ehtimolliklar taqsimoti va ma'lumotlarni modellashtirish

PPTX 20 стр. 1,9 МБ Бесплатная загрузка

20 стр.

FaylHub.uz

Скачать через Telegram

Размер 1,9 МБ

Тип файла PPTX

Страницы 20

Обновлено Дек 2025

Предварительный просмотр (5 стр.)

Прокрутите вниз 👇

1 / 20

powerpoint presentation ehtimolliklar taqsimoti va ma'lumotlarni modellashtirish biznes analetika 1. ehtimollik taqsimotlari 2. ma'lumotlar modellashtirish 3. taqsimotlarni qo'llash reja: ehtimollik taqsimotlari tushunchasi normal taqsimot, ehtimollik nazariyasi va statistikada keng qo'llaniladigan, 2 ta parametr - o'rtacha qiymati va standart og'ishi bilan aniqlanadigan muhim ehtimollik taqsimoti hisoblanadi. diskret va uzluksiz ehtimollik taqsimoti turlari mavjud bo'lib, diskret taqsimotda o'zgaruvchi faqat alohida qiymatlarni (masalan, 1, 2, 3), uzluksiz taqsimotda esa har qanday qiymatni qabul qilishi mumkin. ma'lumotlarni to'plash va tayyorlash ma'lumotlar to'plamini yaratishda kamida 300 ta kuzatish namunasi kerak bo'lishi mumkin, bu esa normal taqsimotni aniqlash uchun yetarli statistik quvvatni ta'minlaydi. noto'g'ri ma'lumotlarni aniqlash va tozalash uchun 2 sigma qoidasidan foydalanish, ya'ni o'rtacha qiymatdan 2 standart og'ishdan ortiq bo'lgan qiymatlarni tekshirish tavsiya etiladi. binomial taqsimot bernulli taqsimoti binomial taqsimotning maxsus holati hisoblanadi, u faqat bitta sinovni (n=1) o'z ichiga oladi va shu sababli faqat ikkita natija: muvaffaqiyat yoki muvaffaqiyatsizlik ehtimolini modellashtiradi. binomial taqsimot ikki …

2 / 20

lar yig'indisini minimallashtirish orqali, regressiya modellaridagi parametrlarni baholashda keng qo'llaniladi va ko'pincha 2 dan ortiq regressiya parametrlari bilan ishlaydi. parametrlarni baholashda maksimal ehtimollik usuli, kuzatilgan ma'lumotlarga asoslanib, parametrlarning eng ehtimolli qiymatlarini topishga qaratilgan bo'lib, odatda 100 ta kuzatishdan ortiq ma'lumotlar uchun samarali hisoblanadi. beta taqsimot agar α=β=1 bo'lsa, beta taqsimot uniform taqsimotga aylanadi, ya'ni 0 dan 1 gacha bo'lgan har qanday qiymatning ehtimolligi teng bo'ladi. beta taqsimot, 0 va 1 orasidagi ulush yoki ehtimolliklarni modellashtirishda, masalan, muvaffaqiyat ehtimolligini yoki foizni modellashtirishda keng qo'llaniladi. diskret ehtimollik taqsimotlari puasson taqsimoti, o'rtacha λ = 2 bo'lgan hodisalar sonini modellashtirishda, 5 ta hodisa kuzatilish ehtimoli juda kam, chunki λ qiymati hodisalarning o'rtacha sonini ifodalaydi. diskret ehtimollik taqsimotlarida, masalan, bernulli taqsimotida, muvaffaqiyat ehtimoli p = 0.6 bo'lsa, 10 ta mustaqil sinovdan 7 tasining muvaffaqiyatli bo'lish ehtimoli binomial taqsimot yordamida hisoblanadi. eksponensial taqsimot eksponentsial taqsimot xotirasining yo'qligi xususiyatiga ega, ya'ni kelajakdagi voqea ehtimoli o'tmishdagi voqealarga bog'liq …

3 / 20

acha kutish vaqti 0.5 ga teng bo'ladi. modellashtirish misollari poisson taqsimotidan foydalanib, ma'lum bir vaqt oralig'ida 5 ta hodisa ro'y berish ehtimolini, lambda parametri 3 ga teng deb taxmin qilib, hisoblash mumkin. eksponent taqsimot yordamida, o'rtacha 10 yil bo'lgan texnika elementining 5 yildan kam muddatda ishdan chiqish ehtimolini hisoblash mumkin. modellarning tekshiruvi va validatsiyasi k-fold cross-validation texnikasi yordamida modelning barqarorligini baholash mumkin, bu yerda k qiymati 5 dan 10 gacha bo'lishi mumkin. modelning aniqligi va xatolik koeffitsiyenti (masalan, mse, rmse) kabi metrika yordamida modelning ishlashini kvantitativ ravishda baholash mumkin. xulosa va kelajakdagi yo'nalishlar kelajakda 3 o'zgaruvchili ko'p o'lchovli normal taqsimotlarni modellashtirish va ularning parametrlarini bayes usullari yordamida aniqlash bo'yicha tadqiqotlarni kengaytirish zarur. nosimmetrik bo'lmagan ma'lumotlarni modellashtirish uchun 10 dan ortiq yangi ehtimollik taqsimoti modellari va ularning statistik xususiyatlarini o'rganish muhim ahamiyatga ega. uniform taqsimot uniform taqsimotdan foydalanib, tasodifiy sonlarni hosil qilish mumkin, bu esa kompyuter simulyatsiyalari va statistik modellashtirishda keng …

4 / 20

ishlatiladi. normal taqsimot simmetrik bo'lib, o'rtacha qiymati, mediani va modi bir xil nuqtada joylashgan. uning egri chizig'i qo'ng'iroq shaklida bo'ladi. ma'lumotlar modellashtirishga kirish ma'lumotlar modellashtirishda, 0.05 dan past bo'lgan p-qiymati statistik jihatdan ahamiyatli farqni bildiradi va modellarning mos kelish darajasini baholaydi. ma'lumotlar modellashtirish jarayonida 20 dan ortiq turdagi ehtimollik taqsimotlari qo'llanilishi mumkin, ularning tanlanishi ma'lumotlarning xususiyatlariga va modellashtirish maqsadlariga bog'liq. tegishli taqsimotni tanlash tegishli taqsimotni tanlashda ma'lumotlarning tarqalish shaklini (masalan, simmetrik yoki qiyshiq), o'rtacha qiymati va standart og'ishini hisobga olish kerak, chunki bu parametrlar turli xil taqsimotlarni aniqlaydi. agar ma'lumotlar 0 dan yuqori qiymatlarni qabul qilsa va o'ngga qiyshiq bo'lsa, ehtimol gamma yoki eksponentsial taqsimotlar mos keladi. ularning parametrlari ma'lumotlarga mos ravishda moslashtiriladi. e'tiboringiz uchun rahmat @taqdimot_robot image1.jpg image2.jpg image3.jpg image4.jpg image5.jpg image6.jpg image7.jpg image8.jpg image9.jpg image10.jpg image11.jpg image12.jpg image13.jpg image14.jpg image15.jpg image16.jpg image17.jpg

5 / 20

ehtimolliklar taqsimoti va ma'lumotlarni modellashtirish - Page 5

Хотите читать дальше?

Скачайте все 20 страниц бесплатно через Telegram.

Скачать полный файл

О "ehtimolliklar taqsimoti va ma'lumotlarni modellashtirish"

powerpoint presentation ehtimolliklar taqsimoti va ma'lumotlarni modellashtirish biznes analetika 1. ehtimollik taqsimotlari 2. ma'lumotlar modellashtirish 3. taqsimotlarni qo'llash reja: ehtimollik taqsimotlari tushunchasi normal taqsimot, ehtimollik nazariyasi va statistikada keng qo'llaniladigan, 2 ta parametr - o'rtacha qiymati va standart og'ishi bilan aniqlanadigan muhim ehtimollik taqsimoti hisoblanadi. diskret va uzluksiz ehtimollik taqsimoti turlari mavjud bo'lib, diskret taqsimotda o'zgaruvchi faqat alohida qiymatlarni (masalan, 1, 2, 3), uzluksiz taqsimotda esa har qanday qiymatni qabul qilishi mumkin. ma'lumotlarni to'plash va tayyorlash ma'lumotlar to'plamini yaratishda kamida 300 ta kuzatish namunasi kerak bo'lishi mumkin, bu esa normal taqsimotni aniqlash uchun yetarli stati...

Этот файл содержит 20 стр. в формате PPTX (1,9 МБ). Чтобы скачать "ehtimolliklar taqsimoti va ma'lumotlarni modellashtirish", нажмите кнопку Telegram слева.

Теги: ehtimolliklar taqsimoti va ma'l… PPTX 20 стр. Бесплатная загрузка Telegram