T. M. Magrupov, B. M. Mirshaxodjayev
Download 3.6 Mb. Pdf ko'rish
|
Tizimli yondashuv asoslari
|
у=М[|//£ = *]
Tekshirilayotgan o ‘ lchovlar orasidagi ch iziq li b o g ‘ liqlikni va ulam ing birgalikda taqsimlanish quyidagi korrelatsiya koeffitsiyent orqali ifodalash mumkin. m n = м у - Цдф - м ьр 4 Ш Ш ] y a ’ ni ikkinchi m arkaziy aralashgan m om ent o ‘ rtacha kvadratik chetlanishlar k o ‘ paytmasiga b o ‘ linadi. Korrelatsion tahlil mashina m odeli tekshirayotgan tasodifiy o ‘ zgaruvchilam i o ‘ rtasidagi aloqani o'rganadi, va ular o ‘ rtasidagi zichlikni baholaydi. Regression tahlil tizim bilan mashina tajribalari orqali olingan (berilganlar to ‘ plam iga eng mos keladigan) m odelni k o ‘ rish im konini beradi. Eng yaxshi m os kelish deganda xatolam i minimum funksiyasi, y a ’ ni tajriba natijalari va bashorat qilinayotgan m odel o ‘ rtasidagi farq tushuniladi. Regression tahlilda bunday xatolar funksiya b o ‘ lib, ulam ing kvadratlar y ig ‘ indisi hisoblanadi. M odellashtirish natijalarini tahlil va qayta ishlashda ko'pincha o ‘ rtacha ajratma to ‘ plam lam i taqqoslash masalasi yuzaga keladi. A g a r bunday tekshirish natijasida { y(,)}, { / 2)} , .... {y (n)} tasodifiy o'zga ru vch ila r to‘ plam ining matematik kutilishi juda kam farqlansa, u holda modellashtirish natijasida olingan statistik materialni bir turli deb hisoblash mumkin (ikki birinchi momentni tengligi holatida). Bu esa barcha to ‘ plam Iam i bittaga birlashtirish imkonini beradi va tekshirilayotgan m odel xususiyatlari haqidagi m a’ lumotni oshiradi va nihoyat tizim ni ham. Sm irnov va St’ yudent kriteriyalaridan bu maqsadlar nol gipotezani tekshirish uchun jufti bilan foydalanish modellashtirishda k o ‘ p sonli ajratmalar bo'lishi bilan b o g ‘ liq. Shuning uchun bu maqsadlar uchun dispersion tahlildan foydalaniladi. M isol. T izim n i m odellashtirishdagi natijalami qayta ishlashda dispersion tahlil masalasini yechishni qaraym iz. T a so d ifiy oM chovli bosh to ‘ plamlari { y(i)} , { y ^ } , ..., {у*"*} normal taqsim otga ega va bir xil dispersiyali b o ‘ lsin. у ni qandaydir darajasida ajratmalar o ‘ rtacha qiymatlari b o ‘ yicha No nol gipotezani, matematik kutilishlar ten gligi haqida tekshirish zarur. M odellashtirish natijalariga k o ‘ ra bir faktorli ta’ sirini aniqlaym iz, y a ’ ni bir faktorli dispersion tahlilni qaraym iz. Faraz qilaylik, X o ‘ rganilayotgan faktorni Y tasodifiy o ‘ lchov quyidagi k o ‘ rinishdagi ajratmaga keltiriladi У ь У 2 , Ук X faktorni ta’ sirini D tasodifiy b o im a g a n o ‘ lchov bilan baholaym iz, buni faktor dispersiyasi deb ataymiz. ( y , - - y V K , = * D x = г>'2х = I-l bu yerda, y 0 - Y oM chovli o ‘ rtacha arifm etik qiymat. A g a r D[>] bosh dispersiya aniq b o ‘ Isa, u holda kuzatuvlarning tasodifiy tarqalishini baholash uchun D[y] ni s2 „ ajratma dispersiyasi Fisher kriteriysidan foydalanib (F-taqsim lash) taqqoslash zarur. A g a r Fe em pirik qiym at kritik sohaga tushib qolsa, u holda x faktorni ta’ sir qiym ati deyiladi, x qiym atlarini tarqalishi esa tasodifiy deyiladi. A g a r bosh dispersiya D [jr] m odel bilan mashina tajribalarini o ‘ tkazguncha aniq boMsa, u holda uni modellashtirish- dagi bahosini topish zarur. 89 |
