nyuuzyou/kompy huggingface dataset:
Asosiy tushunchalar - O’zbekiston respublikasi oliy va o’rta maxsus ta’lim vazirligi bekkamov. Ch. I, Hamdamova....

65
Respublikamizda pilla yetishtirish mavsumi bahor oylariga to’g’ri keladi.
Baxorgi qurt boqish mavsumini muvaffakiyatli o’tkazish uchun tayyorgarlik
ishlarini fevral - mart oylaridan boshlash kerak.
Jamoa
xo’jaliklarida qurt boqish mavsumiga tayyorgarlik ishlari
qo’yidagilarni o’z ichiga oladi:
qurt
boqish kalendarini tuzish; qurtxonalar uchun yarokli binolarni tanlash
va ularni ta’mirlash; kerakli asbob-anjomlarni taxt qilib qo’yish;
qurt boquvchi zvenolarni tashkil etish; qurt boquvchilar
bilan shartnomalar
tuzish;
qurt boqiladigan xonalarni va asbob-anjomlarni dezinfeksiya qilish
(zararsizlantirish). tutzorlar va yakka qatorlab ekilgan tutlarni parvarish qilish.
1. Qurt boqishda ishlatiladigan asbob-anjomlar va qurtxonalarni
dezinfeksiya qilish.
Ipakchilikda dezinfeksiya ipak qurti kasalliklariga
qarshi kurashda asosiy
vosita hisoblanadi. Ipak qurti kasalliklarini ko’zgatuvchi patogen mikroblar
dezinfeksiya yordamida zararsizlantiriladi.
Dezinfeksiyani issiq xavo,
issiq suv, issiq bug’, kimyoviy usul bilan
dezinfeksiya qilinadi. Dezinfeksiyalovchi moddalar orasida xloramin va kalsiy
gipoxlorid nisbatan keng qo’llaniladi. Pillachilik obyektlari
esa asosan formalin
bilan dezinfeksiya kilinadi.
Inkubatoriya va qurtxonalar, odatda 4% formalin eritmasi bilan dezinfeksiya
kilinadi, 4% li dezinfeksiyalovchi eritmani tayyorlash uchun qo’shiladigan suv
miqdori quyidagi formula yordamida aniqlanadi:
S =
X -
4 %
4 %
bunda S-4% li formalin eritmasini tayyorlash uchun qo’shiladigan suv
miqdori;
x - zavoddan keltirilgan formalinning pasportidagi konsentrasiyasi.
Rus tili orqali o‘tgan terminlar

|
Rus tili orqali o‘tgan terminlar
|
bet | 4/12 | Sana | 25.11.2023 | Hajmi | 249,32 Kb. | | #105262 |
Bog'liq 5-6-7-82. Rus tili orqali o‘tgan terminlar. Yuqorida aytilgan xulosalar ilmiy terming quyidagi tarifni keltiramiz: ilmiy termin bu – o‘zining ma’no (semantik) tuzilishida terminlashtirilayotgan obyektning boshqalarbilan o‘zaro aloqasini yetarli aniqlik bilan aks ettirgan holda amaldagi terminologiya tizimida ma’lum ilmiy darajada tasniflovchi so‘z, turg’un so‘z birikma yoki qisqartmadir. O'ZBEK TILINING IMLO QOIDALARI VA SOHA EGALARINING SAVODXONLIGI Reja: 1. O'zbek tilining yangi imlo qoidalari 2. Unlilar imlosi 3. Asos va qo'shimchalar imlosi 3. Qo'shib yozish va ajratib yozish 4. Ajratib yozish 5. Bosh harflar imlosi 6. Chiziqcha bilan yozish va ko'chirish qoidalari Yozuv har bir xalqning ma'naviy boyligi, yuksak ma-daniyatga erishganligining o'ziga xos ko'rinishi sanaladi. So'zlarning yozilishidagi barqarorlik, qat'iylik millatni yakdiilikka, ma'naviy jipslikka yetaklaydi. Shu ma'noda har bir xalq o'z tilining imlo qoidalarini ishlab chiqadi, uni amali-yotga tatbiq etadi. Kirill yozuviga asoslangan imlo qoidalarimiz 1956-yilda tasdiqlangan edi. Davr o'tishi bilan u eskirdi, amaliy ehti-yojlarimizga javob bermay qoldi. Shu bois, 80-yillarning boshlaridayoq uni yangilashga urinishlar boshlandi. O'zbek tiliga davlat tili maqomining berilishi, mustaqil-likning qo'lga kiritilishi yangi imlo qoidalarini ishlab chi-qish uchun qulay imkoniyat yaratdi. Lotin yozuviga asoslangan yangi alifboning joriy etilishi esa bu jarayonni yanada tezlashtirib yubordi. Shu maqsadda O'zbekiston Respub-likasi Vazirlar Mahkamasi 1995-yilning 24-avgustida 339-sonli «0'zbek tilining asosiy imlo qoidalarini tasdiqlash ha-qida» qaror qabul qildi. U 82 banddan iborat bo'lib, quyi-dagi bo'limlarni o'z ichiga oladi. 1. Harflar imlosi: - unlilar imlosi (1—7-bandlar);
- undoshlar imlosi (8—32-bandlar).
- Asos va qo'shimchalar imlosi (33—37-bandlar).
- Qo'shib yozish (38-50-bandlar).
- Chiziqcha bilan yozish (51—56-bandlar).
- Ajratib yozish (57—56-bandlar).
- Bosh harflar imlosi (66—74-bandlar).
- Ko'chirish qoidalari (75—82-bandlar).
|
| |
Ilmiy uslub. Sohaviy terminlarning yasalishi - bet 2

|
Ilmiy uslub. Sohaviy terminlarning yasalishi
|
bet | 2/12 | Sana | 25.11.2023 | Hajmi | 249,32 Kb. | | #105262 |
Bog'liq 5-6-7-810. Funksional terminologiya – zamonaviy terminlarning turli matnlardagi, professional muloqot holatlarida, mutaxassislarni tayyorlashdagi vazifalari, shu bilan birga nutqda va kompyuter tizimida terminlardan foydalanish xossalarini o‘rganadi. “Termin” umum iste’moldagi so‘zdan quyidagi belgilarga ko‘ra farqlanadi: 1) termin-umumadabiy tilning maxsus vazifa bajaruvchi bir turi bo‘lmish ishlab chiqarish, fan va texnika tiliga mansub lisoniy birlik, bir so‘z yoki birikmadir; 2) termin-konkret narsa-predmet, ashyo hamda mavhum tushunchalarning maxsuslashtirilgan nomidir; 3) termin uchun muayyan ta’rif zaruriydirki, uning yordamida tegishli tushuncha mazmunini aniqroq ifodalash, tushunchaning birini ikkinchisidan chegaralab ajratish imkonini beruvchi, ayni mahalda ma’lum tushunchani muayyan tasnifiy qatorga joylashtirishga yo‘l qo‘yuvchi, farqlovchi belgilarini ravshanroq ko‘rsatish mumkin. O‘zbek tili lug‘aviy tarkibining asosini tashkil etuvchi asli o‘zbekcha, forstojikcha, arabcha leksemalardan iborat iqtisodiy terminlar sinonimiyasini darslik va qo‘llanmalarda, lug‘atlarda va boshqa manbalarda bot-bot uchratib turish mumkin. Masalan: bitim-shartnoma boshqarma-mahkama daromad-kirim foydaxo‘r-chayqovchi mezon-o‘lchov-belgi nazoratchi-tekshiruvchi pul-aqcha qarzdor-nasiyador xarajat-chiqim xaridor-buyurtmachi xaridor-mijoz ustama-qo‘shimcha uyushma-birlashma sarmoya-mablag sarf-xarajat-chiqim chorakor-koranda. Leksema yasash sohasida tilning ichki rivojlanish qonunlari yaqqol ko‘rinasi. Uning rivojlanishi va takomillashuvi bilan bog’liq holda yangidan vujudga kelayotgan modellar hamda so‘z yasash usullari buningisbotidir. Hozirgi zamon ingliz tilida anashunday usullardan biri – so‘zlarni o‘zaro qo‘shib so‘z yasash turlisha nomlanadi. Ba’zi adabiyotlarda “morfologik – sintaktik usul bilan so‘z yasash”, “Grammatik uslub bilan so‘z yasash” deb berilsa, ayrimlarida “leksik – sintaktik uslub bilan so‘z yasash” atamasi qo‘llaniladi. O‘zbek tilshunosligida aynan shu usul bilan yangi termin hosil qilishni “sintaktik usul bilan termin yasash” deb yuritiladi. Oddiy so‘zlar ma’nosini o‘zgartirish yo‘li bilan yangi termin yasash ko‘pgina tillarda xalqaro sohalarda lug‘at boyligini oshirishga imkon beradi. Xalqaro terminlarning kattagina miqdori umumadabiy til so‘zlarining, ijtimoiy va iqtisodiy tarmoqlardan olingan terminlarning ma’nolarini o‘zgartirish yo‘li bilan boyitilgan.
|
| |
Ilmiy uslub. Sohaviy terminlarning yasalishi - bet 3

|
Ilmiy uslub. Sohaviy terminlarning yasalishi
|
bet | 3/12 | Sana | 25.11.2023 | Hajmi | 249,32 Kb. | | #105262 |
Bog'liq 5-6-7-8Terminlar yasashning bu usuli boshqalardan shunisi bilan farq qiladiki, boshqa hollarda yangi tushunchani ifodlash uchun m qaytadan yangi shakl (ya’ni elimentlari yangicha birlashtirilgan so‘z ) yaratilsa, bu yerda yangi mazmun ma’no eski shakliga (ya’ni oldin mavjud bo‘lgan tayyor so‘z olinadi) joylashtiriladi. Ma’noni o‘zgartirish yo‘li bilan termin yasashning o‘ziga xos tomoni shundaki, terminlashtirilayotgan obyekt (ya’ni nom berish kerak bo‘lgan perdmet yoki hodisa) xar doim nomi termin sifatida qo‘llanilayotgan perdmet yoki hodisa bilan qandaydir umumiylikka ega bo‘ladi. Bu umumiylik ularning tashqi ko‘rinishi yoki bajaradigan vazifasi o‘rtasidagi o‘hshashlik va shu kabilarda nomoyon bo‘lishi mumkin. Mavjud predmetning nomini yangisiga faqatgina bu perdmetlar tug‘risidagi tushunchalar aniq, ularni o‘zaro bog‘laydigan umumiy jihatga ega bo‘lgan holatdagina ko‘chirish mumkin xolos, aks holda buni amalga oshirib bo‘lmaydi. Professor U.Tursunov asarlarida o‘zbek tili terminologik tizimining ichki va tashqi manbalar hisobiga rivojlanishi haqida ma’lumot beradi. Har bir tilda bo‘lganidek, o‘zbek tilida ham u yoki bu tushunchani ifodalash uchun bir qancha usullardan foydalanadilar. Ular quyidagilardan iborat: 1. Terminlarning semantik yo‘l hisobiga boyishi. 2. Terminlarning morfologik usul bilan yasalishi. 3. Terminlarning sintaktik yo‘l bilan yasalishi. Qator terminologik sistemalarda semantik yo‘l bilan termin yasashdan unumli foydalanib keladilar. 1. Arab va fors-tojik so‘zlari. Arab va fors-tojik tillariga mansub bo‘lgan so‘zlar yordamida termin yasash ko‘proq davlatni boshqarish, ta’lim-tarbiya va fan, madaniy qurilish sohalariga oid bo‘lib, ular XX asrning boshlaridan uning 90- yillarigacha yaratilgan, ularning umumiy miqdori, deyarli, bir nuqtada saqlandi. XX asrning 90-yillaridan so‘ng islomiy leksikaning hajmi ko‘paydi. Chunonchi nur, hujayra, davlat, huquq, moliya mudofaa, sanoat, ittifoq, millat, ma’rifat, maorif, doira, markaz, nisbat, isbot, san`at kabilar arab tilidan; barg, dastgoh, ohang, rang, poydevor kabilar fors-tojik tilidan kirgan so‘zlardan hosil bo‘lgan terminlar sanaladi.
|
| |
Anjirning mevasi - Toshkent Davlat Agrar Universiteti Samarqand filiali Agrobiologiya fakulteti Qishloq xo’jaligi...

|
Toshkent Davlat Agrar Universiteti Samarqand filiali Agrobiologiya fakulteti Qishloq xo’jaligi ekinlari seleksiyasi
|
bet | 2/4 | Sana | 13.05.2024 | Hajmi | 15,76 Mb. | | #229434 |
Bog'liq Anjir MevachilikAnjirning mevasi Uy qurgan anjirga g'amxo'rlik qilish qiyin emas, lekin barcha kerakli protseduralar o'z vaqtida va to'liq bajarilishi kerak: - Uy qurgan anjirga g'amxo'rlik qilish qiyin emas, lekin barcha kerakli protseduralar o'z vaqtida va to'liq bajarilishi kerak:
- Yozda daraxtning toji har kuni iliq yumshoq suv bilan püskürtülür va tuproq mo'l-ko'l namlanadi. Qisqa quritish bilan ham tuproqli koma namlik etishmasligiga sezgir, anjir barglarini to'kadi. Meva davrida sug'orish suvining qismlarini kamaytirish kerak, aks holda mevalar yangi va suvli bo'ladi.
- Har qanday bargli daraxt singari, anjir noyabr oyining boshidan yanvar oyining boshigacha davom etadigan qishki uyquga muhtoj. Hayvonning "dam olishi" uchun qishki bog ', veranda, sirlangan lodjiya yoki havo harorati + 14 ° C dan oshmaydigan va + 10 ° C dan past bo'lmagan boshqa xona mos keladi. Uyqusiz davrda. daraxt yorug'likni yoki ovqatlanishni talab qilmaydi. Anjir kam va kamdan-kam sug'oriladi, faqat tuproq to'pi qurib ketmasligi uchun. Eslatma! Buyraklarning erta uyg'onishiga olib kelmaslik uchun, "uxlab yotgan" anjirni sug'orish uchun salqin suvdan foydalanish tavsiya etiladi. Uyqusiz davr oxirida daraxt yorug'likka chiqariladi, sug'oriladi va oziqlanadi.
- Anjirni oziqlantirish birinchi kurtaklari shishib ketganda boshlanadi (10-15 yanvar). Birinchi bo'yoq sifatida suv bilan suyultirilgan mullen (5 g / 1 l) ishlatiladi. 10-15 kundan keyin eritma qo'shiladi fosforli o'g'itlar(7 g/1 l). Keyingi yuqori kiyinish kaliydir: o'simlik ostiga ozgina yog'och kul quyiladi. O'sish davrida anjir har 2 haftada o'g'itlar tarkibini almashtirib oziqlanadi.
- Bahorda, iliq ob-havo boshlanganda, daraxtni balkonga yoki bog'ga ko'chirish foydali bo'ladi, u erda kuzgacha juda qulay bo'ladi.
Har bir kesishda kamida 3-4 ko'z bo'lishi kerak. - Pastki qismida kurtaklar qiyshiq bo'ylab, oxirgi kurtakdan 2 sm pastda, tepada - tekis chiziqda, birinchisidan 1 sm balandlikda kesiladi.
- Kesishning er ostidagi qismi bir necha joylarda kesiladi. Ushbu usul kuchli ildiz tizimining rivojlanishiga hissa qo'shadi.
- Tayyorlangan so'qmoqlar bug'langan hijob-qum aralashmasi bilan stakanlarga birma-bir ekilgan.
- Ko'chatlar ostidagi tuproq biroz siqiladi va Zirkon preparati qo'shilishi bilan iliq suv bilan o'rtacha sug'oriladi.
|
| |
Uy qurgan anjir Uyda yetishtirish uchun anjir navlari

|
Uy qurgan anjir Uyda yetishtirish uchun anjir navlari
|
bet | 3/4 | Sana | 13.05.2024 | Hajmi | 15,76 Mb. | | #229434 |
Bog'liq Anjir MevachilikUy qurgan anjir Uyda yetishtirish uchun anjir navlari DA jonli Anjirning changlanishi miniatyurali hasharotlar - blastofag arilari tomonidan amalga oshiriladi. Agar bunday bo'lmasa, uyda etishtirish uchun partenokarpik (o'z-o'zidan unumdor) navlarni tanlash kerak: Qora marvarid - yiliga 2 ta hosil beradigan o'z-o'zidan unumdor nav. Taxminan 40 g og'irlikdagi nok shaklidagi yumaloq rezavorlar binafsha-ko'k rangga bo'yalgan. Kadota - oddiy mahsuldor xilma-xillik yiliga ikki marta meva beradi. Nozik oltin kremsi go'shti va yoqimli ta'mi bilan og'irligi 150 g gacha bo'lgan rezavorlar. Sochi (7 va 8) - o'xshash xususiyatlarga ega anjirning ikkita navi. Yiliga bir marta hosil olinadi. O'rtacha vazn juda suvli mevalar - 60 g. Dalmatika - yirik (og'irligi 130 g gacha) qizil pulpali mevalar iyul va oktyabr oylarida pishadi. Oq Adriatik - yiliga ikki marta - yozning boshida va oxirida meva beradigan samarali nav. Sariq yoki sariq-yashil rangdagi shirin mevalar 60-70 g vaznga etadi. Sanab o'tilganlardan tashqari anjirning o'zbek sarg'ish, Oktyabrga sovg'a, Muason, Ogloblin ko'chati va boshqalar kabi navlari xona sharoitiga mos keladi. Pastki idishning pastki qismiga drenaj quyiladi va uning ustiga bo'shashgan ozuqa substrati qo'yiladi Tuproqning yuzasi tekislanadi va mo'l-ko'l sug'oriladi Anjir urug'lari birga unib chiqadi - 2-3 hafta o'tgach, birinchi kurtaklar paydo bo'lishi mumkin Pastki idishning pastki qismiga drenaj quyiladi va uning ustiga bo'shashgan ozuqa substrati qo'yiladi Tuproqning yuzasi tekislanadi va mo'l-ko'l sug'oriladi Anjir urug'lari birga unib chiqadi - 2-3 hafta o'tgach, birinchi kurtaklar paydo bo'lishi mumkin Zararkurandalardan himoya qilish Zararkunandalardan himoya qilish Kasallikka kelsak, anjir marjon dog'idan aziyat chekishi mumkin, bu qo'ziqorin infektsiyasining belgilari daraxtning novdalarida kichik qizil nuqtalardir. Davolash sifatida ta'sirlangan asirlari kesiladi va o'simlikning sog'lom qismlari fungitsidlar yoki kaliy permanganatning kuchli eritmasi bilan püskürtülür.
|
| |
MBBT komponentlari - 1-ma’ruza. Ma’lumotlar bazasining maqsadi, vazifalari va asosiy tushunchalari. Rеja

|
1-ma’ruza. Ma’lumotlar bazasining maqsadi, vazifalari va asosiy tushunchalari. Rеja
|
bet | 24/101 | Sana | 20.12.2023 | Hajmi | 1,17 Mb. | | #124746 |
Bog'liq SanjarMBBT komponentlari
MBBT dasturiy ta'minot komponentlaridan (modullardan) iborat bo'lib, har bir modul bitta aniq operatsiyani bajaradi (ba'zi operatsiyalar operatsion tizim tomonidan qo'llab-quvvatlanishi mumkin, ammo faqat asosiy va boshqariladigan MBBT (Operatsion tizim orqali qo'shimcha sifatida)).
Oddiy ma'lumotlar bazasining komponentlari:
so'rov protsessor - MBBTning asosiy tarkibiy qismi - so'rovlarni ma'lumotlar bazasi boshqaruvchisi uchun past darajadagi ko'rsatmalar ketma-ketligiga o'zgartiradi;
ma'lumotlar bazasi nazoratchisi - so'rovni bajarish uchun zarur bo'lgan kontsepual yozuvlarni aniqlash uchun so'rovlarni qabul qiladi, tashqi va kontseptual sxemalarni tekshiradi, odatda quyidagi asosiy tarkibiy qismlarni o'z ichiga oladi: kirishni boshqarish, buyruq protsessorlari, yaxlitlikni boshqarish vositalari, so'rovlar optimallashtiruvchisi, tranzaksiyalar nazorati, rejalashtiruvchi, tiklashni boshqarish, buferni boshqarish (xotira-disk);
fayl nazoratchisi - ma'lumotlar bazasi fayllarini boshqaradi (ichki sxemada aniqlangan tuzilmalar va indekslar ro'yxatini tuzadi va yuritadi, lekin ma'lumotlarni to'g'ridan-to'g'ri nazorat qilmaydi, faqat tizim buferlari va disk o'rtasida ma'lumot almashadigan tegishli kirish usullariga so'rovlarni yuboradi);
DML tilidagi preprosessor - amaliy dasturlarga kiritilgan DML bayonlarini asosiy tilning standart funktsiyalariga (so'rov protsessorlari bilan o'zaro aloqada) chaqiradi; DML (Data Manipulation Language) - ma'lumotlar bazasida mavjud bo'lgan asosiy manipulyatsiya operatsiyalarini qo'llab-quvvatlaydigan operatorlar to'plamini o'z ichiga olgan til (ma'lumotlarni kiritish, o'zgartirish, olish va yo'q qilish); DML ikki xil bo'lishi mumkin: protsessual - DML bayonotining natijasini qanday olish mumkinligini ko'rsatadi (odatda bitta yozuvdagi ma'lumotlar bilan ishlaydi), protsessual bo'lmagan - qanday natija olinishini tasvirlaydi (odatda yozuvlar to'plamlari bilan ishlaydi - SQL);
|
| |
Ipak qurtiga havo almashinishini ta’siri

71
salbiy ta’sir ko’rsatadi. Ipakchilik sohasida ishlayotgan olimlarning tajribasiga
asosan ipak qurtini boqishga tayyorlangan qurtxonalarda havo tarkibidagi O -
20.3%, N-79,73%, SO
2
-0,14% ga teng bo’ldi. Bu raqamlar havosi toza
xonalardagi ko’rsatkichlarga to’g’ri keladi. Qurtxonaga qurtlar kiritilgach bu
raqamlar o’zgarib kislorod miqdori kamayib, SO
2
miqdori ko’payib boradi.
Masalan, 1 kg og’irlikdagi qurtlar 1 soatda 0,85 – 0,90 g SO
2
chiqaradi, 1 g
tuxumdan jonlangan qurtlar soni 2500 donaga teng bo’ladi. O’rtacha 2250 donaga
teng. Shuni hisobga olgan holda bir quti o’rtacha 43 ming dona qurt bo’ladi. 5
yoshida 1 dona qurt 5-6 g keladi. Buni 5 yoshda 40 ming qoldi desak, 1 quti qurt
200-240 kg bo’ladi. Shundan 1 sutkada bu qurtlar 4500 g SO
2
chiqaradi. Agar
metrga aylantirilsa 1 metr 2 gr atrofida bo’ladi. Boshqada qilib aytganda bir quti
qurt sutkada 2250 l SO
2
ajratadi. Bu raqamlar shuni ko’rsatadiki, ipak qurtlari
tinmasdan O
2
ni qabul qilib tanasidan juda ko’plab SO
2
chiqaradi. Ayniqsa
oziqlanayotgan qurtlarni SO
2
ni ko’plab chiqarishi aniqlangan.
Agar qurtxonaga kirib chiquvchi odamlarning ham nafas olishi e’tiborga
olinsa SO
2
miqdori yana ortadi. Bir soatda bitta odam uchun 500 l havo zarur
bo’ladi. Bir sutkada esa 12m
3
, bundan tashqari qurtlar ajratgan suv bug’larini ham
e’tiborga olsa qurtxona havosini tarkibi yanada buzilib, uni tez-tez almashtirib
turishni taqozo etadi.
Eritma dezinfeksiya ishlarini boshlashdan taxminan 1 soat avval

|
Eritma dezinfeksiya ishlarini boshlashdan taxminan 1 soat avvalBog'liq Ipakchilik fanidan amaliy laboratoriya mashgulotlariEritma dezinfeksiya ishlarini boshlashdan taxminan 1 soat avval
tayyorlanadi. Aks xolda eritmadagi xlor havoga ko’tarilib ketadi.
66
Tayyor eritmadan 7 - 8 soat davomida foydalanish lozim. 3 m
2
satxga 1
litr eritma purkaladi. Qurtxonalarda dezinfeksiyani boshlashdan avval havo
harorati 24 - 25
0
S ga ko’tariladi.
1
21-rasm. Qurt boqishda ishlatiladigan asbob-uskunalar
22-rasm. Avtomatik barg to’g’ragich asbobi
2
Ishlash tartibi:
1-topshiriq. Ipak qurti urug’ini jonlantirishdan oldin qurt boquvchilar bilan
shartnomalar tuzishni o’rganib, tut ipak qurti boqish mavsumiga tayyorgarlik
ko’rish ishlari va bajariladigan tadbirlari bilan tanishing.
2-topshiriq. Charxpalak usulida 1 quti ipak qurti boqish uchun talab
qildinadigan maydonni aniqlang.
1
1
1
E. Rama Devi,T. Karuna Ipak qurtini boqish
texnologiyasi
2
2
E. Rama Devi,T. Karuna Ipak qurtini boqish
texnologiyasi
67
Чархпалак
Чархпалак
усулида
усулида
1
1
қ
қ
ути
ути
ипак
ипак
қ
қ
урти
урти
бо
бо
қ
қ
иш
иш
учун
учун
талаб
|
| |
Katta yoshdagi qurtlarni parvarish qilish va g’analash

87
Beshinchi yoshida qurtlarga tut daraxtining asosiy shoxlari va novdalari
kesib keltiriladi. Bu yosh 7 - 8 kun davom etib, bir quti qurt uchun jami 750 -
800 kilogramm barg sarflanadi. Bir kunda 5 - 6 marotaba barg beriladi.
55
Beshinchi yoshida qurtxona haroratini me’yoridan ortik bo’lishiga yo’l
qo’ymaslik kerak. Bu yoshda xonadagi harorat 24 - 25
0
S, havo namligi esa 60 -
65% bo’lishi kerak.
Tut ipak qurtini boqishda agrotexnika me’yorlari
(1 quti qurt hisobida)
6-jadval
Yos
hlari
va
uyqu
si
Rivojlani
sh
davomiyli
gi (kun
hisobida)
Oziql
anish
mayd
oni,
m
2
Barg berish
miqdori
(marta)
Tut
bargini
berish
turi
G’ana
ni
almash
tirish
Haroratni ahamiyati - O’zbekiston respublikasi oliy va o’rta maxsus ta’lim vazirligi bekkamov. Ch. I, Hamdamova....

75
boradi, chunki moddalar almashinuvi zo’rayishi sababli hosil bo’lgan uglekislota
nafas teshiklarini tez-tez ochilib turishga majbur qiladi. Natijada kekirdakning
havo alishtirishi tezlashib, namlikning bug’lanishi kuchayadi. Hasharotlarda
namlikni teri orqali chikarish hodisasi juda sekin kechadi, bu hodisa muayyan
miqdor namlikka ega bo’lgan havoning muayyan daraja haroratda teriga ta’sir
etishi sababli yuz beradi. Suvning bug’lanishi natijasida hasharotning tanasi bir
necha gradusgacha sovishi mumkin, ba’zan, ayniqsa tashqi havodagi namlik kam
bo’lganida, bunday sovish atrofdagi havo haroratidan ham pastrok bo’lishi
mumkin. Havo sernam bo’lganida ham hasharot tanasidagi suvning eng ko’p qismi
bug’lanish yo’li bilan yo’koladi. Mayda hasharotlarda namlikni uzoq vaqt
yo’kotish, katta hasharotlardagiga qaraganda, xavfliroqdir.
KATOTERMOMETR - O’zbekiston respublikasi oliy va o’rta maxsus ta’lim vazirligi bekkamov. Ch. I, Hamdamova. E. I,...

73
Umuman, harorat yuqori - 33
0
va nisbiy namlik 65 % bo’lganida havo
harakatlanmaganligi sababli, ipak qurtlari qiynalib qoladi. Havo oqimining tezligi
0,2 metr/sekund bo’lganida qurtning yashash qobiliyati oshadi va pillasining
o’rtacha og’irligi ham yaxshilanadi, havo okishshing tezligi 0,4 metr/sekundgacha
oshganida qurtlarga sezilarli darajada ta’sir qiladi. Harorat 28
0
va nisbiy namlik
80% bo’lganda, qurtlaga havo xarakatining yo’kligi unchalik ta’sir kilmaydi,
Ammo harorat va nisbiy namlik optimal bo’lganida havo harakatini me’yoridan
ortik bo’lish qurtlarga zararli bo’ladi.
Harorat
24
0
va nisbiy namlik 75 % bo’lib, havo oqimi bo’lmasa, havo
okiminnng tezligi 0,12 - 0,15 metr/sekund bo’lgandagiga qaraganda, katta
yoshlardagi qurtlar birmuncha qiynaladi.
QO'SHIB YOZISH VA AJRATIB YOZISH

- Xona, noma, poya, bop, ham, baxsh, kam, umum, rang, mijoz, sifat, talab kabi so'zlar yordamida yasalgan qo'shma so'zlar qo'shib yoziladi: oshxona, tabriknoma, bedapoya, hammabop, xushbichim, hamshahar, qo'ymijoz, maymunsifat, kamhosil, umumdavlat, bug'doyrang va h.k.
- -r, -ar, -mas qo'shimchasi bilan yasalgan qo'shma so'zlar qo'shib yoziladi: o'rinbosar, buzoqboqar, ertapishar, ishyoqmas kabi.
- Narsani boshqa bir narsaga qiyoslash orqali hosil qi-lingan qo'shma otlar va sifatlar qo'shib yoziladi: toshbaqa, oybolta, qo'yko'z, sherdil, otquloq singari.
- Narsaning rangi, mazasi, nima uchun mo'ljallanganligi kabi ma'nolarni bildiruvchi qo'shma so'zlar qo'shib yoziladi: ko'ksulton, oqbosh, achchiqtosh, ko'zoynak, suvilon kabi.
- Ikkinchi qismi turdosh ot yoki obod so'zi bilan yasalgan joy nomlari qo'shib yoziladi: Oqtepa, Uchqo'rg'on, Davlatobod, Xo 'jaobod kabi, lekin Markaziy Osiyo, Ko'hna Urganch, G'arbiy Yevropa kabi joy nomlari ajratib yoziladi.
O’ZBEK TILI LEKSIKASINING BOYISH MANBALARI. SOHAGA XOS O’Z VA O’ZLASHGAN SO’ZLAR TASNIFI Reja: 2. O`zbek tilining eskirgan so’zlar o’quv izohli lugʻati 3. O`zbek tilining izohli lugʻati. 4. O`zbek tilining ma'nodosh so’zlar o’quv lugati 5. O`zbek tiling orfoepik luğati 6. O`zbek tilining sòzlar darajaga ishi òquv lugʻati 7. O`zbek tilining zid ma’noli so’zlar òquv lugʻati 8. O`zbek tilining soʻz yasalishi òquv lugʻati 9. O`zbek tilining soʻz tarkibi òquv lugʻati O`ZBEK TILINING BOYISH MANBAI O`zbek tili leksikasi bir qancha manba asosida boyib, rivojlanib boradi. Uni, eng avvalo, ikki katta guruhga ajratish mumkin: 1) ichki imkoniyat; 2) tashqi imkoniyat.
|
талаб
қ - O’zbekiston respublikasi oliy va o’rta maxsus ta’lim vazirligi bekkamov. Ch. I, Hamdamova. E. I, Narbayeva....

68
QURTXONADA HARORAT, NAMLIK VA HAVO TARKIBINI
O’LCHASH
Ishning maqsadi: Talabalarga qurtxonada harorat,
namlik va havo tarkibini
o’lchashni o’rgatish.
Topshiriqlar:
1. Binoning harorati va namligini o’lchovchi asboblarning tuzilishi va ishlatish
tartibi bilan tanishish, o’qish xonasining harorati va namligini o’lchashni o’rganish.
2. Termometr va "Avgust" psixrometrining rasmini chizish.
Kerakli materiallar va jihozlar: Darslik va o’quv qo’llanmalar, turli tipdagi
qurtxona
rasmlari, qurtxonalarni ta’mirlash va jihozlash uchun kerakli asbob-
uskunalar.
Asosiy tushunchalar: Hamma organizmlar yashab turgan muhitning ajralmas
bir qismidir. Organizm bilan atrof-muhit o’rtasida bo’ladigan o’zaro
munosabatlarni o’rgatadigan fan EKOLOGIYa (grekcha - oikos yoki okos yashash
joyi yoki muhit va logos - fan) deb ataladi.
Ekologik omillarni asosan to’rtta toifaga bo’lish mumkin.
1. Abiotik yoki anorganik omillar, organizmga iqlim sharoitlarning (issiqlik,
namlik, yorug’lik va boshqalar) hamda yerning tortish kuchi, atmosferaning
tarkibi va xususiyati, radioaktivlik, relyef va boshqa omillarning ta’sir etishi.
2. Gidro - edafik yoki suv - tuproq omillari, ya’ni suv va tuproqning
organizmga zarur yashash muhiti sifatida ta’siri. Hasharotlar ekologiyasida
tuproq ta’siri muhim rol o’ynaydi.
3. Biotik yoki organik omillar. Organizmga tirik tabiatning ta’siri,
ovqatlanish asosidan organizmlarning o’zaro munosabati, turlararo munosabati
va boshqalar.
4. Antropogen omillar. Tabiatga va organizmga odam faoliyatining ta’siri,
quruq yerlarni o’zlashtirish, irrigasiya sistemalarini ko’rish, zararkunandalarga
qarshi kurash, sun’iy sharoitlar yaratib berish va boshqalar.
Ma'lumotlar bazasini baholash va saqlash

|
Ma'lumotlar bazasini baholash va saqlash
|
bet | 30/101 | Sana | 20.12.2023 | Hajmi | 1,17 Mb. | | #124746 |
Bog'liq Sanjar9. Ma'lumotlar bazasini baholash va saqlash. Baholashda foydalanuvchilarning ma'lumotlarga bo'lgan ehtiyojlari hisobga olinmaganligini aniqlash uchun so'rov o'tkaziladi. Agar kerak bo'lsa, mo'ljallangan ma'lumotlar bazasida o'zgarishlar amalga oshiriladi. Foydalanuvchilar ma'lumotlar bazasi bilan ishlashga o'rgatiladi. Korxonaning kengayishi va o'zgarishi zarurligi sababli, ma'lumotlar bazasini qo'llab-quvvatlash o'zgarishlar kiritish, yangi ma'lumotlar qo'shish va ma'lumotlar bazasi bilan ishlaydigan yangi dasturlarni ishlab chiqish orqali ta'minlanadi.
1-rasm. Ma’lumotlar bazasini ishlab chiqishda hayot sikli
Ma’lumotlar bazasini rejalashtirish. Ma'lumotlar bazasi tizimini yaratish hayot siklini samarali tashkil etishga imkon beradigan boshqaruv faoliyati.
Tashkillashtirishning axborot tizimi umumiylashtirilib integratsiyalanishi lozim.
Ma`lumotlar bazasini rejalashtirish quyidagi boshqaruv standartlarini tashkil etishni o`z ichiga oladi:
- ma`lumotlarni qay darajada to`planganligi;
- qay darajada alohida formatga ega ekanligi;
- qandaydir kerakli hujjatlarni to`planganligi;
- qay darajada loyihalash va amalga oshirishganligi.
Ma`lumotlarni loyihalashning uch bosqichi.
Konseptual ma`lumotlar bazasini loyihalash
Mantiqiy ma`lumotlar bazasini loyihalash
Fizik ma`lumotlar bazasini loyihalash
Konseptual ma’lumotlar bazasini loyihalash – korxonadagi barcha fizik mulohazalarning ma’lumotlar bazasi modelini qurish jarayoni. Ma`lumot modeli bu foydalanuvchining alohida talablariga ma`lumotdan foydalanishni yaratish. Konseptual model mantiqiy loyihalash bosqichi uchun axborotlarning asosi hisoblanadi.
Mantiqiy ma’lumotlar bazasini loyihalash. Korxonada ma`lum bir ma`lumot modeli asosida ma`lumot ishlatilgan modelini qurish jarayoni, lekin muayyan MBBT va fizik bo`limlar bundan mustasno. Konseptual model mantiqiy ma`lumotlar bazasi modeli uchun tartibga keltirilgan va tuzilgan model hisoblanadi.
|
| |
-rasm Turli nazariy darajalarda C84 ning IPRni qondiruvchi izomerlarining nisbiy energiyasi . 1, 5, 7, 11, 12

4
C2
170 165 160 155 150 145 140 135 130 125 120
3
17
Cs
2
14
16
160 155 150 145 140 135 130 125 120 115 110
6
15
27-rasm Fulleren C86 ning
(a) C2 izomerlarining eksperimental va nazariy 13C NMR spektrlari .
(b)
Mualliflik huquqi 2002 Elsevier)
38
Fullerenning Cs izomerlari C86. Nazariy spektrlar izomer soni va simmetriya bilan belgilangan eksperimental spektr
bilan belgilanadi (Sun va Kertesz
(2002) maÿlumotnomasi ruxsati bilan qayta nashr etilgan).
TC Dinadayalane va J. Leszczynski
Okada va Saito C60 dan C90 gacha bo'lgan fullerenlarning IPR-qoniqarli izomerlari
orasida ekstraksiya qilinadigan fullerenlar sonini taklif qilishdi . Ular C84 noyob
ekanligini aniqladilar , chunki afzalroq izomerlar soni boshqa fullerenlarga qaraganda
ko'proq va bu C60 va C70 dan keyin C84 ning ko'p ishlab chiqarilishi bilan bog'liq .
C84 ning barcha 24 IPR-qoniqarli izomerlari hisoblash yo'li bilan o'rganildi (Okada va Saito
1996).
Tarkib Nanotubalar va ularning hosilalari va uglerodning kimyoviy xossalari - bet 47

Frisch, MJ va boshqalar. (2003).
Gauss 03, E.1 tahriri. Pitsburg, Pensilvaniya: Gauss.
1997 va 2007 yillarda.
Fizikaviy kimyo jurnali C, 111, 17887–17893.
Dinadayalane, TC, Kaczmarek, A., ÿukaszewicz, J. va Leszczynski, J. (2007b). Kresloning bir devorli
uglerod nanotubalarining yon devorlarida vodorod atomlarining kimyosorbsiyasi.
Fizikaviy kimyo jurnali
C, 111, 7376–7383.
C., Boukhvalov, DW, Katsnelson, MI, Geim, AK, & Novoselov, KS (2009). Qaytariladigan gidrogenatsiya
orqali grafenning xususiyatlarini nazorat qilish: Grafen uchun dalillar.
Fan, 323, 610-613.
Dresselhaus, MS, Dresselhaus, G. va Eklund, PC (1996).
Fullerenlar va uglerod nanotubalari haqidagi fan:
ularning xususiyatlari va qo'llanilishi. San-Diego: Akademik.
Dunlap, BI, Brenner, DW, Mintmire, JW, Mowrey,
RC va White, CT (1991). Uchta barqaror ikosahedral
fullerenlarning mahalliy zichligi funktsional elektron tuzilmalari.
Fizikaviy kimyo jurnali, 95, 8737–8741.
Esquivel, EV va Murr, LE (2004). Polar muz yadrosidagi nanopartikulyarlarning TEM tahlili.
C. (2009). 89Y va 13C NMR klasteri va itriy metallofullerenning uglerod qafasidagi tadqiqotlar
Duplock, EJ, Scheffler, M. va Lindan, PJD (2004). Mukammal grafenning o'ziga xos belgisi.
Jismoniy ko'rib
chiqish xatlari, 92, 225502-1-225502-4.
Materiallar tavsifi, 52, 15–25.
Uglerodning
asosiy strukturaviy, elektron va kimyoviy xossalari...
Dresselhaus, MS, Dresselhaus, G., Jorio, A., Filho, AGS, Pimenta, MA va Saito, R. (2002).
Fulleren o'sishi paytida avtokataliz.
Fan, 272, 87–89.
Fischer, JE, Heiney, PA, McGhie, AR, Romanow, WJ, Denenstein, AM, McCauley, JP, Jr., & Smith, AB, III.
(1991). Qattiq C60 ning siqilishi .
Fan, 252, 1288–1290.
Dresselhaus, MS, Dresselhaus, G., Saito, R. va Jorio, A. (2005). Uglerod
nanotubalarining Raman
spektroskopiyasi.
Fizika hisobotlari, 409, 47–99.
massani aniqlash.
Amaliy fizika xatlari, 84, 4469–4471.
Fowler, PW, & Manolopoulos, DE (1995).
Fullerenlar atlasi. Nyu-York: Oksford universiteti
Dinadayalane, TC, Deepa, S., Reddy, AS, & Sastry, GN (2004). Korannulen halqasining o'rnini bosish va
halqa bilan bog'lanishi ta'sirini zichlik funktsional nazariyasi o'rganish.
Organik kimyo jurnali, 69, 8111–
8114.
Elias, DC, Nair, RR, Mohiuddin, TMG, Morozov, SV, Bleyk, P., Halsall, MP, Ferrari, A.
bosing.
Dinadayalane, TC, Gorb, L., Simeon, T., & Dodziuk, H. (2007a). Kümülatif pp o'zaro ta'siri bir devorli uglerod
nanotubkasi ichidagi chiziqli uglevodorodlarning g'ayrioddiy yuqori barqarorlashuviga olib keladi.
Kvant
Eng kichik kvadratlar usuli. Regressiya tenglamasi

1. Eng kichik kvadratlar usuli. Regressiya tenglamasi
Ko’pincha tasodifiy miqdor ustida ko’zatish olib borish natijasida hosil qilingan x1,x2,...xn miqdorga boshqa tasodifiy miqdorning ta’sirini o’rganishga to’g’ri keladi. Agar tasodifiy miqdorning har bir qiymatiga biror qonun asosida tasodifiy miqdorning aniq qiymati mos kelsa, u holda va orasidagi munosabat statistik yoki korrelyasion munosabat deyiladi va uni =() kabi belgilanadi. Bu yerda - munosabat. Aytaylik, va tasodifiy miqdorlar ustida ko’zatish olib borilgan bo’lib, ko’zatish natijalari mos ravishda x1,x2,. . .xn, va y1,y2,. . .yn, lardan iborat bo’lsin, u holda va orasidagi - munosabatni 5.1-jadval ko’rinishda ifodalash mumkin:
5.1-jadval.
:
|
x1,
|
x2,
|
. . .
|
xn,
|
:
|
y1,
|
y2,
|
. . .
|
yn,
|
Korrelyatsion munosabat to’g’ri, teskari, to’g’ri chiziqli, egri chiziqli va boshqa turlarda bog’langan bo’lishi mumkin. Biz va orasidagi statistik munosabat chiziqli (to’g’ri chiziqli) bo’lgan holni qaraymiz. Aniqrog’i =x, =y deb qarab x ning o’zgarishiga qarab y ni va y ning o’zgarishiga qarab x ni aniqlash masalasini qarab chiqaylik. Bu bog’lanish to’g’ri chiziqli hol bo’lgani uchun yx=kx+b ko’rinishda qidirish mumkin. Bu yerda k va b lar noomalum parametrlar bo’lib, ularni “eng kichik kvadratlar usuli”dan foydalanib topamiz. “eng kichik kvadratlar usuli” ga ko’ra, agar y1,y2,,....yn ko’zatish natijalaridan iborat bo’lib, bu qiymatlar bilan yx ning x1,x2,. . .xn larga mos keluvchi qiymatlari orasidagi ayirmalar kvadratlarining yig’indisi eng kichik bo’lsa, yaxshi natijaga erishgan bo’ladi.
|
Regressiya chizig’i – parabola

|
Regressiya chizig’i – parabola
|
bet | 9/10 | Sana | 19.02.2024 | Hajmi | 110,05 Kb. | | #159025 |
Bog'liq 1Chiziqli regressiya masalasiRegressiya chizig’i – parabola. Faraz qilaylik regressiya funksiyasi
parabola ko’rinishida izlanayotgan bo’lsin.
Eng kichik kvadratlar usuliga ko’ra parabola koeffitsiyentlari
funksiyaning minimum shartlaridan anikqanadi. Bu esa quyidagi statsionarlik shartlariga olib keladi:
Bu shartlardan noma’lumlarga nisbatan quyidagi chizikli sistemaga ega bo’lamiz:
Hosil qilingan bu sistema yordamida regressiya chizig’i bo’lgan parabolaning koeffitsiyentlarini aniqlash qiyin emas.
Shuni ta’kidlash kerakki, giperbola va parabola uchun regression bog’lanish kuchi bevosita aniqlanadi. Regressiya chizig’i eksponenta bo’lgan holda determinatsiya koeffitsiyentini xisoblashda parametrning barcha qiymatlarini ularning logarifmi bilan almashtirish zarur, masalan o’rniga qo’yiladi.
Xulosa
Chiziqli regressiya masalasi. Bir o‘zgaruvchili va ko‘p o‘zgaruvchili chiziqli regressiya. Chiziqli regression model qurish. Korrelyatsiya masalasi.
Pythonda chiziqli regressiyaga qisqacha kirish - Chiziqli regressiya ikki (oddiy chiziqli regressiya) yoki undan ortiq (ko‘p chiziqli regressiya) o‘zgaruvchilar o‘rtasidagi chiziqli munosabatni o‘rganuvchi statistik model bo‘lib, bog‘liq bo‘lgan o‘zgaruvchilardir
Chiziqli regressiya
X omillar belgisining qiymatlari va ularga mos ravishda Y natijaviy parametrning qiymatlari berilgan bo’lsin. chiziqli regressiya koeffisentlarini hisoblash uchun eng kichik kvadratlar usuliga asoslangan holda quyidagi
miqdorni minimallashtiramiz.
funksiya o’z argumentlaring silliq qavariq funksiyasi hisoblanadi va, shuning uchun, uning minimumi
statsionarlik shartlaridan aniqlanadi.
funksiyaning statsionarlik shartlari quyidagi tengliklarga ekvivalentdir:
Bu tenglamalarni ixchamlashtirib, quyidagi sistemaga ega bo’lamiz:
Chiziqsiz regressiyaning sodda hollari – grafigi giperbola, eksponenta va parabola bilan aniqlanadigan regressiyalar hisoblanadi. Giperbola va eksponenta uchun mos koeffitsiyentlarni topishda chiziqsiz regression bog’lanishni chiziqli bog’lanish ko’rinishga keltirish usuli ishlatiladi. Bu esa regressiya funksiyasi koeffitsiyentlarini xisoblashda (12), (13) formulalardan foydalanish imkonini beradi.
|
| |
import statsmodels.api as sm

|
import statsmodels.api as sm
|
bet | 2/10 | Sana | 19.02.2024 | Hajmi | 110,05 Kb. | | #159025 |
Bog'liq 1Chiziqli regressiya masalasiimport statsmodels.api as sm
Chiziqli regressiya uchun Statsmodelsdan qanday foydalanishni ko'rib chiqaylik. Data Science sinfidan misol keltirgan. Birinchidan, biz ma'lumotlar to'plamini sklearn dan import qilamiz.
from sklearn import datasets ## imports datasets from scikit-learn
data = datasets.load_boston() ## loads Boston dataset from datasets library
Data.feature_names va data.target ishga tushirilsa, mos ravishda mustaqil o'zgaruvchilar va bog'liq o'zgaruvchilar ustun nomlari chop etiladi. Ya'ni, Scikit-learn allaqachon qiymati va narx ma'lumotlarini maqsadli o'zgaruvchi sifatida va boshqa 13 o'zgaruvchini bashorat qiluvchi sifatida belgilab qo'ygan. Keling, ushbu ma'lumotlar to'plamida chiziqli regressiyani qanday bajarishni ko'rib chiqaylik.
Birinchidan, biz osonroq tahlil qilish uchun ma'lumotlarni pandas dataframe sifatida yuklashimiz va o'rtacha qiymatini maqsadli o'zgaruvchi sifatida belgilashimiz kerak:
import numpy as np
import pandas as pd# define the data/predictors as the pre-set feature names
df = pd.DataFrame(data.data, columns=data.feature_names)
# Put the target (housing value -- MEDV) in another DataFrame
target = pd.DataFrame(data.target, columns=["MEDV"])
Bu yerda qilgan ishimiz maʼlumotlar toʻplamini olib, uni pandalar maʼlumotlar ramkasi sifatida yuklash; shundan so'ng biz bashorat qiluvchilarni o'rnatamiz (masalan, df) - ma'lumotlar to'plamida oldindan o'rnatilgan mustaqil o'zgaruvchilar. Shuningdek, biz maqsadni qo'ydik - biz taxmin qilmoqchi bo'lgan bog'liq o'zgaruvchi malum bo'ladi.
Keyinchalik, chiziqli regressiya modeliga moslashmoqchi bo'lgan o'zgaruvchilar. o'zgaruvchi uchun yaxshi bashorat qiluvchi o'zgaruvchilarni tanlashi, o'zgaruvchilar orasidagi korrelyatsiyalarni tekshirish, ma'lumotlarning chizmalarini tuzish va aloqalarni vizual ravishda izlash, qaysi o'zgaruvchilar bo'lishi haqida dastlabki tadqiqotlar o'tkazish orqali amalga oshirish mumkin. y uchun yaxshi bashorat qiluvchilar va boshqalar. Ushbu birinchi misol uchun RM ni olaylik - xonalar o'rtacha soni va LSTAT - aholining pastki holatining foizi. Shuni ta'kidlash kerakki, Statsmodels standart konstantani qo'shmaydi. Keling, buni birinchi navbatda regressiya modelimizda doimiysiz ko'rib chiqaylik:
## Without a constant
|
| |
Chiziqsiz regressiya - Mustaqil ish mavzu: chiziqli regressiya masalasi

|
Mustaqil ish mavzu: chiziqli regressiya masalasi
|
bet | 8/10 | Sana | 19.02.2024 | Hajmi | 110,05 Kb. | | #159025 |
Bog'liq 1Chiziqli regressiya masalasi4. Chiziqsiz regressiya
Chiziqsiz regressiyaning sodda hollari – grafigi giperbola, eksponenta va parabola bilan aniqlanadigan regressiyalar hisoblanadi. Giperbola va eksponenta uchun mos koeffitsiyentlarni topishda chiziqsiz regression bog’lanishni chiziqli bog’lanish ko’rinishga keltirish usuli ishlatiladi. Bu esa regressiya funksiyasi koeffitsiyentlarini xisoblashda (12), (13) formulalardan foydalanish imkonini beradi.
Regressiya chizig’i – giperbola. giperbola ko’rinishidagi regressiya funksiyasi koeffitsiyentlarini hisoblash uchun yangi o’zgaruvchini kiritamiz. U vaqtda giperbola tenglamasi ko’rinishiga keladi. Keyin esa chiziqli regressiya funksiyasini topishda qo’llaniladigan (4), (5) formulalar ishlatiladi. Ammo bunda qiymat o’rniga qiymat ishlatiladi. Natijada, giperbola koeffitsiyentlari uchun quyidagilarga ega bo’lamiz:
, . (14)
Misol. 5.7 - jadvalda keltirilgan boshlang’ich ma’lumotlar asosida chiziqsiz regression giperbola modelini quring.
5.7 – jadval.
Yechish. Bizning misolimizda . giperbola koeffitsiyentlarini aniqlashda (14) formuladan foydalanamiz. ekanligini hisobga olib, quyidagilarni topamiz:
(14) formulaga asosan
Shunday qilib, izlanayotgan regressiya tenglamasi bo’ladi. Endi (10) formulani ishlatib, determinatsiya koeffitsiyenti ni aniqlash mumkin.
Regressiya chizig’i – eksponenta. eksponenta funksiyani chiziqli funksiya ko’rinishga keltirish uchun uni logarifmlaymiz:
va o’zgaruvchilarni kiritamiz. U vaqtda . Bundan kelib chikadiki, yana (12), (13) formulalardan foydalanish mumkin. Faqat bunda qiymat o’rniga qiymat ishlatiladi. Natijada, quyidagilar aniqlanadi:
va koeffitsiyentlarning sonli qiymatlaridan foydalanib, eksponenta modelida ishlatiladigan va koeffitsiyentlar qiymatlarini topamiz. Qabul qilingan belgilashlar va logarifm ta’rifiga ko’ra , bo’ladi.
|
| |
Tasodifiy miqdorlarni modellashtirish usullari algoritmini

|
Tasodifiy miqdorlarni modellashtirish usullari algoritmini
|
bet | 5/10 | Sana | 19.02.2024 | Hajmi | 110,05 Kb. | | #159025 |
Bog'liq 1Chiziqli regressiya masalasi2. Tasodifiy miqdorlarni modellashtirish usullari algoritmini
ishlab chiqish
Regression va korrelyasion taxlil o’rganilayotgan tasodifiy miqdor – natijaviy Y parametrning bir yoki bir necha boshka miqdorlar – X omiliy belgilardan bog’liqligini tekshirish va baxolash imkonini beradi. Qiymati oldindan aniqlanishi talab etilayotgan Y parametr – bog’liq o’zgaruvchidir. Bizga olidindan ma’lum bo’lgan va Y ning qiymatiga ta’sir qiluvchi X parametr – erkin o’zgaruvchi deb hisoblanadi. Masalan, X – erga berilgan o’g’it miqdori, Y – olinayotgan hosil; X – kompaniyaning o’zi mahsulotini reklama qilish uchun ketgan xarajatlari miqdori, Y – shu mahsulotni sotish xajmi.
Y parametrining X parametrdan korrelyasion bog’likligi – bu quyidagi
, (9)
funksional bog’lanishdir, bu yerda - omiliy belgilarning X =x qiymatiga mos natijaviy Y parametrning barcha mumkin bo’lgan qiymatlarining o’rta arifmetigi(shartli o’rtachasi). (9) tenglama Y ni X ga nisbatan regressiya tenglamasi deyiladi. f(x) funksiya Y ning X ga nisbatan regressiyasi, uning grafigi esa Y ning X ga nisbatan regressiya chizig’i deyiladi.
Regression taxlilning asosiy masalasi – korrelyasion bog’lanish shaklini aniqlash, ya’ni regressiya funksiyasi ko’rinishini (chizikli, kvadratik, ko’rsatkichli va xokazo) topishdan iborat.
Korrelyatsion taxlilning asosiy masalasi – korrelyasion bog’lanish zichligini (kuchini) baxolashdan iborat. Y ning X dan korrelyasion bog’liklik zichligi Y parametr qiymatlarining shartli o’rtacha miqdorning atrofidagi tarqalishi (yoyilishi) miqdori bilan baholanadi. Yoyilishning kattaligi Y ning X dan kuchsiz bog’likligi yoki bunday bog’liqlikning yo’qligini bildiradi va, aksincha, yoyilishning kichikligi Y ning X dan yetarlicha kuchli bog’liqligini ko’rsatadi.
Determinatsiya koeffitsiyenti deb quyidagi
miqdorga aytiladi, bu yerda - , miqdorlarning o’rta arifmetik qiymati, ya’ni .
|
| |
Foydalanilgan - Mustaqil ish mavzu: chiziqli regressiya masalasi

|
Mustaqil ish mavzu: chiziqli regressiya masalasi
|
bet | 10/10 | Sana | 19.02.2024 | Hajmi | 110,05 Kb. | | #159025 |
Bog'liq 1Chiziqli regressiya masalasiFoydalanilgan Adabiyotlar
Коломаев А.В. и др. “Теория вероятностей и математическая статистика для экономистов”., М. 1991 г.
Н.Р.Бекназарова, Х.Н.Жумаев “Математик программалаштириш ва оптималлаштириш” Ўқув предмети бўйича Ўқув-услубий мажмуа (Бакалавриат босқичи талабалари учун).Ташкент 2006.
Сафаева К. ва бошкалар. Математик программалашдан маъруза мантлари. Т., ТДМИ, 2003й.
В.В.Розен. Математические модели принятия решений в экономике. М. 2002.
Математическое программирование в экономике. Под ред. Кремера, М., Финансы и статистика, 1996г.
К.Сафаева, Ф.Шомансурова. Математик программалаштиришдан масалалар туплами. Т., Молия институти, 2003й.
В.Ш.Кремер и др. Исследований операций в экономике. Учебное пособие. М.: ЮНИТИ, 1997.
К.А.Багриновский. Экономико- математические методы и модели. Уч.пос. М.: РУДН, 1999.
|
| |
Determinatsiya koeffitsiyenti

|
Determinatsiya koeffitsiyenti
|
bet | 6/10 | Sana | 19.02.2024 | Hajmi | 110,05 Kb. | | #159025 |
Bog'liq 1Chiziqli regressiya masalasiDeterminatsiya koeffitsiyenti topilgan regressiya funksiyasi X va Y parametrlar qiymatlari orasidagi bog’lanishni necha foizga ( ) ifodalay olishini ko’rsatadi.
Mos ravishda, miqdor Y parametr o’zgarishi(variasiyasi)ning necha foizi regression modelga kiritilmagan omillardan bog’liqligini ko’rsatadi. Determinatsiya koeffitsiyentining katta ( ) qiymatlarida aniq berilgan uchun qiymat haqida oldindan ma’lumot berish (bashoratlash) mumkin.
Regression taxlil va bashoratlash uchun quyidagilar zarur:
1) boshlangich ma’lumotlar grafigini qurish va bog’liqlik xarakterini taxminan aniqlashga urinish;
2) boshlang’ich ma’lumotlarda berilgan bog’lanishni ifodalashi mumkin bo’lgan regressiya funksiyasi ko’rinishini tanlash.
3) regressiya funksiyasi uchun koeffitsiyentlarning sonli qiymatlarini aniqlash;
4) determinatsiya koeffitsiyenti asosida topilgan regression bog’lanish kuchini baxolash;
5) bashoratlash ( bo’lganda) yoki topilgan regression bog’lanish yordamida bashorat qilish mumkin emasligi to’g’risida xulosa chiqarish. Bunda X erkin parametrning boshlang’ich ma’lumotlarda berilgan intervalga tegishli bo’lmagan qiymatlari uchun regression modelni ishlatish tavsiya qilinmaydi.
Amaliyotda chiziqli regressiya funksiyasi bilan bir qatorda quyidagi ko’rinishdagi chiziqsiz regressiya funksiyasi ham ishlatiladi:
(ikkinchi tartibli funksiya);
(darajali funksiya);
(ko’rsatkichli funksiya);
(kasrli – chiziqli funksiya).
Ko’rinib turibdiki, chiziqli regressiya tenglamasi to’g’ri chiziq tenglamasidan iborat, va chiziqsiz regressiya tenglamalari esa, mos ravishda, parabola va giperbola tenglamalaridir.
Regressiya funksiyasining koeffitsiyentlarni aniqlash uchun eng kichik kvadratlar usulidan foydalaniladi.
Eng kichik kvadratlar usuliga ko’ra regressiya tenglamasi koeffitsiyentilari shunday aniqlanadiki, bunda berilgan boshlang’ich ma’lumotlar bo’yicha qurilgan nuqtalar (9) regressiya chizig’i nuqtalariga mumkin qadar yaqin yotishi kerak. Formal ravishda bu regressiya funksiya va berilgan nuqtalar farqlari (xatolari) kvadratlari yig’indisining minimallashtirilishi shaklida yoziladi:
bu yerda - regressiya tenglamasi bo’yicha xisoblangan qiymat ; - farq (chetlanish, xato); - berilgan boshlang’ich ma’lumotlar juftligi miqdori.
xatolik tushunchasi chiziqli regressiya hol uchun 5.1-rasmda tasvirlangan.
5.1-rasm.
Regression taxlilda tasodifiy miqdorning matematik kutilmasi nolga teng va uning dispersiyasi Y ning barcha kuzatilayotgan qiymatlari uchun bir xil deb hisoblanadi. Bundan kelib chiqadiki, berilgan ma’lumotlarning regressiya chizig’i atrofida tarqalishi (yoyilishi) X parametrning barcha qiymatlarida bir xil bo’lishi kerak.
|
| |
import statsmodels.api as sm

|
import statsmodels.api as sm
|
bet | 3/10 | Sana | 19.02.2024 | Hajmi | 110,05 Kb. | | #159025 |
Bog'liq 1Chiziqli regressiya masalasiimport statsmodels.api as sm
X = df["RM"]
y = target["MEDV"]
# Note the difference in argument order
model = sm.OLS(y, X).fit()
predictions = model.predict(X) # make the predictions by the model
# Print out the statistics
model.summary()
SKLearnda chiziqli regressiya - Pythonda mashinani o'rganish haqida gap ketganda, SKLearn deyarli oltin standartdir. U regressiya, tasniflash, klasterlash va o'lchamlarni kamaytirish uchun ko'plab o'rganish algoritmlariga ega. Turli xil algoritmlar xaritasi va SKLearn ga boshqa havolalar uchun KNN algoritmidagi foydalanadi.
Chiziqli regressiyadan foydalanish uchun uni import qilishimiz kerak:
from sklearn import linear_model
Keling, avvalroq foydalangan ma'lumotlar to'plamidan, uy narxlaridan foydalanaylik. Dastlab, jarayon bir xil bo'ladi: SKLearn-dan ma'lumotlar to'plamlarini import qiling va ularni uy ma'lumotlar to'plamiga yuklang:
from sklearn import datasets ## imports datasets from scikit-learn
data = datasets.load_boston() ## loads home dataset from datasets library
Keyinchalik, ma'lumotlarni Pandasga yuklaymiz (avvalgidek):
# define the data/predictors as the pre-set feature names
df = pd.DataFrame(data.data, columns=data.feature_names)
# Put the target (housing value -- MEDV) in another DataFrame
target = pd.DataFrame(data.target, columns=["MEDV"])
Shunday qilib, endi, avvalgidek, bizda mustaqil o'zgaruvchilar ("df") va bog'qa o'zgaruvchiga ega bo'lgan ma'lumotlar to'plami ("maqsad" belgisi) mavjud. SKLearn yordamida regressiya modelini moslashtiramiz. Avval biz X va Y ni aniqlaymiz - bu safar uy narxlarini taxmin qilish uchun dataframedagi barcha o'zgaruvchilardan foydalanamiz:
X = df
y = target[“MEDV”]
Va yaratilganmodelni olamiz:
lm = linear_model.LinearRegression()
model = lm.fit(X,y)
lm.fit () funksiyasi chiziqli modelga mos keladi. Biz bashorat qilish uchun modeldan foydalanmoqchimiz, Shuning uchun biz lm.predict () dan foydalanamiz:
predictions = lm.predict(X)
print(predictions)[0:5]
Chop etish funksiyasi y uchun dastlabki 5 ta bashoratni chop etadi (men “joyni tejash” uchun butun roʻyxatni chop qilmadim. [0: 5] olib tashlansa, butun roʻyxat chop etiladi):
[ 30.00821269 25.0298606 30.5702317 28.60814055 27.94288232]
|
| |