วันอาทิตย์ที่ 15 กันยายน พ.ศ. 2556

ความน่าจะเป็น


ความน่าจะเป็น

ความน่าจะเป็น คือ ค่าที่ใช้ประเมินสถานการณ์ที่ยังไม่เกิดขึ้น โดยพิจารณาว่า เมื่อถึงเวลาเกิดเหตุการณ์แล้ว จะเกิดในลักษณะใด มีโอกาสที่จะเกิดมากน้อยเพียงใด การหาค่าความน่าจะเป็น จะต้องหาจากการทดลองสุ่มเท่านั้น
แซมเปิลสเปซ (Sample Space )
แซมเปิลสเปซ คือเซตของเหตุการณ์ทั้งหมดจากการทดลอง (Universal Set) เช่น การโยนลูกเต๋าถ้าต้องการดูว่าหน้าอะไรจะขึ้นมาจะได้ S = { 1, 2, 3, 4, 5, 6 }
แซมเปิลพ้อยท์ (Sample Point)
แซมเปิลพ้อยท์ (Sample Point) คือ สมาชิกของแซมเปิลสเปซ (Sample Space )
เช่น S = { 1, 2, 3, 4, 5, 6 } จะได้แซมเปิลพ้อยท์คือ 1 ถึง 6
เหตุการณ์ (Event)
เหตุการณ์ คือ เซตที่เป็นสับเซตของ Sample Space เป็นเหตุการณ์ที่เราสนใจ จากการทดลองสุ่ม
การทดลองสุ่ม (Random Experiment)
การทดลองสุ่มคือ การกระทำที่เราทราบว่าผลทั้งหมดที่อาจจะเกิดขึ้นมีอะไรบ้าง แต่ไม่สามารถบอกได้อย่างถูกต้องแน่นอนว่าจะเกิดผลอะไรจากผลทั้งหมดที่เป็นไปได้เหล่านั้น
การหาค่าความน่าจะเป็น
ให้ S เป็นแซมเปิลสเปซ ที่ซึ่ง มีเหตุการณ์ทั้งหมดที่เป็นไปได้คือ n(S) และ E เป็นเหตุการณ์ที่เราสนใจ ซึ่ง E S ให้ P(E) เป็นค่าน่าจะเป็นที่จะเกิดโอกาส E
การทดลองสุ่ม
คือการทดลองที่ผลลัพธ์อาจจะเกิดขึ้นได้แตกต่างกันหลายอย่าง
แต่เราไม่ทราบว่าผลลัพธ์ใดจะเกิดขึ้น
ตัวอย่าง
1. การโยนเหรียญขึ้นไปในอากาศ ถือว่าเป็นการทดลองสุ่ม เพราะเรายังไม่ทราบว่าเหรียญจะหงายหัวหรือก้อย
2. การทอดลูกเต๋าลงในถ้วย ถือว่าเป็นการทดลองสุ่ม เพราะเรายังไม่ทราบว่าลูกเต๋า
หงายหน้าอะไร
3. การหยิบไพ่หนึ่งใบจากไพ่สำรับหนึ่ง ถือว่าเป็นการทดลองสุ่ม เพราะเรายังไม่ทราบว่าจะได้ไพ่ใด
4. การวิ่งแข่งขัน ถือว่าเป็นการทดลองสุ่ม เพราะแต่ละคนมีโอกาสชนะแต่เราไม่ทราบว่าเป็นใคร
            ศึกษาเพิ่มเติมได้จากวีดีโอด้านล่างได้เลยค่ะ



การวัดความยาว


การวัดความยาว


                หน่วยการวัดความยาวที่นิยมใช้กันในประเทศไทย
                หน่วยการวัดความยาวในระบบอังกฤษ
                12                นิ้ว                   เท่ากับ    1      ฟุต
                3                  ฟุต                  เท่ากับ    1      หลา
                1,760          หลา                เท่ากับ    1      ไมล์
                หน่วยการวัดความยาวในระบบเมตริก
                10           มิลลิเมตร                       เท่ากับ    1              เซนติเมตร
                100         เซนติเมตร                     เท่ากับ    1              เมตร
                1,000      เมตร                               เท่ากับ    1              กิโลเมตร
                หน่วยการวัดความยาวในมาตรไทย
                12                นิ้ว                   เท่ากับ    1                  คืบ
                2                  คืบ                  เท่ากับ    1                  ศอก
                4                  ศอก                เท่ากับ    1                  วา
                20                วา                    เท่ากับ    1                  เส้น
                400             เส้น                 เท่ากับ    1                  โยชน์
กำหนดการเทียบ     1     วา เท่ากับ    2              เมตร
              หน่วยการวัดความยาวในระบบอังกฤษเทียบกับระบบเมตริก ( โดยประมาณ )
                1              นิ้ว                          เท่ากับ    2.54        เซนติเมตร
                1              หลา                        เท่ากับ    0.9144   เมตร
                1              ไมล์                        เท่ากับ    1.6093   กิโลเมตร
ตัวอย่าง   การเปรียบเทียบหน่วยการวัดในระบบเดียวกันและต่างระบบกัน
                1. แก้วสูง 160 เซนติเมตร อยากทราบว่าแก้วสูงกี่เมตร
เนื่องจาก 100 เซนติเมตร  เท่ากับ 1 เมตร และแก้วสูง 160 เซนติเมตร
ดังนั้น แก้วสูง  160/100     =  1.60  เมตร
            
               2. ความกว้างของรั้วบ้านด้านติดถนนเป็น 1.05 กิโลเมตร อยากทราบว่าความกว้างของรั้วบ้านด้านติดกับถนนเป็นกี่เมตร
เนื่องจาก 1 กิโลเมตร เท่ากับ 1,000 เมตร และรั้วบ้านกว้าง 1.05 กิโลเมตร
ดังนั้น ความกว้างของรั้วบ้านเป็น 1.05  x  1,000  =  1,050  เมตร

ศึกษาเพิ่มเติมได้จากวีดีโอด้านล่างได้เลยค่ะ



ที่มา : การวัความยาว http://www.kr.ac.th/ebook2/apichat/04.html
วีดีโอการวัดความยาว http://www.youtube.com/watch?v=rTm4R6Kamgg
วันที่ 14 กันยายน 2556

สถิติ คณิตศาสตร์


สถิติ คณิตศาสตร์

 
สถิติ (Statistic) หมายถึง
1. ตัวเลขแทนปริมาณจำนวนข้อมูล หรือข้อเท็จจริงของสิ่งต่าง ๆ ที่คนโดยทั่วไปต้องการศึกษาหาความรู้ เช่นต้องการทราบปริมาณน้ำฝนที่ตกในกรุงเทพมหานครปี 2541 เป็นต้น
2. ค่าตัวเลขที่เกิดจากการคำนวณมาจากกลุ่มตัวอย่าง (Sample) หรือคิดมาจากนิยามทางคณิตศาสตร์ เช่น คำนวณหาค่าเฉลี่ย ค่าความแปรปรวน ค่าที่คำนวณได้เรียกว่าค่าสถิติ (A Statistic) ส่วนค่าสถิติทั้งหลายเรียกว่า ค่าสถิติหลาย ๆ ค่า (Statistics)
3. วิชาการแขนงหนึ่งที่จัดเป็นวิชาวิทยาศาสตร์ และเป็นทั้งวิทยาศาสตร์บริสุทธิ์และวิทยาศาสตร์ประยุกต์ และยังหมายรวมถึงระเบียบวิธีการสถิติอันประกอบไปด้วยขั้นตอน 4 ขั้นตอนที่ใช้ในการศึกษาได้แก่
การเก็บรวบรวมข้อมูล (Collection of Data)
การนำเสนอข้อมูล (Presentation of Data)
การวิเคราะห์ข้อมูล (Analysis of Data)
การวิเคราะห์ข้อมูล (Analysis of Data)
ข้อมูล(Data) หมายถึง  รายละเอียดข้อเท็จจริงของสิ่งต่าง ๆ ทั้งที่เป็นรูปธรรมและนามธรรมซึ่งตรงกับสิ่งที่ผู้วิจัยต้องการศึกษา
ประเภทของวิชาสถิติ
แบ่งประเภทตามลักษณะของข้อมูลได้เป็นสองประเภทคือ
สถิติเชิงอนุมาน (Inductive Statistics) หมายถึง สถิติที่ใช้จัดกระทำกับข้อมูลที่ได้มาเพียงบางส่วนของข้อมูลทั้งหมด
สถิติเชิงบรรยาย (Descriptive Statistics) หมายถึง สถิติที่ใช้จัดกระทำกับข้อมูลที่ได้มาเฉพาะเรื่องใดเรื่องหนึ่ง
การนำเสนอข้อมูล  หมายถึง  การจัดระบบข้อมูลให้เป็นหมวดหมู่ เป็นประเภทตามลักษณะของการวิจัย  เพื่อความชัดเจนในการวิเคราะห์ข้อมูลและการแปลความหมายของข้อมูล
การแจกแจงความถี่ (Frequency distribution table)
จำแนกออกเป็น 2 ลักษณะ คือ
แจกแจงข้อมูลเป็นตัว ๆ ไป ใช้กับข้อมูลดิบที่มีจำนวนไม่มากนัก
แจกแจงข้อมูลเป็นช่วงคะแนน (อันตรภาคชั้น)
           หลักการสร้างตารางแจกแจงความถี่
1. พิจารณาจำนวนข้อมูลดิบทั้งหมดว่ามีมากหรือน้อยเพียงใด
2. หาค่าสูงสุดหรือต่ำสุดของข้อมูลดิบที่มีอยู่
3. หาค่าพิสัยของข้อมูลนั้นจากสูตร
                           พิสัย  =   ค่าสูงสุด  -  ค่าต่ำสุด
4. พิจารณาว่าจะแบ่งเป็นกี่ชั้น (นิยม 5 – 15 ชั้น)
5. หาความกว้างของแต่ละอันตรภาคชั้น จากสูตร (นิยมปรับค่าให้เป็น 5 หรือ 10)
      ความกว้างของอันตรภาคชั้น   =   พิสัย/จำนวนชั้น
6. ควรเลือกค่าที่น้อยที่สุด หรือค่าที่มากที่สุดของอันตรภาคชั้นให้เป็นค่าที่สังเกตได้ง่ายๆ
ฮิสโตแกรม (Histogram) หรือแท่งความถี่ คือ  การแจกแจงความถี่ข้อมูลโดยใช้กราฟแท่ง เพื่อให้เกิดความเป็นรูปธรรมของข้อมูลมากยิ่งขึ้นและง่ายต่อการวิเคราะห์ หรือตีความหมายข้อมูล
ค่ากลางของข้อมูล มีทั้งหมด 6 ชนิด
                  ค่าเฉลี่ยเลขคณิตหรือตัวกลางเลขคณิต (arithmetic  mean)
                  มัธยฐาน (median)
                  ฐานนิยม (mode)
                  ตัวกลางเรขาคณิต (geometric mean)
                  ตัวกลางฮาโมนิค (harmonic mean)
                  ตัวกึ่งกลางพิสัย (mid-range)
ค่าเฉลี่ยเลขคณิต(arithmetic  mean)
หลักในการหาค่าเฉลี่ยเลขคณิต
นำข้อมูลทั้งหมดมารวมกัน
นำผลรวมที่ได้จากข้อ 1 มาหารด้วยจำนวนข้อมูลทั้งหมด
ผลหารที่ได้ในข้อ 2 คือ ค่าเฉลี่ย
มัธยฐาน (median)  คือ ค่ากลางของข้อมูลที่อยู่กึ่งกลางของข้อมูลทั้งหมดหลังจากเรียงลำดับข้อมูลจากน้อยไปมากหรอจากมากไปน้อย
ตัวอย่าง  จงหาค่ามัธยฐานของข้อมูล   3 , 7 19, 25, 12, 18 , 10
วิธีทำ  เรียงข้อมูลจากน้อยไปมากได้   3 , 7, 10, 12, 18, 19, 25 ข้อมูลมีทั้งหมด 7 ตัวเรียงข้อมูลแล้วตัวเลขที่อยู่ตรงกลางคือตัวเลขตำแหน่งที่ 4  ตัวเลขตำแหน่งที่ 4 คือ 12 เป็นมัธยฐาน
ฐานนิยม (mode) คือ ค่ากลางของข้อมูลที่มีความถี่สูงสุดในชุดข้อมูลนั้น
ตัวอย่าง  จงหาฐานนิยมของข้อมูลชุดนี้  3, 2, 5, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 5
วิธีทำ   ข้อมูลมี 2 จำนวน 1 ค่า    มี 3 จำนวน 8  ค่า มี 5 จำนวน 2 ค่า ฉะนั้นฐานนิยมของข้อมูลคือ 3
ศึกษาเพิ่มเติมได้จากวีดีโอด้านล่างได้เลยค่ะ



การลบจำนวนเต็ม

การลบจำนวนเต็ม



            การลบจำนวนเต็ม  เราอาศัยการบวกตามข้อตกลงคือให้เปลี่ยนการกระทำลบ เป็นการกระทำบวกด้วยจำนวนตรงข้ามของตัวลบ ดังนี้
ตัวตั้ง - ตัวลบ  =  ตัวตั้ง + จำนวนตรงข้ามของตัวลบ 
เช่น
     1.   12 - 18 = ?
       วิธีทำ  เนื่องจาก             ตัวตั้ง = 12
                                                ตัวลบ  =  18
        ดังนั้น 12 - 18 = 12 + จำนวนตรงข้ามของ 18
                           =  12 + ( - 18)
                           =  - 6
  2.  (- 4) - ( - 8) = ?
     วิธีทำ    เนื่องจาก     ตัวตั้ง  =  (- 4 )
                               ตัวลบ   =  ( - 8 )
             ดังนั้น (- 4 ) - (- 8 )  = (- 4 ) + จำนวนตรงข้ามของ ( - 8)
                                        = (- 4 ) + 8
ศึกษาเพิ่มเติมได้จากวีดีโอด้านล่างได้เลยค่ะ