Category: လမ်းညွှန်

SAS တွင် ဒေတာအတွဲတစ်ခု၏ ကော်လံများကို ပေါင်းစည်းရန် အောက်ပါ syntax ကို သင်အသုံးပြုနိုင်သည်- data new_data; set my_data; sum_stats = sum (of points, assists, rebounds); run ; ဤဥပမာသည် point , assists , နှင့် rebounds ဟုခေါ်သော ကော်လံများတွင် တန်ဖိုးများပေါင်းလဒ်များပါရှိသော sum_stats ဟုခေါ်သော ကော်လံအသစ်တစ်ခုပါရှိသော ဒေတာအတွဲအသစ်ကို ဖန်တီးပေးပါသည်။ အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာသည် ဤ syntax...

Akaike Information Criterion (AIC) သည် များစွာသော ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံများ၏ အံကိုက်ကို နှိုင်းယှဉ်ရန် အသုံးပြုသည့် မက်ထရစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ အောက်ပါအတိုင်း တွက်ချက်သည်။ AIC = 2K – 2 ln (L) ရွှေ- K- မော်ဒယ် ကန့်သတ်ချက်များ အရေအတွက်။ K ၏ မူရင်းတန်ဖိုးသည် 2 ဖြစ်သည်၊ ထို့ကြောင့် ခန့်မှန်းသူကိန်းရှင်တစ်ခုသာရှိသော မော်ဒယ်တွင် K တန်ဖိုး 2+1 = 3 ရှိပါမည်။ ln (L)...

SAS တွင် တစ်ခုမှတစ်ခုသို့ အများအပြား ပေါင်းစည်းခြင်းကို လုပ်ဆောင်ရန် အောက်ပါ syntax ကို သင်အသုံးပြုနိုင်သည်- data final_data; merge data_one data_many; byID ; run ; ဤဥပမာသည် data_one နှင့် data_many ဟုခေါ်သော ကိန်း ရှင် တွင် data_one ဟုခေါ်သော ဒေတာအတွဲများကို ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့် final_data ဟုခေါ်သော ဒေတာအတွဲအသစ်ကို ဖန်တီးပေးပါသည်။ data_one ဒေတာအတွဲတွင်၊ သီးခြား ID တန်ဖိုးတစ်ခုစီသည် တစ်ကြိမ်သာ...

SAS တွင် ဒေတာအတွဲနှစ်ခုကို ပေါင်းစည်းသောအခါ၊ သင်သည် သီးခြားဒေတာအတွဲတစ်ခုတွင် တန်ဖိုးတစ်ခုရှိနေသည့် အတန်းများကိုသာ ပြန်ပေးရန်အတွက် IN ထုတ်ပြန်ချက်ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဤသည်မှာ IN ထုတ်ပြန်ချက်ကို လက်တွေ့တွင် အသုံးပြုရန် ဘုံနည်းလမ်းအချို့ဖြစ်သည်။ နည်းလမ်း 1- ပထမဒေတာအတွဲ (in=a) တွင် တန်ဖိုးရှိသော အတန်းများကို ပြန်ပေးပါ။ data final_data; merge data1 (in=a) data2; byID ; if a; run ; ဤဥပမာသည် data1 နှင့်...

SAS တွင် ဒေတာအတွဲနှစ်ခုကို ပေါင်းစည်းရန် အောက်ပါအခြေခံ syntax ကို သင်အသုံးပြုနိုင်ပြီး ပထမဒေတာအတွဲတွင် တန်ဖိုးရှိပြီး ဒုတိယတစ်ခုမဟုတ်သည့် ထိုအတန်းများကိုသာ ပြန်ပေးနိုင်ပါသည်။ data final_data; merge data1(in=a) data2(in=b); byID ; if a and not b; run ; ဤဥပမာသည် data1 နှင့် data2 ဟုခေါ်သော ဒေတာအတွဲများကို ပေါင်းစည်းပြီး data1 နှင့် data2 မဟုတ်သော တန်ဖိုးရှိ အတန်းများကိုသာ ပြန်ပေးသည်။...

ကိန်းရှင်နှစ်ခု၏ ကိုက်ညီမှုအပေါ် အခြေခံ၍ SAS တွင် ဒေတာအတွဲနှစ်ခုကို ပေါင်းစည်းရန် အောက်ပါအခြေခံ syntax ကို သင်အသုံးပြုနိုင်သည်- data final_data; merge data1(in=a) data2(in=b); by ID Store; if a and b; run ; ID နှင့် Store ဟုခေါ်သော ကိန်းရှင်များကို အခြေခံ၍ data1 နှင့် data2 ဟုခေါ်သော ဒေတာအတွဲများကို ပေါင်းစည်းပြီး ဒေတာအတွဲနှစ်ခုစလုံးတွင် တန်ဖိုးတစ်ခုရှိနေသည့် အတန်းများကိုသာ ပြန်ပေးသည်။...

SAS ရှိ ဒေတာအစုတစ်ခုမှ ကျပန်းနမူနာတစ်ခုကို ရွေးချယ်ရန် PROC SURVEYSELECT ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဤလုပ်ထုံးလုပ်နည်းကို လက်တွေ့တွင်အသုံးပြုရန် ဘုံနည်းလမ်းသုံးမျိုးရှိပါသည်။ ဥပမာ 1- ရိုးရှင်းသောကျပန်းနမူနာကိုရွေးချယ်ရန် PROC SURVEYSELECT ကိုသုံးပါ။ proc surveyselect data =my_data out =my_sample method =srs /*use simple random sampling*/ n =5 /*select a total of 5 observations*/ seed =1; /*set...

လက်ရှိအခြေခံ R ကွက်ကွက်တွင် လိုင်းအသစ်များထည့်ရန် R တွင် လိုင်းများ() လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဤလုပ်ဆောင်ချက်သည် အောက်ပါ syntax ကိုအသုံးပြုသည်- lines(x, y, col, lwd, lty) ရွှေ- x: x မျဉ်းအသစ်အတွက် အသုံးပြုရန် ကော့ဒ်ဗက်ကို y : y သည် လိုင်းအသစ်အတွက် အသုံးပြုရန် ညှိနှိုင်းနေသော vector ကို col : လိုင်းအသစ်၏အရောင် lwd : မျဉ်းအသစ်၏ အကျယ် lty...

R တွင် logistic regression model ကို တပ်ဆင်ပြီးသည်နှင့်၊ ယခင်က မမြင်ဖူးသော ရှုမြင်မှုအသစ်၏ တုံ့ပြန်မှုတန်ဖိုးကို ခန့်မှန်းရန် ခန့်မှန်းချက်() လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ ဤလုပ်ဆောင်ချက်သည် အောက်ပါ syntax ကိုအသုံးပြုသည်- ခန့်မှန်းချက်(အရာဝတ္ထု၊ ဒေတာအသစ်၊ အမျိုးအစား = “ တုံ့ပြန်မှု” ) ရွှေ- အရာဝတ္ထု- ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေး ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံ၏ အမည် newdata- ခန့် မှန်းချက်ပြုလုပ်ရန် ဒေတာဘောင်အသစ်၏ အမည် အမျိုးအစား- ခန့်မှန်းချက် အမျိုးအစား အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာသည်...

R ရှိ ဒေတာဘောင်တစ်ခုတွင် ကော်လံများစွာသည် တူညီမှုရှိမရှိ စစ်ဆေးရန် အောက်ပါနည်းလမ်းများကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ နည်းလမ်း 1- ကော်လံများအားလုံး တူညီမှုရှိမရှိ စစ်ဆေးပါ။ library (dplyr) #create new column that checks if all columns are equal df <- df %>% rowwise %>% mutate(match = n_distinct(unlist(cur_data())) == 1 ) %>% A group() နည်းလမ်း...