Mavzu: ngs separatorini modellashtirish reja - bet 4

|
Mavzu: ngs separatorini modellashtirish reja
|
bet | 4/14 | Sana | 07.12.2023 | Hajmi | 1,12 Mb. | | #113426 |
Bog'liq Jaxongirfe – qаytа tiklаnish dispеrsiyasining erkinlik dаrаjаlаri sоni (pаrаllеl sinоvlаrning bittа qаtоrigа k -1 gа tеng).
Rеgrеssiyaning kоdlаngаn kоeffisiеntlаri dispеrsiyasi tаnlаnmаviy qiymаtining kvаdrаt ildizi quyidаgi fоrmulа bo‟yichа аniqlаnаdi:
bu yerda Se - quyidаgi tаjribа rеjаsi mаrkаzidаgi k pаrаllеl sinоvlаr bo‟yichааniqlаnuvchi qаytа tiklаnishlаrdаn оlingаn kvаdrаt ildiz,
bu yerda SSe - qаytа tiklаnish dispеrsiyalаri kvаdrаtlаrining yig`indisi;
fe - qаytа tiklаnish dispеrsiyalаrining erkinlik dаrаjаlаri sоni.
Yuqоridа ko‟rsаtilgаni kаbi, kоdlаngаn fаktоrlаrdа TFT dаgi kоrrеlyasiya mаtrisаsining diаgоnаl elеmеntlаri bir xil vа 1/n gа tеng,
Nаtijаdа rеgrеssiyaning kоdlаngаn kоeffisiеntlаrini аhаmiyatsizligi shаrti quyidаgi ko`rinishni qаbul qilаdi:
Shuningdеkushbuhоldа kоrrеlyasiyamаtrisаsic̃ diаgоnаlhisоblаnib, rеgrеssiyaningkоdlаngаnkоeffisiеntlаristаtistikbоg`lаnmаgаnvа birvаqtdа rеgrеssiyaningbirqаnchа kоdlаngаnkоeffisiеntlаri аhаmiyatsizbo‟lib, ulаr (pаssivtаjribаniqаytа ishlаshprоsеdurаsidаnfаrqlirаvishdа) ningbаrchаsibirdаnigа rеgrеssiyaningkоdlаngаntеnglаmаsidаntаshlаbyubоrilishimumkin.
“Texnologik jarayonlarni modellashtirish va optimallashtirish asoslari” (N.Yusupbekov). Ushbu kitobning VI bobida “TEXNOLOGIK JARAYONLARNI EMPIRIK STATIK MODELLARINI QURISH” (329-bet) to`liqroq nazariy tushuncha keltirilgan. Shuningdek ushbu kitobda: Passiv tajriba ma`lumotlari asosida empirik modellarni qurish, faol tajriba ma`lumotlari asosida empirik modellarni qurish, regressiya koeffitsiyentlarini aniqlash, regression va korelyatsion tahlil, regressiya koefisiyentlarini ahamiyatlilikka tekshirish, dispersiya baholarini aniqlash, hamda regressiya tenglamasi monandligining bahosi, kabi bosqichlarni chuqurroq o`rganishingiz mumkin bo`ladi.
EHM yordamida model qurish va ularni tadbiq qilishda statistik tajribalar usuli juda keng qo‘llaniladi. Bu usul tasodifiy sonlarni rostlashga asoslangan usul, ya`ni bu usulda tasodifiy kattaliklar ehtimolini taqsimot qiymatlari beriladi. Statistik modellashtirish deganda EHM yordamida modellashtirilayotgan sistemada borayotgan jarayonlarning statik ma'lumotlarini olish tushuniladi. Statistik modellashtirish yordamida tekshirilayotgan sistemaning ishlash jarayonida modellashtiruvchi algoritm barcha tasodifiy ta'sirlar va bu ta'sirlar orasidagi o`zaro bog`liqlikni hisobga olgan holda tuziladi. Statistik modellashtirish usuli birinchidan stoxastik sistemalar va ikkinchidan determinik masalalarni yechishda ko`proq qo`llaniladi.
Tasodifiy kattalik deb tajribalar natijasida oldindan ma'lum bo‘lmagan tasodifiy bo‘lgan qiymatlardan birini qabul qilishi mumkin bo‘lgan kattalikka aytiladi. Tasodifiy kattaliklar diskret (alohida qiymatlar qabul qiluvchi) va muntazam kattaliklarga bo`linadi.
Tasodifiy kattalikning o`rtacha qiymati tajriba vaqtida olingan barcha natijalarning oddiyo`rtacha qiymatidan iborat. Diskret tasodifiy kattalik x
m1 tajribada x1 va m2 tajribada x2 qiymatlarni qabul qilayotgan bo`lsin.
U holda
bu yerda -o`tkazilgan tajribalarning umumiy soni.
Ushbu tenglamani quyidagi ko`rinishda yozish mumkin:
bu yerda – tasodifiy kattalik x ning statistic ehtimoli.
Agar n→∞ bo`lsa, Pi*→Pi bo`ladi.
Ehtimollar nazariyasida matematik kutilish tushunchasi juda katta o`rin egallaydi. Tasodifiy kattalikning matematik kutilishi quyidagicha izlanadi.
Amaliy izlanishlar o`tkazilganda o`rtacha kvadratik o`gish quyidagicha hisoblanadi. Agar x1 ning m1 holatda x2 ning qiymati m2 holatda kuzatilgan bo`ls ava h.k. unda o`rtacha kvadratik og`ish quyidagi formula bo`yicha aniqlanadi:
Bu yerda – tasodifiy qiymatning o`rtacha qiymati; n – kuzatuvlarning umumiy soni.
𝝈x qiymati aniqlanganda, tasodifiy qiymatlarning o`rtacha qiymatga nisbatan og`ishi inobatga olinadi. Og`ishning absolyut qiymatigina inobatga olinganligi uchun barcha og`ishlarning kvadratik yig`indisi tuziladi va topilgan qiymat umumiy tajribalar soniga bo`linadi.
|
| |