Category: လမ်းညွှန်

barplot သည် ကွဲပြားသော အမျိုးအစားအလိုက် ကိန်းရှင်များ၏ ဂဏန်းတန်ဖိုးများကို ပြသသည့် ဇယားအမျိုးအစားတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤကျူတိုရီရယ်တွင် Python Seaborn ရုပ်ပုံမြင်ယောင်မှုပြဒစ်ဂျစ်ကို အသုံးပြု၍ အပူမြေပုံများဖန်တီးနည်းကို တပ်ဆင်ထားသော အကြံပြုချက် ဒေတာအတွဲဖြင့် ရှင်းပြသည်- import seaborn as sns #load tips dataset data = sns. load_dataset (“ tips ”) #view first five rows of tips dataset data. head...

Pandas DataFrame ကော်လံရှိ ထူးခြားသောတန်ဖိုးများစာရင်းကို ရရှိရန် အလွယ်ကူဆုံးနည်းလမ်းမှာ unique() လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုခြင်းဖြစ်သည်။ ဤသင်ခန်းစာတွင် အောက်ပါ pandas DataFrame ဖြင့် ဤလုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုခြင်း၏ ဥပမာများစွာကို ပေးပါသည်။ import pandas as pd #createDataFrame df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'C'], ' conference ': ['East', 'East',...

Pandas DataFrame တွင် အချို့သော စာကြောင်းများပါရှိသော အတန်းများကို ဖယ်ရှားရန် အောက်ပါ syntax ကို သင်အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ df[df[" col "]. str . contains (" this string ") == False ] ဤသင်ခန်းစာတွင် အောက်ပါ DataFrame ဖြင့် ဤ syntax ကို လက်တွေ့ကျကျ အသုံးပြုခြင်း၏ နမူနာများစွာကို ရှင်းပြထားသည်။ import pandas as pd #createDataFrame df...

အခြေအနေတစ်ခုအပေါ် အခြေခံ၍ pandas DataFrame ရှိ ကော်လံတစ်ခု၏ တန်ဖိုးများကို ပေါင်းစည်းရန် အောက်ပါ syntax ကို သင်သုံးနိုင်သည်။ df. loc [df[' col1 '] == some_value , ' col2 ']. sum () ဤသင်ခန်းစာတွင် အောက်ပါ pandas DataFrame ကို အသုံးပြု၍ ဤ syntax ၏လက်တွေ့အသုံးပြုမှု၏နမူနာများစွာကို ပေးပါသည်။ import pandas as pd #createDataFrame df...

လူဦးရေ ဖြန့်ဝေမှုသည် ပုံမှန်မဟုတ်သော်လည်း နမူနာအရွယ်အစားသည် ပုံမှန်မဟုတ်လျှင်ပင် အလယ်အလတ်ကန့်သတ်သီအိုရီက နမူနာဆိုလိုးဖြန့်ဝေမှုသည် ခန့်မှန်းခြေအား ဖြင့် ပုံမှန်ဖြစ်ကြောင်း ဖော်ပြထားသည်။ ဗဟိုကန့်သတ်သီအိုရီကို ကျင့်သုံးရန် အခြေအနေလေးခုကို ပြည့်မီရမည်- 1. Randomization- ဒေတာကို ကျပန်းနမူနာယူသင့်သည်၊ သို့မှသာ လူဦးရေ၏အဖွဲ့ဝင်တစ်ဦးစီသည် နမူနာ၏တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းအဖြစ် ရွေးချယ်ခံရရန် တူညီသောဖြစ်နိုင်ခြေရှိစေရန် ဒေတာများကို ကျပန်းနမူနာပြုလုပ်သင့်သည်။ 2. လွတ်လပ်ရေး- နမူနာများ၏ တန်ဖိုးများသည် တစ်ခုနှင့်တစ်ခု သီးခြားလွတ်လပ်နေရမည်။ 3. 10% အခြေအနေ- နမူနာကို အစားထိုးခြင်းမရှိဘဲ ရေးဆွဲသည့်အခါ၊ နမူနာအရွယ်အစားသည် လူဦးရေ၏ 10%...

ဟီစတိုဂရမ် တစ်ခုသည် ဒေတာအစုတစ်ခုတွင် တန်ဖိုးများဖြန့်ဝေမှုကို မြင်သာစေရန် ကူညီပေးသည့် ဂရပ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဟစ်စတိုဂရမ်တစ်ခု၏ x-axis သည် ဒေတာတန်ဖိုးအုပ်စုများကို ပြသပြီး y-axis သည် အုပ်စုတစ်ခုစီတွင် ဒေတာအစုတစ်ခုစီတွင် မှတ်သားမှုမည်မျှရှိသည်ကို ပြောပြသည်။ ဟစ်စတိုဂရမ်များသည် ဖြန့်ဝေမှုများကို မြင်သာစေရန်အတွက် အသုံးဝင်သော်လည်း၊ ဟစ်စတိုဂရမ်များကို ကြည့်ရုံဖြင့် ပျမ်းမျှ နှင့် အလယ်တန်း တန်ဖိုးများကို သိရန် အမြဲတမ်း ထင်ရှားသည်မဟုတ်ပါ။ ဖြန့်ဖြူးမှုတစ်ခု၏ တိကျသောဆိုလိုရင်းနှင့် ပျမ်းမျှတန်ဖိုးများကို ရှာတွေ့ရန် မဖြစ်နိုင်သော်လည်း histogram ကိုကြည့်ခြင်းဖြင့် တန်ဖိုးနှစ်ခုလုံးကို ခန့်မှန်းရန် ဖြစ်နိုင်သည်။...

သီးခြားကိန်းရှင်နှစ်ခုကြားတွင် သိသာထင်ရှားသော ဆက်စပ်မှု ရှိ၊ မရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် လွတ်လပ်ရေး ချီစတုရန်းစစ်ဆေးမှု ကို အသုံးပြုသည်။ ဤစစ်ဆေးမှုသည် အောက်ပါ null နှင့် အခြားအခြားသော အယူအဆများကို အသုံးပြုသည်- H 0 : (null hypothesis) ကိန်းရှင်နှစ်ခုသည် သီးခြားဖြစ်သည်။ H 1 : (အစားထိုးယူဆချက်) ကိန်းရှင်နှစ်ခုသည် သီးခြား မဟုတ်ပေ ။ (ဆိုလိုသည်မှာ ၎င်းတို့သည် ဆက်စပ်နေသည်) ဤစစ်ဆေးမှုအတွက် Chi-square x 2 စမ်းသပ်မှုစာရင်းအင်းကို တွက်ချက်ရန်...

လေ့လာမှုတစ်ခု၏ဒေတာ ကို စုဆောင်းရာတွင် အချို့သောလူဦးရေနမူနာတွင် အခြားသူများထက် ပါဝင်နိုင်ခြေပိုများသည့်ပုံစံဖြင့် စိစစ်ခြင်းဘက်လိုက်မှု ဖြစ်ပေါ်သည်။ ၎င်းသည် ပစ်မှတ်လူဦးရေကို ကိုယ်စားမပြုသော နမူနာများကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်ပြီး၊ နမူနာမှ ရလဒ်များကို လူဦးရေသို့ ယေဘုယျဖော်ပြရန် ခက်ခဲစေသည်။ Verification Bias ၏ ဥပမာများ ဤသည်မှာ မတူညီသောအခြေအနေများတွင် စိစစ်ရေးဘက်လိုက်မှု၏ ဥပမာအချို့ဖြစ်သည်။ 1. ရောဂါအဖြစ်များ သုတေသီများသည် သတ်မှတ်နိုင်ငံတစ်ခုတွင် ရောဂါအဖြစ်များကြောင်း ခန့်မှန်းလိုသည်ဆိုပါစို့။ အချက်အလက်စုဆောင်းရန်အတွက် နိုင်ငံတစ်ဝှမ်းရှိ ပြည်သူများအား နီးစပ်ရာဆေးရုံသို့ သွား၍ ရောဂါစစ်ဆေးမှုခံယူရန် တောင်းဆိုကြသည်။ ပိုချမ်းသာပြီး ဆေးရုံတက်နိုင်သူ/...

Chow test သည် မတူညီသော data set များတွင် မတူညီသော ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံနှစ်ခု၏ coefficients ညီမျှခြင်းရှိ၊ မရှိ စမ်းသပ်ရန်အတွက် စီးပွားရေးပညာရှင် Gregory Chow မှ တီထွင်ထားသော ကိန်းဂဏန်းစမ်းသပ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ Chow စစ်ဆေးမှုကို အချိန်နှင့်တပြေးညီဒေတာဖြင့် ဘောဂနိုမက်ထရစ်နယ်ပယ်တွင် ယေဘုယျအားဖြင့် အသုံးပြုလေ့ရှိပြီး အချိန်အတိုင်းအတာတစ်ခုတွင် ဒေတာတွင် တည်ဆောက်ပုံပျက်သွားခြင်းရှိမရှိကို ဆုံးဖြတ်ရန် အသုံးပြုပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ အောက်ဖော်ပြပါ ဖြန့်ကျက်ကြံစည်မှုကို သုံးသပ်ကြည့်ပါ။ ဒေတာရှိ မော်ဒယ်ကို အကျဉ်းချုပ်ရန် ဆုတ်ယုတ်မှုမျဉ်းကို အသုံးပြုပါက၊ ၎င်းသည် အောက်ပါအတိုင်း...

Chow test သည် မတူညီသော ဒေတာအတွဲများတွင် မတူညီသော ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံနှစ်ခု၏ ကိန်းများကို တူညီမှုရှိမရှိ စမ်းသပ်ရန်အတွက် အသုံးပြုသည်။ ဤစစ်ဆေးမှုကို အချိန်နှင့်တပြေးညီဒေတာပါရှိသော econometrics နယ်ပယ်တွင် ပုံမှန်အားဖြင့် သတ်မှတ်ထားသောအချက်တွင် ဒေတာတွင် တည်ဆောက်ပုံကွဲသွားခြင်းရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် အသုံးပြုပါသည်။ ဤသင်ခန်းစာသည် R တွင် Chow စမ်းသပ်မှုပြုလုပ်ပုံအဆင့်ဆင့်ကို ဥပမာပေးထားသည်။ အဆင့် 1: ဒေတာကိုဖန်တီးပါ။ ပထမဦးစွာ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဒေတာအတုများကို ဖန်တီးပါမည်- #create data data <- data.frame(x = c(1,...