Category: လမ်းညွှန်
ကြိုတင်ခန့်မှန်းကိန်းရှင်အစုတစ်ခုနှင့် တုံ့ပြန်မှုကိန်းရှင် ကြား ဆက်ဆံရေးသည် အလွန်ရှုပ်ထွေးသောအခါ၊ ၎င်းတို့ကြားရှိ ဆက်ဆံရေးကို နမူနာယူရန် လိုင်းမဟုတ်သောနည်းလမ်းများကို အသုံးပြုလေ့ရှိသည်။ ထိုနည်းလမ်းမှာ အမျိုးအစားခွဲခြင်းနှင့် ဆုတ်ယုတ်မှုသစ်ပင်များ (မကြာခဏ အတိုကောက်ခေါ်သော CART) သည် တုံ့ပြန်မှုကိန်းရှင်၏တန်ဖိုးကို ခန့်မှန်းသည့် ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်များ ဖန်တီးရန် ကြိုတင်ခန့်မှန်းကိန်းရှင်အစုံကို အသုံးပြုသည်။ ပရော်ဖက်ရှင်နယ် ဘေ့စ်ဘောကစားသမားတစ်ဦး၏ လစာကို ခန့်မှန်းရန် နှစ်ပေါင်းများစွာ အတွေ့အကြုံနှင့် ပျမ်းမျှအိမ်ပြေးခြင်းကို အသုံးပြုသည့် ဆုတ်ယုတ်မှုသစ်ပင်၏ ဥပမာ။ ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်ပင်များ၏ အားသာချက်မှာ ၎င်းတို့သည် အဓိပ္ပါယ်ဖော်ရန် လွယ်ကူပြီး မြင်ယောင်နိုင်ခြင်းကြောင့်ဖြစ်သည်။ ပြဿနာက သူတို့ဟာ...
ကြိုတင်ခန့်မှန်းကိန်းရှင်အစုတစ်ခုနှင့် တုံ့ပြန်မှုကိန်းရှင် ကြားက ဆက်ဆံရေးသည် အလွန်ရှုပ်ထွေးသောအခါ၊ ၎င်းတို့ကြားရှိ ဆက်ဆံရေးကို နမူနာယူရန် လိုင်းမဟုတ်သောနည်းလမ်းများကို အသုံးပြုလေ့ရှိသည်။ ထိုကဲ့သို့သော နည်းလမ်းတစ်ခုမှာ ဆုံးဖြတ်ချက်သစ် တစ်ခုကို တည်ဆောက်ရန်ဖြစ်သည်။ သို့သော်၊ တစ်ခုတည်းသောဆုံးဖြတ်ချက်သစ်ပင်ကိုအသုံးပြုခြင်း၏အားနည်းချက်မှာ၎င်းသည် မြင့်မားသောကွဲလွဲမှုကို ခံစားရတတ်သည်။ ဆိုလိုသည်မှာ၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဒေတာအတွဲကို နှစ်ပိုင်းခွဲပြီး ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်ကို နှစ်ခြမ်းစလုံးတွင် အသုံးချပါက၊ ရလဒ်များသည် အလွန်ကွဲပြားနိုင်သည်။ တစ်ခုတည်းသော ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်ပင်၏ ကွဲလွဲမှုကို လျှော့ချရန် ကျွန်ုပ်တို့ အသုံးပြုနိုင်သည့် နည်းလမ်းတစ်ခုမှာ အောက်ပါအတိုင်း လုပ်ဆောင်သည့် ကျပန်းသစ်တောပုံစံကို တည်ဆောက်ခြင်းဖြစ်သည်- 1. မူရင်းဒေတာအတွဲမှ...
နမူနာဖြန့်ချီမှုသည် လူဦးရေ တစ်ခုတည်းမှ ကျပန်းနမူနာများစွာကို အခြေခံ၍ အချို့သော ကိန်းဂဏန်း တစ်ခု၏ ဖြစ်နိုင်ခြေဖြန့်ဝေမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤသင်ခန်းစာသည် Excel တွင်နမူနာဖြန့်ဝေမှုများဖြင့် အောက်ပါအတိုင်းလုပ်ဆောင်နည်းကို ရှင်းပြထားသည်။ နမူနာဖြန့်ဝေမှုကို ဖန်တီးပါ။ နမူနာဖြန့်ဝေမှုကို မြင်ယောင်ကြည့်ပါ။ နမူနာဖြန့်ဖြူးမှု၏ ပျမ်းမျှနှင့် စံသွေဖည်မှုကို တွက်ချက်ပါ။ နမူနာဖြန့်ဝေမှုနှင့်ပတ်သက်၍ ဖြစ်နိုင်ခြေများကို တွက်ချက်ပါ။ Excel တွင် နမူနာဖြန့်ချီမှုတစ်ခုကို ဖန်တီးပါ။ နမူနာအရွယ်အစားတစ်ခုစီသည် 20 ဖြစ်ပြီး ပုံမှန်ဖြန့်ဝေမှုမှ ပျမ်းမျှ 5.3 နှင့် 9 စံသွေဖည်သည့် နမူနာ 1,000 ပါဝင်သော...
မကြာခဏ Excel ရှိ ဒေတာအစုတစ်ခုမှ ကျပန်းနမူနာတစ်ခုကို သင်ရွေးချယ်လိုပေမည်။ ကံကောင်းထောက်မစွာ၊ ၎င်းသည် 0 နှင့် 1 ကြား ကျပန်းနံပါတ်ထုတ်ပေးသည့် RAND() လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြု၍ လုပ်ဆောင်ရန် လွယ်ကူသည်။ ဤသင်ခန်းစာသည် Excel တွင်ကျပန်းနမူနာကိုရွေးချယ်ရန် ဤလုပ်ဆောင်ချက်ကိုအသုံးပြုပုံအဆင့်ဆင့်ကို ဥပမာပေးထားသည်။ အဆင့် 1- ဒေတာအတွဲတစ်ခု ဖန်တီးပါ။ ပထမဦးစွာ သင့်ဒေတာအတွဲမှ တန်ဖိုးများကို ကော်လံတစ်ခုတည်းတွင် ထည့်သွင်းပါ။ ဤဥပမာအတွက်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ကော်လံ A တွင် မတူညီသော တန်ဖိုး 20 များကို...
အတိုင်းအတာသတ်မှတ်ထားသော တည်နေရာဇယား သည် x-ဝင်ရိုးတစ်လျှောက်နှင့် y-ဝင်ရိုးတစ်လျှောက် စံသတ်မှတ်ထားသော ကျန်ရှိနေသော အကြွင်းအကျန်များ၏ နှစ်ထပ် ကိန်းတန်ဖိုးများကို ပြသသည့် ဇယားအမျိုးအစားတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤဂရပ်ကိုကြည့်လျှင် ကျွန်ုပ်တို့သည် အရာနှစ်ခုကို စစ်ဆေးသည်- 1. အနီရောင်မျဉ်းသည် ကွက်ကွက်ပေါ်တွင် ခန့်မှန်းခြေ အလျားလိုက်ဖြစ်နေကြောင်း စစ်ဆေးပါ။ ဤသို့ဆိုလျှင်၊ တူညီသောယူဆချက် သည် ပေးထားသော ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံအတွက် ကျေနပ်ဖွယ်ဖြစ်သည်။ ဆိုလိုသည်မှာ၊ အကြွင်းအကျန်များ ဖြန့်ဖြူးမှုသည် တပ်ဆင်တန်ဖိုးအားလုံးအတွက် ခန့်မှန်းခြေအားဖြင့် တူညီပါသည်။ 2. အကြွင်းအကျန်များကြားတွင် ရှင်းလင်းပြတ်သားသော လမ်းကြောင်းမရှိကြောင်း စစ်ဆေးပါ။ တစ်နည်းဆိုရသော်၊ တပ်ဆင်ထားသောတန်ဖိုးများအားလုံးအတွက်...
ယုံကြည်မှုကြားကာလ သည် ယုံကြည်စိတ်ချမှုအဆင့်တစ်ခုရှိ လူဦးရေကန့်သတ်ချက်ပါ ၀င်နိုင်ခြေရှိသော တန်ဖိုးများအကွာအဝေးတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းကို အောက်ပါ ယေဘုယျဖော်မြူလာအရ တွက်ချက်သည်- ယုံကြည်မှုကြားကာလ = (ခန့်မှန်းချက်အမှတ်) +/- (အရေးပါသောတန်ဖိုး)* (စံအမှား) ဤဖော်မြူလာသည် ယုံကြည်စိတ်ချမှုအဆင့်အချို့ပါရှိသော လူဦးရေကန့်သတ်ချက်ပါ၀င်သော အနိမ့်ပိုင်းနှင့် အပေါ်ပိုင်းဘောင်တစ်ခုနှင့် ကြားကာလကို ဖန်တီးသည်- ယုံကြည်မှုကြားကာလ = [ကန့်သတ်ချက်၊ အထက်ကန့်သတ်ချက်] ဤသင်ခန်းစာတွင် R တွင် အောက်ပါယုံကြည်မှုကြားကာလများကို တွက်ချက်နည်းကို ရှင်းပြထားသည်။ 1. ယုံကြည်မှုတစ်ခုအတွက် ကြားကာလကို ဆိုလိုသည်။ 2. Confidence ကြားကာလအတွက် ခြားနားချက်တစ်ခုကို...
R သည် data နှင့်အလုပ်လုပ်ရန်အတွက်ရေပန်းအစားဆုံး programming languages များထဲမှတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဒါပေမယ့် ဒေတာနဲ့ အလုပ်မလုပ်နိုင်ခင်မှာ R ထဲကို အမှန်တကယ် ထည့်သွင်းဖို့ လိုပါတယ်။ သင့်ဒေတာသည် CSV သို့မဟုတ် Excel ဖိုင်တွင် ရှိနေပါက၊ ၎င်းကို R သို့ ထည့်သွင်းရန် ဤသင်ခန်းစာများတွင် အဆင့်များကို လိုက်နာနိုင်သည်- CSV ဖိုင်များကို R သို့မည်သို့ထည့်သွင်းနည်း Excel ဖိုင်များကို R သို့ဘယ်လိုတင်သွင်းမလဲ။ သို့သော် တစ်ခါတစ်ရံတွင် သင်သည် R ထဲသို့...
ပုံမှန် ဖြန့်ဖြူးမှုသည် စာရင်းဇယားအားလုံးတွင် အသုံးအများဆုံး ဖြန့်ဝေမှုဖြစ်ပြီး အချိုးကျပြီး ခေါင်းလောင်းပုံသဏ္ဌာန်ဟု လူသိများသည်။ အနီးကပ်ဆက်စပ်သော ဖြန့်ဖြူးမှုမှာ t ဖြန့်ဝေမှု ဖြစ်ပြီး၊ အချိုးကျပြီး ခေါင်းလောင်းပုံသဏ္ဌာန်ရှိသော်လည်း ပုံမှန်ဖြန့်ဖြူးမှုထက် “ အမြီးများ” ပိုလေးပါသည်။ တစ်နည်းဆိုရသော်၊ ဖြန့်ဖြူးမှုတွင် တန်ဖိုးများသည် သာမန်ဖြန့်ဖြူးမှုနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက အလယ်ဗဟိုတွင်ထက် အဆုံးတွင် ရှိနေသည်- ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ ဗန်းစကားတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဖြန့်ဖြူးမှုမည်မျှ လေးလံသည်ကို တိုင်းတာရန် kurtosis ဟုခေါ်သော မက်ထရစ်ကို အသုံးပြုသည်။ ထို့ကြောင့်၊ t ဖြန့်ဖြူးမှု၏ kurtosis...
ကြီးကြပ်ထားသော စက်သင်ယူမှု algorithms အများစုသည် linear regression ၊ logistic regression , ridge regression , ridge regression , etc. သို့သော်လည်း၊ အိတ်ချခြင်း နှင့် ကျပန်းသစ်တောများ ကဲ့သို့သော နည်းလမ်းများသည် မူရင်းဒေတာအတွဲ၏ ထပ်ခါတလဲလဲ bootstrapped နမူနာများကို အခြေခံ၍ မတူညီသော မော်ဒယ်လ်များစွာကို တည်ဆောက်ပါသည်။ မော်ဒယ်တစ်ဦးချင်းစီမှ ပြုလုပ်သော ခန့်မှန်းချက်များကို ပျမ်းမျှအားဖြင့် ဒေတာအသစ်အတွက် ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်သည်။ ဤနည်းလမ်းများသည် အောက်ပါလုပ်ငန်းစဉ်ကိုအသုံးပြုသောကြောင့် ၎င်းတို့သည်...
အချို့သော သုတေသနမေးခွန်းများကို ဖြေနိုင်စေရန်အတွက် ကိန်းဂဏန်းအချက်အလက်များကို စုဆောင်းလိုပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အောက်ပါမေးခွန်းများကို ဖြေလိုပေမည်။ 1. ဖလော်ရီဒါပြည်နယ် မိုင်ယာမီရှိ ပျမ်းမျှအိမ်ထောင်စုဝင်ငွေက ဘယ်လောက်လဲ။ ၂။ လိပ်တစ်ကောင်၏ ပျမ်းမျှအလေးချိန်မှာ အဘယ်နည်း။ 3. အချို့သော ခရိုင်အတွင်း နေထိုင်သူ မည်မျှ ရာခိုင်နှုန်း သည် တိကျသော ဥပဒေ ကို ထောက်ခံ သည် ။ အခြေအနေတစ်ခုစီတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့တိုင်းတာလိုသော ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော တစ်သီးပုဂ္ဂလဒြပ်စင်အားလုံးကို ကိုယ်စားပြုသည့် လူဦးရေ နှင့်ပတ်သက်သော မေးခွန်းတစ်ခုကို ကျွန်ုပ်တို့ဖြေကြားလိုပါသည်။ သို့သော်၊...