|
Muhammad al xorazmiy nomidagi toshkent axborot texnologiyalari universiteti
|
| Sana | 09.06.2023 | | Hajmi | 74 Kb. | | #71328 |
Bog'liq Ehtimollik Statistika Sharipov D 711 21 半稿 王婷 3, Muvaffaqiyat qozonish sirlari yoxud Deyl Karnegi ijodiga nazar, ABDUSAMIYEVA GULBODOM SANOAT EKALOGIYASI, Operatsion tizimlar yakuniy test (3), Elektronikada Komp.Mod, 8-mavzu, Buhgalteriya xisobot, Shoxrux, 119114, 88888888888, 777777777777777, 3 (1), ismoilov, elektronika-x-2 (1)
RAQAMLI TEXNOLOGIYALAR VAZIRLIGI
MUHAMMAD AL – XORAZMIY NOMIDAGI
TOSHKENT AXBOROT TEXNOLOGIYALARI UNIVERSITETI
FARG‘ONA FILIALI
“Komputer Injeneringgi” fakulteti
Komputer Injeneringgi yo’nalishi
711-21 – guruh talabasi
SHARIPOV DAVRONBEK ning
“EHTIMOLLIK va STATISTIKA”
fanidan tayyorlagan
MUSTAQIL ISHI
Topshirdi: Sharipov Davronbek
Qabul qildi M.I.Saidov
Farg‘ona 2023
Mavu: Pirson kriteriysi
REJA:
1. Pirson kriteriysi
2. Kolmogorov kriteriyasi.
3. Xulosa.
4. Foydalanilgan adabiyotlar.
Pirson kriteriysi
Ba'zan olimlar shunday muammo bilan to‘qnash kelishadi: nazariyani shakllantirish vaqtida hisob-kitob qilingan va kutilgan ehtimoliy natijalar, amaliy tajriba-kuzatuvlardagi qayd etilgan real holat bilan mos kelmaydi. Masalan, gardkam toshlarini ketma-ket tashlayvergan bilan, ehtimollar nazariyasidan kelib chiqqan hisob-kitoblardagi ehtimollik qayd etilmasligi mumkin. Ya'ni, tushayotgan toshlar bilan kutilgan natija orasidagi farq juda katta bo‘lib ketadi. Bunda turli xil taxminlar ilgari surila boshlaydi. Masalan, kimdir, o‘sha gardkam toshlarining nosimmetrik ekanini aytsa, yana boshqa odamning miyasiga, toshlarning og‘irlik markazi noto‘g‘ri ekani haqidagi fikr keladi. xi-kvadrat kriteriysi orqali natijani tekshirish usulini 1900-yilda ingliz matematigi Karl Pirson (1857-1936) tomonidan ishlab chiqilgan. o‘shandan buyon ushbu matematik tekshiruv uslubi ilm-fanning va texnikaning nihoyatda turli-tuman sohalarida tadbiq etib kelinmoqda. Hozirga kelib xi-kvadrat usuli bilan natijani tekshirishni dasturchilar, kriptografiya mutaxassislari va ayniqsa statistika sohasi vakillari keng qo‘llashadi. Bu usul bilan tekshirishda, har bir alohida olingan hodisani mustaqil holat sifatida qaraladi. Xi-kvadrat kriteriysini hisoblab topish uchun, biror bir muayyan hodisaning amalda kuzatilayotgan real (eksperimental) chastotasi - Oi, hamda, u haqida nazariyada hisob-kitob qilingan, ya'ni, nazariy kutilgan chastotasi - Ei ma'lum bo‘lishi kerak.
Pirson formulasi quyidagicha shaklda ifodalanadi:
Ko‘rinib turibdiki, Oi va Ei ning qiymatlari qanchalik katta bo‘lsa, χ ning ham qiymati shuncha katta bo‘ladi. Agar, kuzatilayotgan chastota va kutilgan chastota bir-biriga teng bo‘lsa, unda χ2=0 bo‘lishi kerak.
Amalda ushbu qiymatning muhimligi tadqiqotchilar tomonidan turli ma'lumotnomalarga murojaat etish yo‘li bilan aniqlanadi va u olimlarga qayd etilgan natijaning nazariyadan kutilgan natija bilan farqining ahamiyatini belgilashda yordam beradi. Albatta, χ2 ning qiymati qanchalik katta bo‘lsa, bu demak nazariyadagi mulohazalarda xatolik borligiga ishora beradi. Lekin, χ2 ning qiymati nolga aniq teng chiqib qolsa, yoki, nolga juda yaqin kelsa, bu ham o‘ziga xos shubha uyg‘otadi. Shu sababli ham, nazariyaning haqiqatga yaqin ekanini, yoki, nazariyaning haq ekanini isbotlashda odatda χ2 ning qiymati noldan farqli, shu bilan birga juda ham katta songa teng bo‘lib qolmasligi, ya'ni, mo‘tadil, me'yoriy qiymat kasb etishi muhimdir.
Misol tariqasida, qo‘ng‘izlar va kapalaklar bir xil tasodifiylikda uchraydigan qandaydir 100 dona hashoratlardan iborat biologik populyatsiyani ko‘rib chiqamiz. Agar ushbu to‘plamda biz 10 qo‘ng‘iz va 90 ta kapalakni kuzatayotgan bo‘lsak, unda χ2 ning qiymati
ga teng bo‘ladi. 64 -bu juda ham katta son. Va bu shuni ifodalaydiki, biz mulohazamiz boshida, hashoratlarning biologik populyatsiyasi haqida fikr yuritayotib, qarayotgan to‘plamimizda qo‘ng‘izlar va kapalaklar soni teng deb olgan ehtimoliy taxminimiz real holatdan ancha yiroq ekan. Ya'ni, nazariya (yoki, gipoteza) xato bo‘lib chiqmoqda.
Karl Pirsonning ushbu matematik ilmiy ishi ko‘plab mukofotlarga sazovor bo‘lgan va ilm-fan olamida katta e'tirofga sazovor bo‘lgan. Shunga qaramay, Pirsonning o‘zini shaxs sifatida deyarli hech kim hurmat qilmagan va u betarbiya kimsa sifatida o‘ziga yomon nom orttirib olgan. Xususan, uning ashaddiy iqrchi va millatchi kimsa bo‘lganidan, ko‘plab matematiklar u bilan hatto gaplashishni ham istashmagan.
Ko‘rinib turibdiki, Oi va Ei ning qiymatlari qanchalik katta bo‘lsa, χ ning ham qiymati shuncha katta bo‘ladi. Agar, kuzatilayotgan chastota va kutilgan chastota bir-biriga teng bo‘lsa, unda χ2=0 bo‘lishi kerak.
Amalda ushbu qiymatning muhimligi tadqiqotchilar tomonidan turli ma'lumotnomalarga murojaat etish yo‘li bilan aniqlanadi va u olimlarga qayd etilgan natijaning nazariyadan kutilgan natija bilan farqining ahamiyatini belgilashda yordam beradi. Albatta, χ2 ning qiymati qanchalik katta bo‘lsa, bu demak nazariyadagi mulohazalarda xatolik borligiga ishora beradi. Lekin, χ2 ning qiymati nolga aniq teng chiqib qolsa, yoki, nolga juda yaqin kelsa, bu ham o‘ziga xos shubha uyg‘otadi. Shu sababli ham, nazariyaning haqiqatga yaqin ekanini, yoki, nazariyaning haq ekanini isbotlashda odatda χ2 ning qiymati noldan farqli, shu bilan birga juda ham katta songa teng bo‘lib qolmasligi, ya'ni, mo‘tadil, me'yoriy qiymat kasb etishi muhimdir
χ2 kriteriysini tadbiq etilishi gipotezaning haqiqatga qanchalik yaqin yoki yiroqligini tekshirish imkonini beradi. Masalan, 100 ta hashoratdan iborat populyatsiya to‘plami olinsa va unda qo‘ng‘izlar va kapalaklar bir xil tasodifiylikda, ya'ni, teng miqdorda uchraydi deb ehtimoliy taxmin qilinsa, bu taxminga nisbatan χ2 kriteriysini qo‘llash orqali, uning real vaziyatga qanchalik mos kelishini tekshirish mumkin. Misolimizdagi χ2 ning qiymati 64 ga teng bo‘lib chiqadi va bu yuqoridagi taxmin xato ekanini yaqqol ko‘rsatib turibdi.
Kolmogorov kriteriyasi.
Statistikada Kolmogorov - Smirnov testi (K - S testi yoki KS testi) doimiy (yoki uzluksiz, 2.2-bo'limga qarang) bir o'lchovli ehtimollik taqsimotlarining tengligining parametrik bo'lmagan testi bo'lib, u namunani bir o'lchov bilan taqqoslash uchun ishlatilishi mumkin. mos yozuvlar ehtimoli taqsimoti (bir namunali K - S testi) yoki ikkita namunani solishtirish uchun (ikki namunali K - S testi). Aslini olganda, test "Ushbu ehtimollik taqsimotidan namunalar to'plami olingan bo'lishi ehtimoli qanday?" Degan savolga javob beradi. yoki ikkinchi holatda, "Bu ikki namunalar to'plami bir xil (lekin noma'lum) ehtimollik taqsimotidan olinganligi ehtimoli qanday?". U Andrey Kolmogorov va Nikolay Smirnov sharafiga nomlangan.
Kolmogorov
Kolmogorov - Smirnov statistikasi namunaning empirik taqsimot funktsiyasi va mos yozuvlar taqsimotining kümülatif taqsimot funktsiyasi o'rtasidagi yoki ikkita namunaning empirik taqsimot funktsiyalari orasidagi masofani aniqlaydi. Ushbu statistikaning nol taqsimoti tanlanma mos yozuvlar taqsimotidan (bir namunali holatda) yoki namunalar bir xil taqsimotdan (ikki namunali holatda) olinganligi haqidagi nol gipoteza bo'yicha hisoblanadi. Bitta namunali holatda, nol gipoteza bo'yicha ko'rib chiqilgan taqsimot uzluksiz (2-bo'limga qarang), sof diskret yoki aralash bo'lishi mumkin (2.2-bo'limga qarang). Ikki namunali holatda (3-bo'limga qarang), nol gipoteza bo'yicha ko'rib chiqilgan taqsimot uzluksiz taqsimotdir, lekin boshqa tarzda cheklanmagan. Shu bilan birga, ikkita namunaviy test namunalar orasidagi uzilish, heterojenlik va bog'liqlikni ta'minlaydigan umumiy sharoitlarda ham amalga oshirilishi mumkin.
Kolmogorov kriteriyasi Oddiy farazlar bo'lsa, ko'rib chiqilayotgan mezonlarning statistik ma'lumotlarining chegaraviy taqsimotlari Kolmogorov, Smirnovning Mizes kelishuvlari ma'lum va kuzatilgan shakldan mustaqildir. Statistika bo’yicha taqsimot funksiyasi da Kolmogorov taqsimot funksiyasiga yaqinlashadi Amalda ushbu qiymatning muhimligi tadqiqotchilar tomonidan turli ma'lumotnomalarga murojaat etish yo‘li bilan aniqlanadi va u olimlarga qayd etilgan natijaning nazariyadan kutilgan natija bilan farqining ahamiyatini belgilashda yordam beradi. Albatta, χ2 ning qiymati qanchalik katta bo‘lsa, bu demak nazariyadagi mulohazalarda xatolik borligiga ishora beradi. Lekin, χ2 ning qiymati nolga aniq teng chiqib qolsa, yoki, nolga juda yaqin kelsa, bu ham o‘ziga xos shubha uyg‘otadi. Shu sababli ham, nazariyaning haqiqatga yaqin ekanini, yoki, nazariyaning haq ekanini isbotlashda odatda χ2 ning qiymati noldan farqli, shu bilan birga juda ham katta songa teng bo‘lib qolmasligi, ya'ni, mo‘tadil, me'yoriy qiymat kasb etishi muhimdir.
Misol tariqasida, qo‘ng‘izlar va kapalaklar bir xil tasodifiylikda uchraydigan qandaydir 100 dona hashoratlardan iborat biologik populyatsiyani ko‘rib chiqamiz. Agar ushbu to‘plamda biz 10 qo‘ng‘iz va 90 ta kapalakni kuzatayotgan bo‘lsak, unda χ2 ning qiymati
taqsimlash qonunining funktsiyasi bo'lib, u bilan kelishuv tekshiriladi. SK ning taqsimlanishi chegaradagi oddiy gipoteza K(S) taqsimot funksiyali Kolmogorov qonuniga bo‘ysunadi. Agar tanlanmadan hisoblangan S* statistik ma’lumotlarning qiymati quyidagi tengsizlikni qanoatlantirsa u holda gipotezasini rad qilish uchun hech qanday sabab yo'q.
Xulosa
Shunday qilib, ehtimollik nazariyasini, uning tarixi va qoidalari va imkoniyatlarini hisobga olib, ushbu nazariyaning paydo bo'lishi siz ilm-fan va kibernetikani yanada rivojlantirish zarurati, balki mavjud dasturiy ta'minotni yanada rivojlantirish zarurligi sababli ta'kidlash mumkin. Menejment odamga inson kabi fikr yuritishiga, bunday kibernetik mashinalar yaratishda odamga yordam bera olmaydi.
Va bu sun'iy ong paydo bo'lishiga hissa qo'shadigan ehtimollik nazariyasi.
"Ular ishlov berish jarayonlari, tirik organizmlar, avtomobillar yoki jamiyat, ular bir xil qonunlarga ko'ra uchraydi", deydi kibernetika. Shunday qilib, ular oxirigacha davom etmasliklari, erkakning boshida oqilona ko'tarilishadi va unga o'zgaruvchan sharoitga moslashishga imkon beradi, ular sun'iy ravishda murakkab avtomatik qurilmalarda sun'iy ravishda takrorlanishi mumkin.
Kibernetik mashinalarga erishish uchun chegaralar qayerda erishilishi mumkin?
Foydalanilgan adabiyotlar :
Г.И. Мишкевич «Доктор занимательных наук»
Е.П. Бударина «Теория вероятности и математическая статистика»
И.В. Волков « Высшая математика»
Гнеденко Б. В. и Хинчин А. Я., «Элементарное введение в теорию вероятностей»
Foydalanilgan saytlar :
www.wikipedia.org
www.matica.org.ua
www.matematicus.ru
www.studme.org
|
| |
