Category: လမ်းညွှန်
စက်သင်ယူမှုတွင် အမျိုးအစားခွဲခြင်းပုံစံများကို အသုံးပြုသည့်အခါ၊ မော်ဒယ်အရည်အသွေးကို အကဲဖြတ်ရန် ကျွန်ုပ်တို့အသုံးပြုလေ့ရှိသည့် မက်ထရစ်နှစ်ခုမှာ F1 ရမှတ် နှင့် တိကျမှု ဖြစ်သည်။ မက်ထရစ်နှစ်ခုလုံးအတွက်၊ တန်ဖိုးပိုမြင့်လေ၊ လေ့လာမှုများကို အတန်းများအဖြစ် အမျိုးအစားခွဲခြားနိုင်သော မော်ဒယ်တစ်ခုသည် ပို၍လုပ်ဆောင်နိုင်လေဖြစ်သည်။ သို့ရာတွင်၊ မက်ထရစ်တစ်ခုစီကို မတူညီသောဖော်မြူလာတစ်ခုဖြင့် တွက်ချက်ထားပြီး ၎င်းကိုအသုံးပြုရာတွင် အားသာချက်များနှင့် အားနည်းချက်များရှိသည်။ အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာသည် လက်တွေ့တွင် မက်ထရစ်တစ်ခုစီကို တွက်ချက်နည်းကို ပြသထားသည်။ ဥပမာ- F1 ရမှတ်နှင့် တိကျမှုကို တွက်ချက်ခြင်း။ မတူညီသောကောလိပ်ဘတ်စကက်ဘောကစားသမား 400 ကို NBA...
စက်သင်ယူမှုတွင် အမျိုးအစားခွဲခြင်းပုံစံများကို အသုံးပြုသည့်အခါ၊ မော်ဒယ်အရည်အသွေးကို အကဲဖြတ်ရန် ကျွန်ုပ်တို့အသုံးပြုလေ့ရှိသည့် မက်ထရစ်မှာ F1 ရမှတ် ဖြစ်သည်။ ဤမက်ထရစ်ကို အောက်ပါအတိုင်း တွက်ချက်သည်- F1 ရမှတ် = 2 * (တိကျမှု * ပြန်လည်ခေါ်ယူခြင်း) / (တိကျမှု + ပြန်လည်ခေါ်ယူခြင်း) ရွှေ- တိကျမှု – စုစုပေါင်း အပြုသဘောဆောင်သော ခန့်မှန်းချက်များနှင့် ဆက်စပ်သော အပြုသဘောဆောင်သော ခန့်မှန်းချက်များကို မှန်ကန်စွာ ပြင်ပါ။ သတိပေးချက် – စုစုပေါင်းအမှန်တကယ် အပြုသဘောဆောင်သည့် အပြုသဘောဆောင်သော...
စက်သင်ယူမှုတွင် အမျိုးအစားခွဲခြင်းပုံစံများကို အသုံးပြုသည့်အခါ၊ မော်ဒယ်အရည်အသွေးကို အကဲဖြတ်ရန် ကျွန်ုပ်တို့အသုံးပြုလေ့ရှိသည့် မက်ထရစ်မှာ F1 ရမှတ် ဖြစ်သည်။ ဤမက်ထရစ်ကို အောက်ပါအတိုင်း တွက်ချက်သည်- F1 ရမှတ် = 2 * (တိကျမှု * ပြန်လည်ခေါ်ယူခြင်း) / (တိကျမှု + ပြန်လည်ခေါ်ယူခြင်း) ရွှေ- တိကျမှု – စုစုပေါင်း အပြုသဘောဆောင်သော ခန့်မှန်းချက်များနှင့် ဆက်စပ်သော အပြုသဘောဆောင်သော ခန့်မှန်းချက်များကို မှန်ကန်စွာ ပြင်ပါ။ သတိပေးချက် – စုစုပေါင်းအမှန်တကယ် အပြုသဘောဆောင်သည့် အပြုသဘောဆောင်သော...
စက်သင်ယူမှုတွင် အမျိုးအစားခွဲခြင်းပုံစံများကို အသုံးပြုသည့်အခါ၊ မော်ဒယ်အရည်အသွေးကို အကဲဖြတ်ရန် ကျွန်ုပ်တို့အသုံးပြုလေ့ရှိသည့် မက်ထရစ်မှာ F1 ရမှတ် ဖြစ်သည်။ ဤမက်ထရစ်ကို အောက်ပါအတိုင်း တွက်ချက်သည်- F1 ရမှတ် = 2 * (တိကျမှု * ပြန်လည်ခေါ်ယူခြင်း) / (တိကျမှု + ပြန်လည်ခေါ်ယူခြင်း) ရွှေ- တိကျမှု – စုစုပေါင်း အပြုသဘောဆောင်သော ခန့်မှန်းချက်များနှင့် ဆက်စပ်သော အပြုသဘောဆောင်သော ခန့်မှန်းချက်များကို မှန်ကန်စွာ ပြင်ပါ။ သတိပေးချက် – စုစုပေါင်းအမှန်တကယ် အပြုသဘောဆောင်သည့် အပြုသဘောဆောင်သော...
2 × 3 Factorial ဒီဇိုင်း သည် သုတေသီများအား မှီခိုနေသော ကိန်းရှင်တစ်ခုပေါ်ရှိ အမှီအခိုကင်းသော ကိန်းရှင်နှစ်ခု၏ အကျိုးသက်ရောက်မှုများကို နားလည်နိုင်စေမည့် စမ်းသပ်ဒီဇိုင်းအမျိုးအစားတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤဒီဇိုင်းအမျိုးအစားတွင် လွတ်လပ်သောကိန်းရှင်တစ်ခုသည် အဆင့် နှစ်ဆင့်ရှိပြီး အခြားအမှီအခိုကင်းသောကိန်းရှင်တွင် အဆင့်သုံးဆင့်ရှိသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ရုက္ခဗေဒပညာရှင်တစ်ဦးသည် နေရောင်ခြည်၏သက်ရောက်မှု (အနိမ့်ဆုံး၊ အလတ်စား သို့မဟုတ် မြင့်မားသော) နှင့် အချို့သော အပင်မျိုးစိတ်များ၏ ကြီးထွားမှုအပေါ် ရေလောင်းအကြိမ်ရေ (နေ့စဉ် သို့မဟုတ် အပတ်စဉ်) ၏အကျိုးသက်ရောက်မှုကို နားလည်လိုသည်ဆိုပါစို့။ ဤသည်မှာ 2×3 Factorial Design...
Logistic regression သည် တုံ့ပြန်မှု variable binary ဖြစ်သောအခါ regression model နှင့်ကိုက်ညီရန် ကျွန်ုပ်တို့အသုံးပြုသည့်နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေး ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံသည် ဒေတာအစုံနှင့် မည်မျှကိုက်ညီကြောင်း အကဲဖြတ်ရန်၊ အောက်ပါ မက်ထရစ်နှစ်ခုကို ကြည့်နိုင်သည်- အာရုံခံစားနိုင်မှု- ရလဒ်အမှန်တကယ်အပြုသဘောဆောင်သောအခါတွင် လေ့လာမှုတစ်ခုအတွက် အပြုသဘောဆောင်သောရလဒ်ကို မော်ဒယ်က ခန့်မှန်းပေးသည့်ဖြစ်နိုင်ခြေ။ ၎င်းကို “စစ်မှန်သော အပြုသဘောနှုန်း” ဟုလည်း ခေါ်သည်။ တိကျမှု- ရလဒ်အမှန်တကယ် အနုတ်လက္ခဏာဖြစ်သောအခါ စောင့်ကြည့်မှုတစ်ခုအတွက် အနုတ်ရလဒ်ကို မော်ဒယ်က ခန့်မှန်းသည့် ဖြစ်နိုင်ခြေ။ ၎င်းကို “စစ်မှန်သော အနုတ်လက္ခဏာနှုန်း”...
Logistic regression သည် response variable binary ဖြစ်သောအခါ regression model တစ်ခုနှင့် ကိုက်ညီရန် ကျွန်ုပ်တို့အသုံးပြုသည့် ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေး ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံသည် ဒေတာအစုံနှင့် မည်မျှကိုက်ညီကြောင်း အကဲဖြတ်ရန်၊ အောက်ပါ မက်ထရစ်နှစ်ခုကို ကြည့်နိုင်သည်- အာရုံခံစားနိုင်မှု- ရလဒ်အမှန်တကယ်အပြုသဘောဆောင်သောအခါတွင် လေ့လာမှုတစ်ခုအတွက် အပြုသဘောဆောင်သောရလဒ်ကို မော်ဒယ်က ခန့်မှန်းပေးသည့်ဖြစ်နိုင်ခြေ။ ၎င်းကို “စစ်မှန်သော အပြုသဘောနှုန်း” ဟုလည်း ခေါ်သည်။ တိကျမှု- ရလဒ်အမှန်တကယ် အနုတ်လက္ခဏာဖြစ်သောအခါ စောင့်ကြည့်မှုတစ်ခုအတွက် အနုတ်ရလဒ်ကို မော်ဒယ်က ခန့်မှန်းသည့် ဖြစ်နိုင်ခြေ။...
စက်သင်ယူမှုတွင် အမျိုးအစားခွဲခြင်းပုံစံများကို အသုံးပြုသည့်အခါ၊ မော်ဒယ်အရည်အသွေးကို အကဲဖြတ်ရန် ကျွန်ုပ်တို့အသုံးပြုလေ့ရှိသည့် မက်ထရစ်နှစ်ခုမှာ တိကျမှုနှင့် ပြန်လည်သိမ်းဆည်းခြင်းပင်ဖြစ်သည်။ တိကျမှု – စုစုပေါင်း အပြုသဘောဆောင်သော ခန့်မှန်းချက်များနှင့် ဆက်စပ်သော အပြုသဘောဆောင်သော ခန့်မှန်းချက်များကို မှန်ကန်စွာ ပြင်ပါ။ ၎င်းကို အောက်ပါအတိုင်း တွက်ချက်သည်။ တိကျမှု = True Positives / (True Positives + False Positives) သတိပေးချက် – စုစုပေါင်းအမှန်တကယ် အပြုသဘောဆောင်သည့် အပြုသဘောဆောင်သော ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုပြင်ခြင်း။ ၎င်းကို အောက်ပါအတိုင်း...
ဖြစ်ပွားနှုန်းအချိုးသည် မတူညီသောအုပ်စုနှစ်ခုကြား ဖြစ်ပွားမှုနှုန်းကို နှိုင်းယှဉ်နိုင်စေပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ဆေးလိပ်သောက်သူများသည် လူတစ်ရာလျှင် နှစ်တစ်ရာလျှင် ၇ နှုန်းဖြင့် အဆုတ်ကင်ဆာဖြစ်ပွားကြောင်း သိရှိရသည်ဆိုပါစို့။ ဆန့်ကျင်ဘက်အားဖြင့် ဆေးလိပ်မသောက်သူများသည် လူတစ်ရာလျှင် ၁.၅ နှုန်းဖြင့် အဆုတ်ကင်ဆာဖြစ်တတ်သည်ဆိုပါစို့။ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဖြစ်ပွားနှုန်းအချိုး (မကြာခဏ အတိုကောက် IRR) ကို အောက်ပါအတိုင်း တွက်ချက်ပါမည်- IRR = ဆေးလိပ်သောက်သူများကြား ဖြစ်ပွားမှုနှုန်း/ ဆေးလိပ်မသောက်သူကြားတွင် ဖြစ်ပွားမှုနှုန်း IRR = (7/100)/(1.5/100) IRR = 4.67 ဤတန်ဖိုးကို ကျွန်ုပ်တို့ မည်သို့အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုမည်နည်း-...
စာရင်းဇယားများတွင် ကျောင်းသားများ မကြာခဏ ရောထွေးနေသော ဝေါဟာရနှစ်ခုမှာ မသာမယာ အချိုး နှင့် နှိုင်းယှဥ်နိုင်ခြေ ဖြစ်သည်။ အောက်ပါဖော်မတ်ကို ယူသည့် ဇယား 2 နှင့် 2 ကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသည့်အခါ ဤမက်ထရစ်နှစ်ခုကို ကျွန်ုပ်တို့ အသုံးပြုလေ့ရှိသည်- ထူးထူးခြားခြား အချိုးသည် ကုသမှုအုပ်စုတွင် ဖြစ်ပျက်သည့် ဖြစ်ရပ်တစ်ခု၏ ဖြစ်နိုင်ခြေနှင့် ထိန်းချုပ်မှုအုပ်စုတွင် ဖြစ်ပျက်သည့် ဖြစ်ရပ်တစ်ခု ဖြစ်နိုင်ခြေကြားအချိုးကို ပြောပြသည်။ အောက်ပါအတိုင်း တွက်ချက်သည်။ အတိုးနှုန်းအချိုး = (A*D) / (B*C) ဆက်စပ်အန္တရာယ်သည် ကုသမှုအုပ်စုတစ်ခုတွင်...