• Baholash xususiyatlari
  • Foydalanilgan adabiyotlar. 1)
    		•

    Oddiy chiziqli regressiya




    Download 368.14 Kb.
    bet2/2
    Sana01.03.2024
    Hajmi368.14 Kb.
    #165304
    1   2
    Bog'liq
    SST-STX 15-22 Kasimova Maxfuza MIT
    mhgfkf, 15 MAVZU, 6unja646F$, 15-22 Biznesni soliqqa tortish Odil Keldibekov, 4 KURS TALABALARINING MFY GA BIRIKTIRILGANLIGI 26 02 2024 YIL, Abraham Maslouning ehtiyojlar piramidasi, ДНЕВНИК, 5 МАҚОЛАЛАРНИ ТАҚДИМ ЭТИШ ШАРТЛАРИ 2022, O\'qish savodxonligi 3 chorak yakuni bo\'yicha Test sinovi Gulchehra, Dalerjon Norkulov converting color spaces 1-6 topshiriq, 1 mustaqil ishs, 2 mustaqil ishh, saf mashqlari
    Oddiy chiziqli regressiya. X va Y bir o'lchovli miqdorlar bo'lsin ; ularni x va y ni belgilaymiz va f ( x , ) funksiya f ( x , ) = A + bx ko'rinishga ega , bu erda = ( A , b ). Mavjud kuzatuvlarga ( x i , y i ), i = 1, ..., n , deb faraz qilamiz.
    y i = A + bx i + i , (3.3)
    bu yerda 1 , ..., n mustaqil (kuzatib bo‘lmaydigan) bir xil taqsimlangan tasodifiy miqdorlardir. Turli usullar bilan "eng yaxshi" to'g'ri chiziqni tanlash mumkin. Ushbu muammoning optimal yechimi eng kichik kvadratlar usulini qo'llashdir . = ( A , b ) parametrining taxminini tuzamiz , shunda qiymatlar e i = y i bo'ladi. f ( x i , ) = y i A  bx i , qoldiqlar deb ataladi, imkon qadar kichik bo'lsin, ya'ni ularning kvadratlari yig'indisi minimal bo'lsin:
    = min ortiq ( A , b ) (3.4)
    x i = x i ni qo'yamiz ; olamiz:
    y i = a + b ( x i ) + I , I = 1, ..., n ,
    Bu erda : = , a = A + b .
    a va b ga nisbatan hosilalarni nolga tenglashtirib ( a , b ) ga nisbatan yig'indini minimallashtiramiz ; a va b uchun chiziqli tenglamalar sistemasini olamiz .
    Uning yechimi ( ) oson topiladi:
    , bu erda , (3.5)
    .
    Baholash xususiyatlari . Ko'rsatish oson, agar M i = 0 , D i = 2 bo'lsa, u holda:
    1) M \u003d a, M \ u003d b , ya'ni. taxminlar xolis;
    2) D = 2 / n , D = 2 / ;
    3) cov ( ) = 0;
    agar I ning taqsimlanishini qo'shimcha ravishda normal deb hisoblasak ,u holda
    4) hisoblaydi va normal taqsimlanadi va mustaqildir;
    5) kvadratlarning qoldiq yig'indisi
    Q2 = (
    ) dan mustaqil va Q 2/2 n -2 erkinlik darajasi bilan chi-kvadrat qonuniga muvofiq taqsimlanadi .
    Mulk noma'lum parametr 2 ni qiymati bo'yicha xolis baholash imkonini beradi
    s 2 \ u003d Q 2 / ( n -2).
    s 2 va dan mustaqil bo'lgani uchun , munosabat
    va , qayerda ,
    n -2) erkinlik darajasiga ega bo'lgan Student taqsimotiga ega va shuning uchun a va b uchun ishonch oraliqlari :
    , , (3.9)
    Bu erda t p - n – 2 erkinlik darajasi bilan Talaba taqsimotining C darajali kvantili (1 + P D ) / 2 , P D - ishonch koeffitsienti.

    Regressiya tahlilini yakunlovchi eng qiyin bosqich bu tenglamani talqin qilish, ya’ni uni statistika va matematika tilidan ta’lim sohasi tiliga tarjima qilishdir.Qilish o'rganilayotgan hodisalar tegishli bo'lgan bilim sohasi usullari bilan amalga oshiriladi . Ammo har qanday talqin regressiya tenglamasini yaxlit statistik baholashdan va modelga kiritilgan omil belgilarining ahamiyatini baholashdan, ya'ni ular hosil bo'lgan xususiyatning qiymatiga qanday ta'sir qilishini aniqlashdan boshlanadi. Regressiya koeffitsientining qiymati qanchalik katta bo'lsa, bu xususiyatning modellashtirilgan jarayonga ta'siri shunchalik katta bo'ladi.


    Bunday holda, regressiya koeffitsienti oldidagi belgi alohida ahamiyatga ega. Regressiya koeffitsientlarining belgilari natijaviy atributga ta'sir qilish xususiyatini ko'rsatadi. Agar omil atributi ortiqcha belgisiga ega bo'lsa, bu omil ortishi bilan samarali atribut ortadi; agar omil belgisi minus belgisi bilan bo'lsa, uning ortishi bilan samarali belgi kamayadi.Ushbu belgilarning talqini modellashtirilgan (natijadagi) xususiyatning mazmuni bilan to'liq aniqlanadi. Agar uning qiymati o'sish yo'nalishi bo'yicha o'zgarsa, unda omil belgilarining ortiqcha belgilari ijobiy ta'sir ko'rsatadi. Natija belgisi "-1" ga, ya'ni pasayish yo'nalishida o'zgarganda, omil belgilarining minus belgilari ijobiy qiymatga ega bo'ladi . Agar nazariya omil belgisi ijobiy qiymatga ega bo'lishi va minus belgisiga ega bo'lishi kerakligini taklif qilsa, regressiya tenglamasining parametrlari va ushbu parametr uchun kodlash tizimining hisoblarini tekshirish kerak.Ushbu hodisa ko'pincha qarorda qilingan xatolar tufayli yuzaga keladi. Ammo shuni yodda tutish kerakki, omillarning birgalikdagi ta'sirini tahlil qilganda, agar ular o'rtasida o'zaro bog'liqlik mavjud bo'lsa, ularning ta'sir qilish xarakteri o'zgarishi mumkin. Faktor belgisi ta'sir belgisini o'zgartirganligiga ishonch hosil qilish uchun ushbu modelning echimini sinchkovlik bilan tekshirish kerak, chunki belgilar ko'pincha ma'lumotlarni yig'ish yoki qayta ishlashda ruxsat etilgan xatolar tufayli o'zgarishi mumkin.

    Xulosa.


    Bioinformatikaning inson hayotidagi o’rni juda kata hisoblanadi.Shuning uchun ham bu fanni o’rganish zarur deb bilaman. Huddi shunday regression tahlil ham muhim ro’l o’ynaydi. Chunki insonning genetikasi, umuman olganda nimanidir bashorat yoki uni tahlil qilish uchun ham kerak bo’ladi Chunki inson tanasidagi ba’zi o’zgarishni oddiy qarash yoki shunchaki anniqlab bo’lmas jarayonlar sodir bo’ladi. Shu jarayonda bioinformatika va biomexanikani ishlash jarayoni sodir bo’ladi. Sababi bularni tavakkaldan bajarib bo’lmaydi. Kasalliklarni tekshirish uchun maxsus apparatlardan foydalaniladi yoki ba’zi tadqiqiotlarni olib borishda ham regression tahlil kerak bo’lad. Bizning asosiy vazifamiz shu jarayonlarni bilim olish va amalyotda qo’lay olishdan iborat.

    Foydalanilgan adabiyotlar.
    1) https://www.sciencedirect.com/topics/agricultural-and-biological-sciences/regression-analysis
    2) https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/B008043076700454X
    3) https://bmcbioinformatics.biomedcentral.com/articles/10.1186/1471-2105-12-S1-S50
    http://fayllar.org
    Download 368.14 Kb.
    1   2




    Download 368.14 Kb.