R တွင် dgeom၊ pgeom၊ qgeom နှင့် rgeom လမ်းညွှန်ချက်

ဤသင်ခန်းစာတွင် အောက်ပါလုပ်ဆောင်ချက်များကို အသုံးပြု၍ R တွင် ဂျီဩမေတြီဖြန့်ဝေခြင်း နှင့် မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ရှင်းပြထားသည်။

• dgeom : ဂျီဩမေတြီဖြစ်နိုင်ခြေ သိပ်သည်းဆလုပ်ဆောင်ချက်၏ တန်ဖိုးကို ပြန်ပေးသည်။
• pgeom : စုစည်းထားသော ဂျီဩမေတြီသိပ်သည်းဆ လုပ်ဆောင်ချက်၏ တန်ဖိုးကို ပြန်ပေးသည်။
• qgeom : ပြောင်းပြန် ဂျီဩမေတြီ စုစည်းသိပ်သည်းမှု လုပ်ဆောင်ချက်၏ တန်ဖိုးကို ပြန်ပေးသည်။
• rgeom : ဖြန့်ဝေထားသော ဂျီဩမေတြီကျပန်း ကိန်းရှင်များ၏ vector တစ်ခုကို ထုတ်ပေးသည်။

ဤလုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခုစီကို သင်အသုံးပြုသည့်အခါ ဥပမာအချို့ဖြစ်သည်။

dgeom

အောက်ပါ syntax ကို အသုံးပြု၍ Bernoulli စမ်းသပ်မှု စီးရီးများတွင် ပထမဆုံး အောင်မြင်မှု မတွေ့ကြုံမီ dgeom လုပ်ဆောင်ချက်သည် အချို့သော ကျရှုံးမှုအချို့ကို တွေ့ကြုံရနိုင်ခြေကို ရှာဖွေသည်-

dgeom(x၊ prob)

ရွှေ-

• x- ပထမမအောင်မြင်မီ ကျရှုံးမှုအရေအတွက်
• prob- ပေးထားသော စမ်းသပ်မှုတစ်ခုတွင် အောင်မြင်နိုင်ခြေ

ဤလုပ်ဆောင်ချက်ကို လက်တွေ့အသုံးပြုခြင်း၏ ဥပမာတစ်ခုဖြစ်သည်။

သုတေသီတစ်ဦးသည် ဥပဒေတစ်ရပ်ရပ်ကို ထောက်ခံခြင်းရှိမရှိ လူများကို မေးမြန်းရန် စာကြည့်တိုက်အပြင်ဘက်တွင် စောင့်ဆိုင်းနေပါသည်။ ဥပဒေကို ပံ့ပိုးပေးထားသည့် ပုဂ္ဂိုလ်တစ်ဦးဖြစ်နိုင်ခြေမှာ p = 0.2 ဖြစ်သည်။ သုတေသီ ဟောပြောသူ စတုတ္ထပုဂ္ဂိုလ်သည် ဥပဒေကို ထောက်ခံသူဖြစ်နိုင်ခြေ မည်မျှရှိသနည်း။

 dgeom(x=3, prob=.2)

#0.1024

ပထမမအောင်မြင်မီ “ကျရှုံးမှု” 3 ခုကို သုတေသီများ တွေ့ကြုံရသည့် ဖြစ်နိုင်ခြေမှာ 0.1024 ဖြစ်သည်။

pgeom

pgeom   အောက်ပါ syntax ကို အသုံးပြု၍ Bernoulli စမ်းသပ်မှု စီးရီးများတွင် ပထမဆုံး အောင်မြင်မှု မကြုံမီ အချို့သော ကျရှုံးမှု အရေအတွက် သို့မဟုတ် အနည်းငယ်သာ ကြုံတွေ့ရနိုင်ခြေကို လုပ်ဆောင်ချက်က ရှာဖွေသည်-

pgeom(q၊prob)

ရွှေ-

• q: ပထမမအောင်မြင်မီ ကျရှုံးမှုအရေအတွက်
• prob- ပေးထားသော စမ်းသပ်မှုတစ်ခုတွင် အောင်မြင်နိုင်ခြေ

ဤလုပ်ဆောင်ချက်ကို လက်တွေ့အသုံးပြုခြင်း၏ ဥပမာအချို့မှာ အောက်ပါအတိုင်းဖြစ်သည်။

သုတေသီတစ်ဦးသည် ဥပဒေတစ်ရပ်ရပ်ကို ထောက်ခံခြင်းရှိမရှိ လူများကို မေးမြန်းရန် စာကြည့်တိုက်အပြင်ဘက်တွင် စောင့်ဆိုင်းနေပါသည်။ ဥပဒေကို ပံ့ပိုးပေးထားသည့် ပုဂ္ဂိုလ်တစ်ဦးဖြစ်နိုင်ခြေမှာ p = 0.2 ဖြစ်သည်။ သုတေသီသည် ဥပဒေကို ထောက်ခံသူ တစ်ဦးကို ရှာဖွေရန် လူ 3 ဦး သို့မဟုတ် ထိုထက်နည်းသော စကားပြောဆိုရန် ဖြစ်နိုင်ခြေ မည်မျှရှိသနည်း။

 pgeom(q=3, prob=.2)

#0.5904

သုတေသီသည် ဥပဒေကို ထောက်ခံသူ တစ်ဦးကို ရှာဖွေရန် သုတေသီ ၃ ဦး သို့မဟုတ် ထို့ထက်နည်းသော စကားပြောဆိုရန် ဖြစ်နိုင်ခြေမှာ 0.5904 ဖြစ်သည်။

သုတေသီတစ်ဦးသည် ဥပဒေတစ်ရပ်ရပ်ကို ထောက်ခံခြင်းရှိမရှိ လူများကို မေးမြန်းရန် စာကြည့်တိုက်အပြင်ဘက်တွင် စောင့်ဆိုင်းနေပါသည်။ ဥပဒေကို ပံ့ပိုးပေးထားသည့် ပုဂ္ဂိုလ်တစ်ဦးဖြစ်နိုင်ခြေမှာ p = 0.2 ဖြစ်သည်။ သုတေသီသည် ဥပဒေကို ထောက်ခံသူ တစ်ဦးကို ရှာဖွေရန် လူ 5 ဦးထက်ပို၍ စကားပြောဆိုရန် ဖြစ်နိုင်ခြေ မည်မျှရှိသနည်း။

 1 - pgeom(q=5, prob=.2)

#0.262144

သုတေသီသည် ဥပဒေကို ထောက်ခံသူ တစ်ဦးကို ရှာဖွေရန် လူ 5 ဦးထက်ပို၍ စကားပြောဆိုရန် ဖြစ်နိုင်ခြေမှာ 0.262144 ဖြစ်သည်။

qgeom

qgeom   လုပ်ဆောင်ချက်သည် အောက်ပါ syntax ကို အသုံးပြု၍ သတ်မှတ်ထားသော ရာခိုင်နှုန်းတစ်ခုနှင့် ကိုက်ညီသည့် ကျရှုံးမှုအရေအတွက်ကို ရှာဖွေသည်-

qgeom(p၊ prob)

ရွှေ-

• p: ရာခိုင်နှုန်း
• prob- ပေးထားသော စမ်းသပ်မှုတစ်ခုတွင် အောင်မြင်နိုင်ခြေ

ဤလုပ်ဆောင်ချက်ကို လက်တွေ့အသုံးပြုခြင်း၏ ဥပမာတစ်ခုဖြစ်သည်။

သုတေသီတစ်ဦးသည် ဥပဒေတစ်ရပ်ရပ်ကို ထောက်ခံခြင်းရှိမရှိ လူများကို မေးမြန်းရန် စာကြည့်တိုက်အပြင်ဘက်တွင် စောင့်ဆိုင်းနေပါသည်။ ဥပဒေကို ပံ့ပိုးပေးထားသည့် ပုဂ္ဂိုလ်တစ်ဦးဖြစ်နိုင်ခြေမှာ p = 0.2 ဖြစ်သည်။ လူတစ်ဦးသည် ဥပဒေကို မထောက်ခံသည့်အချက်ကို “ပျက်ကွက်ခြင်း” ကို ကျွန်ုပ်တို့ သုံးသပ်ပါမည်။ ပထမမအောင်မြင်မီ ကျရှုံးမှုအရေအတွက်၏ ရာခိုင်နှုန်း 90 တွင် သုတေသီသည် “ကျရှုံးမှု” မည်မျှရှိရန် တွေ့ကြုံရမည်နည်း။

 qgeom(p=.90, prob=0.2)

#10

သုတေသီသည် ပထမမအောင်မြင်မီ ကျရှုံးမှုအရေအတွက်၏ ရာခိုင်နှုန်း 90 တွင် “ ကျရှုံးမှု” 10 ခုကို တွေ့ကြုံရမည်ဖြစ်သည်။

rgéom

ဂျီသြမေတြီ   လုပ်ဆောင်ချက်သည် အောက်ပါ syntax ကို အသုံးပြု၍ ပထမမအောင်မြင်မီ ကျရှုံးအရေအတွက်ကို ကိုယ်စားပြုသည့် ကျပန်းတန်ဖိုးများစာရင်းကို ထုတ်ပေးသည်-

rgeom(n၊ ပရောဖက်)

ရွှေ-

• n: ထုတ်လုပ်ရန်တန်ဖိုးများအရေအတွက်
• prob- ပေးထားသော စမ်းသပ်မှုတစ်ခုတွင် အောင်မြင်နိုင်ခြေ

ဤလုပ်ဆောင်ချက်ကို လက်တွေ့အသုံးပြုခြင်း၏ ဥပမာတစ်ခုဖြစ်သည်။

သုတေသီတစ်ဦးသည် ဥပဒေတစ်ရပ်ရပ်ကို ထောက်ခံခြင်းရှိမရှိ လူများကို မေးမြန်းရန် စာကြည့်တိုက်အပြင်ဘက်တွင် စောင့်ဆိုင်းနေပါသည်။ ဥပဒေကို ပံ့ပိုးပေးထားသည့် ပုဂ္ဂိုလ်တစ်ဦးဖြစ်နိုင်ခြေမှာ p = 0.2 ဖြစ်သည်။ လူတစ်ဦးသည် ဥပဒေကို မထောက်ခံသည့်အချက်ကို “ပျက်ကွက်ခြင်း” ကို ကျွန်ုပ်တို့ သုံးသပ်ပါမည်။ သုတေသီသည် ဥပဒေထောက်ခံသူတစ်ဦးကို ရှာမတွေ့မချင်း သုတေသီတွေ့ကြုံရမည့် “ကျရှုံးမှုများ” ၏ အဖြစ်အပျက် 10 ခုကို တုပပါ။

 set.seed(0) #make this example reproducible

rgeom(n=10, prob=.2)

#1 2 1 10 7 4 1 7 4 1

ဤသည်ကို အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုရန် နည်းလမ်းမှာ-

• ပထမဆုံး စမ်းသပ်မှုအတွင်း သုတေသီသည် ဥပဒေကို ထောက်ခံသူ တစ်ဦးကို မရှာဖွေမီ 1 ကျရှုံးမှုကို ကြုံတွေ့ခဲ့ရသည်။
• ဒုတိယစမ်းသပ်မှုတွင်၊ သုတေသီသည် ဥပဒေထောက်ခံသူတစ်ဦးကို မရှာဖွေမီတွင် ရှုံးနိမ့်မှု ၂ ခုကို ကြုံတွေ့ခဲ့ရသည်။
• တတိယအကြိမ် သရုပ်ဖော်မှုတွင် သုတေသီသည် ဥပဒေကို ထောက်ခံသူ တစ်ဦးကို မရှာဖွေမီ 1 ကျရှုံးမှု ကြုံတွေ့ခဲ့ရသည်။
• စတုတ္ထမြောက် သရုပ်ဖော်မှုတွင်၊ သုတေသီသည် ဥပဒေကို ထောက်ခံသူတစ်ဦးကို မရှာဖွေမီ ရှုံးနိမ့်မှု ၁၀ ကြိမ် ကြုံတွေ့ခဲ့ရသည်။

နောက် … ပြီးတော့။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

ဂျီဩမေတြီ ဖြန့်ဖြူးခြင်းအကြောင်း မိတ်ဆက်
ဂျီဩမေတြီဖြန့်ဝေဂဏန်းတွက်စက်