Ushbu baholash odatda kutilayotgan yechimlarda komponentdan o'rtacha qiymatdan yaxshiroq foydalanishning kuzatilgan chastotasiga asoslanadi. Odatda ishonchlilikni ta'minlash uchun predmet sohaga xos qurish usulidan foydalangan holda komponentli yoki bosqichma-bosqich usulidan foydalangan holda ehtimoliy model muammoli sohada mumkin bo'lgan yechimlarni yaratish uchun ishlatiladi. Diskret taqsimot - bu 1, 2, 3 yoki nol kabi diskret (individual hisoblangan) natijalarning yuzaga kelishini aks ettiruvchi ehtimollik taqsimoti. Binomial taqsimot, masalan, har bir sinovda biror hodisaning yuzaga kelishi ehtimolini hisobga olgan holda, masalan, tangani “орел” natijasi bilan 100 marta otib tushirgan holda, ma'lum miqdordagi sinovlarda “ha” yoki “yo’q” natijalari ehtimolini baholaydigan diskret taqsimotdir. Statistik taqsimotlar diskret yoki uzluksiz bo'lishi mumkin. Uzluksiz taqsimot 0 dan katta barcha raqamlar (unga o'nliklari cheksiz davom etadigan raqamlar kiradi, masalan, pi = 3,14159265…) kabi kontinuumga tushadigan natijalardan tuziladi. Umuman olganda, diskret va uzluksiz ehtimollik taqsimoti va ular tomonidan tavsiflangan tasodifiy o'zgaruvchilar tushunchalari ehtimollik nazariyasi va statistik tahlilning asosidir. Taqsimot - bu ma'lumotlarni tadqiq qilishda ishlatiladigan statistik tushuncha. Muayyan tadqiqotning natijalari va ehtimollarini aniqlashni istaganlar ma'lumotlar to'plamidan o'lchanadigan ma'lumotlar nuqtalarini ko'rsatadilar, natijada ehtimollik taqsimoti diagrammasi paydo bo'ladi. Oddiy taqsimot (“qo'ng'iroq chizig’i”) kabi taqsimotni o'rganish natijasida olinishi mumkin bo'lgan ehtimollik taqsimoti diagramma shakllarining ko'p turlari mavjud. Statistikachilar o'lchanayotgan natijalarning tabiati bo'yicha diskret yoki uzluksiz taqsimotning rivojlanishini aniqlashlari mumkin. Statistikachilar o'lchanayotgan natijalarning tabiati bo'yicha diskret yoki uzluksiz taqsimotning rivojlanishini aniqlashlari mumkin.
Do'stlaringiz bilan baham: |
