statistik modellashtirish asoslari

DOCX 10 стр. 795,2 КБ Бесплатная загрузка

10 стр.

FaylHub.uz

Скачать через Telegram

Размер 795,2 КБ

Тип файла DOCX

Страницы 10

Обновлено Дек 2025

Предварительный просмотр (5 стр.)

Прокрутите вниз 👇

1 / 10

o’zbekiston respublikasi oliy va o’rta maxsus ta’lim vazirligi termiz davlat universiteti axborot texnologilari fakulteti amaliy matematika va informatika ta’lim yo’nalishi _ – kurs ___ – guruh talabasi _________________________________ning matematik modellashtirish asoslari fanidan mustaqil ishi mavzu: statistik modellashtirish elementlari reja: 1. statistik modellashtirish 2. statistik modellashtirish texnikasi 3. statistik modellarning turlari 4. statistik modellashtirish usuli xulosa statistik modellashtirish nima? statistik modellashtirishga kirish har qanday ma'lumot tahlilchisi uchun ma'lumotlarni tushunish va ilmiy bashorat qilish uchun muhim ahamiyatga ega. o'z mohiyatiga ko'ra, statistik modellashtirish ma'lumotlar to'plamini tahlil qilish uchun statistik modellardan foydalanadigan jarayondir. statistik modellar - kuzatilgan ma'lumotlarning matematik ko'rinishlari. statistik modellashtirish usullari konsolidatsiyalangan ma'lumotlarni tushunish va ushbu ma'lumotlardan foydalangan holda umumlashtirilgan bashorat qilishda kuchli vositadir. statistik model matematik tenglama yoki ma'lumotning vizual tasviri shaklida bo'lishi mumkin. statistik modellashtirish texnikasi ma'lumotlarni o'rganish jarayonida bir nechta statistik modellashtirish usullari qo'llaniladi. mana bir nechta umumiy texnikalar: a) chiziqli regressiya chiziqli regressiya ikkita o'zgaruvchi o'rtasidagi munosabatni …

2 / 10

kita asosiy texnika mavjud: logistik regressiya agar qaram o'zgaruvchi ikkilik bo'lsa, logistik regressiya usuli ikkilik o'zgaruvchi va bir yoki bir nechta mustaqil o'zgaruvchilar o'rtasidagi munosabatlarni modellashtirish va bashorat qilish uchun ishlatiladi. diskriminativ tahlil bu erda ikki yoki undan ortiq guruhlar oldingi deb nomlanadi va yangi kuzatuvlar o'lchangan xususiyatlar asosida ma'lum klasterlarga guruhlanadi. x bashorat qiluvchi o'zgaruvchining taqsimoti har bir javob sinfiga alohida modellashtiriladi, so'ngra x qiymatidan kelib chiqqan holda har bir javob sinfining ehtimolini hisoblash uchun bayes teoremasidan foydalaniladi. c) qayta namuna olish ushbu texnikada takroriy namunalar asl ma'lumotlar to'plamidan olinadi va haqiqiy ma'lumotlarga asoslangan noyob tanlab olish taqsimotini yaratadi. namuna olishning noyob taqsimotini yaratish uchun analitik usullardan farqli ravishda eksperimental usullardan foydalanadi. chizilgan namunalar xolis bo'lgani uchun, olingan taxminlar ham xolisdir. qayta namuna olish kontseptsiyasini to'liq tushunish uchun ikkita asosiy tushunchani bilish juda muhimdir: bootstrapping bunda dastlabki namunada almashtirish sifatida tanlanmagan maʼlumotlar namunalari hisobga olinadi. jarayon bir necha marta …

3 / 10

bo'linadi. ajratish qoidalari to'plamini daraxtda umumlashtirish mumkin, unga qaror daraxti usuli deb nom berish mumkin. bu regressiya va tasniflash muammolari uchun ham ishlatilishi mumkin. bagging, boosting va tasodifiy o'rmon algoritmi bu usulda qo'llaniladigan ba'zi yondashuvlardir. f) nazoratsiz ta’lim nazoratsiz o'rganish ma'lumotlardagi naqshni aniqlash algoritmiga tayanadi. bu erda ma'lumotlar toifalari ma'lum emas. masalan, klasterlashda bir-biriga chambarchas bog'liq bo'lgan narsalar guruhlanadi, bu esa nazoratsiz o'rganish usuliga aylanadi. g) vaqt qatori ushbu prognozlash modeli tarixiy qadriyatlarga asoslangan kelajakdagi qiymatlarni bashorat qilish uchun ishlatilishi mumkin. u ma'lumotlar bilan ifodalangan hodisani aniqlash uchun ishlatiladi va keyin kelajak uchun bashorat qilish uchun boshqa ma'lumotlar bilan birlashtiriladi. h) neyron tarmoqlari inson miyasida modellashtirilgan bu algoritmlar ma'lumotlardagi naqshlarni aniqlash uchun mo'ljallangan. neyron tarmoqlarda neyronlar deb ataladigan ma'lumotlarni qayta ishlaydigan chiziqli bo'lmagan elementlar mavjud. ular qatlamlarda joylashtirilgan va odatda parallel ravishda bajariladi. neyron tarmoqlar bashorat qilish va tasniflash uchun tobora ko'proq foydalanilmoqda, chunki ular taxminlar va model tuzilishiga minimal …

4 / 10

tmi (k-nn) 18) 19) pharma, r va excelda statistik modellashtirish statistik modellashtirish ma'lumotlarni tahlil qilishning barcha turlarida muhim o'rin tutadi, bu uni fan va sanoatning turli sohalariga tegishli qiladi. bu, ayniqsa, ma'lumotlar tahlili sohasida to'g'ri keladi, bu erda tahlilchilar har qanday ma'lumotlar to'plamini sharhlash va xulosalar chiqarish uchun statistik usullar va usullarga katta tayanadilar. farmatsevtika tadqiqotlari va ishlanmalarida statistik modellashtirish dori-darmonlarning ma'lum shaxslar uchun samaradorligini aniqlash uchun farmatsevtika sanoatiga statistik modellar joriy etilmoqda, bu esa odamlarga optimal javob berish uchun to'g'ri dori-darmonlarni berishni ta'minlaydi. ma'lumotlardan biomarkerlarni filtrlash uchun statistik usullar qo'llaniladi, qaysi modellar yordamida dorilar eng samarali bo'lgan guruhlarni taxmin qilish uchun ishlab chiqiladi. r.da statistik modellashtirish ma'lumotlar fanida statistik modellashtirishning keng qo'llanilishi tufayli r dasturlash tiliga o'rnatilgan qulay vositalar. r tahlilchilarga turli statistik modellarni ishlatish imkonini beradi va statistik tahlil va ma'lumotlarni qazib olish uchun maxsus qurilgan. shuningdek, u tahlilchiga ishonchli statistik tahlil qilish imkonini beruvchi dasturiy ta'minot va …

5 / 10

ina modellarini qurish va amalga oshirishda tizimlarni tadqiq qilish va loyihalash bosqichida tasodifiy sonlardan foydalanishga asoslangan statistik testlar usuli (monte-karlo usuli) keng qo'llaniladi. statistik test usuli - ehtimollik muammosini ehtimollik usulida yechish usuli. ko'pincha u birinchi taklif qilingan aqsh yadroviy muhandislik loyihasidan keyin monte-karlo usuli deb ataladi. bu erda vaqtning aniq ifodasi yo'q. usulning mohiyati shundan iboratki, jarayon kompyuterda formulalar va mantiqiy ifodalar orqali tasvirlanadi. keyin tasodifiy o'zgaruvchan omillar modelga kiritiladi va ularning jarayon ko'rsatkichlariga ta'siri baholanadi. baholash natijalari statik qayta ishlanadi. ushbu usulning g'oyasini egri chiziqli figuraning maydonini hisoblash misolida ko'rsatamiz (2-rasm). egri chiziqli figuraning maydonini hisoblash: a - analitik model; b - monte-karlo usuli an'anaviy yondashuv bilan y=ph(x) analitik bog'liqlik quriladi, unga ko'ra rasm maydoni hisoblanadi (2-rasm). ushbu to'rtburchakda ochkolar tasodifiy tarqalgan. keyin barcha nuqtalarning qancha qismi raqam ichiga tushganligi taxmin qilinadi. bu nisbat to'rtburchakning hisoblangan maydonidan rasm maydonining nisbatiga to'g'ri keladi. qanchalik ko'p ball bo'lsa, siz raqamning …

Хотите читать дальше?

Скачайте все 10 страниц бесплатно через Telegram.

Скачать полный файл

О "statistik modellashtirish asoslari"

o’zbekiston respublikasi oliy va o’rta maxsus ta’lim vazirligi termiz davlat universiteti axborot texnologilari fakulteti amaliy matematika va informatika ta’lim yo’nalishi _ – kurs ___ – guruh talabasi _________________________________ning matematik modellashtirish asoslari fanidan mustaqil ishi mavzu: statistik modellashtirish elementlari reja: 1. statistik modellashtirish 2. statistik modellashtirish texnikasi 3. statistik modellarning turlari 4. statistik modellashtirish usuli xulosa statistik modellashtirish nima? statistik modellashtirishga kirish har qanday ma'lumot tahlilchisi uchun ma'lumotlarni tushunish va ilmiy bashorat qilish uchun muhim ahamiyatga ega. o'z mohiyatiga ko'ra, statistik modellashtirish ma'lumotlar to'plamini tahlil qilish uchun statistik modellardan foydalanadig...

Этот файл содержит 10 стр. в формате DOCX (795,2 КБ). Чтобы скачать "statistik modellashtirish asoslari", нажмите кнопку Telegram слева.

Теги: statistik modellashtirish asosl… DOCX 10 стр. Бесплатная загрузка Telegram