း၏ ပျမ်းမျှအားဖြင့် ပိုင်းခြားခြင်းဖြင့် ကွဲလွဲမှု၏...

ဤဆောင်းပါးသည် ဒေတာအစုတစ်ခု၏ ပျမ်းမျှအား မည်မျှရှိသည်နှင့် အုပ်စုမဖွဲ့ထားသောဒေတာနှင့် အုပ်စုဖွဲ့ထားသောဒေတာအတွက် ပျမ်းမျှအား မည်သို့ရှာဖွေရမည်ကို ရှင်းပြထားသည်။ ထို့အပြင်၊ အဆုံးတွင် အွန်လိုင်းဂဏန်းတွက်စက်ဖြင့် မည်သည့်ဒေတာစီးရီးများ၏ ပျမ်းမျှအား တွက်ချက်နိုင်သည်။ အလယ်အလတ်ဆိုတာဘာလဲ။ စာရင်းဇယားများတွင်၊ ပျမ်းမျှသည် အသေးဆုံးမှ အကြီးဆုံးသို့ စီထားသော ဒေတာအားလုံး၏ အလယ်တန်ဖိုးဖြစ်သည်။ တစ်နည်းဆိုရသော် အလယ်အလတ်သည် သတ်မှတ်ထားသော ဒေတာများကို အညီအမျှ နှစ်ပိုင်းခွဲသည်။ ပျမ်းမျှသည် ဖြစ်နိုင်ခြေ ဖြန့်ဖြူးမှုကို ဖော်ပြရန်အတွက် အသုံးပြုသည့် ဗဟိုအနေအထား၏ အတိုင်းအတာတစ်ခုဖြစ်သည်။ 👉 မည်သည့်ဒေတာအစုံ၏ ပျမ်းမျှအားတွက်ချက်ရန် အောက်ပါ ဂဏန်းပေါင်းစက်ကို...

ဤဆောင်းပါးသည် စာရင်းဇယားများတွင် မည်သည့်မုဒ်ကို ရှင်းပြထားသည်။ အုပ်စုဖွဲ့ဒေတာနှင့် အဖွဲ့မ၀င်သောဒေတာ၊ မတူညီသောမုဒ်အမျိုးအစားများနှင့် ဤစာရင်းအင်းတိုင်းတာမှု၏နမူနာများစွာအတွက် ကိန်းဂဏန်းမုဒ်ကို သင်မည်သို့ရှာဖွေရမည်နည်း။ ကိန်းဂဏန်းစာရင်းဇယားတွင် မုဒ်ဟူသည် အဘယ်နည်း။ စာရင်းဇယားများတွင်၊ မုဒ်သည် အမြင့်ဆုံး ပကတိကြိမ်နှုန်းပါရှိသော ဒေတာအတွဲတွင် တန်ဖိုးဖြစ်သည်၊ ဆိုလိုသည်မှာ မုဒ်သည် ဒေတာအစုတစ်ခုတွင် ထပ်ခါတလဲလဲ အများဆုံးတန်ဖိုးဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့်၊ ကိန်းဂဏန်းအချက်အလက်အစုတစ်ခု၏မုဒ်ကို တွက်ချက်ရန်၊ နမူနာတစ်ခုစီတွင် ဒေတာဒြပ်စင်တစ်ခုစီပေါ်လာသည့်အကြိမ်အရေအတွက်ကို ရိုးရိုးရေတွက်ပြီး ထပ်ခါတလဲလဲ အများဆုံးဒေတာသည် မုဒ်ဖြစ်လိမ့်မည်။ ထပ်ခါတလဲလဲတန်ဖိုးအများစုသည် အများအားဖြင့် ဖြန့်ဝေမှု၏ဗဟိုတွင် ဖြစ်သောကြောင့် ကိန်းဂဏန်းခွဲဝေမှုကို သတ်မှတ်ရန် မုဒ်ကိုအသုံးပြုသည်။ မုဒ်ကို...

ဤဆောင်းပါးတွင် အစွန်းထွက်များသည် မည်ကဲ့သို့ တွက်ချက်သည်ကို ရှင်းပြထားသည်။ ထို့အပြင်၊ သင်သည် အွန်လိုင်းဂဏန်းတွက်စက်ဖြင့် မည်သည့်ဒေတာနမူနာအတွက်မဆို အစွန်းထွက်များကို တွက်ချက်နိုင်သည်။ အစွန်းအထင်းတွေက ဘာတွေလဲ။ ကိန်းဂဏန်းစာရင်းဇယားများတွင်၊ outliers သို့မဟုတ် outliers သို့မဟုတ် outliers ဟုလည်းခေါ်သည်၊ သည် ကျန်ဒေတာအစုံနှင့်သိသိသာသာကွာခြားသည့်တန်ဖိုးများဖြစ်သည်။ တစ်နည်းဆိုရသော် ပြင်ပတန်ဖိုးသည် နမူနာရှိ အခြားတန်ဖိုးများနှင့် အလွန်ကွာခြားသည့် ပုံမှန်မဟုတ်သော တန်ဖိုးတစ်ခုဖြစ်သည်။ ကိန်းဂဏန်းအစီအမံများ တွက်ချက်ရာတွင် သိသာထင်ရှားစွာ သက်ရောက်မှုရှိနိုင်သောကြောင့် နမူနာတစ်ခုတွင် အကွာအဝေးများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ အကယ်၍ ကျွန်ုပ်တို့တွင် ဒေတာစီးရီး...