SlideShare a Scribd company logo
1 of 10
3


                                    3

                             10


           :



1                                 10400   6


--- -- .

               -------


2




3
                                          7




4




5
8




9                                                        10




                           2               10


        1           High

            1   2    3     4   5   6   7   8    9   10

    1       1   0    1     1   1   0   0   1    1   1    7
    2       1   1    1     1   1   0   1   1    0   0    7
    3       0   1    0     1   1   1   0   1    1   0    6
    4       1   0    0     1   1   0   1   1    1   0    6
    5       0   1    1     0   0   1   0   1    1   0    5
3       3    3       4    4     4         2   5     4    3     35

     2               Low


         1       2    3       4    5     6         7   8     9    10


 1       0       1    0       0    0     1         0   1     1    1         5
 2       1       0    0       1    1     0         1   0     0    0         4
 3       0       0    1       0    1     1         0   0     0    0         3
 4       0       0    0       0    0     0         0   1     1    0         2
 5       0       1    1       0    0     0         0   0     0    0         2
         1       1    1       1    2     2         2   2     2    2     16


     3                p       r
             H            L        p           r            q          pq
1            3            1       0.20       0.20          0.80    0.1600
2            3            2       0.25       -0.20         0.75    0.1875
3            3            2       0.25       -0.20         0.75    0.1875
4            4            1       0.25       0.30          0.75    0.1875
5            4            2       0.30       0.20          0.70    0.2100
6            2            2       0.20        0            0.80    0.1600
7            2            1       0.15       -0.05         0.85    0.1275
8            5            2       0.35       0.30          0.65    0.2275
9            4            2       0.30       0.20          0.70    0.2100
10           1            1       0.10        0            0.90    0.0900
∑pq =
                                                                 1.7475


p         r
                                   p         =      0.35
                                             =      0.10
                         r             =     0.30
                                             =      0


                     SD
    S²        =     ( 10 × 253 ) – ( 47² )
                             10 (10-1)
              =     2530 – 2209                     =      321
                             90                            90
    SD =            3.56
                  KR – 20
    rtt       =      n    [
                         n–1
                              1-             ]
                                           ∑pq
                                                    S²


              =           [
                         10 1-               ]      1.7475
                     9                           3.56
              =     1.11 × 0.68

              =     -0.20
H               L
2                      3               2           P = 0.25
                       -               -          r = -0.20
                       -               2
                       1               1


6           P = 0.25       r = 0.10


                               H           L


        2
                           2
2




                       H           L
    3                  -           1           P = 0.25
                       -           1           r = -0.20
                       2           2
                       3           1
3           P = 0.25       r = 0.10
H
3            L         1
                                          H    L
        2


                                   3

3




                               H          L
    6                          -          -   P = 0.20
                               4          2   r =0
                               -          2
                               1          1

    6       P = 0.20               r =0


                           H
4            L         2
H        L
                   2


                       6

6




                   H              L
    7              -              1       P = 0.15
                   -              -       r = -0.50
                   3              2
                   2              2


    7   P = 0.15       r = 0.10
H       L


         2

                            7

7




                        H           L
    10                  -           1       P = 0.10
                        -           -       r =0
                        2           2
                        3           2




    10       P = 0.10       r =0


                                H       L
2

                  10

10




                  2



         10
                           10
          p                     r
              5        5
KR – 20
-0.20                 5
        5

More Related Content

Viewers also liked (10)

Preguntas
PreguntasPreguntas
Preguntas
 
การว เคราะห สารในการอ_าน นางสาวศ_ร_ก_ล มะล_งาม
การว เคราะห สารในการอ_าน นางสาวศ_ร_ก_ล  มะล_งามการว เคราะห สารในการอ_าน นางสาวศ_ร_ก_ล  มะล_งาม
การว เคราะห สารในการอ_าน นางสาวศ_ร_ก_ล มะล_งาม
 
小情歌
小情歌小情歌
小情歌
 
Proposal studi kelayakan_bisnis_cafe
Proposal studi kelayakan_bisnis_cafeProposal studi kelayakan_bisnis_cafe
Proposal studi kelayakan_bisnis_cafe
 
Fiberfab brochure - Jamaican kit car
Fiberfab brochure - Jamaican kit carFiberfab brochure - Jamaican kit car
Fiberfab brochure - Jamaican kit car
 
Presentación evaluacion del desempeño
Presentación evaluacion del desempeñoPresentación evaluacion del desempeño
Presentación evaluacion del desempeño
 
Social mediamarketingindustryreport2012
Social mediamarketingindustryreport2012Social mediamarketingindustryreport2012
Social mediamarketingindustryreport2012
 
Predicting free-riding behavior with 94% accuracy using brain signals - welco...
Predicting free-riding behavior with 94% accuracy using brain signals - welco...Predicting free-riding behavior with 94% accuracy using brain signals - welco...
Predicting free-riding behavior with 94% accuracy using brain signals - welco...
 
How to reset canon mp145
How to reset canon mp145How to reset canon mp145
How to reset canon mp145
 
la empresa contribucion de la administracion de empresas
 la empresa contribucion de la administracion de empresas la empresa contribucion de la administracion de empresas
la empresa contribucion de la administracion de empresas
 

Similar to ว เคราะห ข_อสอบล_คก__

Solutions tohc vermasconceptsofphysics2
Solutions tohc vermasconceptsofphysics2Solutions tohc vermasconceptsofphysics2
Solutions tohc vermasconceptsofphysics2
nayakq
 
Chapter 4: Modern Location Theory of the Firm
Chapter 4: Modern Location Theory of the FirmChapter 4: Modern Location Theory of the Firm
Chapter 4: Modern Location Theory of the Firm
DISPAR
 
Ecology of grey squirrels
Ecology of grey squirrelsEcology of grey squirrels
Ecology of grey squirrels
Shreya Ray
 
Chem lin reg
Chem   lin regChem   lin reg
Chem lin reg
iamkim
 
Sommari.docx
Sommari.docxSommari.docx
Sommari.docx
sldweb360
 
Forward kinematics robotics m tech.
Forward kinematics robotics m tech.Forward kinematics robotics m tech.
Forward kinematics robotics m tech.
MAKAUT
 
Amth250 octave matlab some solutions (3)
Amth250 octave matlab some solutions (3)Amth250 octave matlab some solutions (3)
Amth250 octave matlab some solutions (3)
asghar123456
 
If chemistry workbook ch099 a
If chemistry workbook ch099 aIf chemistry workbook ch099 a
If chemistry workbook ch099 a
Julia vbvvvhgcv
 
Bayesian Inference on a Stochastic Volatility model Using PMCMC methods
Bayesian Inference on a Stochastic Volatility model Using PMCMC methodsBayesian Inference on a Stochastic Volatility model Using PMCMC methods
Bayesian Inference on a Stochastic Volatility model Using PMCMC methods
paperbags
 

Similar to ว เคราะห ข_อสอบล_คก__ (20)

Solutions tohc vermasconceptsofphysics2
Solutions tohc vermasconceptsofphysics2Solutions tohc vermasconceptsofphysics2
Solutions tohc vermasconceptsofphysics2
 
Chapter 8
Chapter 8Chapter 8
Chapter 8
 
251109 Or
251109 Or251109 Or
251109 Or
 
Ch099 a ch02-if-wkshts
Ch099 a ch02-if-wkshtsCh099 a ch02-if-wkshts
Ch099 a ch02-if-wkshts
 
Aem Lect18
Aem Lect18Aem Lect18
Aem Lect18
 
Chapter 4: Modern Location Theory of the Firm
Chapter 4: Modern Location Theory of the FirmChapter 4: Modern Location Theory of the Firm
Chapter 4: Modern Location Theory of the Firm
 
Signal Processing Course : Theory for Sparse Recovery
Signal Processing Course : Theory for Sparse RecoverySignal Processing Course : Theory for Sparse Recovery
Signal Processing Course : Theory for Sparse Recovery
 
Ecology of grey squirrels
Ecology of grey squirrelsEcology of grey squirrels
Ecology of grey squirrels
 
Chem lin reg
Chem   lin regChem   lin reg
Chem lin reg
 
Sommari.docx
Sommari.docxSommari.docx
Sommari.docx
 
2007 jan 1
2007 jan 12007 jan 1
2007 jan 1
 
Forward kinematics robotics m tech.
Forward kinematics robotics m tech.Forward kinematics robotics m tech.
Forward kinematics robotics m tech.
 
International Journal of Engineering Inventions (IJEI)
International Journal of Engineering Inventions (IJEI)International Journal of Engineering Inventions (IJEI)
International Journal of Engineering Inventions (IJEI)
 
Amth250 octave matlab some solutions (3)
Amth250 octave matlab some solutions (3)Amth250 octave matlab some solutions (3)
Amth250 octave matlab some solutions (3)
 
If chemistry workbook ch099 a
If chemistry workbook ch099 aIf chemistry workbook ch099 a
If chemistry workbook ch099 a
 
Tesi Adriano Arcadipane: controllo attivo di un missile
Tesi Adriano Arcadipane: controllo attivo di un missileTesi Adriano Arcadipane: controllo attivo di un missile
Tesi Adriano Arcadipane: controllo attivo di un missile
 
Exampleprob Lp
Exampleprob LpExampleprob Lp
Exampleprob Lp
 
VaR of Operational Risk
VaR of Operational RiskVaR of Operational Risk
VaR of Operational Risk
 
Bayesian Inference on a Stochastic Volatility model Using PMCMC methods
Bayesian Inference on a Stochastic Volatility model Using PMCMC methodsBayesian Inference on a Stochastic Volatility model Using PMCMC methods
Bayesian Inference on a Stochastic Volatility model Using PMCMC methods
 
Solar Installation Methods
Solar Installation  MethodsSolar Installation  Methods
Solar Installation Methods
 

More from 4821010054

ว เคราะห แบบทดสอบ 5 ข_อ
ว เคราะห แบบทดสอบ 5 ข_อว เคราะห แบบทดสอบ 5 ข_อ
ว เคราะห แบบทดสอบ 5 ข_อ
4821010054
 
การสร างเกณฑ แบบร_บร_ค 2
การสร างเกณฑ แบบร_บร_ค 2การสร างเกณฑ แบบร_บร_ค 2
การสร างเกณฑ แบบร_บร_ค 2
4821010054
 
การสร างเกณฑ แบบร_บร_ค 1
การสร างเกณฑ แบบร_บร_ค 1การสร างเกณฑ แบบร_บร_ค 1
การสร างเกณฑ แบบร_บร_ค 1
4821010054
 
ว เคราะห สารในการอ_าน
ว เคราะห สารในการอ_านว เคราะห สารในการอ_าน
ว เคราะห สารในการอ_าน
4821010054
 
ว เคราะห ข_อสอบโสภา
ว เคราะห ข_อสอบโสภาว เคราะห ข_อสอบโสภา
ว เคราะห ข_อสอบโสภา
4821010054
 
สารข าว
สารข าวสารข าว
สารข าว
4821010054
 

More from 4821010054 (15)

ว เคราะห แบบทดสอบ 5 ข_อ
ว เคราะห แบบทดสอบ 5 ข_อว เคราะห แบบทดสอบ 5 ข_อ
ว เคราะห แบบทดสอบ 5 ข_อ
 
การสร างเกณฑ แบบร_บร_ค 2
การสร างเกณฑ แบบร_บร_ค 2การสร างเกณฑ แบบร_บร_ค 2
การสร างเกณฑ แบบร_บร_ค 2
 
การสร างเกณฑ แบบร_บร_ค 1
การสร างเกณฑ แบบร_บร_ค 1การสร างเกณฑ แบบร_บร_ค 1
การสร างเกณฑ แบบร_บร_ค 1
 
ว เคราะห สารในการอ_าน
ว เคราะห สารในการอ_านว เคราะห สารในการอ_าน
ว เคราะห สารในการอ_าน
 
ว เคราะห ข_อสอบโสภา
ว เคราะห ข_อสอบโสภาว เคราะห ข_อสอบโสภา
ว เคราะห ข_อสอบโสภา
 
สารข าว
สารข าวสารข าว
สารข าว
 
Kai
KaiKai
Kai
 
005
005005
005
 
004
004004
004
 
003
003003
003
 
007
007007
007
 
007
007007
007
 
004
004004
004
 
003
003003
003
 
005
005005
005
 

ว เคราะห ข_อสอบล_คก__

  • 1. 3 3 10 : 1 10400 6 --- -- . ------- 2 3 7 4 5
  • 2. 8 9 10 2 10 1 High 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 7 2 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 7 3 0 1 0 1 1 1 0 1 1 0 6 4 1 0 0 1 1 0 1 1 1 0 6 5 0 1 1 0 0 1 0 1 1 0 5
  • 3. 3 3 3 4 4 4 2 5 4 3 35 2 Low 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 0 1 0 0 0 1 0 1 1 1 5 2 1 0 0 1 1 0 1 0 0 0 4 3 0 0 1 0 1 1 0 0 0 0 3 4 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 2 5 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 2 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 16 3 p r H L p r q pq 1 3 1 0.20 0.20 0.80 0.1600 2 3 2 0.25 -0.20 0.75 0.1875 3 3 2 0.25 -0.20 0.75 0.1875 4 4 1 0.25 0.30 0.75 0.1875 5 4 2 0.30 0.20 0.70 0.2100 6 2 2 0.20 0 0.80 0.1600 7 2 1 0.15 -0.05 0.85 0.1275 8 5 2 0.35 0.30 0.65 0.2275 9 4 2 0.30 0.20 0.70 0.2100 10 1 1 0.10 0 0.90 0.0900
  • 4. ∑pq = 1.7475 p r p = 0.35 = 0.10 r = 0.30 = 0 SD S² = ( 10 × 253 ) – ( 47² ) 10 (10-1) = 2530 – 2209 = 321 90 90 SD = 3.56 KR – 20 rtt = n [ n–1 1- ] ∑pq S² = [ 10 1- ] 1.7475 9 3.56 = 1.11 × 0.68 = -0.20
  • 5. H L 2 3 2 P = 0.25 - - r = -0.20 - 2 1 1 6 P = 0.25 r = 0.10 H L 2 2 2 H L 3 - 1 P = 0.25 - 1 r = -0.20 2 2 3 1 3 P = 0.25 r = 0.10
  • 6. H 3 L 1 H L 2 3 3 H L 6 - - P = 0.20 4 2 r =0 - 2 1 1 6 P = 0.20 r =0 H 4 L 2
  • 7. H L 2 6 6 H L 7 - 1 P = 0.15 - - r = -0.50 3 2 2 2 7 P = 0.15 r = 0.10
  • 8. H L 2 7 7 H L 10 - 1 P = 0.10 - - r =0 2 2 3 2 10 P = 0.10 r =0 H L
  • 9. 2 10 10 2 10 10 p r 5 5