Lim. Amaliy hisob qismi regression va korrelyatsion tahlil


To’liq faktorli tajriba natijalarini qayta ishlash. Regressiyaning kodlangan koeffisiyentlarini aniqlash



Yüklə 1,1 Mb.
səhifə10/11
tarix22.12.2023
ölçüsü1,1 Mb.
#189580
1   2   3   4   5   6   7   8   9   10   11
kurs loyha print 6 variant

6.3. To’liq faktorli tajriba natijalarini qayta ishlash. Regressiyaning kodlangan koeffisiyentlarini aniqlash.
Barcha kirish faktorlarning o‘zaro ta'sirlarini hisobga olganda, rеgrеssiyaning kodlangan tеnglamasi quyidagi ko‘rinishda bo’ladi ( bo’yicha koeffisiyentlar teng bo’lishi nazarda tutilmaydi, masalan emas!!!):


Kodlash jadvali quyidagicha:

Sinovlar

X0

X1

X2

X3

X1X2

X1X3

X2X3

X1X2X3

Y1

Y2

1

1

-1

-1

-1

1

1

1

-1

33,62576025

10,70081501

2

1

1

-1

-1

-1

-1

1

1

34,26806312

10,81165764

3

1

-1

1

-1

-1

1

-1

1

33,66401626

10,80610531

4

1

1

1

-1

1

-1

-1

-1

34,24789878

11,18335539

5

1

-1

-1

1

1

-1

-1

1

33,95221159

10,55975309

6

1

1

-1

1

-1

1

-1

-1

34,35351147

11,9389965

7

1

-1

1

1

-1

-1

1

-1

33,89172216

11,48005185

8

1

1

1

1

1

1

1

1

34,40060505

12,8271829

Jadvaldagi Y1 ning qiymatlarini olishni ko’rib chiqamiz. Quyidagicha jadval tuzamiz:



X1

X2

X3

kodlash

1

2

3

4

5

6

7

8

zj

zj

zj










Y1 ning qiymatlari

-0,508

-0,31

-0,81

-1

-1

-1

33,54236765






















-0,687

0,023

-0,95

-1

1

-1







33,67336765
















-0,41

0,024

-0,68

-1

1

-1







33,57126765
















0,1896

0,139

-0,47

1

1

-1










34,17556765













-0,822

0,449

-0,73

-1

1

-1







33,15043765
















-0,342

0,22

-0,45

-1

1

-1







33,56960765
















-0,791

-0,01

-0,48

-1

-1

-1

33,37106765






















-0,231

0,237

-0,18

-1

1

-1







33,57287765
















-1

-0,05

-1

-1

-1

-1

33,14373765






















-0,932

-0,2

-0,38

-1

-1

-1

33,16934175






















-0,744

-0,34

-0,98

-1

-1

-1

33,40158645






















-0,342

0,09

-0,55

-1

1

-1







33,66723665
















0,0277

0,237

-0,15

1

1

-1










33,93221565













1

0,057

0,838

1

1

1






















35,17219465

-0,24

0,003

-0,32

-1

1

-1







33,97346705
















-0,441

0,308

-0,62

-1

1

-1







33,8698609
















-0,267

0,146

-0,26

-1

1

-1







33,64264325
















-0,074

0,325

0,209

-1

1

1



















33,91254765




0,3148

-0,19

0,705

1

-1

1
















34,17005765







0,9732

-0,05

0,455

1

-1

1
















34,85162765







-0,106

0,22

-0,06

-1

1

-1







34,17180822
















0,6279

0,06

-0,33

1

1

-1










34,55237765













-0,006

-0,12

0,127

-1

-1

1













34,17282308










-0,408

-0,43

-0,63

-1

-1

-1

33,66047978






















-0,376

-0,27

0,594

-1

-1

1













33,7316001










-0,99

0,42

-0,38

-1

1

-1







33,06059477
















-0,477

-0,01

-0,89

-1

-1

-1

33,62182786






















-0,078

0,368

-0,14

-1

1

-1







33,80223889
















-0,576

-0,06

-0,58

-1

-1

-1

33,58042079






















-0,476

0,235

-0,75

-1

1

-1







33,65256765
















-0,408

-0,37

-0,59

-1

-1

-1

33,77582311






















0,0968

-0,16

0,125

1

-1

1
















33,86048665







0,1601

-0,16

0,405

1

-1

1
















34,16693312







0,2271

0,088

0,546

1

1

1






















34,04117597

-0,341

-0,04

-0,5

-1

-1

-1

33,73138739






















0,8155

-0,2

0,218

1

-1

1
















34,65222252







-0,207

-0,4

-0,17

-1

-1

-1

33,77544265






















-0,273

-0,5

-0,36

-1

-1

-1

33,84311305






















0,9261

-0,09

0,008

1

-1

1
















34,80167607







-0,441

-0,4

-0,67

-1

-1

-1

33,81250788






















-0,16

-0,5

-0,28

-1

-1

-1

33,94273365






















0,0312

-0,22

-0,11

1

-1

-1




34,26806312



















0,9799

0,403

0,534

1

1

1






















34,88250765

0,3162

0,149

-0,13

1

1

-1










34,33143416













-0,475

-0,21

-0,71

-1

-1

-1

33,76781897






















-0,173

0,238

-0,19

-1

1

-1







34,16557419
















-0,984

0,5

-0,99

-1

1

-1







33,27176235
















-0,006

0,433

0,06

-1

1

1



















33,81203765




-0,677

0,286

-0,37

-1

1

-1







33,36702305
















-0,173

0,129

-0,17

-1

1

-1







33,90214765
















0,0614

0,318

0,678

1

1

1






















34,02266765

0,0845

0,22

0,279

1

1

1






















34,26226765

-0,106

-0,12

-0,03

-1

-1

-1

33,87250765






















0,286

-0,08

0,425

1

-1

1
















33,97157665







-0,006

0,204

0,081

-1

1

1



















34,0705879




-0,509

0,368

-0,85

-1

1

-1







33,66133888
















-0,364

0,286

-0,66

-1

1

-1







33,87048728
















-0,141

0,499

0,435

-1

1

1



















33,77171545




0,1621

0,356

0,753

1

1

1






















34,0420341

0,5609

0,129

1

1

1

1






















34,38138765

Kodli tanlanmali Y1 ning summasi

538,01216

639,616309

136,9915951

240,8042353

135,5668887

538,0121639

34,26806312

639,616309

Kodli kombinatsiyaga tegishli qiymatlar soni

16

1

19

4

2

7

4

7

Kodli tanlanmali Y1 ning o’rtacha qiymatlari

33,62576

34,26806312

33,66401626

34,24789878

33,95221159

34,35351147

33,89172216

34,40060505

Jadvalning 1-uchta ustunidagi musbat qiymatlar rangli kataklarda berilgan. Ularning qiymatlariga mos ravishda 2-uchta ustundagi qiymatlar +1 ga qolganlari esa -1 ga teng.


Jadvalning 1-uchta ustuni quyidagi formulalar bilan hisoblangan:

bu yerda

Jadvalning so’ngi 8 ta ustunidagi qiymatlar 1 va -1 ning kombinasiyalariga mos keluvchi tajriba natijalaridagi Y1 ning 60 ta qiymati taqsimotini bildiradi. Masalan, (-1, 1, -1) kombinatsiyaga Y1 ning 60 ta qiymati orasida 19 ta qiymati mos keladi.
Jadvalning eng so’ngi satridagi qiymatlar kodlash jadvalidagi Y1 ustunidagi qiymatlarni beradi. Ular quyidagicha hisoblangan:

Jadvaldagi Y2 ning qiymatlarini ham xuddi shunday aniqlash mumkin.
Endi barcha kirish faktorlarning o‘zaro ta'sirlarini hisobga olingan rеgrеssiya tenglamasining kodlangan koeffisiyentlarini topamiz:

Bu yerda noma’lumlar . Kodlash jadvalidan foydalanib ularni hisoblaymiz:
ni hisoblash uchun kodlash jadvalidagi X0 ustun qiymatlarini mos ravishda Y1 ustun qiymatlariga ko’paytirib qo’shib chiqamiz va sinovlar soniga (bizda 8) bo’lamiz ya’ni:

ni hisoblash uchun kodlash jadvalidagi X1 ustun qiymatlarini mos ravishda Y1 ustun qiymatlariga ko’paytirib qo’shib chiqamiz va sinovlar soniga (bizda 8) bo’lamiz ya’ni:

Qolgan koeffisiyentlar ham shunday hisoblanadi, natijada quyidagilarga ega bo’lamiz:

Demak, barcha kirish faktorlarning o‘zaro ta'sirlari hisobga olingan kodlangan rеgrеssiya tenglamasi quyidagi ko’rinishga ega bo’ladi:

Ikkinchi javob funksiyasi uchun ham xuddi shunday hisoblashlardan keyin, uning ko’rinishi aniqlash mumkin. Natijada ikkinchi javob funksiyasi uchun kodlangan regressiya tenglamasi quyidagi ko’rinishda bo’ladi:



Yüklə 1,1 Mb.

Dostları ilə paylaş:
1   2   3   4   5   6   7   8   9   10   11




Verilənlər bazası müəlliflik hüququ ilə müdafiə olunur ©azkurs.org 2024
rəhbərliyinə müraciət

gir | qeydiyyatdan keç
    Ana səhifə


yükləyin