Category: လမ်းညွှန်

Pearson ဆက်စပ်ဆက်စပ်ကိန်းကို မကြာခဏဖော်ပြသော r သည် ကိန်းရှင်နှစ်ခုကြားရှိ မျဉ်းသားဆက်စပ်မှုကို တိုင်းတာသည်။ ၎င်းသည် အမြဲတမ်း -1 နှင့် 1 အကြား တန်ဖိုးတစ်ခုကို ယူသည်- -1 သည် ကိန်းရှင်နှစ်ခုကြားတွင် လုံးဝအပျက်သဘောဆောင်သော ဆက်စပ်ဆက်နွယ်မှုကို ညွှန်ပြသည်။ 0 သည် variable နှစ်ခုကြားတွင် linear ဆက်စပ်မှုမရှိဟု ညွှန်ပြသည်။ 1 သည် ကိန်းရှင်နှစ်ခုကြားတွင် လုံးဝအပြုသဘောဆောင်သောမျဉ်းကြောင်းဆက်စပ်မှုကို ညွှန်ပြသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် APA ဖော်မတ်ဖြင့် Pearson r ကို ကြေငြာရန်...

အဆင့်သတ်မှတ်ထားသော ကိန်းရှင်နှစ်ခုကြားရှိ ဆက်နွယ်မှုကို တိုင်းတာရန်အတွက် Spearman ၏ အဆင့်ဆက်စပ်မှုကို အသုံးပြုသည်။ (ဥပမာ၊ ကျောင်းသားတစ်ဦး၏ သင်္ချာစာမေးပွဲရမှတ် အဆင့်သည် အတန်းတစ်တန်းရှိ ၎င်းတို့၏ သိပ္ပံစာမေးပွဲရမှတ် အဆင့်နှင့် နှိုင်းယှဉ်သည်)။ Spearman ၏ဆက်စပ်မှုကို APA ဖော်မတ်ဖြင့် အစီရင်ခံရန် အောက်ပါအထွေထွေဖွဲ့စည်းပုံကို ကျွန်ုပ်တို့အသုံးပြုသည်- [variable 1] နှင့် [variable 2] အကြား ဆက်နွယ်မှုကို အကဲဖြတ်ရန် Spearman ၏ အဆင့်ဆက်စပ်မှုကို တွက်ချက်ထားသည်။ variable နှစ်ခုကြားတွင် [အနုတ်လက္ခဏာ သို့မဟုတ် အပြုသဘော]...

နှစ်လမ်းသွား ANOVA ကို ကိန်းရှင်နှစ်ခုတွင် ပိုင်းခြားထားသော လွတ်လပ်သောအုပ်စုသုံးစု သို့မဟုတ် ထို့ထက်ပိုသော အုပ်စုများကြားတွင် စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ သိသာထင်ရှားသော ခြားနားချက်ရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် အသုံးပြုသည်။ နှစ်လမ်းသွား ANOVA ၏ရလဒ်များကို အစီရင်ခံသောအခါ၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အောက်ပါ အထွေထွေဖွဲ့စည်းပုံကို အမြဲအသုံးပြုသည်- အမှီအခိုကင်းပြီး မှီခိုနေသော ကိန်းရှင်များ၏ အကျဉ်းချုပ်ဖော်ပြချက်။ အမှီအခိုကင်းသော variable နှစ်ခုကြားတွင် သိသာထင်ရှားသော အပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်မှုရှိမရှိ၊ အမှီအခိုကင်းသော ကိန်းရှင်နှစ်ခုသည် မှီခိုကိန်းရှင်အပေါ် ကိန်းဂဏန်းအရ သိသာထင်ရှားသော အကျိုးသက်ရောက်မှုရှိသည်ဖြစ်စေ မရှိသည်ဖြစ်စေ။ ဤသည်မှာ ကျွန်ုပ်တို့သုံးနိုင်သော တိကျသောစကားလုံးဖြစ်သည်။...

Python တွင် ဂျီဩမေတြီပျမ်းမျှတွက်ရန် နည်းလမ်းနှစ်ခုရှိသည်။ နည်းလမ်း 1- SciPy ကို အသုံးပြု၍ Geometric Mean ကို တွက်ချက်ပါ။ from scipy. stats import gmean #calculate geometric mean gmean([value1, value2, value3, ...]) နည်းလမ်း 2- NumPy ကို အသုံးပြု၍ Geometric Mean ကို တွက်ချက်ပါ။ import numpy as np #define custom function...

Matplotlib ရှိ scatterplot တစ်ခုသို့ ဒဏ္ဍာရီတစ်ခုထည့်ရန် အောက်ပါ syntax ကို သင်အသုံးပြုနိုင်သည်- import matplotlib. pyplot as plt from matplotlib. colors import ListedColormap #define values, classes, and colors to map values = [0, 0, 1, 2, 2, 2] classes = [' A ', ' B...

Matplotlib ရှိ သိပ်သည်းဆကွက်ကွက်တစ်ခုကို ဖန်တီးရန် အလွယ်ဆုံးနည်းလမ်းမှာ ပင်လယ်မွေးမြင်ယောင်ထင်မြင်ချက်စာကြည့်တိုက်မှ kdeplot() လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုရန်ဖြစ်သည်- import seaborn as sns #define data data = [value1, value2, value3, ...] #create density plot of data sns. kdeplot (data) အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာများသည် ဤလုပ်ဆောင်ချက်ကို လက်တွေ့အသုံးချနည်းကို ပြသထားသည်။ ဥပမာ 1- အခြေခံသိပ်သည်းဆကို ဖန်တီးပါ။ အောက်ဖော်ပြပါကုဒ်သည် Seaborn တွင်...

Matplotlib ကွက်များတွင် axes များကို ဝှက်ထားရန် အောက်ပါ syntax ကို သင်သုံးနိုင်သည်။ import matplotlib. pyplot as plt #get current axes ax = plt. gca () #hide x-axis ax. get_xaxis (). set_visible ( False ) #hide y-axis ax. get_yaxis (). set_visible ( False ) အောက်ဖော်ပြပါ...

Pandas DataFrame တွင် ကော်လံတစ်ခုကို အညွှန်းတစ်ခုအဖြစ် သတ်မှတ်ရန် အောက်ပါ syntax ကို သင်အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ #set one column as index df. set_index (' col1 ') #set multiple columns as multi index df. set_index ([' col1 ',' col2 ']) အောက်ပါဥပမာများသည် အောက်ပါ DataFrame ဖြင့် လက်တွေ့တွင် ဤ syntax ကိုမည်သို့အသုံးပြုရမည်ကိုပြသသည်-...

pandas DataFrame မှ boxplots များကိုဖန်တီးရန် အောက်ပါ syntax ကို သင်အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ #create boxplot of one column df. boxplot (column=[' col1 ']) #create boxplot of multiple columns df. boxplot (column=[' col1 ', ' col2 ']) #create boxplot grouped by one column df. boxplot (column=['...

Seaborn Python ဒေတာအမြင်ပုံဖော်ခြင်းစာကြည့်တိုက်တွင် pie charts များဖန်တီးရန်အတွက် ပုံသေလုပ်ဆောင်ချက်မပါဝင်သော်လည်း၊ သင်သည် pie chart တစ်ခုဖန်တီးရန်နှင့် Seaborn colour palette တစ်ခုထည့်ရန် Matplotlib တွင် အောက်ပါ syntax ကိုအသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ import matplotlib. pyplot as plt import seaborn as sns #define data data = [value1, value2, value3, ...] labels = ['label1', 'label2',...