|
Bosh to'plamdan tanlanma olingan. Bunda X
|
| bet | 1/2 | | Sana | 21.10.2023 | | Hajmi | 81.24 Kb. | | #89622 |
Bog'liq ehtimol dxx Хоразмча ялла 1 - машғулот, Тупроқшуносликда информатика ва замонавий ахборот технологиялари, Жанровая специфика русского романтизма, 1- topshiriq, Maktabgacha ta’lim tashkilotlarida jismoniy tarbiya ishlarini tashkil etilishi bo‘yicha metodik tavsiyalar, file, nostandart-darslar, lecture1pre, flesh kartali misollar - iqrokids-2021, ochiq dars taqdimot, tarjimai hol, Документ Microsoft Word (3), MUSTAQIL ISHI, Документ Microsoft Word
Bosh to'plamdan tanlanma olingan. Bunda Xt qiymat nt marta, X2 qiymat n2 marta va hokazo kuzatilgan hamda = n bo‘lsin. Bu yerdagi kuzatilgan Xt qiymatlar variantalar, variantalarning ortib borishi tartibida yozilgan ketma-ketligi variatsion qator deyiladi. Kuzatishlar soni n. chastotalar, chastotalaming ulaming tanlanma hajmi nt ga nisbati (n jn = Wt ) nisbiy chastotalar deyiladi. Tanlanmaning statistik taqsimoti deb, variantalar va ularga mos chastotalar yoki nisbiy chastotalar ro'yxatiga (jadvaliga) aytiladi. Statistik taqsimotni yana oraliq‘lar va ularga tegishli chastotalar ketma-ketligi ko'rinishida ham berish mumkin (intervalga mos chastota sifatida bu intervalga tushgan chastotalar yig‘indisi qabul qilinadi). Shunday qilib, taqsimot deyilganda ehtimollik nazariyasida tasodifiy m iqdorning mumkin bo'lgan qiym atlari va ularning ehtimolliklari orasidagi moslik, matematik statistikada esa kuzatilgan variantalar va ularning chastotalari yoki nisbiy chastotalari orasidagi moslik tushuniladi.
1-misol. Tanlanmaning chastotalari taqsimoti berilgan nisbiy chastotalarni toping.
xt
|
1
|
3
|
5
|
7
|
9
|
nt
|
0.10
|
0.15
|
0.30
|
0.33
|
0.12
|
Yechilishi. Buning uchun chastotalarni tanlanma hajmiga bo‘lamiz:
n=n1+n2+n3+n4=9+12+6+3=30
W1= n1/n W2= n2/n
W3= n3/n W4= n4/n
Tekshirish: 0,30 + 0,40 + 0,20 + 0,10 = 1
HISOBLASH DASTURI (python tilida)
Xi=[]
Ni=[]
Xi.insert(0,input("variantani kiriting:>>>" ))
Xi.insert(1,input("variantani kiriting:>>>" ))
Xi.append(input("variantani kiriting:>>>" ))
Xi.append(input("variantani kiriting:>>>" ))
Xi.append(input("variantani kiriting:>>>"))
print("\n")
Ni.append(input("chastotani kiriting:>>>" ))
Ni.append(input("chastotani kiriting:>>>" ))
Ni.append(input("chastotani kiriting:>>>" ))
Ni.append(input("chastotani kiriting:>>>" ))
Ni.append(input("chastotani kiriting:>>>" ))
print("\n siz kiritgan tanlanma taqsimoti:\n\n",'varianta ',Xi,"\n",'chastota ',Ni,"\n")
N=float(Ni[0]) + float(Ni[1]) + float(Ni[2]) + float(Ni[3]) + float(Ni[4])
print("\n\nTanlanma hajmi: ",N, '\n')
a,b,c,d,v=Xi[0],Xi[1],Xi[2],Xi[3],Xi[4]
xi=[]
xi.append(a),xi.append(b),xi.append(c),xi.append(d),xi.append(v)
print("Nisbiy chastotalar qiymati ",xi)
wi=[]
e,f,g,h,q=float(Ni[0])/N,float(Ni[1])/N,float(Ni[2])/N,float(Ni[3])/N,float(Ni[4])/N
wi.append(e),wi.append(f),wi.append(g),wi.append(h)
wi.append(q)
print(" ",wi)
if wi[0]+wi[1]+wi[2]+wi[3]+wi[4]==1:
print("misol bajarildi")
else:
print("Nisbiy chastotalarni yig'indisi 1 dan farqli! Nimadir xato")
REGRESSIYA TENGLAMASI
Tanlanma regressiya koeffitsiyenti ikki tasodifiy miqdor orasidagi bog'lanish kuchini xarakterlaydigan kattalikdir. Regressiya koeffitsiyenti qancha katta bo’lsa, korrelatsion bog‘lanish shuncha kuchli boladi, ya’ni X miqdor qiymati o‘zgarganda У miqdor qiymatining o'zgarishi regressiya koeffitsiyenti qiymati kichik bo‘lgandagiga nisbatan tez o‘zgaradi.
Misol: korrelatsion jadvaldan foydalanib, У ning X ga va X ning У ga nisbatan regressiya tenglamalari yozilsin.
Xi
Yj
|
0.5
|
1
|
1.5
|
2
|
2.5
|
3
|
MYj
|
10
|
2
|
1
|
|
|
|
|
3
|
12
|
3
|
4
|
3
|
|
|
|
10
|
14
|
|
|
5
|
10
|
8
|
|
23
|
16
|
|
|
|
1
|
|
6
|
7
|
MXj
|
5
|
5
|
8
|
11
|
8
|
6
|
N=43
|
|
| |
