2. Ilmiy izlanishlarning algoritmi
Tajribalarni statistik rejalashtirish usullari ko’p omilli regressiya tenglamalari
ko’rinishidagi matematik modellar olishning eng oddiy va qulay usuli bo’lib, katta
ilmiy va texnik iqtisodiy samara bera oladi.
Tajribalar o’tkazish va turli kattaliklarni o’lchashda, natijalarga statistik
ishlov berish va matematik modellar qurishda, zarur bo’lgan aniqlikni ta’minlash,
o’lchash xato-liklarining ta’sirini kamaytirish talab etiladi. Bunda tatbiqiy statistik
matematika usullaridan keng foydalanish, tadqiqot natijalarini ishonarli bo’lishini
ta’minlaydi.
Matematik model tizim yoki jarayonni adekvat ifodalab bera olsa, bunday
modeldan optimal yechimlarni topish uchun foydalansa bo’ladi [3].
Umuman olganda, ehtimollik yondoshish orqali olingan interval va matematik
kutil-maga ega yechimlar, matematik bog’lanishlar va modellar yordamida olingan,
determinlangan (bitta aniq sonli) yechimlarga nisbatan, ilmiy tadqiqotlar,
muhandislik masalalarini yechish va amaliyot uchun muhimroqdir. Monte-Karlo
usulidan foydalanib statistik modellash determinlangan yechimlardan ehtimollik
yechimlariga o’tishning tajribada keng sinalgan usuli hisoblanadi.
Ilmiy izlanishlarning algoritmi keltirilgan aniqlashdan o‘rganish predmeti
ma’nosida, ilm-fanning cheksizligi xaqidagi muhim xulosaga kelish mumkin.
Ammo, uning shakllarining ham ixtiyoriyligi xaqida xulosa chiqarish to‘g‘ri
bo‘lmaydi. SHuning uchun, tadqiqotchi faoliyat sohasining mazmuni va shaxsiy
ko‘nikmalaridan qat’iy nazar, ilmiy tadqiqotlar jarayoni har qachon ma’lum bir
bosqichlarda o‘tadi. Bu ma’noda, ilmiy tadqiqotlar algoritmi xaqida gapirish
mumkin. Bu algoritm 1.1- rasmda keltirilgan xolda ko‘rsatilishi mumkin.
1.1-rasm [3]. Ilmiy izlanishlar algoritmi
|
