Andijon 2022 Identifikatsiyalash, modellashtirish va optimallashtirish

To’liq faktorli tajriba (TFT) va uning natijalarini qayta ishlash. 
 
To’liq faktorli tajriba (TFT) tenglama y lari kvadratdagi faktorlami o‘z ichiga olmaganligini tavsiflovchi I - 
tartibli tajribaga tegishli. 
Ikki (x
1
, va x
2
) faktorlar uchun faktorlarning o‘zaro ta’sirlarini hisobga olmagan holda mavjud empirik 
modelni quyidagicha yozish mumkin: 
y ' = a
0
+ a
1
x
1
+ a
2
x
2 
TFT nazariyasiga ko‘ra sinov tadqiqotlarini amalga oshirishda faktorlaming har biri faqat ikki - minimal 
(kodlangan qiymati - 1 ) va maksimal (kodlangan qiymati 
+1 ) sathlarda variatsiyalanadi. 
Bunda faktorlaming minimal va maksimal qiymatlarining mumkin bo‘lgan kombinatsiyalari ishlab 
chiqiladi, natijada TFT dagi sinovlarning umumiy soni (n) 2
m
ga teng boiadi va toliq faktorli tajriba odatda 
2
m
tipli TFT deb ataladi. 
Sinovlar sonini aniqlash uchun quyidagi formula qoilaniladi: n = 2
m
Oxirgi tenglama x
j
larning o‘rniga qiymati quyidagi kodlashtirish sxemasi bo‘yicha olinadigan z
j
faktorlarning kodlangan qiymatlarini o‘z ichiga oladi: 
bu yerda 

---

AndMI 
Alijonov Xabibullo 
Natijada yuqorida aytib o‘tilganlar va faktorlami kodlashtirishni hisobga olib tajribani o‘tkazish rejasi 
quyidagi ko‘rinishga ega bo‘ladi: (faktorlar soni 2-m = 2 ga, sinovlar soni n = 2
m
= 2
2
= 4 ga teng) 
Bunda sinov ma'lumotlarini tavsiflovchi regressiya tenglamasi z
j
(j = 0 ,1,2 )

---

AndMI 
Alijonov Xabibullo 
kodlangan faktorlardan foydalanib yoziladi va regressiya
𝑎
̃
0
,
𝑎
̃
1
, 
𝑎
̃
2
, ning kodlangan 
koeffitsiyentlariga muvofiq: 
y = 
𝑎
̃ 
0
+ 
𝑎
̃ 
1
z
1
+, 
𝑎
̃ 
2
z
2 
Kodlangan faktorlar fazosida tajriba o‘tkazishning ko‘rsatilgan rejasiga muvofiq tarzda 
o‘tkaziladigan sinovlar kvadrat uchlarining nuqtalari bilan ko‘rsatiladi 
Regressiyaning 
kodlangan 
tenglamalami identifikatsiyalashtirish uchun quyidagi uch 
bosqichni o‘z ichiga oluvchi regression tahlil usulidan foydalaniladi: 
eng kichik kvadratlar usuli bilan regressiya tenglamasi 
𝑎
̿ ning kodlangan koeffitsiyentlarini 
aniqlash; 
Styudent mezoni - 
t 
dan foydalanib, 
regressiyaning kodlangan koeffitsiyentlarini 
baholash; 
Fisher mezoni - G dan foydalanib, regressiyaning kodlangan tenglamasining monandligini tekshirish.