Category: လမ်းညွှန်

ကိန်းဂဏန်းစာရင်းဇယားများတွင်၊ deciles များသည် ကိန်းဂဏန်းများကို ကြိမ်နှုန်းတန်းတူ အုပ်စုဆယ်စုအဖြစ် ပိုင်းခြားထားသော ကိန်းဂဏာန်းများဖြစ်သည်။ ပထမ decile သည် ဒေတာတန်ဖိုးအားလုံး၏ 10% အောက်တွင် ကျရောက်သည့် အမှတ်ဖြစ်သည်။ ဒုတိယ decile သည် ဒေတာတန်ဖိုးအားလုံး၏ 20% အောက်တွင် ကျရောက်သည့် အမှတ်ဖြစ်သည်။ တတိယ decile သည် ဒေတာတန်ဖိုးအားလုံး၏ 30% အောက်တွင် ကျရောက်သည့် အမှတ်ဖြစ်သည်။ နောက် … ပြီးတော့။ Google Sheets ရှိ ဒေတာအတွဲတစ်ခု၏ ဆယ်လီများကို တွက်ချက်ရန်...

အခြေအနေများစွာဖြင့် ဒေတာများကို စစ်ထုတ်ရန် Google Sheets တွင် အောက်ပါနည်းလမ်းများကို သင်အသုံးပြုနိုင်သည်- နည်းလမ်း 1- အခြေအနေများစွာနှင့်ကိုက်ညီသောအတန်းများကို စစ်ထုတ်ပါ။ =FILTER( A1:C10 , A1:A10 =" A ", C1:C10 < 20 ) ဤစစ်ထုတ်မှုသည် ကော်လံ A ၏တန်ဖိုး “ A” နှင့် ညီမျှပြီး ကော်လံ C ၏တန်ဖိုးသည် 20 ထက်နည်းသော အပိုင်းအခြား A1:C10 တွင် အတန်းများကို ပြန်ပေးသည်။...

Google Sheets အတွင်းရှိ ကော်လံအများအပြားရှိ အရာများကို မှာယူရန် အောက်ပါ syntax ကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ =RANK( B2 , $B$2:$B$11 )+SUMPRODUCT(--( $B$2:$B$11 = $B2 ),--( C2 < $C$2:$C$11 )) ဤအထူးဖော်မြူလာသည် ကော်လံ B ရှိ တန်ဖိုးများအပေါ် အခြေခံကာ ပထမ ကြီးစဉ်ငယ်လိုက် အရာကို အမိန့်ပေးသည်၊ ထို့နောက် ကော်လံ C ရှိ တန်ဖိုးများကို အခြေခံသည်။ အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာသည်...

Google Sheets တွင် သီးခြားတန်ဖိုးတစ်ခုဖြင့် အတန်းများကို ရေတွက်ရန် အောက်ပါနည်းလမ်းများကို သင်အသုံးပြုနိုင်သည်- နည်းလမ်း 1- မည်သည့်တန်ဖိုးဖြင့် အတန်းများကို ရေတွက်ပါ။ =COUNTIF( A1:A10 , “ <> ”) နည်းလမ်း 2- တန်ဖိုးမရှိ အတန်းများကို ရေတွက်ပါ။ =COUNTBLANK( A1:A10 ) နည်းလမ်း 3- သီးခြားတန်ဖိုးတစ်ခုဖြင့် အတန်းများကို ရေတွက်ပါ။ =COUNTBLANK( A1:A10 , " 50 ") အောက်ပါဥပမာများသည် Google Sheets...

မကြာခဏဆိုသလို သင်သည် Google Sheets တွင် လအလိုက် ဒေတာများကို အုပ်စုဖွဲ့လိုပေမည်။ ကံကောင်းစွာဖြင့်၊ ၎င်းသည် pivot ဇယားရှိ pivot date group အင်္ဂါရပ်ကို အသုံးပြု၍ လုပ်ဆောင်ရန် လွယ်ကူပါသည်။ အောက်ပါ အဆင့်ဆင့် ဥပမာသည် Google Sheets တွင် လအလိုက် ဒေတာများကို အုပ်စုဖွဲ့ရန် ဤလုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုနည်းကို ပြသထားသည်။ အဆင့် 1: ဒေတာကိုဖန်တီးပါ။ ပထမဦးစွာ၊ မတူညီသောနေ့ရက်များတွင် လုပ်ငန်းတစ်ခုမှပြုလုပ်သော စုစုပေါင်းရောင်းအားကိုပြသသည့် ဒေတာအတွဲတစ်ခုကို ဖန်တီးကြပါစို့။ အဆင့်...

မကြာခဏဆိုသလို Excel တွင် လအလိုက် ဒေတာများကို အုပ်စုဖွဲ့လိုပေမည်။ ကံကောင်းစွာဖြင့်၊ ၎င်းသည် မဏ္ဍိုင်ဇယားရှိ Group function ကို အသုံးပြု၍ လုပ်ဆောင်ရန် လွယ်ကူပါသည်။ အောက်ဖော်ပြပါ အဆင့်ဆင့် ဥပမာသည် Excel တွင် လအလိုက် ဒေတာများကို အုပ်စုဖွဲ့ရန် ဤလုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုနည်းကို ပြသထားသည်။ အဆင့် 1: ဒေတာကိုဖန်တီးပါ။ ပထမဦးစွာ၊ မတူညီသောနေ့ရက်များတွင် လုပ်ငန်းတစ်ခုမှပြုလုပ်သော စုစုပေါင်းရောင်းအားကိုပြသသည့် ဒေတာအတွဲတစ်ခုကို ဖန်တီးကြပါစို့။ အဆင့် 2: PivotTable ဖန်တီးပါ။ ထို့နောက်၊ အပိုင်းအခြား...

အချိန်စီးရီးတစ်ခုသည် ငုတ်လျှိုးသွားခြင်းရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် KPSS စမ်းသပ်မှုကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဤစမ်းသပ်မှုသည် အောက်ပါ null နှင့် အခြားအခြားသော အယူအဆကို အသုံးပြုသည် ။ H 0 : အချိန်စီးရီးသည် ငုတ်လျှိုးနေသောလမ်းကြောင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ H A : အချိန်စီးရီးများသည် ငုတ်လျှိုးနေသောလမ်းကြောင်း မရှိပါ ။ စမ်းသပ်မှု၏ p-တန်ဖိုး သည် အချို့သော အရေးပါမှုအဆင့်အောက်တွင် ရှိပါက (ဥပမာ α = 0.05)၊ ထို့နောက် null hypothesis ကို ငြင်းပယ်ပြီး...

Bray-Curtis ကွဲပြားမှု သည် မတူညီသောဆိုဒ်နှစ်ခုကြားရှိ ကွဲပြားမှုကိုတိုင်းတာသည့်နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းကို ဂေဟဗေဒနှင့် ဇီဝဗေဒတွင် ဆိုက်နှစ်ခုကြားရှိ ကွာခြားချက်ကို တွက်ချက်ရန် ထိုနေရာများတွင် တွေ့ရသော မျိုးစိတ်များအကြောင်း မကြာခဏ အသုံးပြုသည်။ အောက်ပါအတိုင်း တွက်ချက်သည်။ BC ij = 1 – (2*C ij ) / (S i + S j ) ရွှေ- C ij : ဆိုက်တစ်ခုစီတွင်တွေ့ရှိရသော မျိုးစိတ်များအတွက် အနိမ့်ဆုံးတန်ဖိုးများ ပေါင်းလဒ်။...

ပန်ဒါရှိ အုပ်စုအလိုက် ကိန်းရှင်နှစ်ခုကြား ဆက်စပ်မှုကို တွက်ချက်ရန် အောက်ပါအခြေခံ syntax ကို သင်အသုံးပြုနိုင်သည်- df. groupby (' group_var ')[[' values1 ',' values2 ']]. corr (). unstack (). iloc [:, 1 ] အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာသည် ဤ syntax ကို လက်တွေ့တွင် မည်သို့အသုံးပြုရမည်ကို ပြသထားသည်။ ဥပမာ- Pandas ရှိ အုပ်စုအလိုက် ဆက်စပ်မှုကို တွက်ချက်ပါ။ ကျွန်ုပ်တို့တွင်...

ပန်ဒါရှိ စီးရီးနှစ်ခုကြား လမ်းဆုံကို ရှာဖွေရန် အောက်ပါ အခြေခံ အထားအသိုကို သင် အသုံးပြုနိုင်သည်။ set (series1) & set ( series2 ) set နှစ်ခု၏ ဆုံမှတ် သည် ရိုးရှင်းသော set နှစ်ခုလုံး တွင် ချည်ထားသော တန်ဖိုးများဖြစ်ကြောင်း သတိရပါ။ အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာများသည် လက်တွေ့တွင် ပန်ဒါစီးရီးများကြား လမ်းဆုံကို တွက်ချက်နည်းကို ပြသထားသည်။ ဥပမာ 1- Pandas စီးရီးနှစ်ခုကြား လမ်းဆုံကို တွက်ချက်ပါ။ အောက်ပါကုဒ်သည်...