Reaktiv mühərrik
114
(
)
j
in
i
i
n
y
y
y
+
+
=
..
1
kamerasında qarışıqla yanandan sonra alınan
məhsulu böyük cərəyanla xaricə püskürdülür.
Nəticədə mühərrik və onunla konstruktiv bağlı
qurğu irəliyə, cərəyanın əksi istiqamətində
hərəkət etdirilir. Təkan qüvvəsi ilkin enerjini
kinetik enerjiyə çevirməklə əldə edilir.
Yanacaq kimi istifadə edilən maddələr (kim-
yəvi və nüvə yanacağı) yanma kamerasında
yandırılır. Əmələ gələn istilik mexaniki ener-
jiyə çevrilir. Bütün reaktiv mühərriklərin əsas
hissəsini yanma kamerası təşkil edir. Ka-
meranın çıxışında yerləşən, işçi hissənin
hərəkətini sürətləndirən və reaktiv cərəyan ya-
radan reaktiv ucluqlar enerji çevrilməsində
əsas rol oynayır. İş zamanı ətraf mühitdən
(hava, su) istifadə olunmasından asılı olma-
yaraq reaktiv mühərriklər iki qrupa bölünürlər:
hava-reaktiv mühərrikləri və raket mühər-
rikləri.
Bütün hava-reaktiv mühərrikləri yanma za-
manı oksigendən istifadə olunan istilik mühər-
rikləridir. Atmosferdən daxil olan hava yana-
caq qarışığının böyük hissəsini təşkil edir.
Raket mühərrikləri isə bundan fərqli olaraq
bütün təşkilediciləri öz daxilində götürür.
Ətraf mühitə etiyacı olmadığından raketləri
kosmosda tətbiq etmək mükündür.
Reaktiv mühərrik mülki hava uçuşlarında
böyük rol oynayır. Havada nəql olunan
yüklərin böyük hissəsi reaktiv mühərriklərlə
təchiz olunmuş
→
təyyarələrin payına düşür.
Digər sahələrdə onların tətbiqinə çox az rast
gəlinir.
Şəkil 1. Reaktiv mühərrikin en kəsiyi
(alm. der Strahltriebwerk, ingl. Jet engine )
Reqressiya ehtimal nəzəriyyəsində və riyazi
statistikada hər hansı bir parametrin orta qiy-
mətinin başqa bir və ya bir neçə para-
metrlərdən asılılığıdır. Hər bir asılı olmayan
parametrin bir qiymətinə y göstəricisinin bir
qiyməti uyğun gələn sırf
у =
f(
х)
funksional
asılılıqdan fərqli olaraq, burada verilən haldan
asılı olaraq x parametrinə bir neçə y qiyməti
uyğun gələ bilər. Əgər hər bir
х = x
i
qiyməti
n
i
müşahidə sayəsində alınarsa,
onda y gös-
təricisinin
y
i1
, ..., y
in
qiymətlərinin ədədi
ortasının
x
i
-
dən asılılığı regresiya anlayışını statistik
baxımdan təsvir edir.
Reqressiyanın ehtimal nəzəriyyəsində öyrə-
nilməsi ona gətirilir ki, orta paylanma
ehtimalına malik X və Y təsadüfi parametrləri
bir-biri ilə ehtimalla asılıdırlar: hər
Х =
х
üçün Y, ehtimalların müəyyən şərtlə pay-
lanmasına malik təsadüfi qiymətlər alır. Y
parametrinin x üsrə reqressiyası Y şərti riyazi
gözləməsi ilə hesablanır:
Е(Y
х) =
u(
х)
Ən sadə hal bu asılılığın xətti olmasıdır:
Е(Y
x) =
β
0
+
β
1
x
β
0
və
β
1
əmsallarına reqressiyanın əmsalları
deylilir və belə hesablanır:
burada: m
Х
və m
Y
— Х və Y –nin riyazi
gözləmələri, və — Х və Y –nin
dispersiyaları,
ρ
— isə Х və Y arasında kor-
relyasiya adlanır. Reqressiya düsturu bu halda
belə təsvir olunur:
)
(
x
x
y
y
m
x
m
y
−
−
=
σ
σ
ρ
x
y
x
x
y
y
o
m
m
σ
σ
ρ
β
σ
σ
ρ
β
=
−
=
1
;
2
x
σ
2
y
σ
Reqressiya
115
Х və Y –nin birgə paylanmaları normal
xarakter daşıdıqda reqressiyanın hər iki xətti
düz xəttdir. Əgər Y –in X üzrə reqressiyası
qeyri-xəttidirsə, onda sonuncu düstur həqiqi
reqresiyanın xətti aproksimasiyadır: Е[Y - b
0
-
b
1
X]
2
riyazi gözləməsi b
0
və b
1
-in minimum-
larını
b
0
=
β
0
və b
1
=
β
1
olduqda
alır.
Çox zaman reqressiya tənliyi bu və ya digər
funksuyaların xətti kombinasiyası şəklində təs-
vir olunur:
у = u(Х) =
β
0
ϕ
0
(x) +
β
1
ϕ
1
(x) + ...
+
β
m
ϕ
m
(x)
ϕ
0
(
x) =
1 ,
ϕ
1
(
x) =
x, ...,
ϕ
m
(
x) =
x
m
qiymətlərinə uyğun polinominal regressiya
daha böyük əhəmiyyət kəsb edir. Praktikada
adətən reqressiyanın əmsalları məlum olmur,
onları eksperimentlərin köməyi ilə əldə edirlər
(→reqressiya analizi, →eksperimentlərin plan-
lanması).
(alm. die Regression, ingl. Regression)
Reqressiya analizi statsitik analiz üsuludur.
Məqsədi bir asılı olan, və bir və ya bir neçə
asılı olmayan dəyişənlər arasındakı münasibəti
araşdırmaqdır. Burada asılı dəyişənlərin sis-
tematik təsiri nəticəsində asılı olmayan də-
yişənlərin özlərini aparmasını izah etmək və
onları təsadüfi təsirlədən ayırd etmək əsas mə-
sələlərdəndir. Araşdırılan prosesə misal kimi
mexaniki emalda kəsmə qüvvəsinin dəyişməsi
(asılı olan dəyişən) ilə prosesin gedişini müəy-
yənləşdirən kəsmə parametrləri (asılı olmayan
dəyişən) arasındakı asılılığın təyinini gös-
tərmık olar.
Dəyişənlər arasındakı münasibət birölçülü
halda
y=f(x)+e
formada, n-ölçülü halda isə
y=f(x
1
, x
2
,..., x
n
)+e
formada axtarılır. Burada y asılı olan dəyişən
(parametr), x isə asılı olmayan dəyişənlərdir
(parametrlər). f axtarılan və ya qəbul olunmuş
funskiyadır . e ilə xətanı təsvir edirlər.
Reqressiya analizi nəticəsində axtarılan funk-
siya e qiymətinin minimumunu verməlidir.
Axtrılan funksiyanın seçilməsi üçün ilkin mə-
lumatı ölçmə nəticələrinin paylanma diaq-
ramından almaq olur (şəkil 1).
Şəkil 1. Təsadüfi paylanmış ölçmə nəticələri
Funksiyaların tapılması iki yolla aparılır:
xətti reqressiya, məntiqi reqressiya və robust
reqressiya. →Xətti reqressiya zamanı model
asılı olan dəyişənlərin xətti komninasiyası
şəklində təşkil olunur. Məsələn, ən sadə xətti
reqressiyanın bir x dəyişənindən asılılığı belə
modelləşdirir:
y = β
0
+ β
1
x +
e
burada β xətti düsturun əmsallarıdır.
Məntiqi reqressiya baş verən hadisənin mən-
tiqi əyriyə uyğunlaşdırılması yolu ilə yaranma
ehtimalının əvvəlcədən aşkar edilməsi üçün
tətbiq olunan statistik üsuldur. Əvvəlcədən
proqnoz etmək hadisənin bir neçə göstəri-
cisinin qiymətləri əsasında aparılır. Bunun
üçün məntiqi olaraq “0” və ya “1” qiymətlərini
ala bilən asılı dəyişən (y) və göstəricilər çox-
luğundan ibarət asılı olmayan dəyişənlər
(
x
1
,x
2
,...,x
n
,)
daxil edilir. Bunların əsasında
asılı olan dəyişənin bu və ya digər qiymət
alması ehtimalı tapılır.
→Ən kiçik kvadratlar üsulu ölçmənin nə-
ticələrinin kəskin səpələnmələrinə qarşı həs-
sasdır.