gauss-markov shartlari

PPTX 21 стр. 1,2 МБ Бесплатная загрузка

21 стр.

FaylHub.uz

Скачать через Telegram

Размер 1,2 МБ

Тип файла PPTX

Страницы 21

Обновлено Дек 2025

Предварительный просмотр (5 стр.)

Прокрутите вниз 👇

1 / 21

powerpoint presentation gaus-markov shartlari ubaydullayev xudoyorbek 1. gauss-markov shartlari 2. shartlarni tekshirish 3. amaliy ahamiyati reja: kirish kirish deganda, 2020-yilgi hisob-kitoblarga ko'ra, qattiq disklar 16 tb hajmgacha bo'lgan ma'lumotlarni saqlashi mumkin, bu esa ma'lumotlarni saqlashning nisbatan arzon usuli hisoblanadi. kirish nuqtasida, masalan, 802.11ax wi-fi 6 standarti 2,4 gigagerts va 5 gigagerts diapazonlarida ishlaydi, bu esa bir vaqtning o'zida ko'proq qurilmalarni ulash imkonini beradi. gauss-markov teoremasi nima? gauss-markov teoremasi, chiziqli regressiya modelidagi eng yaxshi xususiyatlarni ta'minlaydi: nol o'rta xatolik, doimiy dispersiya va o'zaro bog'liq bo'lmagan xatoliklar. ushbu teorema ols (oddiy eng kichik kvadratlar) baholovchisi eng yaxshi chiziqli xolisona baholovchi (blue) ekanligini ko'rsatadi, agar gauss-markov taxminlari bajarilsa. shartlarning asosiy mohiyati gauss-markov shartlarining asosiy mohiyati chiziqli regressiya modelining eng yaxshi xususiyatlarga ega baholar berishini ta'minlash uchun zarur bo'lgan bir qator talablardir. ushbu shartlar, xatoliklarning o'rtacha qiymati nolga teng (e[ε] = 0), xatoliklarning o'zgarishi doimiy (var(ε) = σ²) va xatoliklar o'zaro bog'lanmaganligini (cov(εi, εj) …

2 / 21

tilgan qiymatlarga mukammal mos kelishini anglatadi, ya'ni xatolik yo'q. lekin, amalda, bunday holat juda kam uchraydi. 3-shart: gomoskedastiklik gomoskedastiklik sharti xatoliklarning dispersiyasi regressiya modelining barcha darajalari bo'ylab doimiy bo'lishini anglatadi, ya'ni har bir x uchun σ² bir xil bo'ladi. agar gomoskedastiklik buzilsa, oddiy eng kichik kvadratlar (ols) baholovchilari hali ham o'zgarmas bo'lib qoladi, lekin ular eng samarali bo'lmaydi va standart xatoliklar noto'g'ri bo'ladi. 4-shart: avtokorrelyatsiyaning yo'qligi avtokorrelyatsiyaning yo'qligi, qoldiqlarning ketma-ket qiymatlari o'rtasida 0 bog'liqlikni bildiradi; ya'ni, εᵢ va εⱼ o'rtasidagi kovarians 0 ga teng (cov(εᵢ, εⱼ) = 0), agar i ≠ j bo'lsa. agar qoldiqlarda avtokorrelyatsiya mavjud bo'lsa, ols baholovchilari hali ham chiziqli va xolis bo'ladi, ammo ular eng yaxshi chiziqli xolis baholovchi (blue) bo'lmaydi, bu samaradorlikni pasaytiradi. shartlarning buzilishi oqibatlari shartlar buzilganda, ols baholari optimal bo'lmaydi; ular eng yaxshi chiziqli baholovchi (blue) bo'lish xususiyatini yo'qotadi, natijada samaradorlik 0 darajaga tushishi mumkin. agar shartlar buzilsa, ols standart xatoliklari noto'g'ri bo'ladi, …

3 / 21

nchi tartibli avtokorrelatsiya koeffitsienti ρ ni baholash va uni tuzatish uchun koxren-orkutt iterativ jarayonidan foydalanish mumkin. muqobil baholash usullari muqobil baholash usullari 1) xarajatlarni tahlil qilishni o'z ichiga oladi, u 2 dan ortiq alternativani solishtirish uchun xarajatlar va foydalarni baholaydi. muqobil baholash usullari 2) xavfni tahlil qilishni o'z ichiga oladi, u 3 xil stsenariyni hisobga olib, 10% dan 90% gacha ehtimollik bilan natijalarni ko'rib chiqadi. wls (weighted least squares) usuli wls, oddiy eng kichik kvadratlar (ols) dan farqli o'laroq, xatoliklarning o'zgaruvchanligini bir xil emas deb hisoblaydi va har bir kuzatuvga og'irlik berib, heteroskedastiklikni bartaraf etishga intiladi. wls baholovchisi, har bir kuzatuv uchun og'irlik qiymatini hisoblash orqali, olsdan ko'ra samaraliroq va kamroq xatolikka olib kelishi mumkin, ayniqsa, xatolik varianslari ma'lum bo'lganda. gls (generalized least squares) usuli gls gauss-markov shartlari buzilganda, ayniqsa, oʻzgaruvchan dispersiya (heteroskedastiklik) va oʻzaro bogʻliqlik (autokorrelyatsiya) mavjud boʻlganda, samaraliroq baholash imkonini beradi. gls ogʻirlik matritsasidan (odatda ω) foydalanadi, bu …

4 / 21

shartlar buzilsa, masalan, 2-hetroskedastiklik yoki 3-autokorrelyatsiya bo'lsa, ols baholovchisi hali ham xolis bo'lishi mumkin, lekin optimal emas. e'tiboringiz uchun rahmat image2.png image1.png image6.jpg image7.jpg image8.jpg image9.jpg image10.jpg image11.jpg image12.jpg image13.jpg image14.jpg image15.jpg image16.jpg image17.jpg image18.jpg image19.jpg image20.jpg

5 / 21

Хотите читать дальше?

Скачайте все 21 страниц бесплатно через Telegram.

Скачать полный файл

О "gauss-markov shartlari"

powerpoint presentation gaus-markov shartlari ubaydullayev xudoyorbek 1. gauss-markov shartlari 2. shartlarni tekshirish 3. amaliy ahamiyati reja: kirish kirish deganda, 2020-yilgi hisob-kitoblarga ko'ra, qattiq disklar 16 tb hajmgacha bo'lgan ma'lumotlarni saqlashi mumkin, bu esa ma'lumotlarni saqlashning nisbatan arzon usuli hisoblanadi. kirish nuqtasida, masalan, 802.11ax wi-fi 6 standarti 2,4 gigagerts va 5 gigagerts diapazonlarida ishlaydi, bu esa bir vaqtning o'zida ko'proq qurilmalarni ulash imkonini beradi. gauss-markov teoremasi nima? gauss-markov teoremasi, chiziqli regressiya modelidagi eng yaxshi xususiyatlarni ta'minlaydi: nol o'rta xatolik, doimiy dispersiya va o'zaro bog'liq bo'lmagan xatoliklar. ushbu teorema ols (oddiy eng kichik kvadratlar) baholovchisi eng yaxshi chiziql...

Этот файл содержит 21 стр. в формате PPTX (1,2 МБ). Чтобы скачать "gauss-markov shartlari", нажмите кнопку Telegram слева.

Теги: gauss-markov shartlari PPTX 21 стр. Бесплатная загрузка Telegram