|
Bir faktorli dispersion tahlil
|
| Sana | 15.02.2024 | | Hajmi | 48 Kb. | | #157105 |
Bog'liq Bir faktorli dispersion tahlil Йўл харита Ойнакўл МФЙ docx 23 05 2023 2, Suloymonva novbahor (2), 1-amaliyga.docx diagramma, Kompyuter olamiga sayohat ochiq darsi, tadqiqot uslub va vositalari, Mustaqil ishi mavzulari WS (2), Mаgnеziаl bоg’lоvchi mоddаlаr, Kuchlanish va toklar shakllarining nosinusoidalligi va nosimmetriyaligi, Elektr yuritmalarni boshqarishning an`anaviy va zamonaviy usullarini solishtirish, Korxonaning energiya pasporti nima uchun kerak Energiya pasport-fayllar.org, Презентация1, маруза7
Reja:
Korrelyasiya va regressiya. Oddiy chiziqli korrelyasiya. Bir va ko’p chiziqli korrelyasiya. Egri chiziqli korrelyasiya. Kovariatsiya.
Probit-tahlil
Faktorlar o’zaro ta'siri effekti umumiy o’zgaruvchanlik 1 ta faktorining boshqa bir faktorning turli gradatsiyalaridagi turlicha ta'siri bilan bog’liq bo’lgan qismini tashkil qiladi. Dala tajribasida ko’pincha o’rganilayotgan faktorlarni hamkorlikda qo’llashning samarasi ularni har biridan foydalanish samaralari yig’indisiga nisbatan ko’proq (sinergizm) yoki kamroq (antogonizm) bo’lishi mumkin. Bunda faktorlarning 1-holda ijobiy, 2-holda esa salbiy o’zaro ta'siri kuzatiladi. Agar mabodo faktorlar o’zaro ta'sirlashmasa, u holda ularni birgalikda qo’llashning samarasi ularni har birini alohida qo’llash samaralari yig’indisiga teng bo’ladi (adsitivizm).
Ko’p faktorli tajriba ma'lumotlarini dispersion tahlil qilishda 1 faktorli tajribada qo’llaniladigan dispersion prinsip va hisoblashlar qo’llaniladi. Lekin bunda tahlilning matematik modeli bir qancha murakkablashadi.2 faktorli tajriba ma'lumotlarini qayta ishlashda kvadratlar yig’indisi quyidagi komponentalarga ajratiladi: Su = (Sa + S v + Sdv) + Sr + Cz; 3 faktorli tajriba uchun kvadratlar umumiy yig’indisi (ma'lumotlar tahlilining matematik modeli) yanada murakkabroq bo’ladi: Su = (S A + S V + Ss + S AV + S AS + S AVS) + Sr + Cz. Bunda qavslar ichida o’rganilayotgan faktorlar A va V uchun kvadratlar yig’indisi ko’rsatilgan, 3 faktorli tajriba uchun esa A, V, S va ularning o’zaro ta'siri. Mos holda ko’rsatilgan komponentalar bilan umumiy erkinlik darajalari soni ham ajratiladi. 2 faktorli tajriba uchun u v =N — 1 =vp + vA +vV + VAB + vz ga teng bo’ladi.
2 faktorli tajriba ma'lumotlarini qayta ishlash tartibi quyidagicha bo’ladi:
Yig’indi va o’rtacha qiymatlar aniqlanuvchi boshlang’ich ma'lumotlar jadvali tuziladi. Umumiy kuzatishlar soni (N), tuzatma faktor (S), chetlashishlar kvadratlari yig’indilari: umumiy (Su), takrorlanishlar bo’yicha (Sr), variantlar bo’yicha (Cv) va qoldiq (Cz) yig’indi aniqlanadi.
Chetlashishlar kvadratlari yig’indisi 1 faktorli dala tajribasi natijalari tahlil qilinishida qo’llaniluvchi formulalar yordamida hisoblanadi. Faqatgina umumiy kuzatishlar sonini hisoblashda barcha faktorlarning gradatsiyalari va takrorlanishlar soni N =l A* lB*n ni hisobga olish kerak bo’ladi, bu erda 1A – A faktorning gradatsiyalari soni; 1V – V faktorning gradatsiyalari soni; n – takrorlanishlar soni.A va V faktorlar va ularning o’zaro ta'siri AV uchun chetlashishlar kvadratlari yig’indisini aniqlash uchun 1 faktorli dispersion tahlil qilish usulidan farqli ravishda A faktor gradatsiyasi ustunning chap qismida, V faktor esa bosh gorizontal qatorda ko’rsatiladigan maxsus jadval tuziladi. Bu jadvalda A va V faktorlar bo’yicha yig’indi va mos formulalar bo’yicha kvadratlar yig’indisi hisoblanadi:
SA= ∑A2:l B*n-C vA=lA-1 bo’lganida;
SB= ∑B2:l A*n-C vB=lB-1 bo’lganida;
SAB= Cv-CA-CB V AB =(lA-1)(lB-1) bo’lganida;
Kvadratlarning hisoblangan yig’indilari, A va V faktorlar hamda ularning o’zaro ta'siri erkinlik darajalari soni ko’rsatiladigan dispersion tahlil jadvali tuziladi, o’rtacha kvadrat qiymati va jadvaldan olingan Fnaz bilan taqqoslanuvchi Fasl mezoni hisoblanadi. Surat uchun jadvaldan F naz ni topish uchun variantlar uchun erkinlik darajalari soni olinadi, kasr maxraji uchun esa qoldiqning erkinlik darajalari soni ishlatiladi. Agar F asl> Fnaz bo’lsa, u holda faktor ta'siri (yoki o’zaro ta'sir) 5 % li yoki 1 % li ahamiyatlilik darajasida ahamiyatga ega bo’ladi. Bundan tashqari belgining umumiy dispersiyasidagi faktorning ta'siri ulushini aniqlash mumkin
.
1 faktorli dala tajribasi ma'lumotlarini dispersion tahlil qilinganidek tanlanmaning o’rtacha qiymati xatoligi va xususiy farqlar ahamiyatliligini baholash uchun o’rtacha qiymatlar farqi xatoligi aniqlanadi.
Natijada bosh ta'sirlar ahamiyatliligi va EKAF bo’yicha o’zaro ta'sirlar baholanadi. Bunda xususiy o’rtacha qiymatlar takrorlanishlar miqdoriga, bosh ta'sir uchun o’rtacha qiymatlar A — n • l B ga bo’lsa, V va AV o’zaro ta'sir uchun esa l A • n kuzatishlarga tayanadi.
Bosh ta'sirlar uchun o’rtacha qiymatlar farqi va EKAF hisoblanadi.
va EKAF05 =t05Sd
faktori uchun va V faktori va щzaro ta'siri uchun
va EKAF05 =t 05*Sd bo’ladi.
Natijada faktorlar va faktorning har bir gradatsiyasi o’rtacha qiymatlari bo’yicha ma'lumotlar keltiriluvchi yakuniy jadval tuziladi hamda ular EKAF bo’yicha bir-biri bilan taqqoslanadi. Bundan tashqari o’rganilayotgan faktorlar ta'siri va o’zaro ta'siri grafiklari yasaladi.
Dispersion tahlil quyidagi afzalliklarga ega:
Ko’p sonli bo’lmagan kuzatishlarga (takrorlanishlar soni n ga teng) tayanuvchi har bir variant bo’yicha o’rtacha qiymatlar alohida xatoliklari o’rniga ko’p sonli kuzatishlarga tayanuvchi o’rtacha qiymatlar umumlashgan hatoligi qo’llaniladi, shuning uchun ham variantlar bo’yicha farqlarni baholashda yanada ishonchliroq bo’ladi;
Dispersion tahlil yordamida oddiy va murakkab, bir va ko’p yillik, 1 faktorli va ko’p fktorli tajribalar ma'lumotlarini qayta ishlash mumkin;
Tajribada ko’p sonli variantlar bo’lgan holida murakkab hisoblshlar bartaraf qilinadi.
Ma'lumotlarni almashtirish. Dispersion tahlil yordamida eksperiment ma'lumotlarini qayta ishlash 2 ta talabga amal qilishni nazarda tutadi: tajriba variantlari (tanlanmalar) bo’yicha dispersiyalarning bir jinsliligi hamda qiymatlari bir-biriga bog’liq bo’lmagan (tanlanmalar) holida olinuvchi natijaviy belgining me'yoriy (yoki unga yaqin bo’lgan) taqsimoti. Variantlarning rendomizlashgan joylashuvining bir-biriga bog’liq bo’lmasligiga qayd qilish va kuzatishlarda namunalarni tanlanmaga tasodifiy tanlash orqali erishiladi.
Belgining variantlar bo’yicha sezilarli variatsiyalanishida boshlang’ich ma'lumotlarni almashtirish mumkin. Bu o’zgaruvchanlik chegarasini kamaytirish, tanlanma (variant)lar bo’yicha dispersiyalarning bir jinsli bo’lmasligi, natijalarni yanada aniqroq taqqoslashga imkon beradi. Quyidagi almashtirishlar turlari qo’llaniladi:
Agar mabodo ba'zi bir kuzatishlar 0 ga teng yoki juda kichik qiymatlar bersa, u holda zararkunandalar soni haqidagi ma'lumotlar, tajriba maydonchalaridagi begona o’tlarni x x dan kvadrat ildiz chiqarish yoki u/x+T orqali almashtirish; x ni burchak-arksinus u/% ga almashtirish. Bu usul ma'lumotlar foizlarda ifodalangan hol (zararlanganlik va o’simliklarning zararkunada, kasalliklardan shikastlanishi, entomofaglardan zararlanish va hokazo)larda qo’llaniladi; agar mabodo bartaraf qiluvchi faktorlar biologik ob'ekt (nur energiyasi, insektitsid, mikrobiologik preparat va hokazo)larga ta'siri kuchi o’rganilayotgan bo’lsa, u holda eksperiment ma'lumotlari probit va ekvivalent burchaklarga almashtiriladi.
Agar mabodo brcha qiymatlar 15 va 85 oralig’ida joylashgan bo’lsa, u holda nisbiy (%) kattaliklarni almashtirmasa ham bo’laveradi. Agar 0 va 100 ga yaqin bo’lgan qiymatlar mvjud bo’lsa, u holda ma'lumotlarni almashtirish zarur bo’ladi. Almashtirilgan qiymatlar dispersion tahlil qilish usulida qayta ishlanadi va xususiy farqlarni baholashdan so’ng yana qayta boshlang’ich o’lchov birliklariga qaytariladi.
Topshiriq. Variantga mos holda quyidagi ketma-ketlikda 2 faktorli dala tajribasini dispersion tahlil qiling:
Asosida takrorlanish 't (Sr), variant (S), variantlar bo’yicha o’rtacha qiymat xv lar bo’yicha yig’indini aniqlash mumkin bo’lgan boshlang’ich ma'lumotlar jadvalini tuzib chiqing (jadval).
jadval
1-variant. Bodring hosildorligi va shiraga qarshi yirtqich qoraqurtni chiqarish me'yori o’rtasidagi bog’liqlikni aniqlang.
№ t/r
|
1
|
2
|
3
|
4
|
5
|
1 m2 maydon uchun chiqarish me'yori, dona
|
50
|
53
|
55
|
60
|
63
|
1 m2 maydon uchun hosildorlik, kg
|
17,0
|
16,9
|
17,6
|
19,0
|
19,1
|
№ t/r
|
6
|
7
|
8
|
9
|
10
|
1 m2 maydon uchun chiqarish me'yori, dona
|
65
|
80
|
95
|
98
|
100
|
1 m2 maydon uchun hosildorlik,
|
24,0
|
26,1
|
26,2
|
26,5
|
27,2
|
kg
|
|
|
|
|
|
2-variant. Yashil olma shirasi va olma daraxti bargi yuzasi o’rtasidagi bog’liqlikni aniqlang.
1 ta bargdagi shiralar soni
|
6
|
7
|
8
|
9
|
10
|
Barg yuzasi, mm2
|
4,2
|
5,0
|
8,1
|
10,5
|
20,8
|
|
|
|
|
|
15,0
|
|
60,3
|
57,1
|
31,5
|
18,1
|
|
3-variant. G’o’za etishtirish davri va ko’sak qurtiga qarshi futsarioz bilan ishlov berish o’rtasidagi bog’liqlikni aniqlang.
№t/r
|
1
|
2
|
3
|
4
|
5
|
1 ta maydonning o’ziga qayta ekish davri oralig’i, yil
|
1
|
2
|
2
|
3
|
3
|
Zararlanganlik,
|
88
|
76
|
70
|
45
|
62
|
%
|
|
|
|
|
|
№t/r
|
6
|
7
|
8
|
9
|
10
|
1 ta maydonning o’ziga qayta ekish davri oralig’i, yil
|
4
|
5
|
6
|
6
|
7
|
Zararlanganlik,
%
|
45
|
28
|
9
|
12
|
5
|
4-variant. Kartoshka etishtirish davri va kolorado qo’ng’iziga qarshi futsarioz bilan ishlov berish o’rtasidagi bog’liqlikni aniqlang.
№t/r
|
1
|
2
|
3
|
4
|
5
|
Fuzariozdan zararlanganlik,
%
|
1,0
|
1,1
|
1,2
|
1,5
|
2,0
|
Kartoshka
hosildorligi, t/ga
|
0,46
|
0,45
|
0,44
|
0,42
|
0,36
|
|
6
|
7
|
8
|
9
|
10
|
Fuzariozdan zararlanganlik,
%
|
3,0
|
3,2
|
4,1
|
5,0
|
10,2
|
Kartoshka hosildorligi, t/ga
|
0,40
|
0,32
|
0,31
|
0,30
|
0,30
|
|
| |
