ស្ថិតិសម្រាប់អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ
ស្ថិតិគឺជាមុខវិជ្ជាវិទ្យាសាស្ត្រមួយដែលសិក្សាអំពីការប្រមូល ការវិភាគ ការបកស្រាយ ការបង្ហាញ និងការរៀបចំទិន្នន័យ។ សម្រាប់អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ ស្ថិតិគឺជាមូលដ្ឋានគ្រឹះដ៏សំខាន់មួយ។ អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យធ្វើការជាមួយទិន្នន័យប្រភេទផ្សេងៗ ដើម្បីបង្កើតការយល់ដឹងដែលអាចជំរុញការធ្វើការសម្រេចចិត្តកាន់តែប្រសើរ។ ដូច្នេះ ការយល់ដឹងយ៉ាងស៊ីជម្រៅអំពីគោលគំនិតស្ថិតិគឺមានសារៈសំខាន់។ នៅក្នុងអត្ថបទនេះ យើងនឹងពិភាក្សាអំពីគោលគំនិតស្ថិតិសំខាន់ៗមួយចំនួនដែលពាក់ព័ន្ធនឹងអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ។
សេចក្តីផ្តើមអំពីស្ថិតិ
ស្ថិតិត្រូវបានបែងចែកជាពីរផ្នែកសំខាន់ៗ៖ ស្ថិតិពិពណ៌នា និងស្ថិតិសន្និដ្ឋាន។ ស្ថិតិពិពណ៌នាមានគោលបំណងសង្ខេប និងពិពណ៌នាអំពីទិន្នន័យដែលមានស្រាប់ ខណៈដែលស្ថិតិសន្និដ្ឋានបកស្រាយទិន្នន័យ និងធ្វើការធ្វើឱ្យទូទៅ ឬការព្យាករណ៍ដោយផ្អែកលើទិន្នន័យគំរូ។
ស្ថិតិពិពណ៌នា
ស្ថិតិពិពណ៌នាជួយក្នុងការយល់ដឹង និងពិពណ៌នាអំពីលក្ខណៈសំខាន់ៗនៃសំណុំទិន្នន័យ។ បច្ចេកទេសសំខាន់ៗមួយចំនួននៅក្នុងស្ថិតិពិពណ៌នារួមមាន៖
១. វិធានការធ្វើមជ្ឈការ៖
– មធ្យមភាគ (មធ្យមភាគ)៖ មធ្យមភាគនព្វន្ធនៃសំណុំតម្លៃ។
- មេឌីយ៉ាន៖ តម្លៃកណ្តាលនៃទិន្នន័យដែលបានតម្រៀប។
– របៀប៖ តម្លៃដែលលេចឡើងញឹកញាប់បំផុតនៅក្នុងទិន្នន័យ។
២. ទំហំនៃការបែកខ្ចាយ៖
- ជួរ៖ ភាពខុសគ្នារវាងតម្លៃអតិបរមា និងអប្បបរមា។
– ភាពខុសគ្នា៖ មធ្យមភាគនៃផលបូកនៃការ៉េនៃគម្លាតនៃតម្លៃពីមធ្យមភាគ។
– គម្លាតស្តង់ដារ៖ ឫសការ៉េនៃភាពខុសគ្នា ដែលផ្តល់នូវគំនិតនៃការរីករាលដាលនៃទិន្នន័យ។
៣. ការចែកចាយប្រេកង់៖ តារាង ឬក្រាហ្វ (ដូចជាអ៊ីស្តូក្រាម) ដែលបង្ហាញពីប្រេកង់នៃតម្លៃជាក់លាក់ ឬជួរនៃតម្លៃនៅក្នុងទិន្នន័យ។
ស្ថិតិសន្និដ្ឋាន
នៅក្នុងវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ យើងកម្រមានលទ្ធភាពទទួលបានទិន្នន័យទាំងមូលណាស់។ ដូច្នេះ យើងតែងតែធ្វើការជាមួយគំរូទិន្នន័យ ហើយប្រើប្រាស់ស្ថិតិសន្និដ្ឋានដើម្បីទាញការធ្វើឱ្យទូទៅ ឬការសន្និដ្ឋានអំពីចំនួនប្រជាជន។ គោលគំនិតសំខាន់ៗមួយចំនួននៅក្នុងស្ថិតិសន្និដ្ឋានរួមមាន៖
១. ការប៉ាន់ស្មានប៉ារ៉ាម៉ែត្រ៖
– ការប៉ាន់ស្មានចំណុច៖ ផ្តល់តម្លៃតែមួយជាការប៉ាន់ស្មាននៃប៉ារ៉ាម៉ែត្រចំនួនប្រជាជន (ឧទាហរណ៍ មធ្យមភាគគំរូជាការប៉ាន់ស្មាននៃមធ្យមភាគចំនួនប្រជាជន)។
– ការប៉ាន់ស្មានចន្លោះពេល (ចន្លោះពេលទំនុកចិត្ត)៖ ផ្តល់នូវជួរនៃតម្លៃដែលត្រូវបានគេជឿថាមានប៉ារ៉ាម៉ែត្រចំនួនប្រជាជនជាមួយនឹងកម្រិតនៃទំនុកចិត្តជាក់លាក់មួយ (ឧទាហរណ៍ ចន្លោះពេលទំនុកចិត្ត 95%)។
២. ការធ្វើតេស្តសម្មតិកម្ម៖ នីតិវិធីសម្រាប់កំណត់ថាតើសេចក្តីថ្លែងការណ៍អំពីប៉ារ៉ាម៉ែត្រចំនួនប្រជាជនអាចត្រូវបានទទួលយក ឬបដិសេធ។ ការធ្វើតេស្តសម្មតិកម្មជារឿយៗពាក់ព័ន្ធនឹងតម្លៃ p ដែលជាប្រូបាប៊ីលីតេនៃការទទួលបានលទ្ធផលយ៉ាងហោចណាស់ខ្លាំងដូចលទ្ធផលដែលបានសង្កេតឃើញ ដោយសន្មតថាសម្មតិកម្មសូន្យគឺពិត។
តួនាទីរបស់ស្ថិតិក្នុងវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ
វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ គឺជាវិស័យមួយដែលរួមបញ្ចូលគ្នានូវជំនាញគណិតវិទ្យា ស្ថិតិ ការសរសេរកម្មវិធី និងជំនាញចំណេះដឹងផ្នែកទិន្នន័យ ដើម្បីទាញយកព័ត៌មានស៊ីជម្រៅពីទិន្នន័យ។ ស្ថិតិដើរតួនាទីយ៉ាងសំខាន់នៅក្នុងដំណាក់កាលផ្សេងៗនៃដំណើរការអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ ចាប់ពីការរុករកទិន្នន័យដំបូង រហូតដល់គំរូព្យាករណ៍ស្មុគស្មាញ។
ការរុករកទិន្នន័យ (EDA)
មុននឹងបង្កើតគំរូព្យាករណ៍ វាជារឿងសំខាន់ក្នុងការយល់ដឹងអំពីទិន្នន័យដែលយើងមាន។ ការវិភាគទិន្នន័យរុករក (EDA) គឺជាជំហានដ៏សំខាន់មួយក្នុងការរកឃើញលំនាំ ភាពមិនប្រក្រតី និងការចែកចាយទិន្នន័យ។ EDA ពាក់ព័ន្ធនឹងការប្រើប្រាស់បច្ចេកទេសស្ថិតិពិពណ៌នា និងការមើលឃើញទិន្នន័យដូចជា អ៊ីស្តូក្រាម គំនូសព្រាងរាយប៉ាយ និងគំនូសព្រាងប្រអប់ ដើម្បីយល់ពីរចនាសម្ព័ន្ធ និងលក្ខណៈនៃទិន្នន័យ។
ការធ្វើគំរូព្យាករណ៍
ស្ថិតិគឺមានសារៈសំខាន់សម្រាប់ការធ្វើគំរូព្យាករណ៍។ វិធីសាស្ត្រស្ថិតិមួយចំនួនដែលប្រើជាញឹកញាប់ដោយអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យរួមមាន៖
១. តំរែតំរង់លីនេអ៊ែរ៖ បច្ចេកទេសមួយសម្រាប់ធ្វើគំរូទំនាក់ទំនងរវាងអថេរអាស្រ័យ និងអថេរឯករាជ្យមួយ ឬច្រើន ដោយការតម្រឹមបន្ទាត់លីនេអ៊ែរ។
2. ការវិភាគតំរែតំរង់ឡូជីស្ទីក៖ ប្រើសម្រាប់ធ្វើគំរូអថេរអាស្រ័យគោលពីរ (ប្រភេទពីរ) ដោយការប៉ាន់ប្រមាណប្រូបាប៊ីលីតេនៃការកើតឡើង។
៣. ការវិភាគអំពីវ៉ារ្យង់ (ANOVA)៖ វិធីសាស្ត្រមួយសម្រាប់ប្រៀបធៀបមធ្យមភាគនៃក្រុមជាច្រើន និងកំណត់ថាតើភាពខុសគ្នារវាងក្រុមនានាមានសារៈសំខាន់ខាងស្ថិតិឬអត់។
៤. ការវិភាគសមាសភាគចម្បង (PCA)៖ បច្ចេកទេសកាត់បន្ថយវិមាត្រដែលសង្ខេបទិន្នន័យទៅជាសមាសភាគសំខាន់ៗជាច្រើន ដើម្បីកាត់បន្ថយភាពស្មុគស្មាញនៃទិន្នន័យដោយមិនបាត់បង់ព័ត៌មានសំខាន់ៗ។
ការសន្និដ្ឋានមូលហេតុ
អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យច្រើនតែចាប់អារម្មណ៍មិនត្រឹមតែលើទំនាក់ទំនងរវាងអថេរប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែថែមទាំងលើការយល់ដឹងអំពីទំនាក់ទំនងមូលហេតុ និងផលប៉ះពាល់ផងដែរ។ ការសន្និដ្ឋានមូលហេតុ គឺជាសាខាមួយនៃស្ថិតិដែលផ្តោតលើការយល់ដឹងពីរបៀបដែលការផ្លាស់ប្តូរនៅក្នុងអថេរមួយប៉ះពាល់ដល់អថេរមួយទៀត។ វិធីសាស្រ្តដូចជាការសាកល្បងដែលគ្រប់គ្រងដោយចៃដន្យ (RCTs) ការវិភាគផ្លូវ និងការធ្វើគំរូរចនាសម្ព័ន្ធ គឺជាឧបករណ៍ដ៏មានឥទ្ធិពលក្នុងការវិភាគមូលហេតុ។
បញ្ហាប្រឈមក្នុងការវិភាគទិន្នន័យ
ទោះបីជាស្ថិតិផ្តល់នូវឧបករណ៍ដ៏មានឥទ្ធិពលជាច្រើនក៏ដោយ ការវិភាគទិន្នន័យក្នុងពិភពពិតជារឿយៗប្រឈមមុខនឹងបញ្ហាប្រឈមផ្សេងៗ ដូចជា៖
១. ទិន្នន័យមិនពេញលេញ៖ ទិន្នន័យដែលបាត់ ឬបាត់អាចកាត់បន្ថយគុណភាពនៃការវិភាគ។ វិធីសាស្ត្របញ្ចូលតម្លៃ ដូចជាការបញ្ចូលតម្លៃមធ្យម ឬគំរូផ្អែកលើការរៀនរបស់ម៉ាស៊ីន ជារឿយៗត្រូវបានប្រើដើម្បីដោះស្រាយទិន្នន័យដែលបាត់។
២. កត្តាខុសប្រក្រតី និងសំឡេងរំខាន៖ ទិន្នន័យដែលមានកត្តាខុសប្រក្រតី ឬសំឡេងរំខានអាចប៉ះពាល់ដល់លទ្ធផលវិភាគ។ បច្ចេកទេសសម្អាតទិន្នន័យ និងការរកឃើញកត្តាខុសប្រក្រតី គឺត្រូវការដើម្បីកំណត់អត្តសញ្ញាណ និងដោះស្រាយកត្តាខុសប្រក្រតី។
៣. ការធ្វើឲ្យសមពេក៖ ការធ្វើឲ្យសមពេកកើតឡើងនៅពេលដែលគំរូមួយស្មុគស្មាញពេក ហើយសមនឹងទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាល ប៉ុន្តែមិនដំណើរការល្អលើទិន្នន័យថ្មី។ បច្ចេកទេសដូចជាការធ្វើឲ្យសមនឹងការធ្វើ (Lasso, Ridge) និងការផ្ទៀងផ្ទាត់ឆ្លងអាចជួយដោះស្រាយការធ្វើឲ្យសមពេក។
៤. ពហុកូលីនេអ៊ែរ៖ នៅពេលដែលអថេរឯករាជ្យពីរ ឬច្រើនមានទំនាក់ទំនងគ្នាខ្ពស់ ពហុកូលីនេអ៊ែរអាចបណ្តាលឱ្យមានការលំបាកក្នុងការប៉ាន់ប្រមាណមេគុណតំរែតំរង់។ បច្ចេកទេសដូចជា PCA ឬការជ្រើសរើសលក្ខណៈពិសេសត្រូវបានប្រើដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហានេះ។
សេចក្តីសន្និដ្ឋាន
ស្ថិតិគឺជាឧបករណ៍ដ៏សំខាន់មួយសម្រាប់អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ។ តាមរយៈការយល់ដឹង និងការប្រើប្រាស់បច្ចេកទេសស្ថិតិ អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យអាចដំណើរការ និងវិភាគទិន្នន័យប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព ដើម្បីបង្កើតការយល់ដឹងដ៏មានតម្លៃ។ ដំណើរការ EDA ការធ្វើគំរូព្យាករណ៍ និងការសន្និដ្ឋានមូលហេតុ សុទ្ធតែពឹងផ្អែកលើស្ថិតិ ដើម្បីបង្កើតការសម្រេចចិត្តដែលផ្អែកលើទិន្នន័យបានត្រឹមត្រូវ និងពាក់ព័ន្ធ។
ដោយសារបរិមាណទិន្នន័យ និងភាពស្មុគស្មាញនៃការវិភាគកើនឡើង វាមានសារៈសំខាន់ណាស់សម្រាប់អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យក្នុងការបន្តពង្រឹងការយល់ដឹងរបស់ពួកគេអំពីស្ថិតិ និងបច្ចេកទេសវិភាគទិន្នន័យចុងក្រោយបំផុត។ នេះអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យនៅតែឈានមុខគេក្នុងការច្នៃប្រឌិត និងការសម្រេចចិត្តដែលជំរុញដោយទិន្នន័យ ដោយធ្វើការរួមចំណែកយ៉ាងសំខាន់ដល់អង្គការ និងសង្គមទាំងមូល។
