Category: လမ်းညွှန်

ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံတစ်ခုစီတွင် ခန့်မှန်း coefficient တစ်ခုစီအတွက် t-test ကိုလုပ်ဆောင်ရန် R ရှိ lmtest အထုပ်မှ coeftest() လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဤလုပ်ဆောင်ချက်သည် အောက်ပါအခြေခံ syntax ကိုအသုံးပြုသည်- coeftest(x) ရွှေ- x : တပ်ဆင်ထားသော ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံ၏ အမည် အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာသည် ဤလုပ်ဆောင်ချက်ကို လက်တွေ့အသုံးချနည်းကို ပြသထားသည်။ ဥပမာ- R တွင် coeftest() လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုနည်း ကျွန်ုပ်တို့တွင် အောက်ပါဒေတာဘောင် R တွင် စာကျက်ချိန်ကြာချိန်၊ လေ့ကျင့်ရေးစာမေးပွဲအရေအတွက်နှင့်...

သတ်မှတ်ထားသော ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံတစ်ခုရှိ မျဉ်းရိုးယူဆချက်များကို စမ်းသပ်ရန် R ရှိ ကား အထုပ်မှ LinearHypothesis() လုပ်ဆောင်ချက်ကို သင်အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဤလုပ်ဆောင်ချက်သည် အောက်ပါအခြေခံ syntax ကိုအသုံးပြုသည်- linearHypothesis(fit, c(" var1=0 ", " var2=0 ")) ဤဥပမာတွင် fit ဟုခေါ်သော ပုံစံရှိ regression coefficients var1 နှင့် var2 တို့သည် သုညနှင့် တူညီခြင်းရှိမရှိ စမ်းသပ်သည်။ အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာသည် ဤလုပ်ဆောင်ချက်ကို လက်တွေ့အသုံးချနည်းကို ပြသထားသည်။ ဥပမာ-...

ဒေတာဘောင်တစ်ခုကို ကျယ်ပြန့်ဖော်မတ်မှ အရှည်ဖော်မတ်သို့ ပြောင်းရန် R ရှိ reshape2 အထုပ်၏ melt() လုပ်ဆောင်ချက်ကို သင်အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ ကျယ် ပြန့်သောဖော်မတ်တွင် ပထမကော်လံတွင် ထပ် မလုပ်သော တန်ဖိုးများပါရှိသည်။ ဖော်မတ် ရှည် တစ်ခုတွင် ပထမကော်လံတွင် ပြန်လုပ်သည့် တန်ဖိုးများ ပါရှိသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ မတူညီသောပုံစံများဖြင့် ဖော်ပြထားသော အတိအကျတူညီသောဒေတာပါရှိသော အောက်ပါဒေတာအတွဲနှစ်ခုကို သုံးသပ်ကြည့်ပါ- melt() လုပ်ဆောင်ချက်သည် ကျယ်ပြန့်သော ဖော်မတ်ဒေတာဘောင်ကို ဖော်မက်ရှည်အဖြစ်သို့ ပြောင်းရန် အောက်ပါအခြေခံ syntax ကို အသုံးပြုသည်- melt(df,...

ရလာတဲ့ဒေတာဘောင်ထဲမှာ တစ်ခုမှမကျန် အောင် ဒေတာဘောင်တစ်ခုကနေ ထပ်နေတဲ့အတန်းတွေကို ဖယ်ရှားဖို့အတွက် R မှာရှိတဲ့ အောက်ပါနည်းလမ်းတွေကို အသုံးပြုနိုင်ပါတယ်။ နည်းလမ်း 1- Base R ကိုသုံးပါ။ new_df <- df[ ! (duplicated(df) | duplicated(df, fromLast= TRUE )), ] နည်းလမ်း 2: dplyr ကိုသုံးပါ။ library (dplyr) new_df <- df %>% group_by(across(everything())) %>% filter(n() == 1...

အနည်းဆုံး စတုရန်းပုံနည်းလမ်း သည် ပေးထားသော ဒေတာအစုအဝေးနှင့် အကိုက်ညီဆုံး ဆုတ်ယုတ်မှုမျဉ်းကို ရှာဖွေရန် ကျွန်ုပ်တို့ အသုံးပြုနိုင်သည့် နည်းလမ်းဖြစ်သည်။ R တွင် ဆုတ်ယုတ်မှုမျဉ်းနှင့် ကိုက်ညီရန် အနည်းဆုံး စတုရန်းပုံနည်းလမ်းကို အသုံးပြုရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် lm() လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဤလုပ်ဆောင်ချက်သည် အောက်ပါအခြေခံ syntax ကိုအသုံးပြုသည်- model <- lm(response ~ predictor, data=df) အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာသည် ဤလုပ်ဆောင်ချက်ကို R တွင်အသုံးပြုပုံကို ပြသထားသည်။ ဥပမာ- R တွင်...

dplyr if_else() လုပ်ဆောင်ချက်သည် R အခြေခံ ifelse() လုပ်ဆောင်ချက်ထက် အားသာချက် ၃ ချက်ရှိသည်။ 1. if_else() လုပ်ဆောင်ချက်သည် if else ထုတ်ပြန်ချက်တွင် အခြားရွေးချယ်စရာနှစ်ခုတွင် တူညီသောဒေတာအမျိုးအစားရှိသည်ကို စစ်ဆေးသည်။ 2. if_else() လုပ်ဆောင်ချက်သည် နေ့စွဲအရာဝတ္တုများကို ဂဏန်းအဖြစ်သို့ မပြောင်းလဲပါ။ 3. if_else() လုပ်ဆောင်ချက်သည် NA တန်ဖိုးများကို ကိုင်တွယ်ပုံကို သတ်မှတ်ရန် “ ပျောက်နေသည်” အငြင်းအခုံကို ပေးဆောင်သည်။ အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာများသည် လက်တွေ့တွင် ဤကွဲပြားမှုများကို ဖော်ပြသည်။...

linear regression ၏ ယူဆချက် တစ်ခုမှာ မော်ဒယ် အကြွင်းအကျန်များသည် ကြိုတင်ခန့်မှန်းကိန်းရှင်၏ အဆင့်တစ်ခုစီတွင် အညီအမျှ ပြန့်ကျဲနေပါသည်။ ဤယူဆချက်နှင့် မကိုက်ညီသောအခါ၊ heteroskedasticity ကို ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံတွင် ရှိနေသည်ဟု ဆိုသည်။ ဒီလိုဖြစ်လာတဲ့အခါ၊ မော်ဒယ်ရဲ့ ဆုတ်ယုတ်မှုကိန်းဂဏာန်းတွေရဲ့ စံအမှားတွေက ယုံကြည်လို့ မရပါဘူး။ ယင်းအတွက် ကျွန်ုပ်တို့သည် ခိုင်မာသောစံအမှားများကို တွက်ချက်နိုင်ပြီး heteroskedasticity နှင့် ဆန့်ကျင်ဘက်တွင် “ ခိုင်မာသော” နှင့် regression coefficients အတွက် စစ်မှန်သောစံအမှားတန်ဖိုးများကို ပိုမိုကောင်းမွန်သော အကြံဥာဏ်ပေးနိုင်ပါသည်။ အောက်ဖော်ပြပါ...

နမူနာကို ပုံမှန်ဖြန့်ဖြူးမှု မှ လာသလား မဆုံးဖြတ်ရန် Cramer-Von Mises စမ်းသပ်မှုကို အသုံးပြုသည်။ ဤစမ်းသပ်မှုအမျိုးအစားသည် ဆုတ်ယုတ်ခြင်း ၊ ANOVA ၊ t-tests နှင့် အခြားများစွာသော ကိန်းဂဏန်းစမ်းသပ်မှုများတွင် အသုံးများသော ယူဆချက် တစ်ခုဖြစ်သည့် ပုံမှန်ဖြန့်ဝေမှုမှ ထွက်ပေါ်လာခြင်းရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ရန်အတွက် အသုံးဝင်သည်။ ‘အခြားသူတွေ။ R ရှိ goftest package မှ cvm.test() လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြု၍ Cramer-Von Mises စမ်းသပ်မှုကို ကျွန်ုပ်တို့ အလွယ်တကူ လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ အောက်ဖော်ပြပါ...

သင်သည် dplyr တွင် ပြောင်းလဲနိုင်သောအမည်တစ်ခုအဖြစ် string တစ်ခုကိုဖြတ်သန်းရန် အောက်ပါနည်းလမ်းများထဲမှ တစ်ခုကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ နည်းလမ်း 1- get() ကိုသုံးပါ df %>% filter(get(my_var) == ' A ') နည်းလမ်း 2- .data ကိုသုံးပါ။ df %>% filter(. data [[my_var]] == ' A ') အောက်ပါဥပမာများသည် အောက်ပါဒေတာဘောင်ဖြင့် နည်းလမ်းတစ်ခုစီကို လက်တွေ့အသုံးပြုနည်းကို ပြသသည်- #create data frame...

R တွင် ရက်စွဲနှစ်ခုကြားရှိ လုပ်ငန်းရက်အရေအတွက်ကို လျင်မြန်စွာပေါင်းထည့်ခြင်း၊ နုတ်ခြင်းနှင့် ရေတွက်ရန် Bizdays ပက်ကေ့ချ်လုပ်ဆောင်ချက်များကို သင်အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာများသည် ဤလုပ်ဆောင်ချက်များကို လက်တွေ့အသုံးချနည်းကို ပြသထားသည်။ ဥပမာ 1- R ဖြင့် ရက်စွဲနှစ်ခုကြားတွင် အလုပ်လုပ်ရက်အရေအတွက်ကို ရေတွက်ပါ။ R တွင် ရက်စွဲနှစ်ခုကြားရှိ လုပ်ငန်းရက်အရေအတွက်ကို ရေတွက်ရန်၊ လုပ်ငန်းရက်များစာရင်းပါဝင်သော ပြက္ခဒိန်တစ်ခုဖန်တီးရန် bizdays ပက်ကေ့ဂျ်မှ create.calendar() လုပ်ဆောင်ချက်ကို ဦးစွာအသုံးပြုရပါမည်။ library (bizdays) #create business calendar business_calendar <-...