Category: လမ်းညွှန်
စမ်းသပ်မှုတစ်ခု၏ နမူနာနေရာသည် စမ်းသပ်မှု၏ဖြစ်နိုင်ချေရလဒ်များအားလုံး၏အစုအဝေးဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် သေတ္တာကို တစ်ကြိမ်လိပ်သည်ဆိုပါစို့။ ဖြစ်နိုင်ချေရလဒ်များ၏နမူနာနေရာများ ပါဝင်သည်- နမူနာနေရာ = 1၊ 2၊ 3၊ 4၊ 5၊ 6 အမှတ်အသားကို အသုံးပြု၍ နမူနာ space သင်္ကေတကို ကာတွန်း S အဖြစ် ရေးပြီး ကွင်းအတွင်း ရလဒ်များကို အောက်ပါအတိုင်း ရေးပါ။ S = {1၊ 2၊ 3၊ 4၊ 5၊ 6} နမူနာနေရာများ နမူနာများ ဤသည်မှာ...
TI-83 သို့မဟုတ် TI-84 ဂဏန်းတွက်စက်ပေါ်ရှိ NormalCDF လုပ်ဆောင်ချက်ကို ပုံမှန်ဖြန့်ဝေထားသော ကျပန်းကိန်းရှင်သည် အချို့သောအကွာအဝေးအတွင်း တန်ဖိုးတစ်ခုယူနိုင်သည့် ဖြစ်နိုင်ခြေကို ရှာဖွေရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။ TI-83 သို့မဟုတ် TI-84 ဂဏန်းတွက်စက်တွင်၊ ဤလုပ်ဆောင်ချက်သည် အောက်ပါ syntax ကိုအသုံးပြုသည်။ normalcdf (အောက်၊ အထက်၊ μ၊ σ) ရွှေ- lower = အပိုင်းအခြား၏ တန်ဖိုးနိမ့် upper = အပိုင်းအခြား၏ အထက်တန်ဖိုး µ = လူဦးရေကို ဆိုလိုသည်။ σ =...
စာရင်းဇယားများတွင်၊ y ဦးထုပ် (ရေးထားသော ŷ ) သည် linear regression model ရှိ တုံ့ပြန်မှုကိန်းရှင်၏ ခန့်မှန်းတန်ဖိုးကို ရည်ညွှန်းသည်။ ယေဘူယျအားဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် ခန့်မှန်းခြေ ဆုတ်ယုတ်မှုညီမျှခြင်းကို အောက်ပါအတိုင်း ရေးပါသည်။ ŷ = β 0 + β 1 x ရွှေ- ŷ : တုံ့ပြန်မှုကိန်းရှင်၏ ခန့်မှန်းတန်ဖိုး β 0 : ကြိုတင်ခန့်မှန်းကိန်းရှင်သည် သုညဖြစ်သောအခါ တုံ့ပြန်မှုကိန်းရှင်၏ ပျမ်းမျှတန်ဖိုး β...
Cluster sampling သည် လူဦးရေကို အစုအဝေးများအဖြစ် ပိုင်းခြားပြီး အချို့သော အစုအဝေးများကို ကျပန်းရွေးချယ်ကာ နမူနာတွင် ထိုအစုအဝေး၏ အဖွဲ့ဝင်အားလုံးကို ထည့်သွင်းပေးသည့် နမူနာ ပုံစံတစ်မျိုးဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ဝေလငါးကြည့်ရှုသည့်ခရီးစဉ်များကို ဝန်ဆောင်မှုပေးနေသည့် ကုမ္ပဏီတစ်ခုသည် ၎င်း၏ဖောက်သည်များကို စစ်တမ်းကောက်ယူလိုသည်ဆိုပါစို့။ တစ်နေ့လျှင် ၎င်းတို့ကမ်းလှမ်းသည့် ခရီးစဉ် ဆယ်ခုအနက်မှ ခရီးစဉ်လေးခုကို ကျပန်းရွေးချယ်ပြီး ဖောက်သည်တစ်ဦးစီ၏ အတွေ့အကြုံကို မေးမြန်းပါ။ ဤသည်မှာ အစုလိုက် နမူနာယူခြင်း ၏ ဥပမာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤနည်းလမ်း၏ နောက်ဆက်တွဲကို နှစ်ဆင့်အစုလိုက်နမူနာ အဖြစ် လူသိများသည်၊ အောက်ပါအဆင့်များကို...
စာရင်းဇယားများတွင်၊ လူဦးရေမှ နမူနာ ရယူရန် အသုံးအများဆုံးနည်းလမ်းနှစ်ခုမှာ အစုအဖွဲ့နမူနာ နှင့် အပိုင်းလိုက်နမူနာများ ဖြစ်သည်။ ဤသင်ခန်းစာသည် နမူနာယူနည်းနှစ်ခုနှင့် ၎င်းတို့ကြားရှိ တူညီမှုများနှင့် ကွာခြားချက်များကို အတိုချုံးရှင်းပြပေးပါသည်။ အစုအဖွဲ့နမူနာ Cluster sampling သည် လူဦးရေကို အစုအဝေးများအဖြစ် ပိုင်းခြားပြီး အချို့သော အစုအဝေးများကို ကျပန်းရွေးချယ်ကာ နမူနာတွင် ထိုအစုအဝေး၏ အဖွဲ့ဝင်အားလုံးကို ထည့်သွင်းပေးသည့် နမူနာပုံစံတစ်မျိုးဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ဝေလငါးကြည့်ရှုသည့်ခရီးစဉ်များကို ဝန်ဆောင်မှုပေးနေသည့် ကုမ္ပဏီတစ်ခုသည် ၎င်း၏ဖောက်သည်များကို စစ်တမ်းကောက်ယူလိုသည်ဆိုပါစို့။ တစ်နေ့လျှင် ၎င်းတို့ကမ်းလှမ်းသည့် ခရီးစဉ် ဆယ်ခုအနက်မှ ခရီးစဉ်လေးခုကို...
စာရင်းဇယားများတွင် အသုံးများသော ဖြန့်ဝေမှုနှစ်ခုမှာ binomial distribution နှင့် geometric distribution တို့ဖြစ်သည် ။ ဤသင်ခန်းစာသည် ဖြန့်ဖြူးမှုတစ်ခုစီ၏ အတိုချုံးရှင်းလင်းချက်အပြင် ၎င်းတို့နှစ်ခုကြားရှိ ဆင်တူယိုးမှားများနှင့် ကွဲလွဲမှုများကို ပေးသည်။ binomial ဖြန့်ဖြူးမှု binomial ဖြန့်ဖြူးမှုသည် n binomial စမ်းသပ်မှု များတွင် k အောင်မြင်မှုများရရှိရန် ဖြစ်နိုင်ခြေကို ဖော်ပြသည်။ ကျပန်း variable X သည် binomial distribution ကို လိုက်နာပါက၊ X = k အောင်မြင်မှု...
ကိန်းဂဏန်းစာရင်းဇယားများတွင်၊ ရှင်းပြထားသောကိန်းရှင် ၏တန်ဖိုးသည် တုံ့ပြန်မှုကိန်းရှင်၏တန်ဖိုးကို ခန့်မှန်းနိုင်သည်ဖြစ်စေ ကျွန်ုပ်တို့မကြာခဏနားလည်လိုပါသည်။ ဤတုံ့ပြန်မှု variable ကို တစ်ခါတစ်ရံတွင် စံသတ်မှတ်ချက် ကိန်းရှင် ဟုခေါ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ အချို့သောကောလိပ်ဝင်ခွင့်စာမေးပွဲများသည် ကျောင်းသားများ၏ ပထမနှစ်ဝက်အမှတ်ပျမ်းမျှအမှတ်ကို မည်မျှကောင်းစွာခန့်မှန်းနိုင်သည်ကို ကျွန်ုပ်တို့သိချင်ပေမည်။ ဝင်ခွင့်စာမေးပွဲသည် ရှင်းလင်းချက်ကွဲလွဲချက်ဖြစ်ပြီး စံသတ်မှတ်ချက်သည် ပထမနှစ်ဝက် GPA ဖြစ်လိမ့်မည်။ ဤအထူးရှင်းပြချက်ကိန်းရှင်အား စံကိန်းရှင်အား ခန့်မှန်းသည့်နည်းလမ်းအဖြစ် အသုံးပြုခြင်းသည် မှန်ကန်မှု ရှိမရှိ သိလိုပါသည်။ မှန်ကန်ပါက စံသတ်မှတ်ချက် ခိုင်လုံမှု ရှိသည်ဟု ကျွန်ုပ်တို့ပြောပါသည်။ စံသတ်မှတ်ချက်၏ တရားဝင်မှု နှစ်မျိုးရှိသည်။ 1....
univariate analysis ဟူသော ဝေါဟာရသည် ကိန်းရှင်တစ်ခု၏ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို ရည်ညွှန်းသည်။ ရှေ့ဆက် “ uni” သည် “ one” ဖြစ်သောကြောင့်၎င်းကိုသင်မှတ်မိနိုင်သည်။ မတူကွဲပြားသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၏ ပန်းတိုင်မှာ ကိန်းရှင်တစ်ခုတည်းအတွက် တန်ဖိုးများ ဖြန့်ဖြူးမှုကို နားလည်ရန်ဖြစ်သည်။ ဤအမျိုးအစားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာချက်ကို အောက်ပါတို့နှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်သည်။ Bivariate ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု – ကိန်းရှင်နှစ်ခု၏ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု။ Multivariate ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း- နှစ်ခု သို့မဟုတ် ထို့ထက်ပိုသော ကိန်းရှင်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့တွင် အောက်ပါဒေတာအစုံရှိသည်ဆိုပါစို့။ ၎င်း၏တန်ဖိုးများ ခွဲဝေမှုကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ...
univariate analysis ဟူသော ဝေါဟာရသည် ကိန်းရှင်တစ်ခု၏ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို ရည်ညွှန်းသည်။ ရှေ့ဆက် “ uni” သည် “ one” ဖြစ်သောကြောင့်၎င်းကိုသင်မှတ်မိနိုင်သည်။ ကိန်းရှင်တစ်ခုပေါ်တွင် တစ်မူထူးခြားသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို လုပ်ဆောင်ရန် ဘုံနည်းလမ်းသုံးမျိုးရှိပါသည်။ 1. အကျဉ်းချုပ်စာရင်းအင်းများ – တန်ဖိုးများကို ဗဟိုချက်နှင့် ဖြန့်ဖြူးမှုကို တိုင်းတာသည်။ 2. ကြိမ်နှုန်းဇယား – မတူညီသောတန်ဖိုးများ မည်မျှပေါ်လာသည်ကို ဖော်ပြသည်။ 3. ဇယားများ – တန်ဖိုးများ ဖြန့်ဖြူးမှုကို မြင်သာစေရန် အသုံးပြုသည်။ ဤသင်ခန်းစာသည် အောက်ဖော်ပြပါ...
Bartlett test သည် အုပ်စုများစွာကြားရှိကွဲလွဲမှုများ တူညီမှုရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ရန်အသုံးပြုသည့် ကိန်းဂဏန်းစမ်းသပ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ကိန်းဂဏန်းစစ်ဆေးမှုများစွာ (ဥပမာ- တစ်လမ်းသွား ANOVA ကဲ့သို့) ကွဲပြားမှုများသည် နမူနာများကြားတွင် တူညီသည်ဟု ယူဆသည်။ ဤယူဆချက်ကို အတည်ပြုရန် Bartlett စမ်းသပ်မှုကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ အောက်ဖော်ပြပါအဆင့်များသည် Bartlett စမ်းသပ်မှုကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ရှင်းပြထားသည်။ မှတ်ချက်- Bartlett’s test of sphericity ၊ ဤစမ်းသပ်မှုကို အထောက်အထားမက်ထရစ်နှင့် သတိပြုဆက်စပ်မှုမက်ထရစ်ကို နှိုင်းယှဉ်ရန် အသုံးပြုသည့် ဤစစ်ဆေးမှုကို မရောထွေးပါနှင့်။ Bartlett Test...