လက်တွေ့ဘဝတွင် ခြွင်းချက်ဖြစ်နိုင်ခြေကို အသုံးပြုခြင်း ဥပမာ ၄

အဆိုပါ ဖြစ်ရပ် B ဖြစ်ပေါ်လာခြင်းကြောင့် ဖြစ်ရပ် A ၏ အခြေအနေအရ ဖြစ်နိုင်ခြေ ကို အောက်ပါအတိုင်း တွက်ချက်သည်-

P(A|B) = P(A∩B) / P(B)

ရွှေ-

• P(A∩B) = ဖြစ်ရပ် A နှင့် ဖြစ်ရပ် B နှစ်ခုစလုံး ဖြစ်ပွားနိုင်ခြေ။
• P(B) = အဆိုပါဖြစ်ရပ် B ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်ခြေ။

ရာသီဥတုခန့်မှန်းချက်၊ အားကစားလောင်းကစား၊ အရောင်းခန့်မှန်းချက်နှင့် အခြားအရာများ အပါအဝင် လက်တွေ့ဘဝနယ်ပယ် အမျိုးအစားအားလုံးတွင် အခြေအနေအရ ဖြစ်နိုင်ခြေကို အသုံးပြုပါသည်။

အောက်ပါဥပမာများသည် လက်တွေ့ကမ္ဘာအခြေအနေ 4 ခုတွင် အခြေအနေဆိုင်ရာဖြစ်နိုင်ခြေကို မည်သို့ပုံမှန်အသုံးပြုကြောင်း ရှင်းပြထားသည်။

ဥပမာ 1- မိုးလေဝသခန့်မှန်းချက်

အခြေအနေအရ ဖြစ်နိုင်ခြေကို အသုံးပြုခြင်း၏ အသုံးအများဆုံး လက်တွေ့ကမ္ဘာနမူနာများထဲမှ တစ်ခုသည် ရာသီဥတု ခန့်မှန်းခြင်းတွင် ဖြစ်သည်။

မိုးလေဝသပညာရှင်များသည် လက်ရှိအခြေအနေများကိုပေး၍ အနာဂတ်ရာသီဥတုအခြေအနေများ ဖြစ်နိုင်ခြေကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းရန် အခြေအနေအလိုက် ဖြစ်နိုင်ခြေကို အသုံးပြုသည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ အောက်ပါဖြစ်နိုင်ခြေနှစ်ခုကို သိသည်ဆိုပါစို့။

• P(တိမ်ထူ) = 0.25
• P(မိုးရွာ∩တိမ်ထူထပ်) = 0.15

မိုးလေဝသခန့်မှန်းသူတစ်ဦးသည် တိမ်ထူသောကြောင့် သတ်မှတ်ရက်အတွင်း မိုးရွာနိုင်ခြေကို တွက်ချက်ရန် ဤတန်ဖိုးများကို အသုံးပြုနိုင်သည်။

• P(မိုး|တိမ်) = P(မိုး∩တိမ်)/P(တိမ်ထူ)
• P(မိုး|တိမ်ထူ) = 0.15/0.25
• P(မိုး|တိမ်ထူ) = 0.6

ရာသီဥတု တိမ်ထူ သောကြောင့် မိုးရွာနိုင်ခြေမှာ 0.6 သို့မဟုတ် 60% ဖြစ်သည်။

၎င်းသည် ရိုးရှင်းသော ဥပမာတစ်ခုဖြစ်သော်လည်း လက်တွေ့ဘဝတွင် ကြိုတင်ခန့်မှန်းသူများသည် လက်ရှိရာသီဥတုအခြေအနေဆိုင်ရာ ဒေတာစုဆောင်းရန်နှင့် အနာဂတ်ရာသီဥတုအခြေအနေ ဖြစ်နိုင်ခြေကို တွက်ချက်ရန် အခြေအနေအလိုက် ဖြစ်နိုင်ခြေကို အသုံးပြုသည်။

ဥပမာ 2- အားကစားလောင်းကစား

အချို့သောအသင်းများသည် အချို့သောဂိမ်းများကိုအနိုင်ရရှိရန် သတ်မှတ်ထားသင့်သော မသာမယာများကို ဆုံးဖြတ်ရန် အားကစားလောင်းကစားကုမ္ပဏီများမှ စည်းကမ်းသတ်မှတ်ချက်ဖြစ်နိုင်ခြေကို မကြာခဏအသုံးပြုသည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ အောက်ပါဖြစ်နိုင်ခြေနှစ်ခုကို ဘတ်စကတ်ဘောအသင်းတစ်ခုအတွက် လူသိများသည်ဆိုပါစို့။

• P (Team A ၏ကြယ်ပွင့်ကစားသမား ဒဏ်ရာရ) = 0.15
• P (Team A နိုင်သည် ∩Team A ၏ပထမဆုံးကစားသမား ဒဏ်ရာရသည်) = 0.02

ကုမ္ပဏီသည် ၎င်း၏ကြယ်ပွင့်ကစားသမား ဒဏ်ရာရသွားသည့်အတွက် Team A နိုင်နိုင်ခြေကို တွက်ချက်ရန် ဤတန်ဖိုးများကို အသုံးပြုနိုင်သည်။

• P (အသင်း A အနိုင်ရ | ကြယ်ပွင့် ဒဏ်ရာရ) = P (အသင်း A အနိုင်ရ ∩ ကြယ်ပွင့် ဒဏ်ရာရ) / P (ကြယ်ပွင့် ဒဏ်ရာရ)
• P (team A အနိုင်ရ | ကြယ်ပွင့် ဒဏ်ရာရ) = 0.02 / 0.15
• P (အသင်း A အနိုင်ရ | ကြယ်ပွင့် ဒဏ်ရာရ) = 0.13

၎င်း၏ကြယ်ပွင့်ကစားသမားဒဏ်ရာရရှိခြင်း ကြောင့် Team A နိုင်နိုင်ခြေသည် 0.13 သို့မဟုတ် 13% ဖြစ်သည်။

အားကစားလောင်းကစားကုမ္ပဏီသည် ကြယ်ပွင့်ကစားသမား ဒဏ်ရာရသွားသည်ကို ဂိမ်းမစမီ သိရှိပါက၊ ၎င်းတို့သည် ၎င်းတို့၏ ပေါက်ကြေးများနှင့် ပေးချေမှုများကို လျော်ညီစွာ အပ်ဒိတ်လုပ်ရန် အခြေအနေအရ ဖြစ်နိုင်ခြေကို အသုံးပြုနိုင်သည်။

ဘတ်စကက်ဘော၊ ဘောလုံး၊ ဘေ့စ်ဘော၊ ဟော်ကီစသည်ဖြင့် အမျိုးမျိုးသော အပေါက်များကို တွက်ချက်သောအခါ အားကစားလောင်းကစားကုမ္ပဏီများနှင့် တစ်ချိန်လုံး ဖြစ်ပျက်နေပါသည်။ ဂိမ်းများ။

ဥပမာ 3- အရောင်းခန့်မှန်းချက်

လက်လီကုမ္ပဏီများသည် ထုတ်ကုန်ပရိုမိုးရှင်းများအပေါ်အခြေခံ၍ ကုန်ပစ္စည်းတစ်ခုရောင်းချနိုင်ခြေကို ခန့်မှန်းရန် အခြေအနေအရဖြစ်နိုင်ခြေကို အသုံးပြုသည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ အောက်ပါဖြစ်နိုင်ခြေနှစ်ခုကို သိသည်ဆိုပါစို့။

• P(promotion) = 0.35
• P (sale∩ ပရိုမိုးရှင်း) = 0.15

လက်လီကုမ္ပဏီတစ်ခုသည် ထိုနေ့တွင် ထုတ်ကုန်ပရိုမိုးရှင်းကျင်းပနေသောကြောင့် အချို့သောကုန်ပစ္စည်းများ စတော့မကျန်ဖြစ်နိုင်ခြေကို တွက်ချက်ရန် ဤတန်ဖိုးများကို အသုံးပြုနိုင်သည်။

• P (sale | ပရိုမိုးရှင်း) = P (sale∩promotion) / P (ပရိုမိုးရှင်း)
• P (sale | ပရိုမိုးရှင်း) = 0.15 / 0.35
• P (sale | ပရိုမိုးရှင်း) = 0.428

ထိုနေ့တွင် ပရိုမိုးရှင်းကျင်းပနေသည့် အတွက် လက်လီရောင်းချသည့်ကုမ္ပဏီသည် ထုတ်ကုန်ရောင်းချမည့်ဖြစ်နိုင်ခြေမှာ 0.428 သို့မဟုတ် 42.8% ဖြစ်သည်။

လက်လီရောင်းချသည့်ကုမ္ပဏီသည် ပရိုမိုးရှင်းတစ်ခုကျင်းပမည်ကို ကြိုသိထားပါက စတော့ရှယ်ယာဝင်နိုင်ခြေကို လျှော့ချရန်အတွက် ၎င်း၏စာရင်းကို ကြိုတင်တိုးမြင့်နိုင်ပါသည်။

ဥပမာ 4- ယာဉ်ကြောပိတ်ဆို့မှု

ယာဉ်ကြော အင်ဂျင်နီယာများသည် ဘရိတ်မီးပြတ်တောက်မှုအပေါ် အခြေခံ၍ ယာဉ်ကြောပိတ်ဆို့မှု ဖြစ်နိုင်ခြေကို ခန့်မှန်းရန် အခြေအနေအရ ဖြစ်နိုင်ခြေကို အသုံးပြုပါသည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ အောက်ပါဖြစ်နိုင်ခြေနှစ်ခုကို သိသည်ဆိုပါစို့။

• P (ဘရိတ်မီးပြတ်တောက်မှု) = 0.001
• P (traffic jam∩brake light failure) = 0.0004

လက်လီကုမ္ပဏီတစ်ခုသည် ထိုနေ့တွင် ထုတ်ကုန်ပရိုမိုးရှင်းတစ်ခု လုပ်ဆောင်နေသောကြောင့် အချို့သောကုန်ပစ္စည်းများ စတော့မကျန်ဖြစ်နိုင်ချေကို တွက်ချက်ရန် ဤတန်ဖိုးများကို အသုံးပြုနိုင်သည်။

• P (traffic jam | brake light failure) = P (traffic jam∩ brake light failure) / P (brake light failure)
• P(ယာဉ်ကြောပိတ်ဆို့မှု|ဘရိတ်မီးပြတ်တောက်မှု) = 0.0004 / 0.001
• P(ယာဉ်ကြောပိတ်ဆို့မှု|ဘရိတ်မီးပြတ်တောက်မှု) = 0.4

ဘရိတ်မီးပြတ်တောက်မှု ကြောင့် ယာဉ်ကြောပိတ်ဆို့မှုဖြစ်နိုင်ခြေမှာ 0.4 သို့မဟုတ် 40% ဖြစ်သည်။

ယာဉ်ကြောပိတ်ဆို့မှုသည် မီးပွိုင့်ပျက်လျှင် ယာဉ်ကြောပိတ်ဆို့မှုဖြစ်နိုင်ဖွယ်ရှိသောကြောင့် ယာဉ်ကြောပိတ်ဆို့မှုဖြစ်နိုင်ချေကို ဆုံးဖြတ်ရန် ဤအခြေအနေဖြစ်နိုင်ခြေကို အသုံးပြုနိုင်သည်။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

အောက်ဖော်ပြပါ သင်ခန်းစာများသည် ဖြစ်နိုင်ခြေဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို ပေးဆောင်သည်-

ဖြစ်နိုင်ခြေနှင့် အချိုးအစား- ကွာခြားချက်ကား အဘယ်နည်း။
ဖြစ်နိုင်ခြေ vs. ဖြစ်နိုင်ခြေ- ကွာခြားချက်ကား အဘယ်နည်း။
စုစုပေါင်းဖြစ်နိုင်ခြေဥပဒေ- အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်နှင့် ဥပမာများ