ဂဏန်းသင်္ချာပျမ်းမျှ

ပုံသေနည်း: စုစုပေါင်း ÷ အရေအတွက်

အသုံးအများဆုံး ပျမ်းမျှ၊ တန်ဖိုးအားလုံးကို ပေါင်းပြီး နံပါတ်အရေအတွက်ဖြင့် စားသည်

မီဒီယန်

ပုံသေနည်း: အလယ်တန်ဖိုး

ဒေတာကို စီစဉ်သည့်အခါ အလယ်နံပါတ်၊ အစွန်းရောက်တန်ဖိုးများ၏ သက်ရောက်မှုနည်းသည်

မုဒ်

ပုံသေနည်း: အများဆုံးဖြစ်ပေါ်သော

အများဆုံးပေါ်လာသော တန်ဖိုး၊ အမျိုးအစားအလိုက် ဒေတာများအတွက် အသုံးဝင်သည်

ဂျီဩမေတြီပျမ်းမျှ

ပုံသေနည်း: ⁿ√(a₁×a₂×...×aₙ)

နှုန်းထားများ၊ ရာခိုင်နှုန်းများနှင့် အဆတိုးတက်မှု တွက်ချက်မှုများအတွက် အသုံးပြုသည်

ဟာမိုနစ်ပျမ်းမျှ

ပုံသေနည်း: n ÷ (1/a₁ + 1/a₂ + ... + 1/aₙ)

အမြန်နှုန်းကဲ့သို့သော နှုန်းထားများအတွက် အသုံးပြုသည်၊ ထိုနေရာတွင် နှုန်းထားများ၏ ပျမ်းမျှလိုအပ်သည်

အလေးချိန်ပေး ပျမ်းမျှ

ပုံသေနည်း: Σ(တန်ဖိုး × အလေးချိန်) ÷ Σ(အလေးချိန်)

တန်ဖိုးတစ်ခုစီတွင် မတူညီသော အရေးပါမှု သို့မဟုတ် ကြိမ်နှုန်းအလေးချိန် ရှိသည်

အဆင့် ၁: သင်၏ နံပါတ်များကို ထည့်သွင်းပါ

စာသားဧရိယာတွင် နံပါတ်များကို ရိုက်ထည့်ပါ သို့မဟုတ် ကူးထည့်ပါ။ ၎င်းတို့ကို ကော်မာ၊ နေရာလွတ် သို့မဟုတ် စာကြောင်းအသစ်ဖြင့် ခွဲခြားပါ။

အဆင့် ၂: ရလဒ်များ အလိုအလျောက် ပေါ်လာသည်

သင်ရိုက်ထည့်နေစဉ် ဂဏန်းတွက်စက်သည် စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ တိုင်းတာချက်များအားလုံးကို ချက်ချင်း တွက်ချက်သည်။

အဆင့် ၃: ပျမ်းမျှကို ဖတ်ပါ

ပျမ်းမျှ (ဂဏန်းသင်္ချာပျမ်းမျှ) သည် နံပါတ်အားလုံး၏ ပေါင်းလဒ်ကို ၎င်းတို့၏ အရေအတွက်ဖြင့် စားခြင်းဖြစ်သည်။

အဆင့် ၄: မီဒီယန်ကို စစ်ဆေးပါ

မီဒီယန်သည် နံပါတ်များကို စီစဉ်သည့်အခါ အလယ်တန်ဖိုးဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ပျမ်းမျှထက် အစွန်းရောက်တန်ဖိုးများ၏ သက်ရောက်မှုနည်းသည်။

အဆင့် ၅: မုဒ်ကို ရှာပါ

မုဒ်သည် အများဆုံးဖြစ်ပေါ်သော နံပါတ်(များ) ဖြစ်သည်။ ပုံမှန်တန်ဖိုးများကို ရှာဖွေရန် အသုံးဝင်သည်။

အဆင့် ၆: ပြောင်းလဲနိုင်မှုကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပါ

စံသွေဖည်မှုသည် နံပါတ်များ ပျမ်းမျှမှ မည်မျှ ပျံ့နှံ့နေသည်ကို ပြသည်။

ပုံမှန် ဖြန့်ဝေမှု

ဂဏန်းသင်္ချာပျမ်းမျှကို အသုံးပြုပါ - ၎င်းသည် ဒေတာ၏ ဗဟိုကို တိကျစွာ ကိုယ်စားပြုသည်

ယိုင်နေသော ဒေတာ

မီဒီယန်ကို အသုံးပြုပါ - ၎င်းသည် အစွန်းရောက်တန်ဖိုးများ သို့မဟုတ် အစွန်းရောက်တန်ဖိုးများ၏ သက်ရောက်မှုမရှိပါ

အမျိုးအစားအလိုက် ဒေတာ

မုဒ်ကို အသုံးပြုပါ - ၎င်းသည် အသုံးအများဆုံး အမျိုးအစား သို့မဟုတ် တုံ့ပြန်မှုကို ဖော်ထုတ်သည်

နှုန်းထားများ သို့မဟုတ် အချိုးများ

ဟာမိုနစ်ပျမ်းမျှကို အသုံးပြုပါ - အမြန်နှုန်းများ၊ နှုန်းထားများ သို့မဟုတ် အချိုးများကို ပျမ်းမျှတွက်ရန် သင့်လျော်သည်

ကြီးထွားမှုနှုန်းများ

ဂျီဩမေတြီပျမ်းမျှကို အသုံးပြုပါ - ပေါင်းစပ်ကြီးထွားမှု သို့မဟုတ် ရာခိုင်နှုန်းပြောင်းလဲမှုများအတွက် အကောင်းဆုံးဖြစ်သည်

အလေးချိန်ပေး အရေးပါမှု

မတူညီသော တန်ဖိုးများတွင် မတူညီသော အရေးပါမှု ရှိသည့်အခါ အလေးချိန်ပေး ပျမ်းမျှကို အသုံးပြုပါ

လူဦးရေ vs. နမူနာစာရင်းအင်းများ

မှန်ကန်သော ပုံသေနည်းများဖြင့် လူဦးရေ (σ, σ²) နှင့် နမူနာ (s, s²) ကွဲလွဲမှုနှင့် စံသွေဖည်မှု နှစ်မျိုးလုံးကို တွက်ချက်သည်

ဂျီဩမေတြီပျမ်းမျှ

အပေါင်းကိန်းများအတွက် ဂျီဩမေတြီပျမ်းမျှကို အလိုအလျောက် တွက်ချက်သည် - ကြီးထွားမှုနှုန်းနှင့် ရာခိုင်နှုန်းများအတွက် အကောင်းဆုံးဖြစ်သည်

ဘက်ဆဲလ်၏ ပြင်ဆင်ချက်

နမူနာစာရင်းအင်းများသည် လူဦးရေ၏ ဘက်မလိုက်သော ခန့်မှန်းချက်များအတွက် n-1 ပိုင်းခြေ (ဘက်ဆဲလ်၏ ပြင်ဆင်ချက်) ကို အသုံးပြုသည်

စမတ်မုဒ် ရှာဖွေခြင်း

တန်ဖိုးများ အမှန်တကယ် ထပ်ခါတလဲလဲ ဖြစ်ပေါ်မှသာ မုဒ်ကို ပြသည် - အဓိပ္ပာယ်မရှိသော တစ်ခါသာဖြစ်ပေါ်သော မုဒ်များကို ရှောင်ရှားသည်

ထည့်သွင်းမှု လိုက်လျောညီထွေမှု

အများဆုံး အဆင်ပြေစေရန် ကော်မာ၊ နေရာလွတ် သို့မဟုတ် စာကြောင်းအသစ်ဖြင့် ခွဲခြားထားသော တန်ဖိုးများကို လက်ခံသည်

တိကျမှု ထိန်းချုပ်ခြင်း

အတွင်းပိုင်းတွင် တွက်ချက်မှု တိကျမှုအပြည့်ကို ထိန်းသိမ်းထားရင်း ဒဿမ ၄ နေရာအထိ ပြသသည်

ပျမ်းမျှ vs. မီဒီယန်

ဒေတာတွင် အစွန်းရောက်တန်ဖိုးများ ရှိသည့်အခါ မီဒီယန်ကို အသုံးပြုပါ။ ပျမ်းမျှသည် အစွန်းရောက်တန်ဖိုးများ၏ သက်ရောက်မှုရှိသော်လည်း မီဒီယန်တွင် မရှိပါ။ ဥပမာ: အိမ်ထောင်စုဝင်ငွေ။

မုဒ်ကို နားလည်ခြင်း

မုဒ်သည် အသုံးအများဆုံးတန်ဖိုးကို ဖော်ထုတ်သည်။ အမျိုးအစားအလိုက် ဒေတာများ သို့မဟုတ် ပုံမှန်တန်ဖိုးများကို ရှာဖွေရန် အသုံးဝင်သည်။ တန်ဖိုးအားလုံး ညီတူညီမျှ ပေါ်လာပါက မုဒ်မရှိပါ။

စံသွေဖည်မှု

နိမ့်သော စံသွေဖည်မှုသည် ဒေတာများ ပျမ်းမျှအနီးတွင် စုဖွဲ့နေသည်ဟု ဆိုလိုသည်။ မြင့်မားသော စံသွေဖည်မှုသည် ဒေတာများ ကျယ်ပြန့်စွာ ပျံ့နှံ့နေသည်ဟု ဆိုလိုသည်။

အစွန်းရောက်တန်ဖိုးများ၏ သက်ရောက်မှု

အစွန်းရောက်တန်ဖိုးများသည် ပျမ်းမျှနှင့် စံသွေဖည်မှုအပေါ် သိသိသာသာ သက်ရောက်မှုရှိသည်။ ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော အစွန်းရောက်တန်ဖိုးများကို ဖော်ထုတ်ရန် အနည်းဆုံး/အများဆုံးကို စစ်ဆေးပါ။

နမူနာအရွယ်အစား အရေးကြီးသည်

ပိုကြီးသော ဒေတာအစုများသည် ပိုမိုယုံကြည်စိတ်ချရသော စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ တိုင်းတာချက်များကို ပေးသည်။ သေးငယ်သော နမူနာများသည် လူဦးရေကို တိကျစွာ ကိုယ်စားမပြုနိုင်ပါ။

ဒဿမ တိကျမှု

ဂဏန်းတွက်စက်သည် တိကျမှုအတွက် ဒဿမ ၄ နေရာအထိ ပြသည်။ သင်၏အသုံးပြုမှုအတွက် သင့်လျော်သော တိကျမှုသို့ ဝိုင်းပါ။

အဆင့်မြင့် စာရင်းအင်းများ

ကျွန်ုပ်တို့၏ ဂဏန်းတွက်စက်သည် လူဦးရေနှင့် နမူနာစာရင်းအင်းများအပြင် အထူးတွက်ချက်မှုများအတွက် ဂျီဩမေတြီပျမ်းမျှကိုပါ ပံ့ပိုးပေးသည်။

စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ တိကျမှု

ဘက်မလိုက်သော ခန့်မှန်းချက်များကို ပံ့ပိုးရန် နမူနာကွဲလွဲမှုနှင့် စံသွေဖည်မှုအတွက် ဘက်ဆဲလ်၏ ပြင်ဆင်ချက် (n-1) ကို အသုံးပြုသည်။

ပညာရေး

GPA၊ စာမေးပွဲရမှတ်များနှင့် အတန်းစွမ်းဆောင်ရည် မက်ထရစ်များကို တွက်ချက်ပါ

စီးပွားရေး

ရောင်းအားပျမ်းမျှများ၊ ဖောက်သည်အဆင့်သတ်မှတ်ချက်များ၊ သုံးလပတ်အလိုက် ဝင်ငွေခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း

အားကစား စာရင်းအင်းများ

ကစားသမားစွမ်းဆောင်ရည်၊ အသင်းပျမ်းမျှများ၊ ရာသီအလိုက် စာရင်းအင်းများ

သိပ္ပံဆိုင်ရာ သုတေသန

စမ်းသပ်မှုရလဒ်များ၊ တိုင်းတာမှုတိကျမှု၊ ဒေတာအတည်ပြုခြင်း

ဘဏ္ဍာရေး

ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုအပေါ် ပြန်ရငွေများ၊ အသုံးစရိတ်ခြေရာခံခြင်း၊ ဘတ်ဂျက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း

အရည်အသွေး ထိန်းချုပ်ရေး

ထုတ်လုပ်မှု သည်းခံနိုင်မှုများ၊ ချို့ယွင်းမှုနှုန်းများ၊ လုပ်ငန်းစဉ် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ခြင်း