Excel တွင် multinomial distribution ကိုအသုံးပြုနည်း

ရလဒ်တစ်ခုစီသည် ပုံသေ ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသည့် k မတူညီသောရလဒ်များအတွက် တိကျသောရေတွက်မှုအရေအတွက်တစ်ခုရရှိရန် ဖြစ်နိုင်ခြေကို ဖော်ပြသည်။

ကျပန်း _variable ကို အောက်ပါဖော်မြူလာဖြင့် ရှာနိုင် _{လျှင်} –

ဖြစ်နိုင်ခြေ = n * (p ₁ ^{x ₁} * p ₂ ^{x ₂} * … * p _k ^{x _k} ) / (x ₁ ! * x ₂ ! … * x _k !)

ရွှေ-

• n- ဖြစ်ရပ်စုစုပေါင်း
• x ₁ : ရလဒ် 1 ဖြစ်ပေါ်သည့် အကြိမ်အရေအတွက်
• p ₁ : ပေးထားသော စမ်းသပ်မှုတစ်ခုတွင် ရလဒ် 1 သည် ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသည်။

အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာများသည် Excel တွင် များပြားသော ဖြစ်နိုင်ခြေများကို တွက်ချက်နည်းကို ပြသထားသည်။

ဥပမာ ၁

မြို့တော်ဝန်အတွက် သုံးမျိုး ရွေးကောက်ပွဲတွင် ကိုယ်စားလှယ်လောင်း A က ဆန္ဒမဲ ၁၀ ရာခိုင်နှုန်း၊ ကိုယ်စားလှယ်လောင်း B က မဲ ၄၀ ရာခိုင်နှုန်း၊ ကိုယ်စားလှယ် C က မဲ ၅၀ ရာခိုင်နှုန်း ရရှိသည်။

အကယ်၍ ကျွန်ုပ်တို့သည် မဲဆန္ဒရှင် ၁၀ ဦး၏ ကျပန်းနမူနာကို ရွေးချယ်ပါက၊ ကိုယ်စားလှယ်လောင်း A ကို ၂ ဦးက မဲပေးခဲ့ပြီး ကိုယ်စားလှယ်လောင်း B အတွက် ၄ ဦးက မဲပေးခဲ့ပြီး ကိုယ်စားလှယ်လောင်း C အတွက် ၄ ဦးက မဲပေးခဲ့ခြင်း ဖြစ်နိုင်ခြေ မည်မျှရှိသနည်း။

အောက်ဖော်ပြပါ ဖန်သားပြင်ဓာတ်ပုံသည် Excel တွင် ဤဖြစ်နိုင်ခြေကို တွက်ချက်နည်းကို ပြသသည်-

A ကို လူ 2 ဦး အတိအကျ မဲပေးခဲ့ကြသည့် ဖြစ်နိုင်ခြေ သည် 0.0504 ဖြစ်သည်။

ဥပမာ ၂

ဂူတစ်လုံးတွင် အဝါရောင်စကျင်ကျောက် ၆ လုံး၊ အနီရောင်စကျင်ကျောက် ၂ လုံးနှင့် ပန်းရောင်စကျင်ကျောက် ၂ လုံးပါရှိသည်ဆိုပါစို့။

အကယ်၍ ကျွန်ုပ်တို့သည် အိုးထဲမှ ဘောလုံး ၄ လုံးကို ကျပန်း အစားထိုး၍ အစားထိုးပါက၊ ဘောလုံး ၄ လုံးစလုံး အဝါရောင်ဖြစ်နိုင်ခြေ မည်မျှရှိသနည်း။

အောက်ဖော်ပြပါ ဖန်သားပြင်ဓာတ်ပုံသည် Excel တွင် ဤဖြစ်နိုင်ခြေကို တွက်ချက်နည်းကို ပြသသည်-

ဘောလုံး ၄ လုံးစလုံး အဝါရောင်ဖြစ်နိုင်ခြေမှာ 0.1296 ဖြစ်သည်။

ဥပမာ ၃

ကျောင်းသားနှစ်ယောက် တစ်ယောက်ကိုတစ်ယောက် စစ်တုရင်ကစားနေတယ်ဆိုပါစို့။ ပေးထားသည့်ဂိမ်းတစ်ခုတွင် ကျောင်းသား A နိုင်နိုင်ခြေ ဖြစ်နိုင်ခြေမှာ 0.5 ဖြစ်ပြီး ကျောင်းသား B သည် ပေးထားသည့်ဂိမ်းကို အနိုင်ရသည့်ဖြစ်နိုင်ခြေမှာ 0.3 ဖြစ်ပြီး ပေးထားသည့်ဂိမ်းတွင် သရေဖြစ်နိုင်ခြေမှာ 0.2 ဖြစ်သည်။

၁၀ ဂိမ်းကစားရင် ကစားသမား A က ၄ ကြိမ်၊ ကစားသမား B က ၅ ကြိမ်နဲ့ ၁ ကြိမ် သရေဖြစ်နိုင်ခြေ ဘယ်လောက်ရှိလဲ။

အောက်ဖော်ပြပါ ဖန်သားပြင်ဓာတ်ပုံသည် Excel တွင် ဤဖြစ်နိုင်ခြေကို တွက်ချက်နည်းကို ပြသသည်-

ကစားသမား A သည် 4 ကြိမ်အနိုင်ရသည်၊ ကစားသမား B သည် 5 ကြိမ်အနိုင်ရပြီး 1 ကြိမ်သရေဖြစ်နိုင်ခြေသည် ခန့်မှန်းခြေအားဖြင့် 0.038 ဖြစ်သည်။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

အောက်ဖော်ပြပါ သင်ခန်းစာများသည် အမည်မျိုးစုံ ဖြန့်ဖြူးခြင်းဆိုင်ရာ နောက်ထပ်အချက်အလက်များကို ပေးဆောင်သည်-

Multinomial Distribution နိဒါန်း
Multinomial Distribution Calculator
Multinomial Test ဆိုတာ ဘာလဲ။ (အဓိပ္ပါယ်နှင့် ဥပမာ)