Category: လမ်းညွှန်

ဖြစ်နိုင်ခြေအချိုးစမ်းသပ်မှုသည် nested regression မော်ဒယ် နှစ်ခု၏ အံဝင်ခွင်ကျရှိမှုကို နှိုင်းယှဉ်သည်။ nested model သည် ယေဘုယျအားဖြင့် regression model တွင် ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော variable အစုအဝေးတစ်ခုပါရှိသော မော်ဒယ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့တွင် ကြိုတင်ခန့်မှန်းကိန်းရှင် လေးခုပါရှိသော အောက်ဖော်ပြပါ ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံ ရှိသည်ဆိုပါစို့။ Y = β 0 + β 1 x 1 + β 2 x 2 + β...

တစ်လမ်းသွား ANOVA ကို သုံးသော သို့မဟုတ် ထို့ထက်ပိုသော လွတ်လပ်သော အုပ်စုများကြားတွင် စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ သိသာထင်ရှားသော ခြားနားမှု ရှိ၊ မရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် အသုံးပြုသည်။ အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာသည် Excel တွင် တစ်လမ်းသွား ANOVA ၏ ရလဒ်များကို မည်သို့အနက်ပြန်ဆိုရမည်ကို အပြည့်အစုံ လမ်းညွှန်ပေးထားပါသည်။ ဥပမာ- Excel တွင် ANOVA ရလဒ်များကို မည်သို့အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုမည်နည်း။ ဆရာတစ်ဦးသည် စာမေးပွဲအတွက် ပြင်ဆင်ရန် လေ့လာမှုနည်းလမ်းသုံးမျိုးထဲမှ တစ်ခုကို အသုံးပြုရန် အတန်းရှိ ကျောင်းသား 30...

R ရှိ ဒေတာဘောင်ကော်လံတွင် ပျောက်ဆုံးနေသောတန်ဖိုးများကို ပေါင်းစပ်ရန် အောက်ပါအခြေခံ syntax ကို သင်အသုံးပြုနိုင်သည်- library (dplyr) library (zoo) df <- df %>% mutate(column_name = na. approx (column_name)) အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာသည် ဤ syntax ကို လက်တွေ့တွင် မည်သို့အသုံးပြုရမည်ကို ပြသထားသည်။ ဥပမာ- R တွင် ပျောက်ဆုံးနေသောတန်ဖိုးများကို ပေါင်းထည့်ပါ။ ကျွန်ုပ်တို့တွင် 15 ရက်ဆက်တိုက် စတိုးဆိုင်မှရောင်းချမှုစုစုပေါင်းကိုပြသသော R တွင်...

Pandas DataFrame တွင် ပျောက်ဆုံးနေသောတန်ဖိုးများကို ထုတ်ဖော်ပြောဆိုရန် အောက်ပါအခြေခံ syntax ကို သင်သုံးနိုင်သည်။ df[' column_name '] = df[' column_name ']. interpolate () အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာသည် ဤ syntax ကို လက်တွေ့တွင် မည်သို့အသုံးပြုရမည်ကို ပြသထားသည်။ ဥပမာ- Pandas တွင် ပျောက်ဆုံးနေသောတန်ဖိုးများကို ပေါင်းစပ်ပါ။ ကျွန်ုပ်တို့တွင် စတိုးဆိုင်တစ်ခုမှ 15 ရက်ဆက်တိုက်ရောင်းချမှုစုစုပေါင်းကိုပြသသည့်အောက်ပါပန်ဒါ DataFrame ရှိသည်ဆိုကြပါစို့။ import pandas as pd...

R တွင် ကော်လံများစွာရှိ ဒေတာဘောင်တစ်ခုကို စီရန် အောက်ပါနည်းလမ်းများကို သင်အသုံးပြုနိုင်သည်။ နည်းလမ်း 1- Base R ကိုသုံးပါ။ df[order(-df$column1, df$column2), ] နည်းလမ်း 2: dplyr ကိုသုံးပါ။ library (dplyr) df %>% arrange( desc (column1), column2) အောက်ပါဥပမာများသည် အောက်ပါဒေတာဘောင်ဖြင့် နည်းလမ်းတစ်ခုစီကို လက်တွေ့အသုံးပြုနည်းကို ပြသသည်- #create data frame df <- data. frame (team=c('A', 'B',...

နှစ်လမ်းသွား ANOVA ကို အချက်နှစ်ချက် ခွဲပြီး ခွဲထားသော အမှီအခိုကင်းသော အုပ်စုသုံးစု သို့မဟုတ် ထို့ထက်မကသော အုပ်စုများအကြား စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ သိသာထင်ရှားသော ခြားနားချက်ရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် အသုံးပြုသည်။ ဤသင်ခန်းစာသည် နှစ်လမ်းသွား ANOVA ကို ကိုယ်တိုင်လုပ်ဆောင်ပုံကို ရှင်းပြထားသည်။ ဥပမာ- လက်ဖြင့် နှစ်လမ်း ANOVA ရုက္ခဗေဒပညာရှင်တစ်ဦးသည် နေရောင်ခြည်နှင့် ထိတွေ့မှုအကြိမ်ရေကြောင့် အပင်ကြီးထွားမှုအပေါ် လွှမ်းမိုးမှုရှိမရှိ သိချင်သည်ဆိုပါစို့။ သူမသည် အစေ့ ၄၀ ကို စိုက်ပျိုးပြီး နေရောင်ခြည်နှင့် ရေလောင်းအကြိမ်ရေ မတူညီသော အခြေအနေများတွင်...

ယုံကြည်မှုကြားကာလ သည် ယုံကြည်စိတ်ချမှုအဆင့်တစ်ခုရှိ လူဦးရေကန့် သတ်ချက် ပါ၀င်နိုင်ခြေရှိသော တန်ဖိုးများအကွာအဝေးတစ်ခုဖြစ်သည်။ ကျောင်းသားတွေ မေးလေ့ရှိတဲ့ မေးခွန်းတစ်ခုကတော့ ကောင်းသောယုံကြည်မှုကြားကာလကို အဘယ်အရာကို သတ်မှတ်သနည်း။ အဖြေ- ယေဘူယျအားဖြင့်၊ ကျဉ်းမြောင်းသောယုံကြည်မှုကြားကာလများသည် ကျွန်ုပ်တို့အား ကျဉ်းမြောင်းသောတန်ဖိုးများပေးစွမ်းနိုင်သောကြောင့် ၎င်းတို့သည် ကျွန်ုပ်တို့အား အချို့သောလူဦးရေကန့်သတ်ချက်များပါ၀င်ကြောင်း သေချာပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အပင်မျိုးစိတ်တစ်ခု၏ ပျမ်းမျှအမြင့်ကို ခန့်မှန်းပြီး အောက်ပါယုံကြည်မှု 95% ကြားကာလကို ဖန်တီးလိုသည်ဆိုပါစို့။ ယုံကြည်မှုကြားကာလ 95% = [12.5 လက်မ၊ 60.5 လက်မ] ၎င်းအား အောက်ပါ 95%...

ရိုးရှင်းသော linear regression ကို ခန့်မှန်းသူ variable နှင့် response variable အကြား ဆက်နွယ်မှုကို အရေအတွက်သတ်မှတ်ရန်အတွက် အသုံးပြုသည်။ ဤနည်းလမ်းသည် ဒေတာအစုတစ်ခုနှင့် “ ကိုက်ညီ” အသင့်တော်ဆုံး အတန်းတစ်ခုကို ရှာတွေ့ပြီး အောက်ပါပုံစံကို ရယူသည်- ŷ = b 0 + b 1 x ရွှေ- ŷ : ခန့်မှန်းတုံ့ပြန်မှုတန်ဖိုး b 0 : ဆုတ်ယုတ်မှုမျဉ်း၏ မူလအစ b 1...

Piecewise regression သည် data set တစ်ခုတွင် ရှင်းလင်းသော “ breakpoints” များရှိနေသောအခါတွင် ကျွန်ုပ်တို့အသုံးပြုလေ့ရှိသော ဆုတ်ယုတ်မှုနည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ အောက်ဖော်ပြပါ အဆင့်ဆင့် ဥပမာသည် R တွင် တစ်စစီ ဆုတ်ယုတ်မှုကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ပြသထားသည်။ အဆင့် 1: ဒေတာကိုဖန်တီးပါ။ ပထမဦးစွာ၊ အောက်ပါဒေတာဘောင်ကိုဖန်တီးကြပါစို့။ #view DataFrame df <- data. frame (x=c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9,...

.rda တိုးချဲ့မှုဖြင့် အဆုံးသတ်သော ဖိုင်များသည် Rdata ဖိုင်များကို ကိုယ်စားပြုသည်။ ဤဖိုင်အမျိုးအစားများကို R တွင်သိမ်းဆည်းရန် save() လုပ်ဆောင်ချက်ကို သင်အသုံးပြုနိုင်သည်- save(df, file=' my_data.rda ') ဤဖိုင်အမျိုးအစားများကို R သို့တင်ရန် load() လုပ်ဆောင်ချက်ကို သင်အသုံးပြုနိုင်သည်- load(file=' my_data.rda ') အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာသည် ဤလုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခုစီကို လက်တွေ့အသုံးချနည်းကို ပြသထားသည်။ ဥပမာ- RDA ဖိုင်များကို သိမ်းဆည်းပြီး R တွင် တင်ပါ။ R တွင် အောက်ပါ...