Category: လမ်းညွှန်
မော်ဒယ်တစ်ခု၏ ခန့်မှန်းချက် တိကျမှုကို တိုင်းတာရန် အသုံးအများဆုံး မက်ထရစ်များထဲမှ တစ်ခုမှာ MAPE ဖြစ်ပြီး ဆိုလိုသည်မှာ လုံးဝ ရာခိုင်နှုန်း အမှားအယွင်းကို ဆိုလိုသည်။ MAPE တွက်ချက်ရန် ဖော်မြူလာမှာ အောက်ပါအတိုင်း ဖြစ်ပါသည်။ MAPE = (1/n) * Σ(|အမှန်တကယ် – ခန့်မှန်းချက်| / |actual|) * 100 ရွှေ- ∑ – “ပေါင်း” ဟု အဓိပ္ပာယ်ရသော ဖန်စီသင်္ကေတ n – နမူနာအရွယ်အစား real...
မော်ဒယ်တစ်ခု၏ ခန့်မှန်းခြေတိကျမှုကို တိုင်းတာရန် အသုံးအများဆုံး မက်ထရစ်များထဲမှ တစ်ခုမှာ MSE ဖြစ်ပြီး mean square error ၏ အတိုကောက်ဖြစ်သည်။ အောက်ပါအတိုင်း တွက်ချက်သည်။ MSE = (1/n) * Σ(အမှန်တကယ် – ခန့်မှန်းချက်) ၂ ရွှေ- ∑ – “ပေါင်း” ဟု အဓိပ္ပာယ်ရသော ဖန်စီသင်္ကေတ n – နမူနာအရွယ်အစား real – ဒေတာ၏ အမှန်တကယ်တန်ဖိုး ခန့်မှန်းချက် – ဒေတာ၏မျှော်မှန်းတန်ဖိုး MSE...
ဂဏန်းငါးလုံးအနှစ်ချုပ် သည် အောက်ပါတန်ဖိုးငါးခုကို အသုံးပြု၍ ဒေတာအစုတစ်စုကို အကျဉ်းချုပ်ဖော်ပြသည့်နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ အနိမ့်ဆုံး ပထမလေးပုံတစ်ပုံ ပျမ်းမျှ တတိယလေးပုံတစ်ပုံ အများဆုံး ဂဏန်းငါးလုံးအကျဉ်းချုပ်သည် ဒေတာဖြန့်ဝေမှု၏ အကျဉ်းချုပ်ကို အောက်ပါအတိုင်း ပံ့ပိုးပေးသောကြောင့် အသုံးဝင်ပါသည်။ ၎င်းသည် မီဒီယမ်ကို အသုံးပြု၍ အလယ်တန်းတန်ဖိုးသည် မည်သည့်နေရာတွင် ရှိနေသည်ကို ပြောပြသည်။ ပထမနှင့်တတိယ quartiles ကိုအသုံးပြု၍ ဒေတာဖြန့်ဝေမှုကိုပြောပြသည်။ ၎င်းသည် အနိမ့်ဆုံးနှင့် အမြင့်ဆုံးကို အသုံးပြု၍ ဒေတာ၏ အကွာအဝေးကို ပြောပြသည်။ ဤတန်ဖိုးငါးခုကို သိရုံမျှဖြင့် ဒေတာအစုတစ်ခုအကြောင်း များစွာလေ့လာနိုင်ပါသည်။ Excel တွင်...
ဆက်တိုက်ခွဲဝေမှုကို အနီးစပ်ဆုံး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် စဉ်ဆက်မပြတ် ဖြန့ ်ဖြူးမှုကို အသုံးပြုလိုသောအခါ ဆက်တိုက် အမှားပြင်ဆင်ခြင်းကို အသုံးချသည်။ ယေဘူယျအားဖြင့်၊ သင်သည် binomial distribution ကို ခန့်မှန်းရန် သာမန်ဖြန့်ဖြူးမှုကို အသုံးပြုလိုသောအခါ ၎င်းကို အသုံးပြုသည်။ စမ်းသပ်မှုတစ်ခုတွင် အောင်မြင်မှုဖြစ်နိုင်ခြေသည် p ဖြစ်သောကြောင့် n စမ်းသပ်မှုတွင် x အောင်မြင်မှုရရှိရန် ဖြစ်နိုင်ခြေကို binomial ဖြန့်ဖြူးမှုမှ ပြောပြသည်ကို သတိရပါ။ binomial distribution ဖြင့်ဖြစ်နိုင်ခြေနှင့်ပတ်သက်သောမေးခွန်းများကိုဖြေဆိုရန်၊ binomial distribution calculator ကို ရိုးရိုးရှင်းရှင်းသုံးနိုင်သော်လည်း...
binomial ဖြန့်ဖြူးမှုကို ခန့်မှန်းရန် သာမန်ဖြန့်ဖြူးမှုကို သင်အသုံးပြုလိုသည့်အခါ အဆက်ပြတ်ပြင်ဆင်ခြင်းကို အသုံးပြုသည်။ ဤဂဏန်းပေါင်းစက်သည် သင့်အား binomial ဖြန့်ဖြူးမှုအတွက် အနီးစပ်ဆုံးဖြစ်နိုင်ခြေများကို ရှာဖွေရန် ပုံမှန်ဖြန့်ဖြူးမှုတစ်ခုတွင် အဆက်ပြတ်ပြင်ဆင်မှုကို အသုံးချနိုင်သည်။ အောက်တွင်ပေးထားသော binomial ဖြန့်ဝေမှုအတွက် သင့်လျော်သောတန်ဖိုးများကို ရိုးရိုးရှင်းရှင်းထည့်ပါ၊ ထို့နောက် “ တွက်ချက်ရန်” ခလုတ်ကိုနှိပ်ပါ။ n (စမ်းသပ်မှုအရေအတွက်) X (အောင်မြင်မှုအရေအတွက်) p (ပေးထားသောစမ်းသပ်မှုတစ်ခုတွင် အောင်မြင်နိုင်ခြေ) အတိအကျ binomial ဖြစ်နိုင်ခြေများ- P(X = 3 ) : 0.23040...
Exponential smoothing သည် အချိန်စီးရီးဒေတာကို “ ချောမွေ့စေသည်” အတွက် နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်ပြီး ရေတိုခန့်မှန်းချက်အတွက် မကြာခဏ အသုံးပြုလေ့ရှိသည်။ အခြေခံအယူအဆမှာ အချိန်စီးရီးဒေတာသည် ဒေတာအတွင်းရှိ အထွတ်အထိပ်များနှင့် ချိုင့်များကို ဖြစ်ပေါ်စေသည့် “ ကျပန်းဆူညံသံ” နှင့် မကြာခဏဆက်စပ်နေသောကြောင့်၊ သို့သော် ကိန်းဂဏန်းများကို ချောမွေ့စွာအသုံးပြုခြင်းဖြင့် ဒေတာ၏အရင်းခံလမ်းကြောင်းမှန်ကို သိနိုင်ရန် ဤတောင်ထွတ်များနှင့် ချိုင့်များကို ချောမွေ့အောင်ပြုလုပ်နိုင်သည်။ . exponential smoothing ကိုအသုံးပြုရန်အတွက် အခြေခံဖော်မြူလာမှာ- F t = αy t-1 + (1...
စာရင်းဇယားများတွင်၊ ဖြစ်နိုင်ခြေသည် ဖြစ်ရပ်တစ်ခု ဖြစ်ပွားနိုင်ခြေကို ရည်ညွှန်းသည်။ အောက်ပါအတိုင်း တွက်ချက်သည်။ ဖြစ်နိုင်ခြေ- P(ဖြစ်ရပ်) = (#နှစ်လိုဖွယ်ရလဒ်များ) / (ဖြစ်နိုင်သောရလဒ်များ #) ဥပမာ၊ အိတ်တစ်လုံးမှာ အနီရောင်ဘောလုံးလေးလုံးနဲ့ အစိမ်းရောင်ဘောလုံးတစ်လုံးရှိတယ်ဆိုပါစို့။ မျက်စိမှိတ်ပြီး ကျပန်းရွေးချယ်ပါက အစိမ်းရောင်ဘောလုံးကို သင်ရွေးချယ်သည့် ဖြစ်နိုင်ခြေကို အောက်ပါအတိုင်း တွက်ချက်ပါသည်။ P(အစိမ်းရောင်) = 1/5 = 0.2 ။ အဖြစ်အပျက်တစ်ခု ဖြစ်ပွားနိုင် ခြေကို အောက်ပါအတိုင်း တွက်ချက်နိုင်ပါသည်။ ODDS- အခွင့်အလမ်းများ (ဖြစ်ရပ်) = P...
ကြိမ်နှုန်းဖြန့်ချီရေးဇယားသည် မတူညီသောဒေတာအမျိုးအစားများ၏ ကြိမ်နှုန်းများကိုပြသသည့်ဇယားတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ အောက်ဖော်ပြပါ ကြိမ်နှုန်းခွဲဝေမှုဇယားသည် မတူညီသောအတန်းငါးခုအတွက် ကြိမ်နှုန်းကိုပြသသည်- အတန်း အကြိမ်ရေ ၁–၁၀ ၂၀ ၁၁ – ၂၀ ၂၁ ၂၁-၃၀ ၁၆ ၃၁ – ၄၀ ၅ ၄၁–၅၀ ၄ အတန်းတစ်ခုစီ၏ အလယ်မှတ်ကို သင်ရှာတွေ့နိုင်ပြီး အတန်း၏ အောက်ခြေကန့်သတ်ချက်နှင့် အထက်ကန့်သတ်ချက်ကို ပေါင်းထည့်ကာ နှစ်ခုဖြင့် ပိုင်းခြားနိုင်သည်- Class midpoint = (အောက်တန်းစား ကန့်သတ်ချက် + အထက်တန်းစား ကန့်သတ်ချက်)...
Brier ရမှတ် သည် ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော ခန့်မှန်းချက်များ၏ တိကျမှုကို တိုင်းတာရန်အတွက် စာရင်းဇယားများတွင် ကျွန်ုပ်တို့အသုံးပြုသည့် မက်ထရစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ယေဘုယျအားဖြင့် ခန့်မှန်းချက်တစ်ခု၏ရလဒ်သည် ဒွိဟဖြစ်နေသောအခါတွင် ယေဘုယျအားဖြင့် ၎င်းကိုအသုံးပြုသည်- ရလဒ်သည် ဖြစ်ပေါ်လာသည် သို့မဟုတ် ဖြစ်ပေါ်လာခြင်းမရှိပေ။ ဥပမာအားဖြင့်၊ မိုးလေဝသခန့်မှန်းချက်တစ်ခုက မိုးရွာနိုင်ခြေ 90% ရှိပြီး အမှန်တကယ် မိုးရွာနိုင်ခြေရှိတယ်လို့ ဆိုပါစို့။ အောက်ပါဖော်မြူလာကို အသုံးပြု၍ ဤခန့်မှန်းချက်အတွက် Brier ရမှတ်ကို ကျွန်ုပ်တို့ တွက်ချက်နိုင်သည်- Brier ရမှတ် = (f – o) ၂...
အလေးချိန် ရွေ့လျားနေသော ပျမ်းမျှ သည် ဒေတာရှိ “ ဆူညံသံ” ကို လျှော့ချရန်နှင့် ပုံစံများနှင့် ခေတ်ရေစီးကြောင်းများကို ပိုမိုလွယ်ကူစွာ ခွဲခြားသိရှိနိုင်ရန် အချိန်စီးရီးဒေတာကို ချောမွေ့စေရန် အသုံးပြုနိုင်သည့် နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ အလေးချိန် ရွေ့လျားနေသော ပျမ်းမျှနောက်ကွယ်ရှိ အယူအဆသည် ပေးထားသည့် ကာလတစ်ခုအတွက် “ ပျမ်းမျှ” တန်ဖိုးသို့ ရောက်ရှိရန် ယခင်ကာလများ၏ ပျမ်းမျှအား ယူရန်ဖြစ်ပြီး မကြာသေးမီကာလများအထိ အလေးချိန်ပိုပေးပါသည်။ ဤသင်ခန်းစာတွင်၊ Excel တွင် အချိန်စီးရီးဒေတာအတွက် အလေးချိန် ရွေ့လျားပျမ်းမျှနှုန်းများကို မည်သို့ရှာဖွေရမည်ကို ပြသထားသည်။ ဥပမာ-...