Category: လမ်းညွှန်

စာရင်းဇယားများတွင်၊ Kullback–Leibler (KL) ကွဲပြားမှုသည် ဖြစ်နိုင်ခြေဖြန့်ဝေမှုနှစ်ခုကြားရှိ ကွာခြားချက်ကို တွက်ချက်သည့် အကွာအဝေးမက်ထရစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ အကယ်၍ ကျွန်ုပ်တို့တွင် ဖြစ်နိုင်ခြေ ဖြန့်ဝေမှု နှစ်ခုဖြစ်သော P နှင့် Q ရှိပါက၊ “ P မှ Q ၏ ခြားနားခြင်း” ကို ဆိုလိုသော သင်္ကေတ KL(P || Q) ကို အသုံးပြု၍ ယေဘုယျအားဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် KL ကွဲပြားမှုကို ရေးပါသည်။ အောက်ပါဖော်မြူလာကို အသုံးပြု၍ ၎င်းကို ကျွန်ုပ်တို့ တွက်ချက်ပါသည်။...

R တွင် ဒေတာဘောင်တစ်ခု၏ ကော်လံအမည်များကို ရယူရန် အောက်ပါနည်းလမ်းများကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ နည်းလမ်း 1- ကော်လံအမည်များအားလုံးကို ရယူပါ။ colnames(df) နည်းလမ်း 2- ကော်လံအမည်များကို အက္ခရာစဉ်အလိုက် ရယူပါ။ sort(colnames(df)) နည်းလမ်း 3- သီးခြားဒေတာအမျိုးအစားဖြင့် ကော်လံအမည်များကို ရယူပါ။ colnames(df[,sapply(df, is.numeric )]) အောက်ပါဥပမာများသည် R ရှိ အောက်ပါဒေတာဘောင်ဖြင့် နည်းလမ်းတစ်ခုစီကို အသုံးပြုနည်းကို ပြသသည်- #create data frame df = data. frame (team=c('A',...

မကြာခဏ ggplot2 တွင် အုပ်စုအလိုက် ပျမ်းမျှနှင့် စံသွေဖည်မှုကို သင်ကြံစည်လိုပေမည်။ ကံကောင်းထောက်မစွာ၊ ၎င်းသည် ggplot2 ရှိ geom_point() နှင့် geom_errorbar() လုပ်ဆောင်ချက်များကို အသုံးပြု၍ လုပ်ဆောင်ရန် လွယ်ကူသည်။ အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာသည် မတူညီသော ဘတ်စကက်ဘောအသင်းများမှ ရမှတ်များ၏ ပျမ်းမျှနှင့် စံသွေဖည်မှုကို ပြသသည့် အောက်ပါဂရပ်ကို ဖန်တီးရန် ဤလုပ်ဆောင်ချက်များကို အသုံးပြုနည်းကို ပြသသည်- ဥပမာ- ggplot2 ရှိ ဆိုလိုရင်းနှင့် စံသွေဖည်မှု ကြံစည်ခြင်း။ မတူညီသောအသင်းသုံးသင်းမှ ဘတ်စကက်ဘောကစားသမားများမှ ရမှတ်အရေအတွက်ဆိုင်ရာ အချက်အလက်များပါရှိသော...

R တွင် အုပ်စုအလိုက် စံသွေဖည်မှုကို တွက်ချက်ရန် အောက်ပါနည်းလမ်းများကို သင်အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ Method 1: R base ကိုသုံးပါ။ aggregate(df$col_to_aggregate, list(df$col_to_group_by), FUN=sd) နည်းလမ်း 2: dplyr ကိုသုံးပါ။ library (dplyr) df %>% group_by(col_to_group_by) %>% summarise_at(vars(col_to_aggregate), list(name=sd)) နည်းလမ်း 3- data.table ကိုသုံးပါ။ library (data.table) setDT(df) dt[ ,list(sd=sd(col_to_aggregate)), by=col_to_group_by] အောက်ပါနမူနာများသည် R ရှိ အောက်ပါဒေတာဘောင်ဖြင့်...

ဆုတ်ယုတ်မှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင်၊ ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံတွင် ထူးခြားသော သို့မဟုတ် အမှီအခိုကင်းသော အချက်အလက်များကို မပေးစွမ်းနိုင်သော ကိန်းရှင်နှစ်ခု သို့မဟုတ် ထို့ထက်ပိုသော ခန့်မှန်းချက်ကိန်းရှင်များသည် တစ်ခုနှင့်တစ်ခု အလွန်ဆက်စပ်နေသောအခါတွင်၊ ပေါင်းစည်းထားသော ကိန်းဂဏန်းများ ဖြစ်ပေါ်လာသည်။ ကြိုတင်ခန့်မှန်းကိန်းရှင်များအကြား အပြန်အလှန်ဆက်စပ်မှုဒီဂရီသည် မြင့်မားပါက၊ ၎င်းသည် ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံကို အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်စေပြီး ပြန်ဆိုသည့်အခါတွင် ပြဿနာများဖြစ်စေနိုင်သည်။ ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံတစ်ခုတွင် multicollinearity ကိုရှာဖွေရန် အရိုးရှင်းဆုံးနည်းလမ်းမှာ မကြာခဏ အတိုကောက် VIF ကွဲပြားမှု ငွေကြေးဖောင်းပွမှုအချက်ဟု လူသိများသော မက်ထရစ်ကို တွက်ချက်ခြင်းဖြစ်သည်။ VIF သည် မော်ဒယ်တစ်ခုရှိ ခန့်မှန်းသူ...

dplyr ပက်ကေ့ချ်ကို အသုံးပြု၍ R ရှိ ဒေတာဘောင်တစ်ခုမှ ကော်လံအများအပြားကို ဖယ်ရှားရန် အောက်ပါနည်းလမ်းများကို သင်အသုံးပြုနိုင်သည်- 1. အမည်ဖြင့် ကော်လံများစွာကို ဖယ်ရှားပါ။ df_new <- df %>% select(-c(col2, col4)) 2. အပိုင်းအခြားမှ ကော်လံအားလုံးကို ဖယ်ရှားပါ။ df_new <- df %>% select(-c(col2:col4)) အောက်ပါဥပမာများသည် အောက်ပါဒေတာဘောင်ဖြင့် ဤနည်းလမ်းတစ်ခုစီကို လက်တွေ့အသုံးပြုနည်းကို ပြသသည်- #create data frame df = data. frame...

ggplot2 တွင် စာကြောင်းများစွာကို ချရန် အောက်ပါအခြေခံ syntax ကိုသုံးနိုင်သည်။ ggplot(df, aes(x=x_var, y=y_var)) + geom_line(aes(color=group_var)) + scale_color_manual(name=' legend_title ', labels=c(' lab1 ', ' lab2 ', ' lab3 '), values=c(' color1 ', ' color2 ', ' color3 ')) ဤအထူးအစီအမံသည် စာကြောင်းသုံးကြောင်းဖြင့် ggplot2 တွင် ကွက်ကွက်တစ်ခုကို ဖန်တီးသည်။ ဤ...

ggplot2 တွင် အညွှန်းတစ်ခုအား အလျားလိုက်မျဉ်းတစ်ခုသို့ထည့်ရန် အောက်ပါအခြေခံအထားအသိုကိုသုံးနိုင်သည်။ + annotate(" text ", x= 9 , y= 20 , label=" Here is my text ") အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာများသည် ဤ syntax ကို လက်တွေ့တွင် မည်သို့အသုံးပြုရမည်ကို ပြသထားသည်။ ဥပမာ 1- geom_hline သို့ အညွှန်းတစ်ခုထည့်ပါ။ အောက်ပါကုဒ်သည် ggplot2 တွင် အညွှန်းတစ်ခုအား အလျားလိုက်မျဉ်းတစ်ခုသို့ မည်သို့ထည့်ရမည်ကို ပြသသည်-...

“quantile-quantile” ၏ အတိုကောက်ဖြစ်သော QQ ကွက်ကွက် တစ်ခုအား ဒေတာအတွဲတစ်ခုသည် သီအိုရီအရ ဖြန့်ဝေမှုမှ ဖြစ်နိုင်ချေရှိမရှိ အကဲဖြတ်ရန် အသုံးပြုသည်။ ကိစ္စအများစုတွင်၊ ဒေတာအစုံသည် ပုံမှန်ဖြန့်ဝေမှုနောက်သို့လိုက်ခြင်းရှိ၊ မရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် ဤကွက်အမျိုးအစားကို အသုံးပြုသည်။ ဒေတာကို ပုံမှန်အတိုင်း ဖြန့်ဝေပါက၊ QQ ကွက်ကွက်ရှိ အမှတ်များသည် ဖြောင့်သောထောင့်ဖြတ်မျဉ်းပေါ်တွင် ရှိနေမည်ဖြစ်သည်။ အပြန်အလှန်အားဖြင့်၊ အမှတ်များသည် ဖြောင့်ထောင့်ဖြတ်မျဉ်းမှ သိသိသာသာ ကွဲလွဲနေပါက ဒေတာများကို ပုံမှန်ဖြန့်ဝေနိုင်ခြေ နည်းပါးပါသည်။ ggplot2 တွင် QQ ကွက်ကွက်ဖန်တီးရန်၊ သင်သည် အောက်ပါအတိုင်း...

ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံ၏ အကြွင်းအကျန်များကို ပုံမှန်အတိုင်း ဖြန့်ဝေခြင်းရှိ၊ မရှိ အကဲဖြတ်ရန် ကျန်ကွက်များကို အသုံးပြု သည်။ ggplot2 တွင်ကျန်ရှိသောကွက်ကွက်တစ်ခုဖန်တီးရန်၊ အောက်ပါအခြေခံအထားအသိုကိုသုံးနိုင်သည်။ library (ggplot2) ggplot(model, aes(x = .fitted, y = .resid)) + geom_point() + geom_hline(yintercept = 0 ) အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာသည် ဤ syntax ကို လက်တွေ့တွင် မည်သို့အသုံးပြုရမည်ကို ပြသထားသည်။ ဥပမာ- ggplot2 တွင် ကျန်ရှိသော Plot...