amaliy mashg'ulot baho va uning xossalari

DOCX 12 sahifa 417,6 KB Bepul yuklash

12 sahifa

FaylHub.uz

Telegram orqali yuklab olish

Hajm 417,6 KB

Fayl turi DOCX

Sahifalar 12

Yangilangan Dek 2025

Sahifa ko'rinishi (5 sahifa)

Pastga aylantiring 👇

1 / 12

5-amaliy mashg’ulot . baho va uning xossalari. (davomi) режа: 1. статистик баҳо тушунчаси. 2. статистик баҳоларнинг хоссалари. 1. статистик баҳо тушунчаси. ўрганилаётган бош тўпламнинг ҳажми жудда катта бўлиши мумкин. шу сабабли уни бош тўплам ёрдамида ўрганилади. бош тўпламдан олинган танланма учу танланма ўртача қиймат, танланма дисперсии ва бошқа параметрлар ҳисобланади. масалан, нормал тақсимланган бош тўплам учун бу параметрлар ва (математик кутилма ва дисперсия) лар ҳисобланади. пуассон тақсимоти учун битта параметр. математик статистиканинг асосий масалаларидан бири бош тўпламнинг бу параметрларни танланманинг кузатилган қийматлари, яъни танланма маълумотлари асосида баҳолаш ҳисобланади. танланма ажратишдан асосий мақсад бош тўпламнинг номаълум характеристикаларини аниқлашдир. бош тўплам назарий тақсимоти параметрининг статистик баҳоси деб, бу параметрнинг танланма маълумотларига боғлиқ бўлган тақрибий қийматига айтилади. танланма қийматларни тасодифий миқдорларнинг тажриба натижасида кузатилган аниқ қийматлари сифатида қарасак, параметрнинг баҳосини бу тасодифий миқдорларнинг функцияси деб тасаввур қилиш мумкин. шу сабабли статистик баҳо тасодифий миқдор бўлади. берилган ҳажмли битта танланма учун ҳисобланган сон бу …

2 / 12

аввало, аниқлик ва ишончлилик нуқтаи назаридан, номаълум параметрнинг танланма маълумотлари асосида топилган баҳолари имкони борича баҳоланаётган параметр қийматлари атрофида бўлиши керак. бошқача айтганда, тасодифий миқдорнинг атрофидаги тарқоқлиги имкони борича кичик блиши керак. таъриф 1. номаълум параметрнинг статистик баҳоси асосли дейилади, агар ўлчашлар сони ортиб бориши билан баҳо баҳоланаётган параметрга эҳтимол бўйича яқинлашса, яъни агар исталган учун бўлса. асослилик шарти, етарлича катта ларда нинг аниқланишида хатоликларнинг кичик бўлишини таъминлайди. юқоридаги тенгликни қуйидагича ҳам тушунтириш мумкин. айтайлик, жуда кичик бўлсин. у ҳолда бу тенглик, танланма ҳажми қанчалик катта бўлса, баҳо баҳоланаётган параметрга шунчалик яқин бўлишини билдиради. тушунарлики, «яхши баҳо» асосли бўлиши керак, акс ҳолда у амалий аҳамиятга эга бўлмай қолади. биринчи навбатда баҳонинг асослиги текширилиши керак. асослилик исталган баҳолаш қоидалари учун муҳимдир. асосли бўлмаган баҳолар амалиётда ишлатилмайди. таъриф 2. статистик баҳоси силжимаган дейилади, агар унинг математик кутилмаси баҳоланаётган параметрга тенг бўлса, яъни агар бўлса. агар бўлса, баҳо силжиган дейилади. баҳонинг силжимаган бўлгани …

3 / 12

симот зичликларнинг графиклари. ушбу нинг дисперсияси кичик бўлгани учун бу иккита баҳодан ни олиш мақсадга мувофиқ. теорема 1. агар баҳо параметр учун силжимаган баҳо бўлиб, да бўлса, у ҳолда асосли баҳо бўлади. . бу теореманинг тасдиғи чебышев тенгсизлигидан келиб чиқади. таъриф 3. бир хил ҳажмли танланмалар учун ҳисобланган силжимаган баҳолар орасидаги дисперсияси энг кичик бўлган силжимаган баҳо эффектив баҳо дейилади. эффектив баҳолар одатда қуйидаги рао-крамер тенгсизлигидан фойдаланиб топилади: , бу ерда – фишер информацияси бўлиб қуйидагича аниқланади: дискрет тақсимот учун , бу ерда ; узлуксиз тақсимот учун , бу ерда – х тасодифий миқдорнинг зичлик функцияси. рао-крамер тенгсизлигидан кўринадики, баҳо эффектив бўлиши учун тенгликнинг бажарилиши зарур ва етарли. энди баъзи статистик баҳолар ва уларнинг хоссаларини кўриб чиқамиз. мисол 1. агар танланма нормал тақсимотдан олинган бўлса, ва номаълум параметрлар учун ва баҳоларни силжимаган ва асосли бўлишини текширинг. ечими. масала шартига кўра бош тўплам математик кутилмаси ва дисперсияси учун баҳо сифатида танланма …

4 / 12

ринг. ечими. баҳони силжимаган ва асослиликка текшириш учун ушбу тасодифий миқдорнинг тақсимот функциясини топамиз: зичлик функцияси демак, . демак, баҳо силжиган баҳо экан. энди унинг асослилигини текшириш: . демак, баҳо номаълум параметр учун асосли баҳо экан. мисол 3. агар танланма пуассон тақсимотдан олинган бўлса, номаълум параметр учун баҳони силжимаган ва асослиликка текширинг. мисол 4. агар танланма биномиал тақсимотдан олинган бўлса, номаълум параметр учун баҳони силжимаганликка текширинг. мисол 5. агар танланма текис тақсимотдан олинган бўлса, ва номаълум параметрлар учун ва баҳоларни силжимаганликка текширинг. мисол 6. агар танланма текис тақсимотдан олинган бўлса, номаълум параметрлар учун баҳони асослиликка текширинг. мисол 7. агар танланма зичлик функцияси ва тақсимотдан олинган бўлса, номаълум параметр учун 1) 2) баҳоларни силжимаганлик ва асослиликка текширинг. мисол 8. статистик моделда ушбу ва параметрлар функциялари баҳоларини силжимаганлик ва асослиликка текширинг. мисол 9. агар танланма текис тақсимотдан олинган бўлса, номаълум параметрлар учун баҳони силжимаган ва асослиликка текширинг. мисол 10. агар танланма гамма …

5 / 12

ning asosli ekanligini tekshirish uchun quyidagi teoremadan foydalaniladi. teorema. agar baho parametr uchun siljimagan baho va da bo‘lsa, u holda asosli baho bo‘ladi. bu teoremani chebishev tengsizligi yordamida oson isbotlash mumkin. baholanayotgan parametr uchun bir nechta baho taklif etish mumkin. u holda ularning orasidan “eng yaхshisini” tanlash masalasi kelib chiqadi. тabiiyki, statistik baho dispersiyasining kichik bo‘lishini ta’minlashga harakat qilishimiz kerak. shu maqsadda effektiv baho tushunchasini kiritamiz. agar uchun ikki va undan ortiq baholar tavsiya etilgan bo’lsa, ularni bir-biriga nisbatan effektivlik xossasi orqali solishtirish mumkin. masalan, agar uchun va baholar qaralayotgan bo’lsin. baho ga nisbatan effektiv deb ataladi, agar barcha uchun tengsizlik o’rinli bo’lsa. agar va lar ikkalasi uchun siljimagan baholar bo’lsa, ning effektivligi dispersiyalarni solishtirish , orqali aniqlanadi. demak, hajmli tanlanma to‘plamdagi eng kichik dispersiyaga ega bo‘lgan siljimagan statistika effektiv baho bo’lar ekan. effektiv baholar odatda rao-kramer tengsizligidan foydalanib topiladi, ya’ni: , (*) bu yerda – fisher informatsiyasi bo‘lib, uni …

Ko'proq o'qimoqchimisiz?

Barcha 12 sahifani Telegram orqali bepul yuklab oling.

To'liq faylni yuklab olish

"amaliy mashg'ulot baho va uning xossalari" haqida

5-amaliy mashg’ulot . baho va uning xossalari. (davomi) режа: 1. статистик баҳо тушунчаси. 2. статистик баҳоларнинг хоссалари. 1. статистик баҳо тушунчаси. ўрганилаётган бош тўпламнинг ҳажми жудда катта бўлиши мумкин. шу сабабли уни бош тўплам ёрдамида ўрганилади. бош тўпламдан олинган танланма учу танланма ўртача қиймат, танланма дисперсии ва бошқа параметрлар ҳисобланади. масалан, нормал тақсимланган бош тўплам учун бу параметрлар ва (математик кутилма ва дисперсия) лар ҳисобланади. пуассон тақсимоти учун битта параметр. математик статистиканинг асосий масалаларидан бири бош тўпламнинг бу параметрларни танланманинг кузатилган қийматлари, яъни танланма маълумотлари асосида баҳолаш ҳисобланади. танланма ажратишдан асосий мақсад бош тўпламнинг номаълум характеристикаларини аниқлашдир. бош т...

Bu fayl DOCX formatida 12 sahifadan iborat (417,6 KB). "amaliy mashg'ulot baho va uning xossalari"ni yuklab olish uchun chap tomondagi Telegram tugmasini bosing.

Teglar: amaliy mashg'ulot baho va uning… DOCX 12 sahifa Bepul yuklash Telegram