5 လက်တွေ့ဘဝတွင် ဗဟိုကန့်သတ်သီအိုရီကို အသုံးပြုခြင်း ဥပမာများ

ဗဟိုကန့်သတ်သီအိုရီ တွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် လူဦးရေတစ်ခုမှ ထပ်ခါတလဲလဲ ကျပန်းနမူနာများကို ယူ၍ နမူနာတစ်ခုစီ၏ ပျမ်းမျှတန်ဖိုးကို တွက်ချက်ပါက၊ နမူနာများ ဖြန့်ဝေမှုသည် ပုံမှန်မဟုတ်သည့်တိုင် နမူနာများကို ပုံမှန်အတိုင်း ဖြန့်ဝေ သွားမည်ဖြစ်ကြောင်း ဖော်ပြထားပါသည်။

ဗဟိုကန့်သတ်သီအိုရီတွင်လည်း နမူနာဖြန့်ဝေမှု၏ပျမ်းမျှသည် လူဦးရေဖြန့်ဖြူးမှု၏ပျမ်းမျှနှင့် ညီမျှမည်ဖြစ်ကြောင်းဖော်ပြထားသည်-

x = µ

ဗဟိုကန့်သတ်သီအိုရီသည် ပိုမိုများပြားသော လူဦးရေပျမ်းမျှ အား ကောက်ချက်ဆွဲရန် နမူနာပျမ်းမျှကို အသုံးပြုခွင့်ပေးသောကြောင့် အသုံးဝင်ပါသည်။

အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာများသည် မတူညီသော လက်တွေ့ကမ္ဘာအခြေအနေများတွင် ဗဟိုကန့်သတ်သီအိုရီကို မည်သို့အသုံးပြုကြောင်း ပြသထားသည်။

ဥပမာ 1- စီးပွားရေး

ဘောဂဗေဒပညာရှင်များသည် လူဦးရေနှင့်ပတ်သက်၍ ကောက်ချက်ဆွဲရန် အချက်အလက်နမူနာများကို အသုံးပြုသည့်အခါ ဗဟိုကန့်သတ်သီအိုရီကို အသုံးပြုလေ့ရှိသည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ စီးပွားရေးပညာရှင်တစ်ဦးသည် မြို့တစ်မြို့တွင် လူ ၅၀ ဦး၏ ရိုးရှင်းသောကျပန်းနမူနာကို စုဆောင်းနိုင်ပြီး တစ်မြို့လုံးရှိ လူတစ်ဦးချင်းစီ၏ ပျမ်းမျှနှစ်စဉ်ဝင်ငွေကို ခန့်မှန်းရန် နမူနာရှိလူတစ်ဦးချင်းစီ၏ ပျမ်းမျှတစ်နှစ်ဝင်ငွေကို အသုံးပြုနိုင်သည်။

နမူနာတွင် လူတစ်ဦးချင်းစီ၏ ပျမ်းမျှတစ်နှစ်ဝင်ငွေမှာ $58,000 ဖြစ်ကြောင်း ဘောဂဗေဒပညာရှင်က တွေ့ရှိပါက၊ မြို့တစ်ခုလုံးရှိ လူတစ်ဦးချင်းစီ၏ တစ်နှစ်တာပျမ်းမျှဝင်ငွေ၏ အကောင်းဆုံး ခန့်မှန်းချက်မှာ $58,000 ဖြစ်လိမ့်မည်။

ဥပမာ 2- ဇီဝဗေဒ

ဇီဝဗေဒပညာရှင်များသည် သက်ရှိများ၏ စုစုပေါင်းလူဦးရေနှင့်ပတ်သက်၍ ကောက်ချက်ဆွဲရန် သက်ရှိနမူနာမှဒေတာကို အသုံးပြုသည့်အခါတိုင်း ဗဟိုကန့်သတ်သီအိုရီကို အသုံးပြုကြသည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ ဇီဝဗေဒပညာရှင်တစ်ဦးသည် ကျပန်းရွေးချယ်ထားသော အပင် 30 ၏အမြင့်ကို တိုင်းတာနိုင်ပြီး လူဦးရေ၏ပျမ်းမျှအမြင့်ကို ခန့်မှန်းရန် နမူနာ၏ပျမ်းမျှအမြင့်ကိုအသုံးပြုပါ။

အကယ်၍ အပင် 30 လုံး၏ ပျမ်းမျှအမြင့်သည် 10.3 လက်မဖြစ်ကြောင်း ဇီဝဗေဒပညာရှင်က တွေ့ရှိပါက၊ ၎င်း၏ ပျမ်းမျှလူဦးရေ၏ ပျမ်းမျှအမြင့်သည် 10.3 လက်မအထိ ရှိမည်ဖြစ်သည်။

ဥပမာ 3- ကုန်ထုတ်လုပ်မှု

ကုန်ထုတ်စက်ရုံများသည် စက်ရုံမှထုတ်လုပ်သောထုတ်ကုန်မည်မျှချို့ယွင်းချက်ရှိသည်ကို ခန့်မှန်းရန် ဗဟိုကန့်သတ်သီအိုရီကို အသုံးပြုလေ့ရှိသည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ စက်ရုံမန်နေဂျာသည် သတ်မှတ်ရက်အတွင်း စက်ရုံမှထုတ်လုပ်သော ထုတ်ကုန် 60 ကို ကျပန်းရွေးချယ်နိုင်ပြီး ထုတ်ကုန်မည်မျှချို့ယွင်းနေကြောင်း ရေတွက်နိုင်သည်။ ၎င်းသည် စက်ရုံတစ်ခုလုံးမှ ထုတ်လုပ်သော ချို့ယွင်းနေသော ထုတ်ကုန်အားလုံး၏ အချိုးအစားကို ခန့်မှန်းရန် နမူနာရှိ ချို့ယွင်းနေသော ထုတ်ကုန်များ၏ အချိုးအစားကို အသုံးပြုနိုင်သည်။

နမူနာတွင် ထုတ်ကုန်များ၏ 2% ချို့ယွင်းချက်တွေ့ရှိပါက စက်ရုံတစ်ခုလုံးမှ ထုတ်လုပ်သော ချို့ယွင်းနေသော ထုတ်ကုန်အချိုးအစား၏ အကောင်းဆုံး ခန့်မှန်းချက်မှာလည်း 2% ဖြစ်သည်။

ဥပမာ 4- စစ်တမ်းများ

လူ့စွမ်းအားအရင်းအမြစ်ဌာနများသည် ကုမ္ပဏီများတွင် ဝန်ထမ်းများ၏ အလုံးစုံကျေနပ်မှုနှင့်ပတ်သက်၍ ကောက်ချက်ဆွဲရန် စစ်တမ်းများကိုအသုံးပြုသည့်အခါ ဗဟိုကန့်သတ်သီအိုရီကို အသုံးပြုလေ့ရှိသည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ ကုမ္ပဏီ၏ HR ဌာနသည် ၎င်းတို့၏ အလုံးစုံကျေနပ်မှုကို အဆင့်သတ်မှတ်ချက် 1 မှ 10 အထိ စစ်တမ်းတစ်ခုပြီးမြောက်ရန် ဝန်ထမ်း 50 ကို ကျပန်းရွေးချယ်နိုင်သည်။

စစ်တမ်းတွင် ဝန်ထမ်းများအကြား ပျမ်းမျှ စိတ်ကျေနပ်မှုနှုန်းသည် 8.5 ဖြစ်ပါက၊ ကုမ္ပဏီရှိ ဝန်ထမ်းအားလုံး၏ ပျမ်းမျှကျေနပ်မှုနှုန်း၏ အကောင်းဆုံး ခန့်မှန်းချက်မှာ 8.5 ဖြစ်သည်။

ဥပမာ 5- စိုက်ပျိုးရေး

စိုက်ပျိုးရေးပညာရှင်တို့သည် ပိုမိုများပြားသောလူဦးရေနှင့်ပတ်သက်၍ ကောက်ချက်ဆွဲရန် နမူနာများမှဒေတာကိုအသုံးပြုသည့်အခါတိုင်း ဗဟိုကန့်သတ်သီအိုရီကို အသုံးပြုသည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ စိုက်ပျိုးရေးပညာရှင်တစ်ဦးသည် မတူညီသောနယ်ပယ် ၁၅ ခုတွင် ဓာတ်မြေသြဇာအသစ်တစ်ခုကို စမ်းသပ်နိုင်ပြီး နယ်ပယ်တစ်ခုစီ၏ ပျမ်းမျှအထွက်နှုန်းကို တိုင်းတာနိုင်သည်။

ပျမ်းမျှလယ်ကွင်းတစ်ခုသည် ဂျုံပေါင် 400 ထွက်သည်ဆိုပါက စပါးခင်းအားလုံး၏ ပျမ်းမျှအထွက်နှုန်း၏ အကောင်းဆုံး ခန့်မှန်းချက်မှာ ပေါင် 400 ဖြစ်လိမ့်မည်။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

အောက်ဖော်ပြပါ သင်ခန်းစာများသည် ဗဟိုကန့်သတ်သီအိုရီနှင့်ပတ်သက်သော နောက်ထပ်အချက်အလက်များကို ပေးဆောင်သည်-

ဗဟိုကန့်သတ်သီအိုရီကို နိဒါန်း
Central Limit Theorem ဂဏန်းတွက်စက်
ဗဟိုကန့်သတ်သီအိုရီ- ပြည့်စုံရမည့် အခြေအနေလေးခု