စာရင်းအင်းပညာတွင် ဖြစ်နိုင်ခြေ၏ အခြေခံသဘောတရားများ

စာရင်းအင်းပညာတွင် ဖြစ်နိုင်ခြေဆိုင်ရာ အခြေခံသဘောတရားများ

ဖြစ်နိုင်ခြေသည် စာရင်းအင်းပညာတွင် အခြေခံသဘောတရားတစ်ခုဖြစ်ပြီး ကျပန်းဖြစ်စဉ်များကို နားလည်ခြင်းနှင့် ခန့်မှန်းခြင်းတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ဖြစ်နိုင်ခြေသည် ရှိပြီးသားဒေတာ သို့မဟုတ် ယူဆချက်များအပေါ်အခြေခံ၍ သီးခြားဖြစ်ရပ် သို့မဟုတ် ဖြစ်ပျက်မှု၏ ဖြစ်နိုင်ခြေကို ဆုံးဖြတ်နိုင်စေပါသည်။ ဤဆောင်းပါးသည် စာရင်းအင်းပညာတွင် ဖြစ်နိုင်ခြေ၏ အခြေခံသဘောတရားများ၊ ၎င်း၏ အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုချက်၊ သီအိုရီ၊ ဖြစ်နိုင်ခြေအမျိုးအစားများ၊ စည်းမျဉ်းများနှင့် နေ့စဉ်ဘဝနှင့် သိပ္ပံနည်းကျသုတေသနတွင် အသုံးချမှုများ အပါအဝင် အချက်အလက်များကို ဖော်ပြပါမည်။

ဖြစ်နိုင်ခြေကို နားလည်ခြင်း

ရိုးရိုးလေးပြောရရင် ဖြစ်နိုင်ခြေဆိုတာ ၀ နဲ့ ၁ ကြားက ဂဏန်းတစ်ခုဖြစ်ပြီး အဖြစ်အပျက်တစ်ခု ဘယ်လောက်ဖြစ်နိုင်ခြေရှိလဲဆိုတာကို တိုင်းတာပေးပါတယ်။ ဖြစ်နိုင်ခြေ ၀ ဆိုတာ အဖြစ်အပျက် ဘယ်တော့မှ မဖြစ်နိုင်ဘူးလို့ ဆိုလိုပြီး ၁ ဆိုတာ အဖြစ်အပျက် သေချာပေါက် ဖြစ်လိမ့်မယ်လို့ ဆိုလိုပါတယ်။ အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုရလွယ်ကူအောင် ရာခိုင်နှုန်းအနေနဲ့ ဖြစ်နိုင်ခြေကို မကြာခဏ ဖော်ပြလေ့ရှိပါတယ်။

စာရင်းအင်းဆိုင်ရာကိစ္စရပ်တွင်၊ စုဆောင်းထားသောဒေတာ သို့မဟုတ် ကျိုးကြောင်းဆီလျော်သောယူဆချက်များအပေါ်အခြေခံ၍ အနာဂတ်ဖြစ်ရပ်များအကြောင်း ဖော်ပြရန် ဖြစ်နိုင်ခြေကို အသုံးပြုသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဒင်္ဂါးတစ်ပြားကို လှန်လိုက်လျှင် ဦးခေါင်းရနိုင်ခြေမှာ ၀.၅ သို့မဟုတ် ၅၀% ဖြစ်သည်၊ အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် ဖြစ်နိုင်ခြေတူညီသောရလဒ်နှစ်ခုရှိသောကြောင့်ဖြစ်သည်။

ဖြစ်နိုင်ခြေသီအိုရီ

ဖြစ်နိုင်ခြေသီအိုရီသည် ဖြစ်နိုင်ခြေများကို နားလည်ရန်နှင့် တွက်ချက်ရန်အတွက် သင်္ချာဆိုင်ရာအခြေခံတစ်ခုကို ပေးသည်။ ဖြစ်နိုင်ခြေသီအိုရီတွင် အရေးကြီးသော အယူအဆအချို့မှာ-

၁။ နမူနာနေရာနှင့် ပွဲများ-
– နမူနာနေရာ- စမ်းသပ်မှုတစ်ခု၏ ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော ရလဒ်အားလုံး၏ ပြီးပြည့်စုံသော အစုံ။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ဒင်္ဂါးပစ်ခြင်းတွင် နမူနာနေရာသည် {ခေါင်းများ၊ အမြီးများ} ဖြစ်သည်။
– ဖြစ်ရပ်- နမူနာနေရာ၏ အစိတ်အပိုင်းခွဲတစ်ခု။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ဒင်္ဂါးပစ်ခြင်းတွင်၊ ဖြစ်ရပ်များထဲမှတစ်ခုမှာ ဦးခေါင်းများ ပေါ်လာခြင်း ဖြစ်နိုင်သည်။

၂။ ဂန္ထဝင်ဖြစ်နိုင်ခြေ-
– လိုချင်သော ရလဒ်အရေအတွက်နှင့် နမူနာနေရာရှိ ရလဒ်စုစုပေါင်းအရေအတွက် အချိုးအဖြစ် သတ်မှတ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ အန်စာတုံးပေါ်တွင် ၄ ကို လှိမ့်ရန် ဖြစ်နိုင်ခြေမှာ ၁/၆ ဖြစ်သည်၊ အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် အန်စာတုံး၏ ခြောက်ဘက်တွင် ၄ တစ်ခုရှိသောကြောင့်ဖြစ်သည်။

၃။ အတွေ့အကြုံဆိုင်ရာ ဖြစ်နိုင်ခြေ-
– ပြုလုပ်ထားသော အချက်အလက် သို့မဟုတ် လေ့လာတွေ့ရှိချက်များအပေါ် အခြေခံသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဒင်္ဂါးပြားတစ်ပြားကို ၁၀၀ ကြိမ်လှန်ပြီး ၅၅ ကြိမ် ခေါင်းရပါက၊ ခေါင်းရနိုင်ခြေမှာ ၅၅/၁၀၀ သို့မဟုတ် ၀.၅၅ ဖြစ်သည်။

၄။ ဖြစ်နိုင်ခြေဆိုင်ရာ መልእክት-
– စမ်းသပ်ချက် သို့မဟုတ် သီအိုရီများ၏ ရလဒ်များထက် ကိုယ်ပိုင်ခန့်မှန်းချက်များ သို့မဟုတ် ယူဆချက်များကို အခြေခံသည်။ ဥပမာအားဖြင့် ဆရာဝန်တစ်ဦးသည် လူနာ၏ ပြန်လည်ကောင်းမွန်လာနိုင်ခြေအတွက် ကိုယ်ပိုင်အတွေ့အကြုံနှင့် လေ့လာတွေ့ရှိချက်များအပေါ် အခြေခံ၍ ကိုယ်ပိုင်ဖြစ်နိုင်ခြေကို သတ်မှတ်နိုင်သည်။

ဖြစ်နိုင်ခြေအမျိုးအစားများ

၎င်းကို မည်သို့ဆုံးဖြတ်သည်အပေါ် အခြေခံ၍ ဖြစ်နိုင်ခြေကို အမျိုးအစားများစွာ ခွဲခြားနိုင်သည်-

၁။ အခြေအနေအလိုက် ဖြစ်နိုင်ခြေ-
– အခြားဖြစ်ရပ်တစ်ခု ဖြစ်ပွားပြီးသည်နှင့် ပေးထားသည့်အတိုင်း ဖြစ်ရပ်တစ်ခု ဖြစ်ပွားနိုင်ခြေ။ P(A|B) ဖြင့် ဖော်ပြပြီး၊ B ဖြစ်ပွားပြီးသည်နှင့် A ဖြစ်ပွားနိုင်ခြေကို ဆိုလိုသည်။

၂။ အစွန်းအထင်းဖြစ်နိုင်ခြေ
– အခြားဖြစ်ရပ်များကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားခြင်းမရှိဘဲ ဖြစ်ရပ်တစ်ခုဖြစ်ပွားနိုင်ခြေ။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ဂီတနှစ်သက်မှုများကို လေ့လာရာတွင်၊ အသက်အရွယ် သို့မဟုတ် ကျားမကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားခြင်းမရှိဘဲ ဂန္ထဝင်ဂီတကို နှစ်သက်သူတစ်ဦး၏ အစွန်းအထင်းဖြစ်နိုင်ခြေ။

၃။ စုစုပေါင်းဖြစ်နိုင်ခြေ-
– ဆက်စပ်နေသော အခြေအနေဆိုင်ရာ ဖြစ်နိုင်ခြေများကို ပေါင်းထည့်ခြင်းဖြင့် ဖြစ်ရပ်တစ်ခု၏ ဖြစ်နိုင်ခြေကို ရှာဖွေနိုင်သည်ဟု ဖော်ပြသည့် စုစုပေါင်းဖြစ်နိုင်ခြေသီအိုရမ်ကို အသုံးပြုခြင်း။

ဖြစ်နိုင်ခြေစည်းမျဉ်းများ

ဖြစ်နိုင်ခြေဆိုင်ရာ အရေးကြီးသော စည်းမျဉ်းအချို့တွင် အောက်ပါတို့ ပါဝင်သည်-

၁။ ပေါင်းခြင်းစည်းမျဉ်းများ-
– အပြန်အလှန် သီးသန့်ဖြစ်ရပ်များစွာထဲမှ တစ်ခု ဖြစ်ပွားနိုင်ခြေကို တွက်ချက်ရန် အသုံးပြုသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ A နှင့် B တို့သည် အပြန်အလှန် သီးသန့်ဖြစ်ပါက A သို့မဟုတ် B ဖြစ်ပွားနိုင်ခြေမှာ P(A) + P(B) ဖြစ်သည်။

၂။ မြှောက်ခြင်းစည်းမျဉ်းများ-
– ဖြစ်ရပ်နှစ်ခု သို့မဟုတ် နှစ်ခုထက်ပိုသော ဖြစ်ရပ်များ၏ ဖြစ်နိုင်ခြေကို တစ်ပြိုင်နက်တည်း တွက်ချက်ရန် အသုံးပြုသည်။ လွတ်လပ်သော ဖြစ်ရပ်များအတွက် P(A နှင့် B) = P(A) × P(B)။ မှီခိုသော ဖြစ်ရပ်များအတွက် P(A နှင့် B) = P(A) × P(B|A)။

၃။ ဖြည့်စွက်ချက်များ၏ ဥပဒေ-
– ဖြစ်ရပ်တစ်ခု မဖြစ်ပွားနိုင်ခြေသည် ဖြစ်ရပ်ဖြစ်ပွားနိုင်ခြေကို ၁ နုတ်ပြီး P(A') = 1 – P(A) အဖြစ် ဖော်ပြပါသည်။

နေ့စဉ်ဘဝနှင့် သုတေသနတွင် ဖြစ်နိုင်ခြေကို အသုံးချခြင်း

ဖြစ်နိုင်ခြေသည် သိပ္ပံနှင့် ပညာရေးဆိုင်ရာ ရှုထောင့်များတွင်သာမက နေ့စဉ်ဘဝ၏ ရှုထောင့်များစွာတွင်လည်း သက်ဆိုင်ပါသည်။ ဖြစ်နိုင်ခြေကို အသုံးချခြင်း၏ ဥပမာအချို့ကို အောက်တွင်ဖော်ပြထားပါသည်။

၁။ လောင်းကစားနှင့် ဂိမ်းများ-
– ကတ်ကစားခြင်း၊ အန်စာတုံးနှင့် ထီကဲ့သို့သော လှုပ်ရှားမှုများအားလုံးတွင် ဖြစ်နိုင်ခြေဆိုင်ရာ အယူအဆများ ပါဝင်သည်။ ဖြစ်နိုင်ခြေကို နားလည်ခြင်းသည် ကစားသမားများအား ပိုမိုကောင်းမွန်သော ဆုံးဖြတ်ချက်များ ချမှတ်နိုင်စေပါသည်။

၂။ အာမခံ
– အာမခံကုမ္ပဏီများသည် အန္တရာယ်ကို ခန့်မှန်းရန်နှင့် အာမခံပရီမီယံများကို ဆုံးဖြတ်ရန် ဖြစ်နိုင်ခြေကို အသုံးပြုသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ကားမတော်တဆမှုဖြစ်နိုင်ခြေသည် အာမခံပေါ်လစီပိုင်ရှင်ပေးဆောင်ရမည့် ပရီမီယံကို သက်ရောက်မှုရှိသည်။

၃။ မိုးလေဝသ
– မိုးလေဝသပညာရှင်များသည် ရာသီဥတုခန့်မှန်းရန် ဖြစ်နိုင်ခြေပုံစံများကို အသုံးပြုကြသည်။ "မိုးရွာသွန်းမှု ၇၀%" ကဲ့သို့သော ခန့်မှန်းချက်များသည် သမိုင်းဝင်ရာသီဥတုဒေတာနှင့် လေထုပုံစံများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအပေါ် အခြေခံသည်။

၄။ ကျန်းမာရေးနှင့် ကူးစက်ရောဂါဗေဒ
– ကျန်းမာရေးသုတေသီများသည် ရောဂါဖြစ်နိုင်ခြေအချက်များကို ဖော်ထုတ်ရန်နှင့် လူဦးရေတွင် ရောဂါဖြစ်ပွားမှုနှင့် ဖြစ်ပွားမှုနှုန်းကို ခန့်မှန်းရန်အတွက် ဖြစ်နိုင်ခြေသဘောတရားများကို အသုံးပြုကြသည်။

၅။ ဘဏ္ဍာရေးနှင့် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှု
– ဖြစ်နိုင်ခြေ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို အန္တရာယ်ကို စီမံခန့်ခွဲရန်နှင့် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှု ဆုံးဖြတ်ချက်များချရန်အတွက် အသုံးပြုသည်။ ဖြစ်နိုင်ခြေ မော်ဒယ်များသည် စတော့ဈေးနှုန်း ခန့်မှန်းခြင်း၊ ကုမ္ပဏီတန်ဖိုးဖြတ်ခြင်းနှင့် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှု အန္တရာယ် အကဲဖြတ်ခြင်းတို့တွင် အထောက်အကူပြုသည်။

၆။ လူမှုရေးသိပ္ပံနှင့် အများပြည်သူမူဝါဒ
– စစ်တမ်းများ သို့မဟုတ် စမ်းသပ်ချက်များပါဝင်သော သုတေသနပြုချက်များတွင် နမူနာတစ်ခုအပေါ်အခြေခံ၍ လူဦးရေတစ်ခုအကြောင်း နိဂုံးချုပ်ရန် ဖြစ်နိုင်ခြေကို မကြာခဏအသုံးပြုလေ့ရှိသည်။ ဖြစ်နိုင်ခြေကို အများပြည်သူဆိုင်ရာမူဝါဒများ၏ သက်ရောက်မှုကို ခန့်မှန်းရန်လည်း အသုံးပြုသည်။

နိဂုံး

ဖြစ်နိုင်ခြေသည် စာရင်းအင်းပညာ၏ မရှိမဖြစ် အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်ပြီး ဘဝ၏ ကဏ္ဍအမျိုးမျိုးတွင် အသုံးချမှုများ ရှိပါသည်။ နမူနာနေရာများ၊ အဖြစ်အပျက်များနှင့် အခြေခံစည်းမျဉ်းများ အပါအဝင် ဖြစ်နိုင်ခြေ၏ အခြေခံများကို နားလည်ခြင်းသည် ကျွန်ုပ်တို့အား ပိုမိုတိကျသော ခန့်မှန်းချက်များ ပြုလုပ်နိုင်စေပြီး ပိုမိုအသိပေးဆုံးဖြတ်ချက်များ ချမှတ်နိုင်စေပါသည်။ သုတေသန၊ စီးပွားရေး သို့မဟုတ် နေ့စဉ်ဘဝတွင်ဖြစ်စေ၊ ဖြစ်နိုင်ခြေကို နားလည်ခြင်းသည် မရေရာမှုကို စီမံခန့်ခွဲရန်နှင့် လိုချင်သော ရလဒ်များကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် အစွမ်းထက်သောကိရိယာများကို ပေးပါသည်။