Samarqand -2022 Mavzu: : Stoxastik algoritm yordamida optimizatsiyalash Reja: Kirish Asosiy qism

Nominal alomatlarning vazn va gradatsiyalarini aniqlash. p orqali - alomat gradatsiyalar sonini belgilab olamiz. Bu yerda . - bu, r–alomatning sinfga tegishli bo‘lgan - gradatsiya soni. ( ), esa, - alomatning sinfdagi gradatsiyalar soni.

- alomat bo‘yicha va sinflar orasidagi farq quyidagicha aniqlanadi:

(7.4)
- alomatda va sinflarning o‘zaro bir xillik darajasi (sinf ichidagi o‘xshashlik darajasi) qiymati quyidagi formula orqali topiladi:

. (7.5)
Yuqoridagi (7.4) va (7.5) formulalar asosida nominal alomatning vazni quyidagicha aniqlanadi:

. (7.6)
Nominal alomat vazni [0, 1] oraliq orasida ekanligini juda oson tekshirish mumkin.
Ko‘rinib turibdiki, nominal alomatlar gradatsiyalarini shakldagi to‘plamda ifodalash mumkin. obyekt uchun umumlashgan bahoni hisoblashda alomatning xissasi quyidagicha aniqlanadi: ( ,
,
- bu - alomatdagi - gradatsiyaning va sinflardagi soni.
- esa - alomatning (7.6) formula bo‘yicha hisoblangan vazni.
Nominal alomatlardan tashkil topgan har bir , obyektning umumlashgan bahosi quyidagicha topiladi:
(7.7)
Umumlashgan baho (7.7) nominal alomatlar (7.6) vaznlarning qiymatiga juda ham bog‘liq bo‘ladi.
obyektlarining umumlashgan baholarni [0, 1] oraliqda ifodalash uchun noravshan mantiqdan foydalaniladi.
Masalan, obyektlari haqida umumlashgan baho bo‘yicha kriteriy (7.4) qiymati sinflar obyektlarining aralashganlik darajasini ko‘rsatadi. Bu qiymat qancha katta bo‘lsa, uning aralashganligi shuncha past bo‘ladi. Sinflarni to‘g‘ri (xatosiz) ajratish (7.4) qiymat birga teng bo‘lganda ro‘y beradi.
Hisoblash eksperimenti. Hisoblash eksperimenti sifatida gipertoniya kasalligi bilan bog‘liq 29 ta miqdoriy alomat bilan tavsiflangan 111 ta deyarli sog‘lom (K₁) va 36 ta kasal (K₂) harbiylar bo‘yicha tibbiy berilganlar bazasi olindi. (7.6) kriteriya bo‘yicha quyidagi natija olindi:

Stoxastik algoritm orqali olingan bu qiymat, obyektlarni korrekt sinflarga ajratish uchun kifoya qiladi.

Умумлашган bаholar orqali turli alomatlar fazosidagi кo‘р o‘lchamli berilganlarni, bir o‘lchamli miqdoriy alomatlar fazosiga o‘tkazish va obyektlararo munosabatlarni o‘rganish mumkin.

Bir nechta dominant omil samarali belgilarga ta'sir etuvchi ko'p sonli omillardan ajratib bo'lmaydigan holatlarda va bir nechta omillarning ta'sirini hisobga olish kerak bo'lgan holatlarda qo'llaniladi. Masalan, ishlab chiqarish hajmi asosiy va aylanma mablag'lar miqdori, xodimlar soni, boshqaruv darajasi va boshqalar bilan belgilanadi, talab darajasi nafaqat narxga, balki aholining mavjud mablag'lariga ham bog'liq.

Regressiya bilan izohlanadigan umumiy tafovut nisbati deyiladi aniqlash koeffitsienti, odatda foiz va belgi bilan ifodalanadi R 2 (juftlashgan chiziqli regressiyada bu qiymat r 2, korrelyatsiya koeffitsientining kvadrati) regressiya tenglamasining sifatini subyektiv ravishda baholashga imkon beradi. Aniqlanish koeffitsienti tuzilgan regressiya bilan "izohlangan" o'rtaga nisbatan tarqalish ulushini o'lchaydi. Aniqlanish koeffitsienti 0 dan 1 gacha bo'ladi. Belgilanish koeffitsienti 1 ga qanchalik yaqin bo'lsa, regressiya ma'lumotlarga bog'liqlikni "tushuntiradi", nolga yaqin qiymat esa qurilgan modelning past sifatini anglatadi. Belgilanish koeffitsienti, agar barcha prognozchilar boshqacha bo'lsa, 1 ga iloji boricha yaqinlashishi mumkin. R. tushunchasi faqat tasodifiy miqdorlar uchun emas, tasodifiy vektorlarga nisbatan ham kiritiladi. R. terminini ingliz olimi F.Galton kiritgan (1886). R. tabiat va jamiyat hodisalarini oʻrganishda muhim matematik vosita hisoblanadi. Regressiya tenglamasi va regressiya chizig‘I
Korrelyatsion bog‘liqlik ta’rifini aniqlashtiramiz, buning uchun shartli о‘rtacha qiymat tushunchasini kiritamiz.