Tabiatning fundamental qonunlari asosida tuziladigan modellar


Sotsiologiya: entsiklopediya



Yüklə 71,11 Kb.
səhifə6/8
tarix22.03.2024
ölçüsü71,11 Kb.
#181064
1   2   3   4   5   6   7   8
1 mustaqil ish madellashtirish

... Sotsiologiya: entsiklopediya

  • Sotsiologiyada simulyatsiya simulyatsiyasi- matematik modellashtirish turi, u ijtimoiy jarayonning kompyuterda takrorlanishidan yoki ijtimoiy tizimning ishlashidan iborat. Deyarli har doim o'rganilayotgan hodisaga ta'sir qiluvchi tasodifiy omillarning ko'payishini o'z ichiga oladi va natijada ... ... Sotsiologiya: entsiklopediya

  • MODELLASH, STATISTIK- tasvirlangan ob'ekt, hodisaning statistik qonuniyatlarini aks ettiruvchi turli modellarni ishlab chiqish. Bu modellarning umumiy o'ziga xos xususiyati shundaki, ular tasodifiy buzilishlar yoki og'ishlarni hisobga oladi. Ob'ektlar S.m. har xil ... ... Iqtisodiyotning katta lug'ati

  • STATISTIKALI simulyatsiya- o'zgaruvchilar (ko'rsatkichlar, belgilar) va ular orasidagi statistik munosabatlar majmui orqali ma'lum bir hodisaning yoki hodisalar o'rtasidagi munosabatlar tizimining taqdimoti yoki tavsifi. M.S.ning maqsadi. (har qanday boshqa simulyatsiya kabi) tasavvur qiling ... ... Sotsiologiya: entsiklopediya

  • Ushbu maqolani yaxshilash maqsadga muvofiqmi?: Maqolani Vikipediyaning uslubiy qoidalariga muvofiq tuzating. Simulyatsiya modellashtirish (vaziyatli ... Vikipediya

  • Simulyatsiya simulyatsiyasi- (... frantsuz modele namunasidan) har qanday hodisa va jarayonlarni kompyuter yordamida statistik testlar usuli bilan o'rganish usuli (Monte -Karlo usuli). Usul tasodifiy omillarning

o'rganilayotgan hodisaga ta'sirini chizishga (taqlid qilishga) asoslangan yoki
... ... Psixologiya va pedagogikaning ensiklopedik lug'ati
Matematik statistikaning vazifasi - ehtimollik nazariyasi metodlari yordamida statistik ma'lumotlarni, kuzatish natijalarini o'rganishga asoslangan ommaviy tasodifiy hodisalarni boshqaruvchi qonunlarni o'rnatish. Statistika - bu ko'p sonli ob'ektlar yoki hodisalarni o'rganish natijasida olingan ma'lumotlar; shuning uchun matematik statistika ommaviy hodisalar bilan shug'ullanadi.

  • Matematik statistikaning vazifasi - ehtimollik nazariyasi metodlari yordamida statistik ma'lumotlarni, kuzatish natijalarini o'rganishga asoslangan ommaviy tasodifiy hodisalarni boshqaruvchi qonunlarni o'rnatish. Statistika - bu ko'p sonli ob'ektlar yoki hodisalarni o'rganish natijasida olingan ma'lumotlar; shuning uchun matematik statistika ommaviy hodisalar bilan shug'ullanadi.

  • Matematik statistikaning birinchi vazifasi kuzatishlar natijasida yoki maxsus o'rnatilgan tajribalar natijasida olingan statistik ma'lumotlarni to'plash va guruhlash usullarini ko'rsatishdir.

  • Matematik statistikaning ikkinchi vazifasi - tadqiqot maqsadlariga qarab, statistik ma'lumotlarni tahlil qilish usullarini ishlab chiqish.

  • Zamonaviy matematik statistika tadqiqot boshlanishidan oldin, o'qish vaqtida va boshqa ko'plab muammolarni aniqlash uchun zarur bo'lgan testlar sonini aniqlash usullarini ishlab chiqadi. Zamonaviy matematik statistika - bu noaniqlik sharoitida qaror qabul qilish fani.

  • Matematik statistikaning vazifasi - ilmiy va amaliy xulosalar olish uchun statistik ma'lumotlarni yig'ish va qayta ishlash usullarini yaratish.

Qoida tariqasida, olingan ma'lumotlar juda ko'p sonli raqamlardir. Ushbu raqamlar to'plamini ko'rib chiqsak, ularning o'zgarishi (o'zgarishi) ning har qanday naqshini aniqlash qiyin. Tasodifiy o'zgaruvchining qiymatlari o'zgaruvchanligini o'rganish uchun eksperimental ma'lumotlar qayta ishlanadi.

  • Qoida tariqasida, olingan ma'lumotlar juda ko'p sonli raqamlardir. Ushbu raqamlar to'plamini ko'rib chiqsak, ularning o'zgarishi (o'zgarishi) ning har qanday naqshini aniqlash qiyin. Tasodifiy o'zgaruvchining qiymatlari o'zgaruvchanligini o'rganish uchun eksperimental ma'lumotlar qayta ishlanadi.

  • Misol 1. Raqam bo'yicha kuzatuvlar o'tkazildi NS universitet talabalari imtihonlarda olgan baholari. Bir soat davomida o'tkazilgan kuzatuvlar quyidagi natijalarni berdi: 3; 4; 3; 5; 4; 2; 2; 4; 4; 3; 5; 2; 4; 5; 4; 3; 4; 3; 3; 4; 4; 2; 2; 5; 5; 4; 5; 2; 3; 4; 4; 3; 4; 5; 2; 5; 5; 4; 3; 3; 4; 2; 4; 4; 5; 4; 3; 5; 3;

5; 4; 4; 5; 4; 4; 5; 4; 5; 5; 5. Mana bu raqam NS diskret tasodifiy o'zgaruvchidir va u haqida olingan ma'lumotlar statistik (kuzatiladigan) ma'lumotlardir.

  • Har bir alohida guruhda tasodifiy o'zgaruvchining qiymatlari bir xil bo'lishi uchun yuqoridagi ma'lumotlarni kamaytirilmaydigan tartibda tartibga solish va guruhlash orqali kuzatuv ma'lumotlarining keng doirasi olinadi.

Statistik modellashtirishda regressiya tahlili o'zgaruvchilar o'rtasidagi munosabatni baholash uchun ishlatiladi. Bu matematik uslub bir nechta o'zgaruvchini modellashtirish va tahlil qilishning boshqa ko'plab usullarini o'z ichiga oladi, bunda asosiy o'zgaruvchi va bir yoki bir nechta mustaqil o'zgaruvchilar o'rtasidagi munosabatlarga e'tibor qaratiladi. Aniqroq aytganda, regressiya tahlili tushuntiruvchi o'zgaruvchilardan biri o'zgarganda, boshqa tushuntiruvchi o'zgaruvchilar o'zgarmasa, qaram o'zgaruvchining odatiy qiymati qanday o'zgarishini tushunishga yordam beradi.

  • Statistik modellashtirishda regressiya tahlili o'zgaruvchilar o'rtasidagi munosabatni baholash uchun ishlatiladi. Bu matematik uslub bir nechta o'zgaruvchini modellashtirish va tahlil qilishning boshqa ko'plab usullarini o'z ichiga oladi, bunda asosiy o'zgaruvchi va bir yoki bir nechta mustaqil o'zgaruvchilar o'rtasidagi munosabatlarga e'tibor qaratiladi. Aniqroq aytganda, regressiya tahlili tushuntiruvchi o'zgaruvchilardan biri o'zgarganda, boshqa tushuntiruvchi o'zgaruvchilar o'zgarmasa, qaram o'zgaruvchining odatiy qiymati qanday o'zgarishini tushunishga yordam beradi.

Barcha holatlarda maqsadli bal tushuntirish o'zgaruvchilarining funktsiyasi bo'lib, regressiya funktsiyasi deb ataladi. Regressiya tahlilida, qaramlik o'zgaruvchisining o'zgarishini, ehtimollik taqsimoti yordamida tasvirlash mumkin bo'lgan regressiya funktsiyasi sifatida tavsiflash ham qiziq.
Bu statistik tadqiqot usuli bashorat qilishda keng qo'llaniladi, bunda undan foydalanish katta afzalliklarga ega, lekin ba'zida bu illuziya yoki noto'g'ri munosabatlarga olib kelishi mumkin, shuning uchun uni bu masalada ehtiyotkorlik bilan ishlatish tavsiya etiladi, chunki, masalan, korrelyatsiya degani emas sabab

  • Bu statistik tadqiqot usuli bashorat qilishda keng qo'llaniladi, bunda undan foydalanish katta afzalliklarga ega, lekin ba'zida bu illuziya yoki noto'g'ri munosabatlarga olib kelishi mumkin, shuning uchun uni bu masalada ehtiyotkorlik bilan ishlatish tavsiya etiladi, chunki, masalan, korrelyatsiya degani emas sabab

  • Regressiya tahlilini o'tkazish uchun juda ko'p usullar ishlab chiqilgan, masalan, chiziqli va oddiy eng kichik kvadratlar regressiyasi, ular parametrik. Ularning mohiyati shundaki, regressiya funktsiyasi ma'lumotlardan baholangan noma'lum parametrlarning cheklangan soniga qarab belgilanadi. Parametrik bo'lmagan regressiya uning funktsiyalarini cheksiz o'lchovli bo'lishi mumkin bo'lgan ma'lum funktsiyalar to'plamida yotishiga imkon beradi.

  • Statistik tadqiqot usuli sifatida, amalda regressiya tahlili ma'lumotlarni yaratish jarayonining shakliga va uning regressiya yondashuvi bilan qanday bog'liqligiga bog'liq. Ma'lumotlar jarayonining haqiqiy shakli odatda noma'lum raqam bo'lgani uchun, ma'lumotlarning regressiya tahlili ko'pincha ma'lum darajada jarayon haqidagi taxminlarga bog'liq. Agar etarli ma'lumotlar mavjud bo'lsa, bu taxminlar ba'zan sinovdan o'tkaziladi. Regressiya modellari, hatto taxminlar o'rtacha darajada buzilgan bo'lsa ham foydali bo'ladi, lekin ular iloji boricha samarali ishlamasligi mumkin.

Regressiya atamasi 19 -asrda Frensis Galton tomonidan biologik hodisani tasvirlash uchun kiritilgan. Xulosa shuki, ota -bobolarining o'sishidan avlodlarning o'sishi, qoida tariqasida, o'rtacha o'rtacha darajaga tushadi. Galton uchun regressiya faqat shu biologik ma'noga ega edi, lekin keyinchalik uning ishini Udney Yoley va Karl Pirson davom ettirdilar va umumiy statistik kontekstga keltirdilar. Yule va Pirson ishlarida javob va tushuntirish o'zgaruvchilarining birgalikda taqsimlanishi Gauss deb hisoblanadi. Bu taxmin 1922 va 1925 yillarda Fisher tomonidan rad etilgan. Fisher javob o'zgaruvchisining shartli taqsimoti Gausscha ekanligini aytdi, lekin qo'shma taqsimot bo'lmasligi kerak. Shu nuqtai nazardan, Fisherning taxminlari 1821 yildagi Gauss formulasiga yaqinroq. 1970 yilgacha regressiya tahlilining natijasini olish uchun ba'zan 24 soatgacha vaqt ketardi.

  • Regressiya atamasi 19 -asrda Frensis Galton tomonidan biologik hodisani tasvirlash uchun kiritilgan. Xulosa shuki, ota -bobolarining o'sishidan avlodlarning o'sishi, qoida tariqasida, o'rtacha o'rtacha darajaga tushadi. Galton uchun regressiya faqat shu biologik ma'noga ega edi, lekin keyinchalik uning ishini Udney Yoley va Karl Pirson davom ettirdilar va umumiy statistik kontekstga keltirdilar. Yule va Pirson ishlarida javob va tushuntirish o'zgaruvchilarining birgalikda taqsimlanishi Gauss deb hisoblanadi. Bu taxmin 1922 va 1925 yillarda Fisher tomonidan rad etilgan. Fisher javob o'zgaruvchisining shartli taqsimoti Gausscha ekanligini aytdi, lekin qo'shma taqsimot bo'lmasligi kerak. Shu nuqtai nazardan, Fisherning taxminlari 1821 yildagi Gauss formulasiga yaqinroq. 1970 yilgacha regressiya tahlilining natijasini olish uchun ba'zan 24 soatgacha vaqt ketardi.


Yüklə 71,11 Kb.

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




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

    Ana səhifə