ekspеrimеntаl stаtistik mоdеllаshtirish usuli

DOCX 122,2 KB Bepul yuklash

Sahifa ko'rinishi (5 sahifa)

Pastga aylantiring 👇

1701327786.docx y x n i ji i n j j = = å 1 [ ] å = ® - = n i i i э b b b x f y b b b ф 1 2 2 1 0 2 1 0 min ...) , , , ( ...) , , ( ¶ ¶ ¶ ¶ ¶ ¶ ф b ф b ф b 0 1 2 0 0 0 = = = ; ; [ ] [ ] [ ] 2 0 2 0 2 0 0 1 2 0 1 0 1 2 1 1 0 1 2 2 1 y f x b b b f x b y f x b b b f x b y f x b b b f x b i i i i n i i i i n i i i i n - = - = …

сп i i 0 1 2 2 1 2 2 2 2 2 = - = × - = å å å å å р р ( ) ( ) f s s s m y y n l ост восп ост i i i n = = - - = å 2 2 2 2 1 р ( ) å = = - = n i хi эi y y ф 1 2 min ) ( d ekspеrimеntаl stаtistik mоdеllаshtirish usuli reja: 1. eksperimental statistik modellashtirish usuli. 2. eng kichik kvadratlar usuli; 3. chiziqli regressiya; 4. regression taxlil. eksperimental statistik modellashtirish usuli agar modellashtirilayotgan ob’ekt yetarli darajada o’rganilmagan bo’lsa va determinlashgan modelni tuzish imkoniyati bo’lmasa, unda jarayonning matematik modeli eksperimental statik modellashtirish usuli bilan tuziladi. bunda statistik material aktiv yoki passiv eksperiment qo’yish usuli bilan to’planadi. passiv eksperimentda, tajriba o’zgaruvchilarni galma-gal o’zgartirib borib yoki ishlab turgan texnologik apparatlarda aloxida …

ga intilishi kerak. 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. bu yerda, ni- ushbu intervaldagi tajriba nuqtalari у x 4.1-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, 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, ya’ni, b,b,b,...,b larning shunday qiymatlarini topish kerakki, unda f(bo;b1;b2) funksiya minimumga intilsin. bu funksiyaning f(bo;b1;b2) minimumga intilish sharti, quyidagi shartni bajarilishidir (funksiya ekstremumi borligining zaruriy sharti), yoki yoki, matematik o’zgartirishlardan so’ng: ushbu tenglamalar tizimsida nechta noma’lum koeffitsient bo’lsa, shuncha tenglamalardan …

lar 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 foydalaniladi. buning uchun avval eksperiment o’tkaziladi. kirish parametri (x) qiymatini o’zgartirib borib, chiqish parametri (u) qiymatlari olinadi. bu qiymatlarni koordinatalar tizimsiga qo’yib chiqib, eksperiment nuqtalari birlashtiriladi va regressiya «egri» chizig’i olinadi( rasm 4.3.). regresiya egri chizig’ining ko’rinishi har xil bo’lishi mumkin. masalan: to’g’ri chiziq, parabola yoki boshqa ko’rinishda. regressiya egri chizig’i ko’rinishiga qarab bog’liqlik tenglamasi tanlanadi (masalan, y=kx, ya’ni koordinata boshidan o’tgan to’g’ri chiziq tenglamasi) у у= кх х 4.3-rasm bu tenglama koeffitsientini, eng kichik kvadratlar usulini qo’llab topiladi. bu usulga binoan, quyidagi shart bajarilishi kerak. (ya’ni, hisobiy nuqtalarning eksperimental nuqtalardan chetlashishi minimal bo’lishi kerak).bu yerda, n - eksperimentlar soni; yei -kirish parametrining xi qiymatiga mos keladigan chiqish parametrining eksperimental …

da eng kichik kvadratlar usulini qo’llab, chiziqli tenglama koeffitsientlarini aniqlash mumkin. bunda normal tenglamalar tizimsi quyidagicha bo’ladi: yoki tenglama koeffitsientlarini kramer usulini qo’llab topish mumkin. kramer usuli bo’yicha tenglama koeffitsientlari quyidagi tenglamalar bo’yicha aniqlanadi: regression taxlil regressiya tenglamasi aniqlangandan so’ng, olingan natijalarni statistik tahlil qilish kerak bo’ladi. buning uchun, hamma regressiya koeffitsientlarining ta’sir darajalari aniqlanadi va tenglamaning adekvatligi aniqlanadi. tenglamani bunday tekshirishga regression tahlil qilish deyiladi. regression tahlil qilishni amalga oshirish uchun, quyidagi shartlar bajarilishi kerak: 1. kirish parametri x - yuqori aniqlikda o’lchanadi. uning aniqlashdagi xatoning bo’lishi, regressiya tenglamasiga kirmagan qandaydir o’zgaruvchilar borligi bilan aniqlanadi; 2. u1, u2un larning kuzatish natijalari normal taqsimlangan bog’liq bo’lmagan tasodifiy kattaliklardir; 3. tanlangan dispersiyalar s12,s22,s32sn2 bir xil yoyilgan bo’lishi kerak. dispersiyani bir xil yoyilganligini aniqlash uchun: 1. parallel tajribalar o’rtacha qiymati aniqlanadi. 2. tanlangan dispersiya aniqlanadi: 3. dispersiya yig’indisi aniqlanadi: 4. koxren kriteriysi kiymati xisoblanadi: bu yerda, s2max - tanlangan dispersiyaning maksimal qiymati. …

Ko'proq o'qimoqchimisiz?

Faylni Telegram orqali bepul yuklab oling.

To'liq faylni yuklab olish

"ekspеrimеntаl stаtistik mоdеllаshtirish usuli" haqida

1701327786.docx y x n i ji i n j j = = å 1 [ ] å = ® - = n i i i э b b b x f y b b b ф 1 2 2 1 0 2 1 0 min ...) , , , ( ...) , , ( ¶ ¶ ¶ ¶ ¶ ¶ ф b ф b ф b 0 1 2 0 0 0 = = = ; ; [ ] [ ] [ ] 2 0 2 0 2 0 0 1 2 0 1 0 1 2 1 1 0 1 2 2 1 y f x b b b f x b y f x b b b f …

DOCX format, 122,2 KB. "ekspеrimеntаl stаtistik mоdеllаshtirish usuli"ni yuklab olish uchun chap tomondagi Telegram tugmasini bosing.

Teglar: ekspеrimеntаl stаtistik mоdеllа… DOCX Bepul yuklash Telegram