Mavzu: personning X

MUHAMMAD AL-XORAZMIY NOMIDAGI
TOSHKENT AXBOROT TEXNOLOGIYALARI UNIVERSITETI
SAMARQAND FILIALI
KOMPYUTER TIZIMLARI KAFEDRASI

Kompyuter injiniring ta'lim yo'nalishi

“Bioinformatika va biomexanika” fanidan

MUSTAQIL ISH -1


MAVZU: PERSONNING X² TESTI, TALABA ME’ZONI


Bajardi:105-19 guruh talabasi: Abduxalikzoda T.
Tekshirdi: Kurbanov.A.R
Samarqand – 2023


Mavzu: Personning x² testi, talaba me’zoni
Pirsonning x-kvadratik testi
Pirson qonunlari.
Pirsonning moslik kriteriyasi.
Normallashtirilgan Erlang taqsimot qonuni.
Xulosa.
Foydalanilgan adabiyotlar.
Kirish.
Tasodifiyatsiz umuman hayotning va biologik turlarning yuzaga kelishini, insoniyat tarihini, insonlarning ijodiy faoliyatini, sotsial-iqtisodiy tizimlarning rivojlanishini tasavvur etib bo’lmaydi.
Ehtimollar nazariyasi esa aynan mana shunday tasodifiy bog’liqliklarning matematik modelini tuzish bilan shug’illanadi. Tasodifiyat insoniyatni doimo qiziqtirib kelgandir.
Shu sababli ehtimollar nazariyasi boshqa matematik fanlar kabi amaliyot talablariga mos ravishda rivojlangan. Ehtimollar nazariyasi boshqa matematik fanlardan farqli o’laroq nisbatan qisqa, ammo o’ta shijoatlik rivojlanish tarixiga ega. Endi qisqacha tarixiy ma‘lumotlarni keltiramiz.
Ommaviy tasodifiy hodisalarga mos masalalarni sistematik ravishda o’rganish va ularga mos matematik apparatning yuzaga kelishi XVII asrga to’g’ri keladi. XVII asr boshida, mashhur fizik Galiley fizik o’lchashlardagi xatoliklarni tasodifiy deb hisoblab, ularni ilmiy tadqiqot qilishga uringan.
Shu davrlarda kasallanish, o’lish, baxtsiz hodisalar statistikasi va shu kabi ommaviy tasodifiy hodisalardagi qonuniyatlarni tahlil qilishga asoslangan sug’urtalanishning umumiy nazariyasini yaratishga ham urinishlar bo’lgan.
Personning xi-kvadratik sinovi (Х²) to'plamlar uchun qo'llaniladigan statistik testdir to'liq ma'lumotlar to'plamlar orasidagi har qanday kuzatilgan farq tasodifan paydo bo'lganligi ehtimolini baholash. Bu ko'pchilik orasida eng keng tarqalgan kvadratchalar bo'yicha testlar (masalan, Yeyts, ehtimollik darajasi, portmanteau testi vaqt seriyasida, va boshqalar.) - statistik natijalariga qarab baholanadigan protseduralar kvadratchalar bo'yicha taqsimlash.
Uning xususiyatlari birinchi marta tekshirilgan Karl Pirson
1900 yilda.[1] O'rtasidagi farqni yaxshilash muhim bo'lgan sharoitlarda test statistikasi va uning tarqalishi, o'xshash ismlar Pirson kvadrat shaklida test yoki statistik ma'lumotlardan foydalaniladi.
Sinov a nol gipoteza deb ta'kidlab chastotani taqsimlash albatta voqealar a da kuzatilgan namuna ma'lum bir nazariy taqsimotga mos keladi. Ko'rib chiqilayotgan hodisalar bir-birini inkor etishi va umumiy ehtimolga ega bo'lishi kerak. Buning umumiy hodisasi shundaki, voqealar har biri kategorik o'zgaruvchi. Oddiy misol - oddiy olti tomonlama gipoteza o'lmoq "adolatli" (masalan, oltita natijaning barchasi bir xil bo'lishi mumkin).

Uch xil taqqoslashni baholash uchun Pearsonning xi-kvadratik testi qo'llaniladi: fitnaning yaxshisi, bir xillik va mustaqillik.

Yaxshilash sinovi kuzatilganligini aniqlaydi chastotani taqsimlash nazariy taqsimotdan farq qiladi.
Bir hillik testi bir xil toifadagi o'zgaruvchidan foydalangan holda ikki yoki undan ortiq guruhlar bo'yicha hisobotlarning taqsimlanishini taqqoslaydi (masalan, maktabni tugatgandan keyin bir yil o'tgach xabar bergan, bitiruv yili bo'yicha saralangan maktab bitiruvchilarining faoliyati - kollej, harbiy xizmat, ish joyi, sayohat - ma'lum bir faoliyatni tanlagan bitiruvchilar soni sinfdan sinfga yoki o'n yildan o'n yilgacha o'zgarganligini ko'rish uchun).[2]
Mustaqillik testi ikki o'zgaruvchiga oid o'lchovlardan tashkil topgan kuzatuvlarning a-da ko'rsatilganligini baholaydi favqulodda vaziyatlar jadvali, bir-biridan mustaqil (masalan, turli millat vakillarining ovoz berish natijalari, o'z millati javob bilan bog'liqligini aniqlash uchun).
Uch sinov uchun ham hisoblash protsedurasi quyidagi bosqichlarni o'z ichiga oladi:
Xi-kvadratik testni hisoblang statistik, χA ga o'xshash ² normallashtirilgan kuzatilgan va nazariy orasidagi kvadratik og'ishlar yig'indisi chastotalar (pastga qarang).
Ni aniqlang erkinlik darajasi, df, bu statistik.
Sog'liqni saqlash uchun sinov uchun, df = Mushuklar - Parms, qayerda Mushuklar bu model tomonidan tan olingan kuzatuv toifalarining soni va Parms - modeldagi kuzatuvlarga eng mos kelishi uchun sozlangan modeldagi parametrlar soni: toifalar soni taqsimotda o'rnatilgan parametrlar soniga kamayadi.
Bir hillikni tekshirish uchun, df = (Qatorlar - 1) × (Kollar - 1), qayerda Qatorlar toifalar soniga mos keladi (ya'ni, kutilmagan vaziyat jadvalidagi qatorlar) va Cols mustaqil guruhlar soniga to'g'ri keladi (ya'ni tegishli favqulodda vaziyatlar jadvalidagi ustunlar).[2]
Mustaqillik sinovi uchun df = (Qatorlar - 1) × (Kollar - 1), bu holda, Qatorlar bitta o'zgaruvchidagi toifalar soniga mos keladi va Cols ikkinchi o'zgaruvchidagi toifalar soniga to'g'ri keladi.[2]
Istalgan ishonch darajasini tanlang (ahamiyat darajasi, p-qiymati yoki tegishli alfa darajasi ) test natijasi uchun.
Taqqoslang Х²dan muhim qiymatga kvadratchalar bo'yicha taqsimlash bilan df erkinlik darajasi va tanlangan ishonch darajasi (bir tomonlama, chunki sinov faqat bitta yo'nalish, ya'ni sinov qiymati kritik qiymatdan kattaroqmi?), bu ko'p hollarda taqsimotning yaxshi yaqinlashishiga imkon beradi. .
Kuzatilgan chastota taqsimoti sinov statistikasining kritik qiymatidan oshib ketishiga asoslangan nazariy taqsimot bilan bir xil ekanligi haqidagi nol gipotezani qo'llab-quvvatlang yoki rad eting.
. Agar test statistikasi ning muhim qiymatidan oshsa, nol gipoteza (Х²= bor yo'q taqsimotlar orasidagi farqni rad etish mumkin va alternativ gipoteza (Х²= u erda bu tanlangan ishonch darajasi bilan ham tarqatish) o'rtasidagi farqni qabul qilish mumkin. Agar test statistikasi ostonadan pastga tushsa Х² qiymati, unda aniq bir xulosaga kelish mumkin emas va nol gipoteza barqaror (biz nol gipotezani rad eta olmadik), ammo qabul qilinishi shart emas.