Category: လမ်းညွှန်

စာရင်းဇယားများတွင် အလားတူ ဖြန့်ဖြူးမှုနှစ်ခုမှာ binomial distribution နှင့် Poisson ဖြန့်ဖြူးခြင်း ဖြစ်သည်။ 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 ဖြစ်နိုင်ခြေကို...

စာရင်းဇယားများတွင်၊ လူဦးရေကန့်သတ်ချက် တစ်ခု၏ထုတ်ပြန်ချက်သည် မှန်ကန်သည်ဖြစ်စေ မမှန်ကန်ကြောင်း ဆုံးဖြတ်ရန် သီအိုရီစစ်ဆေးမှုကို ကျွန်ုပ်တို့အသုံးပြုသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် hypothesis စမ်းသပ်မှုပြုလုပ်သည့်အခါတိုင်း၊ အောက်ဖော်ပြပါပုံစံများဖြစ်သည့် null hypothesis နှင့် အခြား hypothesis တစ်ခုကို အမြဲရေးပါသည်။ H 0 (null hypothesis): လူဦးရေ ကန့်သတ်ချက် = ≤, ≥ အချို့သော တန်ဖိုး H A (alternative hypothesis): လူဦးရေ ကန့်သတ်ချက် <, >, ≠ အချို့သော တန်ဖိုး...

Quota sampling သည် လူဦးရေ တစ်ခုမှနမူနာရယူရန် အောက်ပါအဆင့်များကိုအသုံးပြုသည့် ဖြစ်နိုင်ခြေမရှိသောနမူနာနည်းလမ်းတစ်ခု ဖြစ်သည်။ အဆင့် 1- အချို့သောဝိသေသလက္ခဏာများပေါ်မူတည်၍ လူဦးရေကို သီးသန့်အုပ်စုများအဖြစ် ခွဲပါ။ အဆင့် 2- နမူနာတွင် ပါဝင်မည့် အုပ်စုတစ်ခုစီ၏ အချိုးအစားကို သတ်မှတ်ပါ။ အဆင့် 3- ဆက်သွယ်ရန်လွယ်ကူသောအုပ်စုတစ်ခုစီရှိတစ်ဦးချင်းစီကို စစ်တမ်းကောက်ယူပါ။ အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာသည် လက်တွေ့ကမ္ဘာတွင် ခွဲတမ်းနမူနာကို အသုံးပြုနိုင်သည့် မြင်ကွင်းတစ်ခုကို ပေးသည်။ ဥပမာ- ခွဲတမ်းနမူနာ နည်းပညာကုမ္ပဏီတစ်ခုသည် ထုတ်ကုန်အသစ်တစ်ခုနှင့် ပတ်သက်၍ သုံးစွဲသူများ၏ ထင်မြင်ယူဆချက်များကို သိချင်သည်ဆိုကြပါစို့။ ၎င်းတို့သည်...

ဤသင်ခန်းစာသည် base R နှင့် ggplot2 ရှိ scatterplot တွင် အမှတ်အသားပြုနည်းကို ဥပမာပေးထားသည်။ ဥပမာ 1- Base R ရှိ cloud အမှတ်များကို အညွှန်းတပ်ပါ။ အခြေခံ R ရှိ point cloud အတွင်းရှိ အမှတ်များသို့ အညွှန်းများထည့်ရန်၊ အောက်ပါ syntax ကိုအသုံးပြုသည့် text() လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ စာသား (x၊ y၊ အညွှန်းများ စသည်ဖြင့်) x- အညွှန်းများ၏ x သြဒီနိတ်...

Factorial ANOVA သည် အမှီအခိုကင်းသော အချက်နှစ်ခု သို့မဟုတ် ထို့ထက်ပိုသော အမှီအခိုကင်းသော အချက်များနှင့် တုံ့ပြန်မှု ကိန်းရှင်တစ်ခုတည်းကို အသုံးပြုသည့် ANOVA (“ ကွဲလွဲမှုကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း” ) တစ်ခုခုဖြစ်သည်။ အချက်နှစ်ချက် သို့မဟုတ် ထို့ထက်ပိုသောအချက်များသည် တုံ့ပြန်မှုကိန်းရှင်အပေါ် မည်သို့အကျိုးသက်ရောက်ကြောင်းနှင့် တုံ့ပြန်မှုကိန်းရှင်ပေါ်ရှိ အကြောင်းရင်းများကြား အပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်မှုရှိမရှိ နားလည်လိုသည့်အခါတိုင်း ဤ ANOVA အမျိုးအစားကို အသုံးပြုသင့်သည်။ ဤသင်ခန်းစာတွင် Factorial ANOVA ကို အသုံးပြုနိုင်သည့် အခြေအနေများစွာကို ဥပမာပေးထားပြီး Factorial ANOVA ကို...

Bayes ၏သီအိုရီသည် A နှင့် B ဖြစ်ရပ်နှစ်ခုအတွက် အောက်ပါအတိုင်းဖော်ပြထားသည် ။ P(A|B) = P(A)*P(B|A) / P(B) ရွှေ- P(A|B)- အဖြစ်အပျက် A၊ ပေးထားသည့် ဖြစ်ရပ် B သည် ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသည်။ P(B|A)- ထိုအဖြစ်အပျက် B ဖြစ်ပေါ်လာသည့် အဖြစ်အပျက်ဖြစ်နိုင်ခြေသည် ဖြစ်ပေါ်လာသည်။ P(A)- ဖြစ်ရပ် A ၏ ဖြစ်နိုင်ခြေ P(B)- ဖြစ်ရပ် B ၏ ဖြစ်နိုင်ခြေ ဥပမာအားဖြင့်၊ ရာသီဥတု တိမ်ထူခြင်း...

စာရင်းဇယားများတွင်၊ အစုအဝေးကွဲလွဲမှုသည် ပျမ်းမျှအားဖြင့် နှစ်ခု သို့မဟုတ် ထို့ထက်ပိုသော အစုကွဲကွဲပြားမှုများကို ရည်ညွှန်းသည်။ အုပ်စုများကြား ဘုံကွဲလွဲမှုများအတွက် နံပါတ်တစ်ခုတည်းကိုရရှိရန် ကျွန်ုပ်တို့သည် အုပ်စုကွဲကွဲလွဲမှုနှစ်ခု သို့မဟုတ် ထို့ထက်ပိုသောအုပ်စုကွဲများကို “ ပေါင်းစည်းခြင်း” ကိုညွှန်ပြရန် “ ပေါင်းစည်းခြင်း” ဟူသောစကားလုံးကို အသုံးပြုပါသည်။ လက်တွေ့တွင်၊ လူဦးရေနှစ်ခု၏ တူညီခြင်းရှိ၊ မရှိကို ဆုံးဖြတ်ရန် အသုံးပြုသည့် နမူနာနှစ်ခု t-test တွင် ပေါင်းစပ်ကွဲလွဲမှုကို မကြာခဏအသုံးပြုသည်။ နမူနာနှစ်ခုကြားတွင် စုပေါင်းကွဲလွဲမှုကို ယေဘူယျအားဖြင့် sp 2 ကို ရည်ညွှန်းပြီး အောက်ပါအတိုင်း...

Google Sheets ရှိ COUNTIFS() လုပ်ဆောင်ချက်ကို သတ်မှတ်ချက်များစွာနှင့် ကိုက်ညီသည့် အလုပ်စာရွက်ရှိ အတန်းအရေအတွက်ကို ရေတွက်ရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဤလုပ်ဆောင်ချက်သည် အောက်ပါ syntax ကိုအသုံးပြုသည်- COUNTIFS (စံသတ်မှတ်ချက် 1၊ စံသတ်မှတ်ချက် 1၊ စံသတ်မှတ်ချက် 2၊ စံသတ်မှတ်ချက် 2၊ …) ရွှေ- သတ်မှတ်ချက်_အကွာအဝေး1- ရှာဖွေရန် ဆဲလ်များ၏ ပထမဆုံးအကွာအဝေး။ စံသတ်မှတ်ချက် 1 : ဆဲလ်များ၏ ပထမအကွာအဝေးတွင် ရှာဖွေရမည့် စံသတ်မှတ်ချက်။ အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာသည် ဤလုပ်ဆောင်ချက်ကို လက်တွေ့အသုံးချနည်းကို...

သီအိုရီစမ်းသပ်မှုတစ်ခုသည် လူဦးရေကန့်သတ်ချက် တစ်ခုနှင့်ပတ်သက်၍ ထုတ်ပြန်ချက်တစ်ခုဟုတ်၊မဟုတ် ဆုံးဖြတ်ရန် ဒေတာနမူနာများကို အသုံးပြုသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် သီအိုရီစမ်းသပ်မှုတစ်ခုပြုလုပ်သည့်အခါတိုင်း၊ အောက်ပါပုံစံများယူဆောင်သည့် null hypothesis နှင့် အခြား hypothesis တစ်ခုကို အမြဲရေးပါသည်။ H 0 (null hypothesis): လူဦးရေ ကန့်သတ်ချက် =, ≤, ≥ အချို့သော တန်ဖိုး H A (alternative hypothesis): လူဦးရေ ကန့်သတ်ချက် <, >, ≠ အချို့သော တန်ဖိုး null hypothesis...

စာရင်းဇယားများတွင်၊ ကွဲလွဲမှု ဟူသော ဝေါဟာရသည် ပေးထားသော ဒေတာအစုတစ်ခုတွင် တန်ဖိုးများကို ဖြန့်ဝေပုံအား ရည်ညွှန်းသည်။ ကွဲလွဲမှုနှင့်ပတ်သက်၍ ကျောင်းသားများမေးလေ့ရှိသောမေးခွန်းမှာ- ကွဲလွဲမှုသည် အနုတ်လက္ခဏာဖြစ်နိုင်ပါသလား။ အဖြေ- မဟုတ်ဘူး၊ ကွဲလွဲမှုဟာ အနုတ်လက္ခဏာမဖြစ်နိုင်ပါဘူး။ အနိမ့်ဆုံးတန်ဖိုးသည် သုညဖြစ်သည်။ ဘာကြောင့် ဒီလိုဖြစ်ရတာလဲဆိုတာ နားလည်ဖို့၊ ကွဲလွဲမှုကို အမှန်တကယ် တွက်ချက်ပုံကို နားလည်ဖို့ လိုပါတယ်။ ကွာဟချက်ကို ဘယ်လိုတွက်မလဲ။ နမူနာတစ်ခု၏ ကွဲလွဲမှုကို ရှာဖွေရန် ဖော်မြူလာ ( s 2 ကိုဖော်ပြသည်) မှာ- s 2 =...