R တွင် ယူနီဖောင်း ဖြန့်ဖြူးခြင်း၊

တူညီသောဖြန့်ဝေမှုသည် a မှ b ကြားကာလတစ်ခုကြားရှိ တန်ဖိုးတစ်ခုစီတွင် ရွေးချယ်ခံရနိုင်ခြေတူညီသော ဖြစ်နိုင်ခြေဖြန့်ဝေမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။

a မှ b ကြားကာလတစ်ခုတွင် x ₁ နှင့် x ₂ ကြားတန်ဖိုးတစ်ခုရရှိရန် ဖြစ်နိုင်ခြေကို ဖော်မြူလာကို အသုံးပြု၍ ရှာတွေ့နိုင်သည်-

P(x ₁ နှင့် x ₂ ကြားတန်ဖိုးကိုရယူပါ) = (x ₂ – x ₁ ) / (b – a)

ယူနီဖောင်း ဖြန့်ဖြူးမှုတွင် အောက်ပါ ဂုဏ်သတ္တိများ ရှိသည်။

• ဖြန့်ဖြူးမှု၏ ဆိုလိုရင်းမှာ μ = (a + b) / 2 ဖြစ်သည်။
• ဖြန့်ဖြူးမှု၏ကွဲလွဲမှုသည် σ ² = (b – a) ^2/12 ဖြစ်သည်။
• ဖြန့်ဖြူးမှု၏စံသွေဖည်မှုမှာ σ = √σ ² ဖြစ်သည်။

R- အထားအသို တွင် တူညီသော ဖြန့်ဖြူးမှု

ယူနီဖောင်းဖြန့်ဖြူးမှုကို အသုံးပြု၍ မေးခွန်းများကိုဖြေဆိုရန် ကျွန်ုပ်တို့အသုံးပြုမည့် R တွင် တပ်ဆင်သည့်လုပ်ဆောင်ချက်နှစ်ခုမှာ-

dunif(x၊ min၊ max) – x သည် ကျပန်းပြောင်းနိုင်သောတန်ဖိုးဖြစ်သည့် တူညီသောဖြန့်ဖြူးမှုအတွက်ဖြစ်နိုင်ခြေသိပ်သည်းဆလုပ်ဆောင်မှု (pdf) ကိုတွက်ချက်ပြီး min နှင့် max သည် ဖြန့်ဝေမှု၏အနည်းဆုံးနှင့် အများဆုံးနံပါတ်များ အသီးသီးဖြစ်သည်။

punif(x၊ min, max) – x သည် ကျပန်းပြောင်းကိန်းတစ်ခု၏ တန်ဖိုးဖြစ်သည့် တူညီသောဖြန့်ဖြူးမှုအတွက် စုစည်းဖြန့်ဝေမှုလုပ်ဆောင်ချက် (cdf) ကို တွက်ချက်ပေးပြီး min နှင့် max သည် ဖြန့်ဝေမှု၏ အနိမ့်ဆုံးနှင့် အများဆုံးနံပါတ်များ အသီးသီးဖြစ်သည်။

ယူနီဖောင်းဖြန့်ဖြူးမှုအတွက် အပြည့်အစုံ R စာရွက်စာတမ်းကို ဤနေရာတွင် ရှာပါ။

R တွင် ယူနီဖောင်းဖြန့်ချီခြင်းကို အသုံးပြု၍ ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းပါ။

ဥပမာ 1- ဘတ်စ်ကားသည် မိနစ် 20 တိုင်း ဘတ်စ်ကားမှတ်တိုင်သို့ ရောက်သည်။ ဘတ်စ်ကားမှတ်တိုင်ကိုရောက်ရင် 8 မိနစ်အတွင်း ဒါမှမဟုတ် ဒီထက်နည်းတဲ့ ဘတ်စ်ကားရောက်လာဖို့ ဖြစ်နိုင်ခြေဘယ်လောက်ရှိလဲ။

ဖြေရှင်းချက်- 8 မိနစ် သို့မဟုတ် ထို့ထက်နည်းသော ဘတ်စ်ကား ပေါ်လာမည့် ဖြစ်နိုင်ခြေကို ကျွန်ုပ်တို့ သိရှိလိုသောကြောင့်၊ ပေးထားသည့် အတိုင်း 8 မိနစ် သို့မဟုတ် ထိုထက်နည်းသော ဘတ်စ်ကား ပေါ်လာမည့် တိုးပွားလာနိုင်သည့် ဖြစ်နိုင်ခြေကို ကျွန်ုပ်တို့ သိရှိလိုသောကြောင့် punif() လုပ်ဆောင်ချက်ကို ရိုးရိုးရှင်းရှင်း အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ အနိမ့်ဆုံးအချိန်သည် 0 မိနစ်ဖြစ်ပြီး အမြင့်ဆုံးအချိန်မှာ မိနစ် 20 ဖြစ်သည်။

 punitive(8, min=0, max=20)

 ## [1] 0.4

ဘတ်စ်ကားသည် 8 မိနစ် သို့မဟုတ် ထို့ထက်နည်းသော ဘတ်စကား ရောက်ရှိလာမည့် ဖြစ်နိုင်ခြေမှာ 0.4 ဖြစ်သည်။

ဥပမာ 2- အချို့ဖားမျိုးစိတ်များ၏ အလေးချိန်သည် 15 မှ 25 ဂရမ်ကြား အညီအမျှခွဲဝေပါသည်။ ဖားတစ်ကောင်ကို ကြုံသလိုရွေးရင် အလေးချိန် 17 ဂရမ်ကနေ 19 ဂရမ်ကြား ဖြစ်နိုင်ခြေဘယ်လောက်ရှိလဲ။

ဖြေရှင်းချက်- အဖြေကိုရှာရန်၊ ဖားတစ်ကောင်သည် 19 ပေါင်ထက်နည်းသော တိုးပွားနိုင်ခြေကို တွက်ချက်မည်ဖြစ်ပြီး၊ ဖားတစ်ကောင်သည် အောက်ပါ syntax ကိုအသုံးပြု၍ အလေးချိန် 17 ပေါင်ထက်နည်းသော တိုးပွားနိုင်ခြေကို နုတ်ယူပါမည်။

 punitive(19, 15, 25) - punitive(17, 15, 25)

## [1] 0.2

ထို့ကြောင့် ဖားအလေးချိန် ၁၇ ဂရမ်မှ ၁၉ ဂရမ်ကြား ဖြစ်နိုင်ခြေမှာ ၀.၂ ဖြစ်သည်။

ဥပမာ 3- NBA ဂိမ်းတစ်ခု၏ကြာချိန်သည် မိနစ် 120 နှင့် 170 ကြားတွင် အညီအမျှ ဖြန့်ဝေသည်။ ကျပန်းရွေးချယ်ထားသော NBA ဂိမ်းသည် မိနစ် 150 ကျော်ကြာနိုင်ခြေ မည်မျှရှိသနည်း။

ဖြေရှင်းချက်- ဤမေးခွန်းကိုဖြေဆိုရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဖော်မြူလာ 1 ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ (ဂိမ်းသည် မိနစ် 150 ထက်နည်းသော ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသည်)။ ၎င်းကို ပေးအပ်သည်-

 1 - punitive(150, 120, 170)

 ## [1] 0.4

ကျပန်းရွေးချယ်ထားသော NBA ဂိမ်းသည် မိနစ် 150 ကျော်ကြာနိုင်ခြေသည် 0.4 ဖြစ်သည်။