taqsimot funksiyalarini hisoblashda elektron dasturlardan foydalanish

DOCX 5 pages 22.6 KB Free download

5 pages

FaylHub.uz

Download via Telegram

Size 22.6 KB

File type DOCX

Pages 5

Updated Dec 2025

Page preview (5 pages)

Scroll down 👇

1 / 5

taqsimot funksiyalarini hisoblashda elektron dasturlardan foydalanish samarqand davlat universitetining denov tadbirkorlik va pedagogika instituti aniq va tabiiy fanlar fakulteti matematika yo'nalishi 4- kurs talabasi yuldoshev lochinbek olim o'g'li annotatsiya: ushbu maqolada ehtimollar nazariyasida muhim o‘rin tutuvchi taqsimot funksiyalarini hisoblash masalasi va ularni zamonaviy elektron dasturiy vositalar yordamida yechish imkoniyatlari yoritilgan. taqsimot funksiyasining matematik mohiyati, uni analitik va raqamli hisoblash usullari, shuningdek, python, r, matlab, microsoft excel kabi dasturlarda real amaliy misollar orqali hisoblash yondashuvlari tahlil qilingan. maqolada shuningdek, har bir dasturiy vositaning afzalliklari, cheklovlari va zamonaviy statistik modellashtirishdagi o‘rni muhokama qilinadi. taqsimot funksiyalarini raqamli shaklda aniq va samarali hisoblash bugungi ilmiy tadqiqotlar, iqtisodiy tahlil va texnik modellashtirishda muhim ahamiyatga ega ekani asoslab beriladi. kalit so’zlar: taqsimot funksiyasi, ehtimollar nazariyasi, raqamli hisoblash, python, scipy, r, matlab, statistik modellashtirish, normal taqsimot, monte-karlo simulyatsiyasi. using electronic programs in calculating distribution functions annotation: this article discusses the issue of calculating distribution functions, which play …

2 / 5

cal modeling. keywords: distribution function, probability theory, numerical computing, python, scipy, r, matlab, statistical modeling, normal distribution, monte carlo simulation. ispolzovanie elektronnix programm dlya vichisleniya funktsiy raspredeleniya annotatsiya: v dannoy state rassmatrivaetsya vopros vichisleniya funktsiy raspredeleniya, igrayushix vajnuyu rol v teorii veroyatnostey, i vozmojnosti ix resheniya s ispolzovaniem sovremennogo elektronnogo programmnogo obespecheniya. analiziruyutsya matematicheskaya sushnost funktsii raspredeleniya, metodi ee analiticheskogo i chislennogo rascheta, a takje podxodi k ee raschetu s ispolzovaniem realnix prakticheskix primerov v takix programmax, kak python, r, matlab, microsoft excel. v state takje rassmatrivayutsya preimushestva, ogranicheniya i rol kajdogo programmnogo instrumenta v sovremennom statisticheskom modelirovanii. utverjdaetsya, chto tochnoe i effektivnoe vichislenie funktsiy raspredeleniya v chislennoy forme imeet bolshoe znachenie v sovremennix nauchnix issledovaniyax, ekonomicheskom analize i texnicheskom modelirovanii. klyuchevie slova: funktsiya raspredeleniya, teoriya veroyatnostey, chislennie vichisleniya, python, scipy, r, matlab, statisticheskoe modelirovanie, normalnoe raspredelenie, modelirovanie monte-karlo. kirish statistik tahlil va ehtimollar nazariyasida taqsimot funksiyasi muhim tushunchalardan biridir. …

3 / 5

mumkin. har ikkala holatda ham ular ehtimoliy hodisalarni modellashtirishda ishlatiladi. bugungi kunda taqsimot funksiyalarini hisoblash uchun keng qo‘llanilayotgan elektron vositalar quyidagilar: python (scipy kutubxonasi). python dasturlash tilida scipy.stats moduli orqali turli taqsimotlar uchun cdf funksiyasi yordamida taqsimot funksiyasi hisoblanadi. misol: from scipy.stats import norm norm.cdf(1.96, loc=0, scale=1) natija: 0.975 r dasturlash tili. statistik tahlil uchun keng tarqalgan r tilida pnorm, ppois, pbinom kabi funksiyalar orqali ehtimollar aniqlanadi. misol: pnorm(1.96, mean=0, sd=1) natija: 0.975 matlab muhitida cdf() funksiyasi orqali foydalanuvchi istalgan taqsimot bo‘yicha ehtimoliy qiymatlarni aniqlashi mumkin: cdf('normal', 1.96, 0, 1) % natija: 0.975 microsoft excel statistik funksiyalari orasida norm.dist, binom.dist, poisson.dist kabi funksiyalar mavjud. misol: =norm.dist(1.96, 0, 1, true) // natija: 0.975 mathematica / wolfram alpha. bu vositalar analitik va grafik ko‘rinishda taqsimot funksiyalarini tez va aniq hisoblash imkonini beradi: cdf[normaldistribution[0,1], 1.96] afzalliklari va qo‘llanish sohalari. elektron dasturlardan foydalanishning quyidagi ustunliklari mavjud: 1-yuqori aniqlikda va tez hisoblash; 2-ko‘p parametrli statistik …

4 / 5

r x uchun taqsimot funksiyasi quyidagicha aniqlanadi: f(x)=p(x≤x) bu yerda f(x) – taqsimot funksiyasi, p – ehtimollik operatori. taqsimot funksiyasi quyidagi xossalarga ega: - monoton o‘suvchi;-lim x→−∞ f(x) =0,lim x→∞ f(x) = 1; - har qanday a < b uchun p(a < x ≤ b) = f(b) - f(a). ko‘p hollarda aniq ifoda (yopiq shaklda) berilmagan taqsimot funksiyalarni hisoblashda analitik usullar yetarli bo‘lmaydi, bu esa raqamli yondashuvlarni, ya’ni elektron dasturlardan foydalanishni talab qiladi. 2. elektron dasturlar va ularning imkoniyatlari. bugungi kunda quyidagi asosiy elektron dasturlar va kutubxonalar taqsimot funksiyalarini hisoblash uchun keng qo‘llaniladi: 2.1. python dasturlash tili va scipy kutubxonasi python — ochiq manbali, kuchli kutubxonalar bilan boyitilgan dasturlash tili. taqsimot funksiyalari uchun scipy.stats moduli ishlatiladi. misol: normal taqsimotning taqsimot funksiyasini hisoblash: from scipy.stats import norm f = norm.cdf(1.96, loc=0, scale=1) # p(x ≤ 1.96) print(f) # 0.975 2.2. r tili va stats kutubxonasi statistik tahlil uchun maxsus yaratilgan r …

5 / 5

sh - ko‘p parametrli tahlil imkoniyati - simulyatsiya qilish oson cheklovlar: - ba’zi murakkab funksiyalar uchun hisoblash aniqligi pasayadi foydalanuvchining texnik bilimlariga bog‘liq-raqamli noaniqliklar va zaif raqamli stabillik 5. taqdim etilayotgan yangi yo‘nalishlar zamonaviy hisoblash texnologiyalari quyidagi yo‘nalishlarda taqsimot funksiyalarini tahlil qilishda inqilobiy o‘zgarishlar olib kirmoqda:- mashina o‘rganish modellarida ehtimollik taqsimotlari bilan ishlash (bayes modellar, gaussian process)- monte-karlo simulyatsiyalari orqali taqsimotlarni amaliy ifodalash - parallel hisoblash va gpu computing vositalaridan foydalanish. xulosa taqsimot funksiyalari statistik tahlilning asosiy poydevorlaridan biri bo‘lib, ularni aniq va samarali hisoblash zamonaviy elektron dasturlar orqali amalga oshirilmoqda. python, r, matlab va excel kabi platformalar orqali foydalanuvchilar keng imkoniyatlarga ega bo‘lib, nafaqat nazariy hisob-kitoblarni, balki real hayotga tadbiq etiladigan modellashtirishlarni ham yuqori darajada bajarish imkoniga ega. kelajakda bu jarayonlar sun’iy intellekt, avtomatlashtirilgan statistik platformalar va vizualizatsiya vositalari bilan yanada rivojlanib boradi. foydalanilgan adabiyotlar ro’yxati ross, s. (2014). introduction to probability and statistics for engineers and scientists. academic …

Want to read more?

Download all 5 pages for free via Telegram.

Download full file

About "taqsimot funksiyalarini hisoblashda elektron dasturlardan foydalanish"

taqsimot funksiyalarini hisoblashda elektron dasturlardan foydalanish samarqand davlat universitetining denov tadbirkorlik va pedagogika instituti aniq va tabiiy fanlar fakulteti matematika yo'nalishi 4- kurs talabasi yuldoshev lochinbek olim o'g'li annotatsiya: ushbu maqolada ehtimollar nazariyasida muhim o‘rin tutuvchi taqsimot funksiyalarini hisoblash masalasi va ularni zamonaviy elektron dasturiy vositalar yordamida yechish imkoniyatlari yoritilgan. taqsimot funksiyasining matematik mohiyati, uni analitik va raqamli hisoblash usullari, shuningdek, python, r, matlab, microsoft excel kabi dasturlarda real amaliy misollar orqali hisoblash yondashuvlari tahlil qilingan. maqolada shuningdek, har bir dasturiy vositaning afzalliklari, cheklovlari va zamonaviy statistik modellashtirishdagi o‘r...

This file contains 5 pages in DOCX format (22.6 KB). To download "taqsimot funksiyalarini hisoblashda elektron dasturlardan foydalanish", click the Telegram button on the left.

Tags: taqsimot funksiyalarini hisobla… DOCX 5 pages Free download Telegram