အမှီအခိုကင်းသော ကိန်းရှင်

ဤဆောင်းပါးတွင် မှီခိုပြီး အမှီအခိုကင်းသော ကိန်းရှင်များကို ရှင်းပြထားသည်။ ထို့ကြောင့်၊ မှီခိုကိန်းရှင်နှင့် အမှီအခိုကင်းသော variable အကြား ကွာခြားချက်မှာ အဘယ်အရာဖြစ်သည်ကို သင်သိရှိနိုင်မည်ဖြစ်ပြီး၊ မည်သည့်အရာသည် မှီခိုကိန်းရှင်ဖြစ်ပြီး မည်သည့်အရာသည် အမှီအခိုကင်းသနည်း၊ ထို့အပြင် ဤကိန်းရှင်အမျိုးအစား၏ ဥပမာများစွာကိုလည်း တင်ပြထားပါသည်။

မှီခိုပြီး အမှီအခိုကင်းသော ကိန်းရှင်ကား အဘယ်နည်း။

dependent variable သည် အမှီအခိုကင်းသော variable ဖြစ်သည့် အခြားသော variable ပေါ်တွင်မူတည်သော တန်ဖိုးဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့် မှီခို variable နှင့် အမှီအခိုကင်းသော variable အကြား ခြားနားချက် မှာ လွတ်လပ်သော ကိန်းရှင်သည် အခြားသော ကိန်းရှင်ပေါ်တွင် မမူတည်သော်လည်း မှီခိုကိန်းရှင်သည် လွတ်လပ်သော ကိန်းရှင်၏ တန်ဖိုးပေါ်တွင် မူတည်ပါသည်။

ဂရပ်တစ်ခုတွင်၊ အမှီအခိုကင်းသော variable ကို abscissa (အလျားလိုက်ဝင်ရိုး) ပေါ်ရှိ အက္ခရာ x ဖြင့် ကိုယ်စားပြုပြီး မှီခို variable ကို ordinate (ဒေါင်လိုက်ဝင်ရိုး) ပေါ်ရှိ စာလုံး y ဖြင့် ကိုယ်စားပြုသည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ ကိန်းဂဏန်းလေ့လာမှုတစ်ခုတွင် ကျွန်ုပ်တို့ရရှိသောအဆင့်နှင့် သင်ကြားသည့်အချိန်များကြား ဆက်စပ်မှုကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာပါက၊ လေ့လာဆည်းပူးသည့်အချိန်များသည် သီးခြားကိန်းရှင်ဖြစ်ပြီး ရရှိသောအဆင့်သည် မှီခိုကိန်းရှင်ဖြစ်သည်။ ရရှိသောအတန်းသည် အခြားနည်းဖြင့်မဟုတ်ဘဲ လေ့လာသည့်နာရီပေါ်တွင်မူတည်သောကြောင့်ဖြစ်သည်။

မှီခိုမှုနှင့် အမှီအခိုကင်းသော ကိန်းရှင်များ ဥပမာများ

ယခင်အပိုင်းတွင် မှီခိုမှုနှင့် အမှီအခိုကင်းသော ကိန်းရှင်များ၏ အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်ကို ကျွန်ုပ်တို့တွေ့မြင်ခဲ့ရသည်၊ ထို့ကြောင့် ယခုအခါ ၎င်း၏အဓိပ္ပါယ်ကို ပိုမိုနားလည်ရန် ဤကိန်းရှင်အမျိုးအစား၏ နမူနာဆယ်ခုကို တွေ့ရပါမည်။

1. လေ့လာခဲ့ရတဲ့အချိန် (လွတ်လပ်သောပြောင်းလဲမှု) သည် ရရှိသောအဆင့်များ (dependent variable) ကို သက်ရောက်သည်။
2. ထုတ်ကုန်တစ်ခု၏စျေးနှုန်း (အမှီအခိုကင်းသော ကိန်းရှင်) သည် ကုန်ပစ္စည်းကို ဝယ်ယူလိုသည့်လူအရေအတွက် (မှီခိုပြောင်းလဲနိုင်သောကိန်းရှင်) ကို ပြောင်းလဲစေသည်။
3. လူတစ်ဦး၏ ကျန်းမာရေး (မူတည်သော ပြောင်းလဲမှု) သည် ၎င်းတို့၏ အစားအသောက် (အမှီအခိုကင်းသော ပြောင်းလဲမှု) ပေါ်တွင် မူတည်သည်။
4. လူတစ်ဦး၏ နှလုံးခုန်နှုန်း (မူတည်သော ကိန်းရှင်) သည် ၎င်းတို့ မည်မျှမြင့်မားသည် (လွတ်လပ်သော ကိန်းရှင်) ကြောင့် ထိခိုက်သည်။
5. ပတ်ဝန်းကျင် အပူချိန် (အမှီအခိုကင်းသော ပြောင်းလဲမှု) သည် သစ်တောမီးလောင်ကျွမ်းမှု အရေအတွက် (မှီခိုပြောင်းလဲနိုင်သော) ကို လွှမ်းမိုးပါသည်။
6. ဖောက်သည်စိတ်ကျေနပ်မှုအဆင့် (မူတည်သောကိန်းရှင်) သည် ပံ့ပိုးပေးထားသော ဝန်ဆောင်မှု၏အရည်အသွေး (လွတ်လပ်သော ကိန်းရှင်) အရ ပြောင်းလဲလာသည်။
7. ကုန်ပစ္စည်းတစ်ခုအား ကြော်ငြာခြင်း (အမှီအခိုကင်းသော ကိန်းရှင်) သည် ထိုထုတ်ကုန်၏ရောင်းချမှုအရေအတွက် (မှီခိုပြောင်းလဲနိုင်သော) ပေါ်တွင် သက်ရောက်မှုရှိပါသည်။
8. နိုင်ငံတစ်ခုမှ ထုတ်လွှတ်သော ညစ်ညမ်းစေသော အရာများ၏ ပမာဏ (မူတည်သော ပြောင်းလဲနိုင်သော) သည် ဤနိုင်ငံ၏ စက်မှုထုတ်လုပ်မှု (လွတ်လပ်သော ပြောင်းလဲမှု) ပေါ်တွင် မူတည်ပါသည်။
9. တက္ကစီယာဉ်မောင်းတစ်ဦး၏ လစာ (မူကွဲကွဲပြားမှု) သည် သူပြုလုပ်သည့် ခရီးစဉ်အရေအတွက်ပေါ်မူတည်၍ ကွဲပြားသည် (လွတ်လပ်သောပြောင်းလဲမှု)။
10. မြို့သူမြို့သား အရေအတွက် (အမှီအခိုကင်းသော ကိန်းရှင်) သည် မြို့တော်ရှိ တက္ကစီ အရေအတွက် (မှီခို ပြောင်းလဲနိုင်သော) နှင့် ချိတ်ဆက်ထားသည်။

ဆက်စပ်မှုအပေါ် မူတည်၍ ကိန်းရှင်တစ်ခုသည် မှီခိုမှု သို့မဟုတ် အမှီအခိုကင်းကြောင်း မှတ်သားထားပါ၊ အကြောင်းမှာ စုံစမ်းစစ်ဆေးမှုပေါ်မူတည်၍ ၎င်းသည် ဆက်ဆံရေး၏အကြောင်းရင်း သို့မဟုတ် အကျိုးသက်ရောက်မှုအဖြစ် ဆောင်ရွက်မည်ဖြစ်သည်။

မှီခိုပြီး အမှီအခိုကင်းသော ကိန်းရှင်များ လေ့ကျင့်ခန်းများ

အောက်ဖော်ပြပါ ကိစ္စများတွင်၊ မှီခိုကိန်းရှင်သည် အဘယ်နည်း၊ မည်သည့်အရာသည် အမှီအခိုကင်းသော ကိန်းရှင်ဖြစ်သနည်း။

1. မြို့သူမြို့သားဦးရေ – အများသူငှာ ဘတ်စ်ကားအရေအတွက်
2. ယာဉ်၏သက်တမ်း – ယာဉ်အခြေအနေ
3. ခြင်အရေအတွက် – ပတ်ဝန်းကျင်အပူချိန်
4. တစ်လလျှင်မိုးရွာသောရက်အရေအတွက် – ထီးများလိုအပ်ချက်

1. မှီခိုပြောင်းလဲနိုင်သော- အများသူငှာ ဘတ်စ်ကား အရေအတွက် – အမှီအခိုကင်းသော ကိန်းရှင်- မြို့သူမြို့သား အရေအတွက်
2. မှီခိုပြောင်းလဲနိုင်သောကိန်းရှင်- ယာဉ်အခြေအနေ – အမှီအခိုကင်းသော ကိန်းရှင်- ယာဉ်တစ်စီး၏ အသက်
3. မှီခိုပြောင်းလဲမှု- ခြင်အရေအတွက် – အမှီအခိုကင်းသော ကိန်းရှင်- ပတ်ဝန်းကျင်အပူချိန်
4. မှီခိုပြောင်းလဲမှု- ထီးများအတွက် လိုအပ်ချက် – အမှီအခိုကင်းသော ကိန်းရှင်- တစ်လလျှင် မိုးရွာသောရက်အရေအတွက်

သင်္ချာတွင် မှီခိုပြီး အမှီအခိုကင်းသော ကိန်းရှင်

သင်္ချာဘာသာရပ်တွင် အကြောင်းရင်းနှင့် အကျိုးဆက် ဆက်နွယ်မှုကို အများအားဖြင့် အမှီအခိုကင်းသော variable နှင့် dependent variable ကို အသုံးပြု၍ စံနမူနာပြပါသည်။ ထို့ကြောင့် function တစ်ခုသည် dependent variable နှင့် independent variable အကြားရှိ သင်္ချာဆိုင်ရာ ဆက်နွယ်မှုကို သတ်မှတ်သည်။

Dependent variable များကို များသောအားဖြင့် အက္ခရာ y ဖြင့် ကိုယ်စားပြုသည်၊ အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ အက္ခရာ x ကို သီးခြားလွတ်လပ်သော variable များကိုညွှန်ပြရန် ယေဘုယျအားဖြင့် အသုံးပြုသည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ လုပ်ဆောင်ချက် y=2x သည် သီးခြားကိန်းရှင် x သည် ယူနစ်တစ်ခုဖြင့် တိုးလာသောအခါ၊ မှီခိုသော ကိန်းရှင် y သည် နှစ်ဆတိုးလာသည်ကို ညွှန်ပြသည်။

သင်္ချာလုပ်ဆောင်ချက်များအကြောင်း ပိုမိုလေ့လာရန်၊ သင်သည် ကျွန်ုပ်တို့၏ ပါတနာ ဝဘ်ဆိုဒ်၊ function.xyz သို့ ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုနိုင်ပါသည်။

ကိန်းဂဏန်းစာရင်းဇယားတွင် မှီခိုပြီး အမှီအခိုကင်းသော ကိန်းရှင်

သို့သော် လက်တွေ့တွင်၊ အတိအကျ သင်္ချာလုပ်ဆောင်ချက်ဖြင့် သတ်မှတ်နိုင်သည့် variable နှစ်ခုကြား ဆက်စပ်မှုကို ရှာဖွေရန် အလွန်ခက်ခဲသည်၊ အကြောင်းမှာ တစ်ခါတစ်ရံ လွတ်လပ်သော variable ၏ တူညီသောတန်ဖိုးသည် မှီခို variable ၏ မတူညီသောတန်ဖိုးကို ဖြစ်ပေါ်စေသောကြောင့် ဖြစ်သည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ တစ်ခါတစ်ရံတွင် များများလေ့လာခြင်းဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် အောက်တန်းကို ရရှိသည် သို့မဟုတ် လျော့နည်းလေ့လာခြင်းဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် ပိုမိုကောင်းမွန်သောအဆင့်ကို ရရှိကြသည်။ ထို့ကြောင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့ လေ့လာရန် အပ်နှံထားသော နာရီ အရေအတွက်သည် ရရှိသော အတန်းကို လွှမ်းမိုးသည့် တစ်ခုတည်းသော အချက်မဟုတ်ပါ၊ ၎င်းသည် စာမေးပွဲ၏ အခက် အခဲ သို့မဟုတ် လေ့လာထားသော ပစ္စည်း၏ အခက် အခဲပေါ်မူတည်၍ ကွဲပြားနိုင်သည်။

ဤအကြောင်းကြောင့်၊ စာရင်းဇယားများတွင်၊ ကိန်းရှင်နှစ်ခုကြား ဆက်စပ်မှုရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ရန်၊ တစ်ခုမှာ လွတ်လပ်သောကိန်းရှင်ဖြစ်ပြီး အခြားတစ်ခုသည် အမှီအခိုကင်းသော ကိန်းရှင်ဖြစ်မည်ကို ဆုံးဖြတ်ရန် များသောအားဖြင့် စမ်းသပ်မှုများ ပြုလုပ်လေ့ရှိသည်။ ထို့နောက်၊ ရရှိလာသောရလဒ်များကို ကိန်းရှင်များ ချိတ်ဆက်ထားခြင်းရှိ၊ မရှိ စစ်ဆေးရန် ဂရပ်ဖစ်ဖြင့် ကိုယ်စားပြုနိုင်ပြီး၊ သို့ဆိုလျှင် ၎င်းတို့တွင် မည်သည့်ဆက်နွယ်မှုအမျိုးအစား (အပြုသဘော၊ အနုတ်လက္ခဏာ၊ မျဉ်းသား၊ ကိန်းဂဏန်း၊ စသည်) ကိုကြည့်ရှုပါ။

စစ်တမ်းတစ်ခုတွင် အခြေခံအကျဆုံးစာရင်းအင်းလေ့လာမှုများကို အမှီအခိုကင်းသော ကိန်းရှင်တစ်ခုနှင့် ပြုလုပ်ထားသော်လည်း စစ်တမ်းတစ်ခုတွင် သီးခြားကိန်းရှင်တစ်ခုထက်ပို၍ ရှိနိုင်သည်ကို သတိရပါ။

စာရင်းအင်းလေ့လာမှုကို လုပ်ဆောင်ပြီးသည်နှင့် အနီးစပ်ဆုံးပြုလုပ်ရန် သင်္ချာလုပ်ဆောင်ချက်ကို တွက်ချက်နိုင်ပြီး ကိန်းရှင်များကြားရှိ ဆက်နွယ်မှုကို စံနမူနာပြုနိုင်သည်။ ထို့ကြောင့် ပုံမှန်အားဖြင့် ကိန်းဂဏန်းစံနမူနာကို ဦးစွာပြုလုပ်ပြီးနောက် သင်္ချာပုံစံကို ပြုလုပ်သည်။