eng kichik kvadratlar usuli va chiziqli regressiya

DOCX 23 стр. 109,9 КБ Бесплатная загрузка

23 стр.

FaylHub.uz

Скачать через Telegram

Размер 109,9 КБ

Тип файла DOCX

Страницы 23

Обновлено Дек 2025

Предварительный просмотр (5 стр.)

Прокрутите вниз 👇

1 / 23

eng kichik kvadratlar usuli. eng kichik kvadratlar usulining mohiyati. eng kichik kvadratlar usuli. regressiya tenglamasi. approksimatsiya mundarija: kirish 1.1 eng kichik kvadratlar usuli. 1.2 eng kichik kvadratlar usulining mohiyati 1.3 eng kichik kvadratlar usuli. regressiya tenglamasi. xulosa foydalanilgan adabiyotlar kirish hozirgi kunda ilmiy-tadqiqot ishlarida, ishlab chiqarishda, iqtisodiyotda, texnika va boshqa sohalarda ko‘plab amaliy masalalarni matematik modellashtirishga ehtiyoj ortib bormoqda. ko‘pincha real jarayonlar natijasida olingan eksperimental ma’lumotlar yoki kuzatuv natijalari ma’lum tartibsizliklarga ega bo‘lib, ular orasida aniq funksional bog‘lanishlarni topish murakkab bo‘ladi. bunday holatlarda funktsional bog‘liqlikni bevosita topish emas, balki ma’lumotlarga yaqinlashtirilgan (approksimatsiyalangan) model qurish eng maqbul yondashuv hisoblanadi. ma’lumotlar to‘plamiga mos bo‘lgan modelni topish uchun ko‘plab usullar mavjud bo‘lib, ular orasida eng kichik kvadratlar usuli (ekku) eng keng qo‘llaniladigan va ishonchli yondashuv hisoblanadi. bu usul matematik statistikada, raqamli tahlil, iqtisodiy prognozlash, fizika, muhandislik, biologiya, texnika va boshqa ko‘plab sohalarda keng qo‘llaniladi. eng kichik kvadratlar usulining asosiy g‘oyasi — ma’lumotlar bilan …

2 / 23

ar usulining nazariy asoslari va deduksiya qilinishi; chiziqli funksiyalar orqali approksimatsiya formulasining chiqarilishi; amaliy misollar va real ma’lumotlar asosida chiziqli modellarning qurilishi; kompyuter yordamida (masalan, python, matlab, excel yoki boshqa vositalarda) hisoblashlarni avtomatlashtirish va natijalarni grafik tasvirlash; usulning afzalliklari va cheklovlarini tahlil qilish, boshqa usullar bilan solishtirish. shuningdek, kurs ishida eksperiment natijalarini tahlil qilish va ular asosida prognoz qilish, ya’ni kelajakdagi qiymatlarni oldindan baholash masalalari ham qisqacha ko‘rib chiqiladi. ma’lumotlarni grafik tasvirlash orqali natijalarni vizual baholash imkoniyati ham kengaytirilgan. bu mavzuning dolzarbligi shundaki, hozirgi zamonda sun’iy intellekt, ma’lumotlar tahlili (data science), mashinaviy o‘rganish (machine learning) kabi yo‘nalishlarda ham bu usul asosiy tamoyillardan biri sifatida ishlatiladi. eng kichik kvadratlar usuli — oddiy, lekin kuchli vosita bo‘lib, u orqali turli murakkab modellar uchun poydevor yaratiladi. shu asosda mazkur kurs ishi nafaqat nazariy bilimlar, balki amaliy ko‘nikmalarni ham shakllantirishga xizmat qiladi. talabalar uchun bu usulni chuqur o‘rganish kelajakda ilmiy izlanishlarda, tahliliy ishlar va …

3 / 23

da ma’lum bir eksperimental ma’lumotlar to‘plamiga chiziqli yoki boshqa turdagi funksiyalarni moslashtirish, ya’ni ularni eng yaxshi yaqinlashtiruvchi (approksimatsiyalovchi) funksiya topiladi. eng kichik kvadratlar usuli, ayniqsa, chiziqli modellarda oddiy, aniq va samarali natijalar berishi bilan ajralib turadi. kurs ishining ushbu mavzusi eng kichik kvadratlar usuli yordamida chiziqli funksiyalarni approksimatsiya qilishning nazariy asoslari, formulalari, amaliy misollar orqali qo‘llanilishi va dasturlash asosida yechimlarni topish kabi yo‘nalishlarni o‘z ichiga oladi. chiziqli approksimatsiya amaliyotda ko‘plab sohalarda — iqtisodiyot, muhandislik, fizika, biologiya, texnika va hatto ijtimoiy fanlarda ham keng qo‘llaniladi. 1.1 eng kichik kvadratlar usuli. amaliy masalalarda uchraydigan masalalarning ko‘rinishi ko‘pincha murakkab bo‘lib, ularning analitik ifodasini topish mumkin emas. bunday hollarda berilgan murakkab funksiyani o‘rganish qulayroq bo‘lgan soddaroq funksiya bilan yoki differensial tenglamalarning xususiy sonli yechimlarga mos keladigan birorta funksiya bilan almashtirish maqsadga muvofiqdir. buning uchun erkli o‘zgaruvchi argemuyent bilan funksiyaning sonli mos qiymatlari orasidagi munosabatni funksional bog‘lanishning taqribiy yoki aniq analitik ifodasini interpolyasiya formulalari yoki …

4 / 23

lingan bo‘lsin, ya’ni ta berilgan erkli o‘zgaruvchilarning qiymatlariga mos funksiya qiymatlari berilgan bo‘lsin. quyidagi misollarda eng kichik kvadratlar usulini ko‘rib chiqamiz. masalan: ma’lumotlar jadval ko‘rinishda bo‘lsin. x … y … bu qiymatlarga mos nuqtalarni koordinata tekisligida tasvirlaylik. demak, bu x va u o‘zgaruvchilar orasidagi funksional bog‘lanishni quyidagi cha belgilaymiz: (1) masalani yechish uchun biz ana shu tajriba nuqtalardan juda kam farq qiladigan funksiyani ko‘rishimiz kerak. argument va funksiya qiymati bilan berilgan va ma’lumot qiymatlari ayirmasining kvadratlari yig‘indisi minimum bo‘lsin: (2) ushbu shart bajarilishi uchun, no’malum koeffisentlardan olingan xususiy xosilalar nolga teng bo‘lishi kerak, ya’ni (3) (4) yoki (5) (5) sistemadan a va v noma’lum koeffisentlarni topamiz va natijada chiziqli funksiyani ifodasini hosil qilamiz. masalan: nochiziqli va parametrik zanjirlarda signallarni o‘zgartirish. nochiziqli qarshilikni volt – amper tavsifi (vat) jadvalda keltirilgan. shu tavsifni grafikda ifodalang va uni ikkinchi darajali ko‘phad bilan approksimasiyalang. uk …… ik …… (6) kvadratlari yig‘indisining ayirmasini funksiyasini tuzamiz: …

5 / 23

uvchilar o‘rtasidagi chiziqli munosabatni o‘rganuvchi statistik model bo‘lib, bog‘liq bo‘lgan o‘zgaruvchilardir. o'zgaruvchi va mustaqil o'zgaruvchi (lar). ko'rib turganingizdek chiziqli regressiya birtamonlama tepaga va bir tamonlama pastga qarab chizilgan. pythonda regressiya modellarini amalga oshirishga e'tibor qarataman, shuning uchun regressiya chegarasi ostida matematikaga chuqur bog'lanadi. pythonda chiziqli regressiya - pythonda chiziqli regressiyani amalga oshirishning ikkita asosiy usuli bor - statsmodels va scikit bilan o'rganish. siz scikit kutubxonasidan ham foydalanishingiz mumkin. keling, ikkalasida ham chiziqli regressiyani amalga oshirishni ko'rib chiqaylik: statsmodelsda chiziqli regressiya - statsmodels "ko'p turli statistik modellarni baholash, shuningdek, statistik testlarni o'tkazish va statistikani o'rganish uchun sinflar va funktsiyalarni ta'minlovchi python moduli." pandas va numpy-da bo'lgani kabi, statsmodels-ni olish yoki o'rnatishning eng oson yo'li anaconda paketi orqali amalga oshiriladi. import statsmodels.api as sm chiziqli regressiya uchun statsmodelsdan qanday foydalanishni ko'rib chiqaylik. data science sinfidan misol keltirgan. birinchidan, biz ma'lumotlar to'plamini sklearn dan import qilamiz. from sklearn import datasets ## imports datasets …

Хотите читать дальше?

Скачайте все 23 страниц бесплатно через Telegram.

Скачать полный файл

О "eng kichik kvadratlar usuli va chiziqli regressiya"

eng kichik kvadratlar usuli. eng kichik kvadratlar usulining mohiyati. eng kichik kvadratlar usuli. regressiya tenglamasi. approksimatsiya mundarija: kirish 1.1 eng kichik kvadratlar usuli. 1.2 eng kichik kvadratlar usulining mohiyati 1.3 eng kichik kvadratlar usuli. regressiya tenglamasi. xulosa foydalanilgan adabiyotlar kirish hozirgi kunda ilmiy-tadqiqot ishlarida, ishlab chiqarishda, iqtisodiyotda, texnika va boshqa sohalarda ko‘plab amaliy masalalarni matematik modellashtirishga ehtiyoj ortib bormoqda. ko‘pincha real jarayonlar natijasida olingan eksperimental ma’lumotlar yoki kuzatuv natijalari ma’lum tartibsizliklarga ega bo‘lib, ular orasida aniq funksional bog‘lanishlarni topish murakkab bo‘ladi. bunday holatlarda funktsional bog‘liqlikni bevosita topish emas, balki ma’lumotlarga ...

Этот файл содержит 23 стр. в формате DOCX (109,9 КБ). Чтобы скачать "eng kichik kvadratlar usuli va chiziqli regressiya", нажмите кнопку Telegram слева.

Теги: eng kichik kvadratlar usuli va … DOCX 23 стр. Бесплатная загрузка Telegram