Statistics သမိုင်းကြောင်း

စာရင်းအင်းပညာ (Statistics) ရဲ့ သမိုင်းကြောင်း

စာရင်းအင်းပညာဟာ ရှေးခေတ်ကတည်းက အသုံးပြုခဲ့၊ အသုံးဝင်ခဲ့ပါတယ်။ ကနဦးမှာ တိုင်းပြည်ရဲ့ လူဦးရေ၊ ငွေကြေး၊ စစ်အင်အား စတဲ့ အချက်အလက်တွေကို စုစည်းပြီး စီမံခန့်ခွဲဖို့အတွက် အသုံးပြုခဲ့ပါတယ်။

မီဆိုပိုတေးမီးယား၊ အီဂျစ်၊ ရောမ စသည့် ရှေးဟောင်းနိုင်ငံတွေမှာ တိုင်းရင်းစုစာရင်း၊ ကုန်ပစ္စည်းစာရင်း တွေကို ပြုစုခဲ့ကြပါတယ်။ အထူးသဖြင့် မီဆိုပိုတေးမီးယားမှာ ဘုရားရှိခိုးကျောင်းတွေက လူဦးရေနှင့် ပိုင်ဆိုင်မှုအချက်အလက်တွေကို စုစည်းခဲ့ကြပါတယ်။
အလယ်ခေတ်နှင့် နောက်ပိုင်း ၁၇ ရာစုမှာ “Statistics” ဆိုတဲ့ဝေါဟာရကို ပထမဆုံးအသုံးပြုခဲ့ကြပါတယ်။ ဒီနောက် ၁၈-၁၉ ရာစုမှာ တက္ကသိုလ်တွေက စာပေအဖြစ် စတင်သင်ကြားပို့ချခဲ့ကြပါတယ်။ လူဦးရေစာရင်းစစ်ခြင်း၊ စီးပွားရေးအချက်အလက် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း စတဲ့ အပိုင်းတွေမှာ တိုးတက်လာခဲ့ပါတယ်။
ခေတ်သစ်ကာလ  သိပ္ပံပညာ၊ ဆေးပညာ၊ စီးပွားရေး စတဲ့ နယ်ပယ်အများအပြားမှာ အဓိကကျတဲ့ ကိရိယာအဖြစ် ပြောင်းလဲလာပြီး၊ ကွန်ပျူတာဖန်တီးနိုင်မှုကြောင့် အချက်အလက်ကို ပိုမိုလျင်မြန်စွာ စုစည်းပြီး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်လာခဲ့ပါတယ်။

စာရင်းအင်းပညာဟာ အချက်အလက်ကို ကောင်းမွန်စွာ အသုံးပြုပြီး ဆုံးဖြတ်ချက်ချဖို့ ကူညီပေးတဲ့ ပညာရပ်အဖြစ် အရေးပါပြီး ပိုမိုဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်လာပါတယ်။

သက္ကရာဇ်အလိုက် ထင်ရှားကျော်ကြားတဲ့ စာရင်းအင်းပညာရှင်များတွေအကြောင်း နည်းနည်း လျှာရှည်ချင်ပါတယ်။

အဘူ အလ် ကင်ဒီ (Abu al-Kindi) (801-873)
– စာရင်းအင်းပညာကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာတဲ့ ကိရိယာတစ်ခုအဖြစ် ပြသခဲ့ပါတယ်။
– Manuscript on Deciphering Cryptographic Messages စတဲ့ အကြောင်းအရာတွေကို ရေးသားခဲ့ပါတယ်။

ဂျွန် ဂရန့် (John Graunt) (1620-1674)
– လူဦးရေစာရင်းပညာ၊ ကူးစက်ရောဂါဗေဒနှင့် အသက်အန္တရာယ်စာရင်းအင်းပညာရဲ့ ဖခင်လို့ ယူဆကြပါတယ်။
– လန်ဒန်မြို့မှာရှိတဲ့ သေဆုံးမှုစာရင်းများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး လူဦးရေ အရွယ်အစား၊ ကျား-မ အရေအတွက်အချိုး၊ မွေးကင်းစအသက်ရှည်မှုနှုန်းတို့ကို ခန့်မှန်းခဲ့ပါတယ်။
– စာရင်းအင်းဆက်စပ်မှု၊ စာရင်းအင်းနိဂုံးချုပ်နှင့် လူဦးရေရွေးချယ်မှု စတဲ့ အယူအဆတွေကို စတင်မိတ်ဆက်ပေးခဲ့ပါတယ်။

ဝီလျံ ပက်တီ (William Petty) (1623-1687)
– ခေတ်သစ်စာရင်းအင်းပညာနှင့် လူဦးရေဆိုင်ရာနည်းစနစ်များရဲ့ ဖခင်တစ်ဦးဖြစ်ပါတယ်။
– အသက်စာရင်းများကို အသုံးပြုပြီး လူဦးရေတိုးပွားမှုနှင့် သေဆုံးမှုနှုန်းကို ခန့်မှန်းခဲ့ပါတယ်၊ စာရင်းအင်းပညာနှင့် စီးပွားရေးသီအိုရီကို ပေါင်းစပ်တဲ့ နိုင်ငံရေးဂဏန်းပညာ (Political Arithmetic) ဆိုတဲ့ အယူအဆကို မိတ်ဆက်ခဲ့ပါတယ်။

အက်မန်ဒ် ဟေလီ (Edmund Halley) (1656-1742)
– ၁၆၉၃ ခုနှစ်မှာ An estimate of the degrees of mortality of mankind… ဆိုတဲ့ စာရင်းကို ထုတ်ပြန်ခဲ့ပြီး၊ အသက်အာမခံတန်ဖိုးကို သတ်မှတ်ဖို့ အကြိုတွက်ချက်မှုတွေကို ပထမဆုံးအသုံးပြုခဲ့သူဖြစ်ပါတယ်။

ဂျွန် အာဘတ်နော့ (John Arbuthnot) (1667-1735)
– ၁၇၁၀ ခုနှစ်မှာ လန်ဒန်မှာရှိတဲ့ ကျား-မ မွေးဖွားမှုအချိုးဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို အသုံးပြုပြီး အရေးပါတဲ့ စမ်းသပ်မှုတွေကို ပြုလုပ်ခဲ့ပါတယ်။
– ကျား-မ မွေးဖွားမှုဖြစ်နိုင်ခြေညီမျှဆိုတဲ့ ကုထုံးယူဆချက်နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပြီး (၈၂) နှစ်တာ အချက်အလက်များက တဆင့် ယောကျ်ားလေးများ ပိုများခြင်း၏ ဖြစ်နိုင်ခြေသည် အလွန်နည်းပါးကြောင်း ပြသခဲ့ပါတယ်။

ဒနီယယ် ဘာနိုလီ (Daniel Bernoulli) (1700-1782)
– ၁၇၆၆ ခုနှစ်မှာ Essai d’une nouvelle analyse de la mortalité causée par la petite vérole… ဆိုတဲ့ စာရင်းကို ထုတ်ပြန်ခဲ့ပြီး ပထမဆုံး နှစ်ဆလျော့ချအသက်စာရင်းကို ဖန်တီးခဲ့ပါတယ်။
– ကူးစက်ရောဂါများရဲ့ သင်္ချာသီအိုရီ ရှေ့ဆောင်ပုဂ္ဂိုလ်တစ်ဦးလည်း ဖြစ်ပါတယ်။

သောမတ် ဘေစ် (Thomas Bayes) (1701-1761)
– ပြောင်းပြန်ဖြစ်နိုင်ခြေသီအိုရီ (Bayes’ theorem) ကို တီထွင်ခဲ့ပြီး၊ အချက်အလက်များကို အခြေခံပြီး ယူဆချက်များကို ပြုပြင်တဲ့ နည်းလမ်းကို ဖော်ထုတ်ခဲပါတယ်။

ပီယာ-ဆိုမွန် လပ်လေ့ (Pierre-Simon Laplace) (1749-1827)
– ပြောင်းပြန်ဖြစ်နိုင်ခြေ၊ အချိုးခန့်မှန်းမှု စတဲ့ နယ်ပယ်တွေမှာ ထင်ရှားပြီး၊ စာရင်းအင်းပညာနှင့် ဖြစ်နိုင်ခြေသင်္ချာကို ပေါင်းစပ်ခဲ့ပါတယ်။

ကားလ် ဖရိဒရစ် ဂေါ့စ် (Carl Friedrich Gauss) (1777-1855)
– ဂေါ့စ်-မာကိုဗ်သီအိုရီ၊ ဒယ်လ်တာနည်းလမ်း စသည်တို့ကို တီထွင်ခဲ့သူဖြစ်ပါတယ်။

အဒေါ့ဖ် ကွေတလက် (Adolphe Quetelet) (1796-1874)
– လူ့ခန္ဓာကိုယ်ပုံစံဆိုင်ရာ စာရင်းအင်းပညာကို တည်ထောင်ခဲ့ပြီး၊ လူ့လက္ခဏာများ၏ ဖြန့်ဖြူးမှုကို လေ့လာခဲ့ပါတယ်။

ဖလော်ရင့်စ် နိုက်တင်ဂေးလ် (Florence Nightingale) (1820-1910)
– ဒေတာပုံဖော်ခြင်းကို အသုံးပြီး ဆေးကုသမှုနှင့် ပြည်သူ့ကျန်းမာရေးဆိုင်ရာ ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းနိုင်ဖို့ ကူညီခဲ့ပါတယ်။

ဖရန်စစ် ဂေါ့တန် (Francis Galton) (1822-1911)
– အတွေ့အကြုံအခြေခံ ပြန်လည်ပေါင်းကပ်မှုသီအိုရီကို တီထွင်ခဲ့ပြီး၊ ဖြစ်နိုင်ခြေဆိုင်ရာ မျိုးရိုးဗီဇကို လေ့လာခဲ့ပါတယ်။

ကားလ် ပီးယာစွန်း (Karl Pearson) (1857-1936)
– Chi Square စမ်းသပ်မှု၊ p-တန်ဖိုး စသည်တို့ကို တီထွင်ခဲ့ပြီး၊ ဖြန့်ဖြူးမှုသီအိုရီကို ချဲ့ထွင်ခဲ့ပါတယ်။

ချားလ်စ် စပီယာမန် (Charles Spearman) (1863-1945)
– ဖက်တာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနည်းကို တီထွင်ခဲ့ပြီး၊ စွမ်းရည်ဆိုင်ရာ ကွဲပြားမှုများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် သီအိုရီတွေ ဖော်ထုတ်ပေးနိုင်ခဲ့ပါတယ်။

ဂျော့ခ်ျ အန်ဒီ ယူလ် (George Udny Yule) (1871-1951)
– ဆက်နွယ်မှုသီအိုရီကို လူမှုသိပ္ပံပြဿနာများတွင် အသုံးချခဲ့ပြီး၊ အခြေခံဇယားတိုင်းတာမှုဆိုင်ရာ ဖော်မြူလာများကို တီထွင်ခဲ့ပါတယ်။
– အချိန်ကြာမြင့်စာရင်းအင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနည်းကို တီထွင်ခဲ့ပါတယ်။

ဝီလျံ ဆီလီ ဂော့စကက် (William Sealey Gosset) (1876-1937)
– ၁၀၉၉ ခုနှစ်တွင် Student’s t-test ကို တီထွင်ခဲ့ပြီး၊ ပုံမှန်လူဦးရေမှ အသေးစားနမူနာများအတွက် ပျမ်းမျှနှင့် ပတ်သက်သော ယူဆချက်များကို စမ်းသပ်ရန် အသုံးပြုခဲ့ပါတယ်။

ရောနယ် အေ. ဖီရှာ (Ronald A. Fisher) (1890-1962)
– ၁၉၁၈ ခုနှစ်တွင် ပျမ်းမျှကွာခြားမှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနည်းကို ထုတ်ပြန်ခဲ့ပြီး၊ ၁၉၂၁ ခုနှစ်တွင် ဖြစ်နိုင်ခြေအယူအဆကို တင်ပြခဲ့ပါတယ်။
– ၁၉၂၅ ခုနှစ်တွင် Statistical Methods for Research Workers၊ ၁၉၅၆ ခုနှစ်တွင် Statistical Methods and Scientific Inference စသည့် စာအုပ်များကို ထုတ်ဝေခဲ့ပါတယ်။

ဖရန့် ဝီလ်ကော့ဆန် (Frank Wilcoxon) (1892-1965)
– non parametric စာရင်းအင်းပညာကို လေ့လာစမ်းစစ်ပြသခဲပြီး၊ လက္ခဏာအဆင့်စမ်းသပ်မှုကို တီထွင်ခဲ့ပါတယ်။

မျက်မှောက်ခေတ် ထင်ရှားတဲ့ စာရင်းအင်းပညာရှင် အချို့ကို လည်း လျှာထပ်ရှည်ချင်ပါတယ်။

ဘရက်လေ အီဖရွန် (Bradley Efron)
အီဖရွန်က စတန်းဖို့ဒ် တက္ကသိုလ်မှာ စာရင်းအင်းပညာရပ်ကို သင်ကြားပို့ချနေတဲ့ ပါမောက္ခတစ်ယောက်ဖြစ်ပါတယ်။ သူက Bootstrap နည်းလမ်းကို တီထွင်ခဲ့လို့ လူသိများပါတယ်။ Bootstrap နည်းလမ်းဆိုတာက ကွန်ပျူတာကို အသုံးပြုပြီး စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ ခန့်မှန်းချက်တွေကို တိကျအောင် လုပ်ဆောင်တဲ့ နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်ပါတယ်။

ဒေးဗစ် ဒွန်အိုဟို (David Donoho)
ဒွန်အိုဟိုလည်း စတန်းဖို့ဒ် တက္ကသိုလ်မှာပဲ စာရင်းအင်းပညာရပ်ကို သင်ကြားပို့ချနေတဲ့ ပါမောက္ခတစ်ယောက်ဖြစ်ပါတယ်။ သူက Wavelet analysis နဲ့ Sparse representation ဆိုတဲ့ နည်းပညာတွေကို တီထွင်ခဲ့လို့ လူသိများပါတယ်။ Wavelet analysis ဆိုတာက ဒေတာအချက်အလက်တွေကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာတဲ့ နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်ပြီး Sparse representation ဆိုတာက ဒေတာအချက်အလက်တွေကို အကျဉ်းချုပ်ပြီး ဖော်ပြတဲ့ နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်ပါတယ်။

အဒမ် ဘရန်းဒ် (Adam Brandenburger)
ဘရန်းဒ်က နယူးယောက် တက္ကသိုလ်က စီးပွားရေးနဲ့ မဟာဗျူဟာဆိုင်ရာ ပါမောက္ခတစ်ယောက်ဖြစ်ပါတယ်။ သူက Game theory နဲ့ Decision theory ဘာသာရပ်တွေကို သင်ကြားပေးနေပါတယ်။ Game theory ဆိုတာက လူတွေ ဒါမှမဟုတ် ကုမ္ပဏီတွေက ဘယ်လိုဆုံးဖြတ်ချက်တွေ ချမှတ်ကြလဲဆိုတာကို လေ့လာတဲ့ ဘာသာရပ်တစ်ခုဖြစ်ပြီး Decision theory ဆိုတာက အကောင်းဆုံး ဆုံးဖြတ်ချက်ကို ဘယ်လိုရွေးချယ်မလဲဆိုတာကို လေ့လာတဲ့ ဘာသာရပ်တစ်ခုပါ။

ရှီးနာ အိုင်ယန်ဂါ (Sheena Iyengar)
အိုင်ယန်ဂါက ကိုလံဘီယာ စီးပွားရေးကျောင်းမှာ စီးပွားရေးဆိုင်ရာ ပါမောက္ခတစ်ယောက်ဖြစ်ပါတယ်။ သူက ရွေးချယ်မှုတွေနဲ့ ဆုံးဖြတ်ချက်ချမှတ်မှုတွေအကြောင်းကို သင်ကြားနေပါတယ်။ သူ့ရဲ့ သုတေသနတွေမှာ လူတွေက ရွေးချယ်စရာတွေ များလာတဲ့အခါ ဘယ်လိုခံစားရလဲ၊ ဘယ်လိုဆုံးဖြတ်ချက်တွေ ချမှတ်ကြလဲဆိုတာကို ဖော်ထုတ်ပြသနိုင်ခဲ့ပါတယ်။