Category: လမ်းညွှန်
ကျွန်ုပ်တို့သည် ရိုးရှင်းသော မျဉ်းကြောင်းပြန်ဆုတ်ခြင်းကို လုပ်ဆောင်သောအခါတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် မတူညီသော x နှင့် y တန်ဖိုးများ၏ ပေါင်းစပ်မှုများကို မြင်သာစေရန် scatterplot တစ်ခုကို ဖန်တီးလိုပါသည်။ ကံအားလျော်စွာ၊ R သည် plot() လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြု၍ point cloud များကိုဖန်တီးရန် လွယ်ကူစေသည်။ ဥပမာအားဖြင့်: #create some fake data data <- data.frame(x = c(1, 1, 2, 3, 4, 4, 5,...
Grubbs စမ်းသပ်မှု သည် ဒေတာအတွဲတစ်ခုတွင် ပြင်ပအရာများရှိနေခြင်းကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် အသုံးပြုနိုင်သည့် ကိန်းဂဏန်းစမ်းသပ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤစမ်းသပ်မှုကို အသုံးပြုရန်၊ ဒေတာအတွဲတစ်ခုတွင် ခန့်မှန်းခြေအားဖြင့် ပုံမှန်ဖြန့်ဝေမှုတစ်ခု ရှိရမည်ဖြစ်ပြီး လေ့လာကြည့်ရှုမှု အနည်းဆုံး 7 ခုပါရှိသည်။ ဤကျူတိုရီရယ်တွင် ဒေတာအတွဲတစ်ခုရှိ အစွန်းထွက်များကို ရှာဖွေရန် R တွင် Grubbs စမ်းသပ်နည်းကို ရှင်းပြထားသည်။ ဥပမာ- R တွင် Grubbs စမ်းသပ်မှု R တွင် Grubbs စမ်းသပ်မှုကို လုပ်ဆောင်ရန်၊ အောက်ပါ syntax ကိုအသုံးပြုသည့် Outliers...
Friedman စမ်းသပ်မှု သည် ANOVA ထပ်ခါတလဲလဲတိုင်းတာမှုများအတွက် parametric မဟုတ်သောအခြားရွေးချယ်စရာတစ်ခုဖြစ်သည်။ အုပ်စုတစ်ခုစီတွင် တူညီသောဘာသာရပ်များ ပေါ်လာသည့် အုပ်စုသုံးစု သို့မဟုတ် ထို့ထက်ပိုသော အုပ်စုများကြားတွင် စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ သိသာထင်ရှားသော ခြားနားမှု ရှိ၊ မရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် ၎င်းကို အသုံးပြုသည်။ ဤသင်ခန်းစာတွင် Friedman စာမေးပွဲကို R တွင် မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ရှင်းပြထားသည်။ ဥပမာ- R တွင် Friedman စာမေးပွဲ R ဖြင့် Friedman စမ်းသပ်မှုကို လုပ်ဆောင်ရန်၊ အောက်ပါ syntax...
ပျမ်းမျှစတုရန်းအမှားအယွင်း (MSE) သည် ကျွန်ုပ်တို့၏ခန့်မှန်းထားသောတန်ဖိုးများသည် ပျမ်းမျှအားဖြင့် ဆုတ်ယုတ်မှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတစ်ခုတွင် ကျွန်ုပ်တို့၏လေ့လာတွေ့ရှိထားသောတန်ဖိုးများမှ မည်မျှဝေးသည်ကိုပြောပြသော အတိုင်းအတာတစ်ခုဖြစ်သည်။ အောက်ပါအတိုင်း တွက်ချက်သည်။ MSE = Σ(P i – O i ) 2 / n ရွှေ- ∑ သည် “ပေါင်း” ဟု အဓိပ္ပါယ်ရသော ဖန်စီသင်္ကေတတစ်ခုဖြစ်သည်။ P i သည် IT Observation အတွက် ခန့်မှန်းတန်ဖိုးဖြစ်သည်။ O i သည် ith observation...
Mean Absolute Percentage Error (MAPE) သည် ပျမ်းမျှအားဖြင့် ဆုတ်ယုတ်မှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတစ်ခုတွင် ကျွန်ုပ်တို့၏ ခန့်မှန်းထားသော တန်ဖိုးများ မည်မျှဝေးသည်ကို ပြောပြသော မက်ထရစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ အောက်ပါအတိုင်း တွက်ချက်သည်။ မြေပုံ = (1/n) * Σ(|O i – P i |/O i * 100 ရွှေ- ∑ သည် “ပေါင်း” ဟု အဓိပ္ပါယ်ရသော ဖန်စီသင်္ကေတတစ်ခုဖြစ်သည်။ P i သည် IT...
နမူနာဖြန့်ချီခြင်းသည် လူဦးရေတစ်ခုတည်းမှ ကျပန်းနမူနာများစွာကို အခြေခံ၍ အချို့သောကိန်းဂဏန်းတစ်ခု၏ ဖြစ်နိုင်ခြေဖြန့်ဝေမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤဂဏန်းတွက်စက်သည် လူဦးရေပျမ်းမျှ၊ လူဦးရေစံသွေဖည်မှုနှင့် နမူနာအရွယ်အစားအပေါ်အခြေခံ၍ နမူနာဆိုလိုချက်တစ်ခုအတွက် အချို့သောတန်ဖိုးကို ရရှိနိုင်ခြေကို တွက်ချက်သည်။ အောက်တွင်ပေးထားသောဖြန့်ဖြူးမှုအတွက်သင့်လျော်သောတန်ဖိုးများကိုရိုးရှင်းစွာထည့်ပါ၊ ထို့နောက် “ တွက်ချက်ရန်” ခလုတ်ကိုနှိပ်ပါ။ μ (လူဦးရေ ပျမ်းမျှ) σ (လူဦးရေစံသွေဖည်) n (နမူနာအရွယ်အစား) X (ကျပန်းပြောင်းလဲနိုင်သော) P( x ≤ 6 ) : 0.63602 P( x ≥ 6 ) :...
လူဦးရေ ဖြန့်ဝေမှုသည် ပုံမှန်မဟုတ်သော်လည်း နမူနာအရွယ်အစားသည် ပုံမှန်မဟုတ်လျှင်ပင် အလယ်အလတ်ကန့်သတ်သီအိုရီက နမူနာဆိုလိုးဖြန့်ဝေမှုသည် ခန့်မှန်းခြေအား ဖြင့် ပုံမှန်ဖြစ်ကြောင်း ဖော်ပြထားသည်။ ဗဟိုကန့်သတ်သီအိုရီတွင်လည်း နမူနာဖြန့်ဝေမှုတွင် အောက်ပါဂုဏ်သတ္တိများ ပါလိမ့်မည်- 1. နမူနာဖြန့်ဝေမှု၏ပျမ်းမျှသည် လူဦးရေဖြန့်ဖြူးမှု၏ပျမ်းမျှနှင့် ညီမျှသည်- x = µ 2. နမူနာ ဖြန့်ဝေမှု၏ စံသွေဖည်မှုသည် နမူနာအရွယ်အစားဖြင့် ပိုင်းခြားထားသော လူဦးရေ စံသွေဖည်မှုနှင့် ညီမျှသည်- s = σ / √n ဤသင်ခန်းစာတွင် Excel တွင် ဗဟိုကန့်သတ်သီအိုရီကို ပေးထားသော...
ကျပန်း variable ၊ ယေဘုယျအားဖြင့် X ကို ရည်ညွှန်းသည့် ကိန်းရှင်တစ်ခုဖြစ်ပြီး ဖြစ်နိုင်ချေတန်ဖိုးများသည် ကျပန်းလုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခု၏ရလဒ်များဖြစ်သည်။ ကျပန်း variable နှစ်မျိုးရှိပါတယ်- discrete နှင့် စဉ်ဆက်မပြတ် ။ သီးသန့်ကျပန်း ကိန်းရှင်များ သီးခြားကျပန်း ကိန်းရှင် သည် 0၊ 1၊ 2၊ 3၊ 4၊ 5…100၊ 1 သန်း စသည်တို့ကဲ့သို့ ကွဲပြားသော တန်ဖိုးများကို ရေတွက်နိုင်သော အရေအတွက်ကိုသာ ယူနိုင်သည်။ ဤသည်မှာ သီးခြားကျပန်း ကိန်းရှင်များ၏ ဥပမာအချို့ဖြစ်သည်။ အကြွေစေ့တစ်ခုသည်...
ဤကိရိယာသည် လူဦးရေပျမ်းမျှနှင့် စံသွေဖည်မှုအပေါ်အခြေခံ၍ ပုံမှန်ဖြန့်ဝေထားသောဒေတာအတွဲကို အလိုအလျောက်ထုတ်ပေးပါသည်။ ပုံမှန်ဒေတာအတွဲတစ်ခုထုတ်လုပ်ရန်၊ ဖြန့်ဝေမှုအောက်ရှိတန်ဖိုးများကို ရိုးရှင်းစွာသတ်မှတ်ပြီးနောက် “ထုတ်လုပ်ရန်” ခလုတ်ကိုနှိပ်ပါ။ μ (လူဦးရေ ပျမ်းမျှ) σ (လူဦးရေစံသွေဖည်) n (ဒေတာအစုံအရွယ်အစား) ဒေတာအတွဲပျမ်းမျှ- 0.023 ဒေတာအတွဲ၏ စံသွေဖည်မှု- 0.849 -1.62 0.31 1.05 0.72 0.52 -0.77 0.62 0.95 0.14 -0.58 0.35 -0.04 0.28 0.15 -1.74...
နမူနာတစ်ခု t-test ကို လူဦးရေ၏ပျမ်းမျှတန်ဖိုးသည် အချို့သောတန်ဖိုးနှင့် ညီမျှခြင်းရှိ၊မရှိ စမ်းသပ်ရန်အသုံးပြုသည်။ ဤသင်ခန်းစာသည် TI-84 ဂဏန်းတွက်စက်ပေါ်တွင် နမူနာ t-test ကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ရှင်းပြထားသည်။ ဥပမာ- TI-84 ဂဏန်းတွက်စက်ပေါ်တွင် နမူနာ t စမ်းသပ်မှု အချို့သော ကားအမျိုးအစားသည် တစ်ဂါလံလျှင် မိုင် ၂၀ နှုန်းဖြင့် မောင်းနှင်နိုင်မှု ရှိ၊ မရှိ သိလိုကြသည်။ ၎င်းတို့သည် ကျပန်းနမူနာ 74 ကားကို ရရှိပြီး ပျမ်းမျှအားဖြင့် 21.29 mpg ဖြစ်ပြီး စံသွေဖည်မှုမှာ...