nuqtaviy baholar, ularni topish usullari. oraliq baholar. normal taqsimotning noma’lum parametrlari uchun nuqtaviy va oraliq baholar.

DOCX 12 pages 29.8 KB Free download

12 pages

FaylHub.uz

Download via Telegram

Size 29.8 KB

File type DOCX

Pages 12

Updated Dec 2025

Page preview (5 pages)

Scroll down 👇

1 / 12

nuqtaviy baholar, ularni topish usullari. oraliq baholar. normal taqsimotning noma’lum parametrlari uchun nuqtaviy va oraliq baholar. binomial taqsimotning noma’lum p ehtimolligi uchun nuqtaviy va oraliq baholar. puasson taqsimotning noma’lum parametri uchun nuqtaviy va oraliq baholar. statistik gipotezalarning ko’rinishi.(parametr haqidagi gipoteza, bog’liqsizlik haqidagi gipoteza, taqsimot haqidagi gipoteza, bir jinslilik haqida gipoteza) quvvat funksiyasi. ko’p olchovli regressiya. ko’p o’lchovli korrelyatsiya koeffitsienti. ko’p o’lchovli determinatsiya koeffitsienti. korrelyatsiya matritsasi. chiziqli bo’lmagan regressiya parametrlarini topishda ekku. reja: 1. nuqtaviy va oraliq baholar 2. binomial taqsimot 3. puasson taqsimot 4. statistik gipotezalar 5. quvvat funksiyasi 6. ko'p olchovli regressiya va ko'p o'lchovli korrelyatsiya koeffitsienti 7. chiziqli bo'lmagan regressiya parametrlarini topishda ekku nuqtaviy va oraliq baholar statistikada, ma'lumotlarning o'zgarishini yoki farqini ifodalovchi miqdorlar bo'lib, ular ko'p turlidagi ma'lumotlarni tahlil qilishda keng qo'llaniladi. 1. **nuqtaviy baholar (variance)**: nuqtaviy bahola, ma'lumotlar to'plamidagi har bir qiymatning o'rtacha qiymatdan qancha qo'lda yurishini ifodalovchi miqdor. agar bizga bir ma'lumotlar to'plami berilgan bo'lsa, …

2 / 12

$iantdan iborat bo'lgan hamma nazoratlan ma'lumotlar uchun amalga oshiriladi. binomial taqsimotning kundalik hayotda ko'p mashhur misoli, masalan, bir davlatning prezidentlik saylovlari, ya'ni biror kishi o'zlashtirilgan saylovlarida yutib turib yutmay olishi ehtimoli. binomial taqsimot ma'lum darajada muvaffaqiyatni (masalan, yutishni) ko'rsatish uchun quyidagi shartlarning bajarilishi kerak: 1. har bir urinishda faqat ikkita nihoyatda ixtiyoriy variant bo'lishi (masalan, yutish yoki yutishmaslik). 2. har bir urinishda ehtimollik (p) o'zgartirilmagan qolishi kerak. bu degan ma'noni, har bir urinishda yutish ehtimolligi o'zgarmaydi. 3. har bir urinishda yutish yoki yutishmaslik ehtimolligi bir-biridan mustahkam o'zi o'zidan farq qilmagan bo'lishi. 4. barcha urinishlarning mustaqil bo'lishi. binomial taqsimotning ehtimollik funksiyasi quyidagi formuladan hisoblanadi: \[ p(x=k) = \binom{n}{k} p^k (1-p)^{n-k} \] bu formulada: - $ p(x=k) $ - n urinishdan k ta muvaffaqiyatni olishning ehtimoli. - $ n $ - urinishlar soni. - $ k $ - muvaffaqiyatli urinishlar soni. - $ p $ - bitta urinishda muvaffaqiyatning ehtimoli. - \( …$

3 / 12

$r bo'lishining ehtimoli ustida asoslangan. masalan, bir da'vo, sayohat agentligi tomonidan bir kun davomida bir muzeyga kelgan turistlar soni yoki bir kafedagi kunlik mijozlar soni kabi hodisalar puasson taqsimot orqali modelleştirilishi mumkin. puasson taqsimoti quyidagi shartlar bo'yicha amalga oshiriladi: 1. hodisalar vaqt oralig'ida sodir bo'lishi kerak. 2. hodisalar har bir vaqtda o'zaro mustahkam o'zgaruvchanliklarga ega bo'lishi kerak. 3. hodisalar sodir bo'lishining ehtimoli sodir bo'lishga qarab juda kichik bo'lishi kerak. 4. hodisalar sodir bo'lishining ehtimoli sodir bo'lishga qarab mustaqil bo'lishi kerak. puasson taqsimoti ehtimollik funksiyasi quyidagi formuladan hisoblanadi: \[ p(x=k) = \frac{e^{-\lambda} \lambda^k}{k!} \] bu formulada: - $ p(x=k) $ - k ta hodisalar sonining ehtimoli. - $ e $ - euler soni (2.71828...). - $ \lambda $ - har bir vaqtda o'rtacha hodisalar soni. - $ k $ - hodisalar soni. - $ k! $ - k faktorial, yani $ k $ ni 1 dan $ k $ gacha bo'lgan …$

4 / 12

linadi. masalan, ikki to'plamdagi o'rtacha farqni sinash uchun bir parametr haqidagi gipoteza ishlatiladi. statistik gipotezalar ikkita qismga bo'linadi: 1. **null gipoteza (h0)**: bu gipoteza odatda mavjud qarshilikning o'rniga qo'yiladi. masalan, "burchaklar uchun ortiqcha masofaning yo'qolishi 0 gradusga teng" degan gipoteza h0 ga misol bo'lishi mumkin. 2. **alternativ gipoteza (h1 or ha)**: bu gipoteza odatda sinov natijalaridan hosil bo'lgan isbatlar asosida qabul qilinadi. masalan, "burchaklar uchun ortiqcha masofaning yo'qolishi 0 dan farqli" degan alternativ gipoteza ha ga misol bo'lishi mumkin. statistik gipotezalarni tekshirish uchun ma'lumotlar to'plami (bir necha holatda ekanligi mumkin) sinov materiali sifatida ishlatiladi. agar natijalar statistik an'anaviyliktan chiqsa, null gipoteza rad etiladi va alternativ gipoteza qabul qilinadi. agar statistik natijalar juda an'anaviylik bilan mos kelmasa, null gipoteza rad etilmaydi. statistik gipotezalar, ilmiy tadqiqotlarda, marketingda, tijoratda va boshqa ko'plab sohalarida qaror qabul qilish va ma'lumotlarni tahlil qilish uchun keng qo'llaniladi. quvvat funksiyasi, statistikada aniqlanayotgan test natijalarining qanday ko'rinishda bo'lishi lozimligini …

5 / 12

foydalaniladi. ushbu funksiya sinovlar natijalarini tahlil qilish, statistik modellar va prediksiya olishda muhim ahamiyatga ega. quvvat funksiyasining to'liq formulasi va hisoblash usullari statistik metodlar, testlar va ma'lumotlar to'plamlari turlariga bog'liq bo'lgan sabablarga ko'ra o'zgaradi. uning maqsadi esa statistik tahlil natijalarini isbotlash va qo'llab-quvvatlashda yordam berishdir. ko'p o'lchovli regressiya va ko'p o'lchovli korrelyatsiya koeffitsienti statistikada ma'lumotlarning o'zaro bog'lanishini aniqlash uchun muhim vositalardir. 1. **ko'p o'lchovli regressiya (multiple linear regression)**: - bu regressiya turi, bitta bog'liq o'zgaruvchan (muhim faktor) bilan birlashgan bir nechta mustaqil o'zgaruvchanlar orasidagi o'zaro bog'lanishni modellelash uchun ishlatiladi. - misol uchun, bir kasb-hunar kollejida talaba muvaffaqiyati (boshqa o'zgaruvchilar) o'rtacha ballariga (bog'liq o'zgaruvchan) ta'sir ko'rsatish uchun ko'p o'lchovli regressiya qo'llanilishi mumkin. 2. **ko'p o'lchovli korrelyatsiya koeffitsienti (multiple correlation coefficient)**: - bu koeffitsient, bir bitta o'zgaruvchan (muhim faktor) va bir nechta boshqa o'zgaruvchanlar orasidagi o'zaro aloqani ifodalaydi. - ushbu koeffitsient, ko'p o'lchovli regressiyada foydalanilgan o'zgaruvchanlar to'plami orasidagi bog'lanish darajasini ifodalaydi. - …

Want to read more?

Download all 12 pages for free via Telegram.

Download full file

About "nuqtaviy baholar, ularni topish usullari. oraliq baholar. normal taqsimotning noma’lum parametrlari uchun nuqtaviy va oraliq baholar."

nuqtaviy baholar, ularni topish usullari. oraliq baholar. normal taqsimotning noma’lum parametrlari uchun nuqtaviy va oraliq baholar. binomial taqsimotning noma’lum p ehtimolligi uchun nuqtaviy va oraliq baholar. puasson taqsimotning noma’lum parametri uchun nuqtaviy va oraliq baholar. statistik gipotezalarning ko’rinishi.(parametr haqidagi gipoteza, bog’liqsizlik haqidagi gipoteza, taqsimot haqidagi gipoteza, bir jinslilik haqida gipoteza) quvvat funksiyasi. ko’p olchovli regressiya. ko’p o’lchovli korrelyatsiya koeffitsienti. ko’p o’lchovli determinatsiya koeffitsienti. korrelyatsiya matritsasi. chiziqli bo’lmagan regressiya parametrlarini topishda ekku. reja: 1. nuqtaviy va oraliq baholar 2. binomial taqsimot 3. puasson taqsimot 4. statistik gipotezalar 5. quvvat funksiyasi 6. ko'p olch...

This file contains 12 pages in DOCX format (29.8 KB). To download "nuqtaviy baholar, ularni topish usullari. oraliq baholar. normal taqsimotning noma’lum parametrlari uchun nuqtaviy va oraliq baholar.", click the Telegram button on the left.

Tags: nuqtaviy baholar, ularni topish… DOCX 12 pages Free download Telegram