แสนศักดิ์ นาคะวิสุทธิ์

Slides:



Advertisements
งานนำเสนอที่คล้ายกัน
การใช้โปรแกรม SPSS ในการตรวจสอบการแจกแจงของข้อมูล
Advertisements

K-Nearest Neighbour Algorithm
การสุ่มงาน(Work Sampling)
ความน่าจะเป็น Probability.
안녕하세요. ( อัน-นยอง-ฮา-เซ-โย )
การวัดแนวโน้มเข้าสู่ส่วนกลาง
สถิติพื้นฐานที่มีโอกาสนำไปใช้บ่อย
ชื่อสมบัติของการเท่ากัน
Sampling Distribution
สถิติที่ใช้ในการวิจัย
ป.6 บทที่ 1 “จำนวนนับ และการบวก การลบ การคูณ การหาร”
Chapter 4: Special Probability Distributions and Densities
Chapter 6: Sampling Distributions
Chapter 2 Probability Distributions and Probability Densities
Chapter 7: Point Estimation
Chapter 3: Expected Value of Random Variable
เทคนิคการประเมินผลการเรียนการสอน (การให้ระดับคะแนน:เกรด)
Probability & Statistics
Probability & Statistics
Quick Review about Probability and
การประมาณค่าทางสถิติ
การแจกแจงความน่าจะเป็นของตัวแปรสุ่ม
2. เลนส์ปกติ หรือเลนส์มาตรฐาน (Normal lens or Standard lens)
จะใช้สัตว์ทดลองกี่ตัว?
สถิติเชิงสรุปอ้างอิง(Inferential or Inductive Statistics)
การเสนอโครงการวิจัย.
ค่านิยมของสำนักงานปลัดกระทรวงพาณิชย์
CPE 332 Computer Engineering Mathematics II
การแจกแจงปกติ ครูสหรัฐ สีมานนท์.
อาชีพ เชื้อชาติ เพศ เบอร์ของนักฟุตบอล ศาสนา
การแจกแจงปกติ NORMAL DISTRIBUTION
การแจกแจงปกติ.
โดย อ. นัฐพงศ์ ส่งเนียม Do Loop Until โดย อ. นัฐพงศ์ ส่งเนียม
การสุ่มตัวอย่างและการแจกแจงกลุ่มตัวอย่าง
วิจัย (Research) คือ อะไร
บทที่ 9 สถิติที่ใช้ในการประเมินผล
เทคนิคในการวัดความเสี่ยง
เกม 4 ตัวเลือก นายธีรพงษ์ เค้าภูไทย เริ่มต้น.
คอมพิวเตอร์ช่วยสอน เรื่องการบวกเลข2หลัก
การกระจายอายุของบุคลากร มหาวิทยาลัยมหิดล คณะศิลปศาสตร์ ข้อมูล ณ วันที่ 30 กันยายน 2556.
การกระจายอายุของบุคลากร มหาวิทยาลัยมหิดล วิทยาลัยราชสุดา ข้อมูล ณ วันที่ 30 กันยายน 2557.
คะแนนมาตรฐาน และ โค้งปกติ
Risk Management Asst.Prof. Dr.Ravi. การระบุมูลค่าความเสี่ยง กรณีการแจกแจงแบบปกติ (Normal Distribution) ความเสี่ยงที่ Pr (r
การกระจายอายุของบุคลากร มหาวิทยาลัยมหิดล คณะแพทยศาสตร์โรงพยาบาล รามาธิบดี ข้อมูล ณ วันที่ 30 กันยายน 2556.
การกระจายอายุของบุคลากร มหาวิทยาลัยมหิดล ศูนย์ตรวจสอบสารต้องห้ามในนักกีฬา ข้อมูล ณ วันที่ 30 กันยายน 2556.
การกระจายอายุของบุคลากร มหาวิทยาลัยมหิดล สถาบันนวัตกรรม การเรียนรู้ ข้อมูล ณ วันที่ 30 กันยายน 2556.
การกระจายอายุของบุคลากร มหาวิทยาลัยมหิดล คณะสิ่งแวดล้อม และทรัพยากรศาสตร์ ข้อมูล ณ วันที่ 30 กันยายน 2556.
การกระจายอายุของบุคลากร มหาวิทยาลัยมหิดล สถาบันโภชนาการ ข้อมูล ณ วันที่ 30 กันยายน 2556.
Basic Statistics พีระพงษ์ แพงไพรี.
การกระจายอายุของบุคลากร มหาวิทยาลัยมหิดล คณะเภสัช ศาสตร์ ข้อมูล ณ วันที่ 30 กันยายน 2556.
การกระจายอายุของบุคลากร มหาวิทยาลัยมหิดล ศูนย์สัตว์ทดลองแห่งชาติ ข้อมูล ณ วันที่ 30 กันยายน 2557.
การกระจายอายุของบุคลากร มหาวิทยาลัยมหิดล คณะ กายภาพบำบัด ข้อมูล ณ วันที่ 30 กันยายน 2556.
การกระจายอายุของบุคลากร มหาวิทยาลัยมหิดล สถาบันวิจัยภาษา และวัฒนธรรมเอเชีย ข้อมูล ณ วันที่ 30 กันยายน 2557.
การกระจายอายุของบุคลากร มหาวิทยาลัยมหิดล คณะสังคมศาสตร์ และมนุษยศาสตร์ ข้อมูล ณ วันที่ 30 กันยายน 2556.
การกระจายอายุของบุคลากร มหาวิทยาลัยมหิดล คณะสังคมศาสตร์ และมนุษยศาสตร์ ข้อมูล ณ วันที่ 30 กันยายน 2557.
การกระจายอายุของบุคลากร มหาวิทยาลัยมหิดล วิทยาลัยนานาชาติ ข้อมูล ณ วันที่ 30 กันยายน 2557.
คณิตศาสตร์ (ค33101) ชั้นมัธยมศึกษาปีที่ 3 หน่วยการเรียนที่ 7
การกระจายอายุของบุคลากร มหาวิทยาลัยมหิดล วิทยาเขตกาญจนบุรี ข้อมูล ณ วันที่ 30 กันยายน 2556.
การกระจายอายุของบุคลากร มหาวิทยาลัยมหิดล คณะ วิศวกรรมศาสตร์ ข้อมูล ณ วันที่ 30 กันยายน 2556.
การกระจายอายุของบุคลากร มหาวิทยาลัยมหิดล สถาบันชีววิทยา ศาสตร์โมเลกุล ข้อมูล ณ วันที่ 30 กันยายน 2556.
การวัดและประเมินผลการเรียนรู้
กิจกรรมที่ 2 กิจกรรมการฝึกอบรมครู
การกระจายอายุของบุคลากร มหาวิทยาลัยมหิดล สำนักงานสภามหาวิทยาลัย
National Coverage กพ.62 รายจังหวัด
การกระจายอายุของบุคลากร มหาวิทยาลัยมหิดล คณะวิทยาศาสตร์
การกระจายอายุของบุคลากร เวชศาสตร์เขตร้อน
ดำเนินการวิจัย นางสาวขวัญใจ จันทรวงษ์ วิทยาลัยเทคโนโลยีวิมล ศรีย่าน
CPE 332 Computer Engineering Mathematics II
ชื่อเรื่องวิจัย ชื่อผู้วิจัย
งานวิจัยในชั้นเรียน ผู้จัดทำวิจัย
ใบสำเนางานนำเสนอ:

แสนศักดิ์ นาคะวิสุทธิ์ Maximum Likelihood แสนศักดิ์ นาคะวิสุทธิ์ นักวิชาการสัตวบาล 6ว. กลุ่มวิจัยและพัฒนาสัตว์เล็ก

Topics Definitions Demonstration in EXCEL Example of ML in ASREML

Definition Maximum = มากที่สุด Likelihood = ความเป็นไปได้

x2 = 1225 X = รากที่ 2 ของ 1225 เลขอะไรเอ่ย? คูณกับ ตัวเอง แล้วได้ 1225 10×10 = 100 น้อยเกินไป เป็นไปไม่ได้ 100×100 = 10000 มากเกินไป เป็นไปไม่ได้ ลองใหม่ 30×30 = 900 เริ่มใกล้เคียง มีโอกาส ลองใหม่ 40×40 = 1600 มากไปหน่อย มีเลขตัวเดียวเท่านั้น ที่คูณตัวเองแล้วได้ผลลัพธ์ลงท้ายด้วย 5 คือ ? มีค่าระหว่าง 30 และ 40 เป็นอย่างอื่นไปไม่ได้ นอกจาก 35

2x3 + 5x2 – 2x = 5 1 5.3 5 7

การแจกแจงปกติ Normal or Gaussian distribution by Abraham de Moivre 1734

คุณสมบัติของการแจกแจงปกติ สมมาตร mean=mode=median 68.2689..% 1 SD 95.4499..% 2 SD. 99.7300..% 3 SD. 99.9936..% 4 SD. 99.9999..% 5 SD. 99.9999998% 6 SD. 99.9999999% 7 SD.

Probability Density Function

Probability Density Function

สาธิต ML ใน MS-EXCEL สุ่มตัวเลขขึ้นมา 1 ชุด จำนวน 10 ตัว (Yi) หาค่าpdfของทุกค่า Yi เมื่อกำหนดให้ Mean และ SD มีค่า ณ จุดต่างๆ หาความเป็นไปได้ ที่ชุดข้อมูลนี้ จะมีค่า Mean และ SD ดังกล่าว เปรียบเทียบความเป็นไปได้ (ML)