regressioning hususiy tenglamaning tajribaviy statistika usuli

DOCX 19 pages 198.5 KB Free download

Page preview (5 pages)

Scroll down 👇
1 / 19
mavzu: regressiyaning hususiy tenglamasi reja: 1. korrelyatsion bog’lanish va korrelyatsion taxlil. 2. bir va ko’p omilli regressiy taxlili. 3. kichik kvadratlar usuli bilan regressiya tenglamsi baholovchi koeffitsientlarini topish. 4. egri chiziqli regressiya tenglamalarini aniqlash tajribaviy statistika usuli agar modellashtirilayotgan ob’ekt etarli darajada o‘rganilmagan bulsa va determinlashgan model tuzish imkoniyati bo‘lmasa, u holda jarayonning matematik modeli tajribavviy statik modellashtirish usuli bilan tuziladi. bu paytda statistik material aktiv yoki passiv tajriba kuyish usul bilan to‘planadi. passiv tajribada paytida o‘rganilayotgan o‘zgaruvchi kattaliklarni galma-gal o‘zgartirish yoki ishlab turgan apparatda aloxida texnologik parametrlar o‘zgarishlarini yozib borish yo‘li bilan to‘plangan statistik material regression va korrelyasion taxlil qilish usullari yordamida qayta ishlanadi. aktiv tajriba o‘tkazish yo‘li bilan ob’ekt to‘gg‘risida statistik ma’lumot to‘plash paytida tadqiqot o‘tkazishning zamonaviy rejalashtirish usullari qo‘llanishi sababli, sinovlar sonini qisqartirish mumkin. shunday qilib, tajriba (ma’lumotlarini) natijalarini qayta ishlashda regression va korrelyasion tahlil qilish usullarini qo‘llab, jarayonning matematik modelini olish mumkin: = ( , , …
2 / 19
ak. ob’ektning chiqish parametrining (u) kirish parametridan (x) bog‘liqligini aniqlash uchun tajriba o‘tkazilgan. bu tajriba natijalari u va x koordinata tizimsiga joylab chiqilgan. x ning butun o‘zgarish intervali x bo‘laklarga bo‘lib chiqiladi. har  bir intervalga tushgan nuqtalarni shu interval o‘rtasiga moslab, shu intervalga tug‘ri kelgan ularning o‘rtacha qiymatlarini hisoblanadi. n j  x ji  i 1 y i n j bu yerda, ni- ushbu intervaldagi tajriba nuqtalari u x 3-rasm so‘ngra, bu o‘rtacha qiymat nuqtalarini birlashtirib, regressiyaning emperik egri chizig‘ini olamiz. bu chiziq ko‘rinishiga qarab, regressiya tenglamasini tanlab olish mumkin, u = f (x ) regressiya tenglamasi parametrlarini aniqlash ko‘p o‘zgaruvchilik funksiyaning minimumini aniqlashga borib taqaladi. agar, u =f ( x;bo;b1;b2;....) funksiyadan hosila olish mumkin bo‘lsa, b,b,b,...,b larni qiymatlarini shunday tanlansinki, unda quyidagi shart bajarilsin, ,b ...)  n y  f (x 2 f(b ,b ,b ,b  ie ,b ...)  min 0 1 2 i …
3 / 19
tizimsida nechta noma’lum koeffitsient bo‘lsa, shuncha tenglamalardan tashkil topgan. bu matematik statistikada normal tenglamalar tizimsi deyiladi. bu tenglamalar tizimsini funksiyaning umumiy ko‘rinishi uchun yechib bo‘lmaydi. buning uchun funksiyaning konkret ko‘rinishini tanlab turib masalani yechish kerak. staxostik jarayonlarni matematik modellashtirishda, odatda eksperimental statistik modellashtirish usuli qo‘llaniladi . bunda texnologik jarayonning matematik modelini tuzishda , shu ob’ektda olingan tajriba natijalaridan foydalaniladi. chiziqli regressiya qandaydir texnologik jarayonning matematik ifodasini tuzish kerak bo‘lsin ( 4 - rasm). x tj y 4- rasm bu texnologik jarayonning chiqish parametri (u) kirish parametri (x) ga bog‘liq o‘zgaradi , ya’ni ular orasida qandaydir funksional bog‘liqlik bor, u=f(x). (masalan: berk idishdagi bosimning har xil qiymatlariga, idish ichidagi suyuqlikning har xil qaynash temperaturasi mos keladi). agar bu bog‘liqlik matematik ifodasini, ma’lum qonuniyatlar orqali analitik ifodalash mumkin bo‘lmasa, unda eksperimental statistik modellashtirish usulidan oydalaniladi. buning uchun avval eksperiment o‘tkaziladi. kirish parametri (x) qiymatini o‘zgartirib borib, chiqish parametri (u) qiymatlari olinadi. bu …
4 / 19
sh parametrining xi qiymatiga mos keladigan chiqish parametrining eksperimental qiymati; yxi -kirish parametrining x qiymatiga mos kelgan chiqish parametrining hisobiy qiymati . agar regressiya «egri» chizig‘i, koordinata boshidan o‘tuvchi to‘g‘ri chizig‘ga yaqin bo‘lsa, unda uni y=kx tenglama yordamida ifodalash mumkin. bu tenglamani (1) tenglamaga qo‘yib, quyidagini olamiz. n · = ( yei  kxi )2  min i 1 funksiyani klassik tahlil qilish usulida, shu funksiyani ekstremumi borligini kerakli sharti buyicha, ya’ni, ·  0 · k n · 2 ( yei - kxi ) xi  0 i 1 ushbu tenglamani matematik o‘zgartirishlardan so‘ng, tenglama koeffitsienti k ni hisoblash tenglamasini olamiz n · y i  xi k = i1 n xi 2 i1 k ning qiymatini hisoblash uchun, avval quyidagi yig‘indilarni hisoblash kerak : n n  yei  xi ; va x 2 i i 1 i 1 regressiya egri chizig‘i ko‘rinishiga qarab u va x orasidagi …
5 / 19
tlari o‘rtasidagi farqlar kvadratlarini yig‘indisi minimumga intilishi kerak. ob’ektning chiqish parametri-ni (u) kirish parametridan (x) bog‘liqligini aniqlash uchun tajriba o‘tkaziladi. bu tajriba natijalari u va x koordinata tizimiga joylashtiriladi (4.1- rasm). x parametrini o‘zgarish intervali x bulaklarga bo‘lib chiqiladi. xar bir intervalga tushgan nuqtalarni shu interval o‘rtasiga moslab, shu inervalga tushgan nuqtalarni shu interval o‘rtasiga moslab, shu intervalga to‘g‘ri kelgan ularning o‘rtacha qiymatlari uj hisoblanadi n uj =  x ji / nj , i 1 bu erda n - ushbu intervaldagi tajriba nuqtalari. y 4.1- rasm. regressiya egri chizig'i. (4-4) x so‘ngra, bu o‘rtacha qiymat nuqtalarini o‘zaro birlashtirib, regressiyaning empirik egri chizig‘ini (4.1- rasm) ko‘ramiz. bu chiziq ko‘rinishiga qarab, regressiya tenglamasini tanlab olishimiz mumkin u = f (x) . regressiya tenglamasi parametrlarini aniqlash o‘zgaruvchilari ko‘p bo‘lgan funksiyaning minimumini aniqlashga borib taqaladi. agar u = f (x; b0; b1; b2; …) fuksiyadan xosila olish mumkin bo‘lsa, b0, b1, b2, …,bj …

Want to read more?

Download all 19 pages for free via Telegram.

Download full file

About "regressioning hususiy tenglamaning tajribaviy statistika usuli"

mavzu: regressiyaning hususiy tenglamasi reja: 1. korrelyatsion bog’lanish va korrelyatsion taxlil. 2. bir va ko’p omilli regressiy taxlili. 3. kichik kvadratlar usuli bilan regressiya tenglamsi baholovchi koeffitsientlarini topish. 4. egri chiziqli regressiya tenglamalarini aniqlash tajribaviy statistika usuli agar modellashtirilayotgan ob’ekt etarli darajada o‘rganilmagan bulsa va determinlashgan model tuzish imkoniyati bo‘lmasa, u holda jarayonning matematik modeli tajribavviy statik modellashtirish usuli bilan tuziladi. bu paytda statistik material aktiv yoki passiv tajriba kuyish usul bilan to‘planadi. passiv tajribada paytida o‘rganilayotgan o‘zgaruvchi kattaliklarni galma-gal o‘zgartirish yoki ishlab turgan apparatda aloxida texnologik parametrlar o‘zgarishlarini yozib borish yo‘li ...

This file contains 19 pages in DOCX format (198.5 KB). To download "regressioning hususiy tenglamaning tajribaviy statistika usuli", click the Telegram button on the left.

Tags: regressioning hususiy tenglaman… DOCX 19 pages Free download Telegram