Category: လမ်းညွှန်

Kolmogorov-Smirnov စမ်းသပ်မှုကို နမူနာတစ်ခုသည် ဖြန့်ဖြူးမှုတစ်ခုမှ ထွက်ပေါ်လာခြင်း ရှိ၊ မရှိ စမ်းသပ်ရန် အသုံးပြုသည်။ R တွင် Kolmogorov-Smirnov စမ်းသပ်မှုတစ်ခု သို့မဟုတ် နမူနာနှစ်ခုလုပ်ဆောင်ရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ks.test() လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဤသင်ခန်းစာတွင် ဤအင်္ဂါရပ်ကို လက်တွေ့အသုံးချနည်းကို နမူနာပြထားသည်။ ဥပမာ 1- Kolmogorov-Smirnov စမ်းသပ်မှုနမူနာ ကျွန်ုပ်တို့တွင် အောက်ပါနမူနာဒေတာရှိသည်ဆိုပါစို့။ #make this example reproducible seed(0) #generate dataset of 100 values that follows...

one-proportion z-test ကို သီအိုရီအချိုးအစားနှင့် သတိပြုမိသောအချိုးအစားကို နှိုင်းယှဉ်ရန် အသုံးပြုသည်။ ဤစစ်ဆေးမှုသည် အောက်ပါ null hypotheses ကိုအသုံးပြုသည်- H 0 : p = p 0 (လူဦးရေ အချိုးအစားသည် စိတ်ကူးအချိုးအစား p 0 နှင့် ညီမျှသည်) အခြားယူဆချက်သည် နှစ်ဘက်၊ ဘယ် သို့မဟုတ် ညာဘက် ဖြစ်နိုင်သည်- H 1 (အမြီးနှစ်ကောင်): p ≠ p 0 (လူဦးရေအချိုးအစားသည် တွေးခေါ်မှုတန်ဖိုး...

one-proportion z-test ကို သီအိုရီအချိုးအစားနှင့် သတိပြုမိသောအချိုးအစားကို နှိုင်းယှဉ်ရန် အသုံးပြုသည်။ ဤစစ်ဆေးမှုသည် အောက်ပါ null hypotheses ကိုအသုံးပြုသည်- H 0 : p = p 0 (လူဦးရေ အချိုးအစားသည် စိတ်ကူးအချိုးအစား p 0 နှင့် ညီမျှသည်) အခြားယူဆချက်သည် နှစ်ဘက်၊ ဘယ် သို့မဟုတ် ညာဘက် ဖြစ်နိုင်သည်- H 1 (အမြီးနှစ်ကောင်): p ≠ p 0 (လူဦးရေအချိုးအစားသည် တွေးခေါ်မှုတန်ဖိုး...

အမှီအခိုကင်းသောအုပ်စုနှစ်ခုကြားတွင် နှိုင်းယှဉ်ရန်အသုံးအများဆုံးနည်းလမ်းမှာ နမူနာနှစ်ခု t-test ကို အသုံးပြုခြင်းဖြစ်သည်။ သို့သော်၊ ဤစမ်းသပ်မှုသည် အုပ်စုနှစ်ခုကြားရှိကွဲလွဲမှုများကို တူညီသည်ဟု ယူဆသည်။ အုပ်စုနှစ်ခုကြားက ကွဲလွဲမှုဟာ မညီဘူးလို့ထင်ရင်၊ နမူနာနှစ်ခု t-test နဲ့ ညီမျှတဲ့ Welch’s t-test ကို သုံးနိုင်ပါတယ် ။ Python တွင် Welch’s t-test ကိုလုပ်ဆောင်ရန်၊ အောက်ပါ syntax ကိုအသုံးပြုသည့် SciPy စာကြည့်တိုက်မှ ttest_ind() လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ ttest_ind(a၊ b၊ equal_var=False) ရွှေ- a-...

variable နှစ်ခုကြားရှိ ဆက်နွယ်မှုကို တိုင်းတာရန် နည်းလမ်းတစ်ခုမှာ Pearson correlation coefficient ကို အသုံးပြုခြင်းဖြစ်ပြီး ကိန်းရှင်နှစ်ခုကြားရှိ မျဉ်းကြောင်းဆက်စပ်မှုကို တိုင်းတာခြင်းဖြစ်ပါသည် ။ ၎င်းသည် အမြဲတမ်း -1 နှင့် 1 အကြား တန်ဖိုးတစ်ခုကို ယူသည်- -1 သည် ကိန်းရှင်နှစ်ခုကြားတွင် လုံးဝအပျက်သဘောဆောင်သော ဆက်စပ်ဆက်နွယ်မှုကို ညွှန်ပြသည်။ 0 သည် variable နှစ်ခုကြားတွင် linear ဆက်စပ်မှုမရှိဟု ညွှန်ပြသည်။ 1 သည် ကိန်းရှင်နှစ်ခုကြားတွင် လုံးဝအပြုသဘောဆောင်သောမျဉ်းကြောင်းဆက်စပ်မှုကို ညွှန်ပြသည်။ ဆက်စပ်ကိန်းဂဏန်းတစ်ခုသည်...

အောက်ပါ syntax ကိုအသုံးပြုသည့် geom_vline() လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြု၍ ဒေါင်လိုက်လိုင်းများကို ggplot2 ကွက်များသို့ လျင်မြန်စွာ ထည့်သွင်းနိုင်သည်- geom_vline(xintercept၊ လိုင်းအမျိုးအစား၊ အရောင်၊ အရွယ်အစား) ရွှေ- xintercept- x လမ်းဆုံတွင် မျဉ်းတစ်ကြောင်းထည့်ရန် တည်နေရာ။ တစ်ခု သို့မဟုတ် တစ်ခုထက်ပိုသော တန်ဖိုးများ ဖြစ်နိုင်သည်။ linetype- လိုင်းပုံစံ။ မူရင်းမှာ “ solid” ဖြစ်သော်လည်း “ twodash” , “ longdash” , “ dotted” ,...

Welch’s t-test ကို အုပ်စုနှစ်စုသည် တူညီသောကွဲလွဲမှုရှိသည်ဟု မ ယူဆသောအခါ သီးခြားလွတ်လပ်သောအုပ်စုနှစ်စုအကြား အဓိပ္ပါယ်ကို နှိုင်းယှဉ်ရန် အသုံးပြုသည်။ Welch’s t-test ကို R တွင်လုပ်ဆောင်ရန်၊ အောက်ပါ syntax ကိုအသုံးပြုသည့် t.test() လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ t.test(x၊ y၊ အစားထိုး = c(“မျက်နှာနှစ်ခု”၊ “နည်း”၊ “ပိုကြီး”)) ရွှေ- x: ပထမအုပ်စုအတွက် ဒေတာတန်ဖိုးများ၏ ကိန်းဂဏာန်း vector တစ်ခု y: ဒုတိယအုပ်စုအတွက် ဒေတာတန်ဖိုးများ၏ ကိန်းဂဏာန်း vector...

သီးခြားကိန်းရှင် နှစ်ခုကြားတွင် သိသာထင်ရှားသော ဆက်စပ်မှု ရှိ၊ မရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် လွတ်လပ်ရေး chi-square စမ်းသပ်မှုကို အသုံးပြုသည်။ ဤသင်ခန်းစာတွင် R တွင် လွတ်လပ်ရေး chi-square စမ်းသပ်နည်းကို ရှင်းပြထားသည်။ ဥပမာ- R တွင် လွတ်လပ်ရေးအတွက် chi-square စမ်းသပ်မှု နိုင်ငံရေး ပါတီတစ်ခုအတွက် ဦးစားပေးမှုတွင် ကျား၊မ ဆက်စပ်မှု ရှိ၊ မရှိ သိလိုသည်ဆိုပါစို့။ ကျွန်ုပ်တို့သည် မဲဆန္ဒရှင် ၅၀၀ ၏ ရိုးရှင်းသော ကျပန်းနမူနာကို ယူကာ ၎င်းတို့၏ နိုင်ငံရေး...

Chi -square goodness-of-fit test ကို categorical variable သည် hypothetical distribution ကို လိုက်နာခြင်း ရှိ၊ မရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် အသုံးပြုပါသည်။ ဤသင်ခန်းစာတွင် R ဖြင့် chi-square goodness-of-fit test ကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ရှင်းပြထားသည်။ ဥပမာ- R တွင် Chi-square goodness-of-fit test စတိုးဆိုင်ပိုင်ရှင်တစ်ဦးက သူ့ဆိုင်ကို အပတ်စဉ် ဖောက်သည်အရေအတွက် တူညီစွာလာရောက်သည်ဟု ဆိုသည်။ ဤယူဆချက်ကို စမ်းသပ်ရန်အတွက် သုတေသီတစ်ဦးသည် သတ်မှတ်ရက်သတ္တပတ်အတွင်း...

R တွင် ဇယားများကို အမြန်ဖန်တီးရန် နည်းလမ်းနှစ်ခုရှိသည်။ နည်းလမ်း 1- ရှိပြီးသားဒေတာမှဇယားတစ်ခုဖန်တီးပါ။ tab <- table (df$row_variable, df$column_variable) နည်းလမ်း 2- အစမှနေ၍ ဇယားတစ်ခုဖန်တီးပါ။ tab <- matrix (c(7, 5, 14, 19, 3, 2, 17, 6, 12), ncol= 3 , byrow= TRUE ) colnames(tab) <- c('colName1','colName2','colName3') rownames(tab) <- c('rowName1','rowName2','rowName3')...