Category: လမ်းညွှန်
သီးခြားကိန်းရှင်နှစ်ခုကြားတွင် သိသာထင်ရှားသော ဆက်စပ်မှု ရှိ၊ မရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် လွတ်လပ်ရေး ချီစတုရန်းစစ်ဆေးမှု ကို အသုံးပြုသည်။ ဤသင်ခန်းစာသည် Excel တွင် လွတ်လပ်ရေး chi-square စမ်းသပ်နည်းကို ရှင်းပြထားသည်။ ဥပမာ- Excel တွင် Chi-Square လွတ်လပ်ရေးစာမေးပွဲ နိုင်ငံရေး ပါတီတစ်ခုအတွက် ဦးစားပေးမှုတွင် ကျား၊မ ဆက်စပ်မှု ရှိ၊ မရှိ သိလိုသည်ဆိုပါစို့။ ကျွန်ုပ်တို့သည် မဲဆန္ဒရှင် ၅၀၀ ၏ ရိုးရှင်းသော ကျပန်းနမူနာကို ယူကာ ၎င်းတို့၏ နိုင်ငံရေး ပါတီကို နှစ်သက်မှုအကြောင်း...
ဟိုက်ပါဂျီအိုမက်ထရစ် ဖြန့်ဖြူးမှုတွင် အစားထိုးခြင်းမပြုဘဲ N ဆွဲခြင်းတွင် လက္ခဏာရပ်အချို့ဖြင့် k အရာဝတ္ထုများကို ရွေးချယ်ခြင်း၏ ဖြစ်နိုင်ခြေကို ဖော်ပြသည်၊ ဤလက္ခဏာနှင့် K အရာဝတ္ထုများပါရှိသော အရွယ်အစား N ၏ အကန့်အသတ်ရှိသော လူဦးရေကို ဖော်ပြသည်။ ကျပန်းပြောင်းလဲနိုင်သော X သည် hypergeometric ဖြန့်ဝေမှုနောက်ဆက်တွဲဖြစ်ပါက၊ အချို့သောဝိသေသလက္ခဏာရှိသော k အရာဝတ္ထုများကို ရွေးချယ်ခြင်း၏ဖြစ်နိုင်ခြေကို အောက်ပါဖော်မြူလာဖြင့် ရှာတွေ့နိုင်သည်- P(X=k) = K C k ( NK C nk )...
ရလဒ်တစ်ခုစီသည် ပုံသေ ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသည့် k မတူညီသောရလဒ်များအတွက် တိကျသောရေတွက်မှုအရေအတွက်တစ်ခုရရှိရန် ဖြစ်နိုင်ခြေကို ဖော်ပြသည်။ ဤဖြစ်နိုင်ခြေကို တွက်ချက်ရန်၊ ရလဒ် 10 အထိအတွက် အောက်ဖော်ပြပါတန်ဖိုးများကို ဖြည့်စွက်ပြီး “တွက်ချက်ရန်” ခလုတ်ကို နှိပ်ပါ။ မှတ်ချက်- ဖြစ်နိုင်ခြေကော်လံသည် စုစုပေါင်း 1 ဖြစ်ရပါမည်။ ရလဒ်များ ဖြစ်နိုင်ခြေ အကြိမ်ရေ ရလဒ် ၁ ရလဒ် ၂ ရလဒ် ၃ ရလဒ် ၄ ရလဒ် ၅ ရလဒ် ၆ ရလဒ် ၇ ရလဒ်...
အနုတ်လက္ခဏာ binomial ဖြန့်ဝေမှုသည် Bernoulli စမ်းသပ်မှု ဆက်တိုက်တွင် အောင်မြင်မှုအချို့ မတွေ့ကြုံမီ အချို့သော ကျရှုံးမှုအရေအတွက်ကို တွေ့ကြုံရနိုင်ခြေကို ဖော်ပြသည်။ Bernoulli စမ်းသပ်မှု သည် ဖြစ်နိုင်ချေ ရလဒ် နှစ်ခုသာရှိသော စမ်းသပ်မှုဖြစ်ပြီး – “ အောင်မြင်မှု” သို့မဟုတ် “ ကျရှုံးခြင်း” – စမ်းသပ်မှုပြုလုပ်သည့်အချိန်တိုင်း အောင်မြင်နိုင်ခြေသည် အတူတူပင်ဖြစ်ပါသည်။ Bernoulli စာစီစာကုံး၏ ဥပမာတစ်ခုသည် အကြွေစေ့ပစ်ခြင်း ဖြစ်သည်။ ဒင်္ဂါးသည် ခေါင်းနှစ်လုံးပေါ်တွင်သာ ဆင်းသက်နိုင်သည် (ကျွန်ုပ်တို့သည် ခေါင်းများကို “ တိုက်သည်”...
ရလဒ်တစ်ခုစီသည် ပုံသေ ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသည့် k မတူညီသောရလဒ်များအတွက် တိကျသောရေတွက်မှုအရေအတွက်တစ်ခုရရှိရန် ဖြစ်နိုင်ခြေကို ဖော်ပြသည်။ ကျပန်း variable _ ကို အောက်ပါဖော်မြူလာဖြင့် ရှာတွေ့နိုင် လျှင် – ဖြစ်နိုင်ခြေ = n * (p 1 x 1 * p 2 x 2 * … * p k x k ) / (x 1 !...
နှစ်လမ်းသွား ANOVA (“ ကွဲလွဲမှုကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း” ) ကို အချက်နှစ်ချက်ခွဲပြီး ခွဲထုတ်ထားသော အမှီအခိုကင်းသော အုပ်စုသုံးစု သို့မဟုတ် ထို့ထက်မကသော အုပ်စုများကြားတွင် စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ သိသာထင်ရှားသော ခြားနားချက်ရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် အသုံးပြုပါသည်။ ဤသင်ခန်းစာသည် Excel တွင် နှစ်လမ်းသွား ANOVA လုပ်ဆောင်နည်းကို ရှင်းပြထားသည်။ ဥပမာ- Excel တွင် နှစ်လမ်းသွား ANOVA ရုက္ခဗေဒပညာရှင်တစ်ဦးသည် နေရောင်ခြည်နှင့် ထိတွေ့မှုအကြိမ်ရေကြောင့် အပင်ကြီးထွားမှုအပေါ် လွှမ်းမိုးမှုရှိမရှိ သိလိုသည်။ အစေ့အစေ့ ၄၀ ကို စိုက်ပျိုးပြီး...
Friedman စမ်းသပ်မှု သည် ANOVA ထပ်ခါတလဲလဲတိုင်းတာခြင်းအတွက် ပါရာမက်ထရစ်မဟုတ်သော အခြားရွေးချယ်စရာတစ်ခုဖြစ်သည်။ အုပ်စုတစ်ခုစီတွင် တူညီသောဘာသာရပ်များ ပေါ်လာသည့် အုပ်စုသုံးစု သို့မဟုတ် ထို့ထက်ပိုသော အုပ်စုများကြားတွင် စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ သိသာထင်ရှားသော ခြားနားမှု ရှိ၊ မရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် ၎င်းကို အသုံးပြုသည်။ Friedman စမ်းသပ်မှုကို ဘယ်အချိန်မှာ အသုံးပြုရမလဲ Friedman test ကို အခြေအနေ နှစ်ခုတွင် အသုံးများသည်။ 1. အချိန်သုံးမှတ်ဖြင့် ဘာသာရပ်များ၏ ပျမ်းမျှရမှတ်များကို တိုင်းတာပါ။ ဥပမာအားဖြင့်၊ လေ့ကျင့်ရေးပရိုဂရမ်မစတင်မီတစ်လ၊ ပရိုဂရမ်စတင်ပြီးနောက်တစ်လနှင့် ပရိုဂရမ်ကိုအသုံးပြုပြီးနောက်...
Wilcoxon Signed-Rank test သည် တွဲထားသော t test ၏ nonparametric ဗားရှင်းဖြစ်သည်။ လူဦးရေနည်းလမ်းနှစ်ခုကြား သိသာထင်ရှားသော ခြားနားချက်ရှိ၊ မရှိ စမ်းသပ်ရန် ၎င်းကို အသုံးပြုသည်။ Wilcoxon လက်မှတ်ရေးထိုးထားသော အဆင့်စစ်ဆေးမှုကို လုပ်ဆောင်ရန်၊ အောက်ပါနမူနာနှစ်ခုအတွက် ဒေတာတန်ဖိုးများကို ဖြည့်စွက်ပြီး “ တွက်ချက်ရန်” ခလုတ်ကို နှိပ်ပါ။ နမူနာ ၁ ၁၄၊ ၁၇၊ ၁၂၊ ၁၅၊ ၁၅၊ ၉၊ ၁၂၊ ၁၃၊ ၁၃၊ ၁၅၊ ၁၉၊...
တစ်လမ်းသွား ANOVA (“ ကွဲလွဲမှုကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း” ) သည် သက်ဆိုင်ရာလူဦးရေ၏နည်းလမ်းများကြားတွင် စာရင်းအင်းအရ သိသာထင်ရှားသော ခြားနားချက်ရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် သီးခြားလွတ်လပ်သော အုပ်စုသုံးစု သို့မဟုတ် ထို့ထက်ပိုသော နည်းလမ်းများကို နှိုင်းယှဉ်ပါသည်။ ဤသင်ခန်းစာသည် တစ်လမ်းသွား ANOVA ကို ကိုယ်တိုင်လုပ်ဆောင်ပုံကို ရှင်းပြထားသည်။ ဥပမာ- လက်ဖြင့်တစ်ကြောင်း ANOVA မတူညီသော စာမေးပွဲပြင်ဆင်မှု ပရိုဂရမ်သုံးခုသည် ပေးထားသော စာမေးပွဲတစ်ခုတွင် မတူညီသော ပျမ်းမျှရမှတ်များ ဖြစ်ပေါ်လာခြင်း ရှိ၊မရှိ သိလိုသည်ဆိုပါစို့။ ဤအရာကို စမ်းသပ်ရန်အတွက် ကျွန်ုပ်တို့သည် လေ့လာမှုတစ်ခုတွင်...
ဤသင်ခန်းစာတွင် အောက်ပါလုပ်ဆောင်ချက်များကို အသုံးပြု၍ R တွင် ဂျီဩမေတြီဖြန့်ဝေခြင်း နှင့် မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ရှင်းပြထားသည်။ dgeom : ဂျီဩမေတြီဖြစ်နိုင်ခြေ သိပ်သည်းဆလုပ်ဆောင်ချက်၏ တန်ဖိုးကို ပြန်ပေးသည်။ pgeom : စုစည်းထားသော ဂျီဩမေတြီသိပ်သည်းဆ လုပ်ဆောင်ချက်၏ တန်ဖိုးကို ပြန်ပေးသည်။ qgeom : ပြောင်းပြန် ဂျီဩမေတြီ စုစည်းသိပ်သည်းမှု လုပ်ဆောင်ချက်၏ တန်ဖိုးကို ပြန်ပေးသည်။ rgeom : ဖြန့်ဝေထားသော ဂျီဩမေတြီကျပန်း ကိန်းရှင်များ၏ vector တစ်ခုကို ထုတ်ပေးသည်။ ဤလုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခုစီကို သင်အသုံးပြုသည့်အခါ ဥပမာအချို့ဖြစ်သည်။...