Art of Stat: Inference

The Art of Stat- Inference app သည် အောက်ပါ modules များသို့ ဝင်ရောက်ခွင့် ပေးသည်-

- အချိုးအစားအတွက် အကိုးအကား (တစ်သီးပုဂ္ဂလနမူနာနှစ်ခု)
- Means အတွက် အကိုးအကား (တစ်သီးပုဂ္ဂလနမူနာနှစ်ခု)
- Linear Regression Models တွင် အကိုးအကား (ဆင်ခြေလျှော၊ ယုံကြည်မှုနှင့် ခန့်မှန်းမှု ကြားကာလများ)
- Chi-square စာမေးပွဲ (လွတ်လပ်မှု/ တစ်သားတည်းဖြစ်မှုနှင့် ကြံ့ခိုင်မှုကောင်းမွန်မှု)
- တစ်လမ်းမောင်း ANOVA ကို ဆိုလိုသည်။

ကြော်ငြာများမရှိပါ။ စာရင်းသွင်းခြင်း မရှိပါ။ တစ်ကြိမ်သာ အခကြေးငွေ အနည်းငယ်ဖြင့် သို့မဟုတ် တစ်ခုချင်းစီကို ပိုသေးငယ်သော အခကြေးငွေဖြင့် မော်ဂျူးအားလုံးကို လော့ခ်ဖွင့်ပါ။

သင်၏ကိုယ်ပိုင်ဒေတာကိုထည့်သွင်းရန်လွယ်ကူသည်-
အကယ်၍ သင့်တွင် လေ့လာတွေ့ရှိချက်အနည်းငယ်ရှိလျှင် (သို့မဟုတ် သင့်တွင် အကျဉ်းချုပ်စာရင်းအင်းများရှိပါက) ၎င်းတို့ကို ရိုက်ထည့်ပါ။ ပိုကြီးသောဒေတာအတွဲများအတွက် သင့်ဒေတာစိမ်း၏ CSV ဖိုင်ကို cloud အကောင့်တစ်ခု (ဥပမာ iCloud သို့မဟုတ် Google Drive ကဲ့သို့) သို့ ရိုးရှင်းစွာ အီးမေးလ်ပို့ပါ။ သင့်ကိုယ်သင်ဖိုင်။ ထို့နောက် အက်ပ်ရှိ CSV ဖိုင်ကိုဖွင့်ပြီး သင်၏ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် ကိန်းရှင်များကို ရွေးချယ်ပါ။ စာရင်းဇယားအက်ပ်တစ်ခုမှ ဒေတာကြမ်းများကို ရိုးရှင်းစွာ ကူးယူပြီး ကူးထည့်နိုင်သည် (ဥပမာ နံပါတ်များ iOS သို့မဟုတ် Google စာရွက်များ)။ နမူနာဒေတာအတွဲများကို ပေးထားပါသည်။

ရလဒ်များသည် အံ့မခန်းဖြစ်သည်-
အပလီကေးရှင်းသည် သက်ဆိုင်ရာကွက်ကွက်များ (ဘေးချင်းယှဉ် သို့မဟုတ် တန်းစီထားသော ဘားဇယားများ၊ အကွက်ကွက်များ၊ ဟီစတိုဂရမ်များ) တို့ကို ပေးဆောင်ပြီး တွက်ချက်မှုများနှင့် တွေးခေါ်မှုများကို စမ်းသပ်ရန်အတွက် ယုံကြည်မှုကြားကာလများနှင့် P-တန်ဖိုးများကို မြင်သာစေသည်။ သက်ဆိုင်ရာ အချက်အလက်အားလုံး (ဥပမာ အမှားအယွင်းများ၊ အမှားအယွင်းများ၏ အနားသတ်များ၊ z သို့မဟုတ် t ရမှတ်များနှင့် လွတ်လပ်မှုဒီဂရီများ) ကို ရှင်းလင်းစွာပြသပြီး တံဆိပ်တပ်ထားသည်။ P-value ကို ပုံမှန်၊ t- သို့မဟုတ် Chi-Squared ဖြန့်ဖြူးမှုအတွက် ဂရပ်ပေါ်တွင် မြင်သာထင်သာမြင်သာသည်။

အခြေခံစာရင်းအင်းဆိုင်ရာ အနုမာနကို အကောင်အထည်ဖော်ရန်နှင့် ရလဒ်များကို အလျင်အမြန်မြင်ယောင်နိုင်ရန် အသုံးဝင်သောကိရိယာတစ်ခုအဖြစ် ကျောင်းသားများနှင့် ဆရာနှစ်ဦးစလုံးအတွက် တီထွင်ထုတ်လုပ်ထားပါသည်။

အပလီကေးရှင်းသည် အွန်လိုင်းနှင့် အော့ဖ်လိုင်းမုဒ်တွင် အလုပ်လုပ်သည် (အက်ပ်သည် အော့ဖ်လိုင်းမုဒ်တွင် ရှိနေကြောင်း ဖော်ပြသည်) ၎င်းသည် စာမေးပွဲများအတွက် သင့်လျော်စေသည်။

အက်ပ်တွင် ယုံကြည်မှုကြားကာလများအတွက် လွှမ်းခြုံဖြစ်နိုင်ခြေ သို့မဟုတ် Type I & II အမှားများနှင့် ပါဝါဆိုင်ရာ သဘောတရားများကဲ့သို့သော သဘောတရားများကို ရှာဖွေရန်အတွက် သီးခြား module များပါရှိသည်။ ၎င်းသည် အချိုးအစားစမ်းသပ်မှုများအတွက် Type II အမှားနှင့် ပါဝါကို အမှန်တကယ်ရှာဖွေနိုင်သည် (နှင့် နည်းလမ်းများအတွက် အချို့သောစမ်းသပ်မှုများ။)

ဖန်သားပြင်ဓာတ်ပုံများရိုက်ခြင်းဖြင့် သင့်ရလဒ်များကို အလွယ်တကူမျှဝေပါ။