Yuqoridagidek, 0,01 ehtimollikda ushbu ikki tanlanmalar xar xil to’plamlarga kiradi; 0,001 va kichik qiymatlarda - shakllantirilgan taxminning to’liq xatoligi ko’rinib turadi
Yuqoridagidek, 0,01 ehtimollikda ushbu ikki tanlanmalar xar xil to’plamlarga kiradi; 0,001 va kichik qiymatlarda - shakllantirilgan taxminning to’liq xatoligi ko’rinib turadi.
Ikki o’zgaruvchi orasidagi bog’liqlik borligini korrelyatsiyalash koeffitsienti qiymatiga ko’ra, regression taxlil yordamida, F-taqsimlanish va boshqa matematik usullarni qo’llab tekshirib ko’riladi. Qabul qilingan tenglamaning tajriba qiymatlar bilan mos tushishining Fisher mezoni yordamida tekshirib ko’riladi. Ta’kidlash lozimki, statistik taxlil, taxlil qilishning boshlang’ich bosqichidir, bunda yuritilgan taxmin sinchiklab tekshiriladi, yoki rad etiladi.
5. BOG’LIQLIK VA UNING PARAMETRLARINI ANIQLASH
Ma’lum yoki olingan bog’liqliklarni amaliy qo’llash uchun parametrlarning sonli kattaliklarni aniqlash zarur. Tasodifiy kattalik taqsimlanish zichligi parametr-larini, korrelyatsiya koeffitsientlari va nisbatlarini aniqlash nisbatan oson, eng kichik kvadratlar usulida aniqlash esa murakkabroqdir (chiziqli, ayniqsa parabolik bog’liqliklik; qolgan bog’liqliklarni matematik o’zgartirishlar bilan sanab o’tilganlarning birortasiga olib kelinadi).
Taqsimlanish parametrlarni aniqlash.
Taqsimlanish parametrlarni aniqlash.
Amaliyotda ba’zan, taqsimlanish qonunining turi oldindan ma’lum bo’lgan, 20-30 kuzatishlarning statistik ma’lumotlari bilan ishlashga to’g’ri keladi. Ushbu taqsimlanish uchun xech bo’lmaganda tasodifiy kattalikning asosiy sonli tavsiflarini; matematik kutilma va dispersiyani topish kerak. Tajribalarning chekli soni asosida hisoblangan parametr qiymati doimo tasodifiylik elementiga ega bo’ladi. Ushbu usulda parametr qiymatini topish parametrni baholash deyiladi. Baholashni shunday tanlash kerakki, bunda xatoliklar imkon darajasida minimal bo’lishi lozim. Minimal xatolikka tajribalar soni ortganda a parametrga intiluvchi a* baholash ega bo’ladi,
a* parametr "a" o’rnida ishlatilganda oshish yoki kamayish tomoniga siljiydigan muntazam xatoliklar bermaydi, ya’ni M[a*]=a shart bajariladi, boshqa baholashlarga ko’ra eng kichik dispersiyaga ega bo’ladi [10].
