5-Amaliy mashg’ulot Mavzu: Kuzatish natijalarini qayta ishlashga doir masalalar yechish Mashg’ulot rejasi

5-Amaliy mashg’ulot

1.Mavzu: Kuzatish natijalarini qayta ishlashga doir masalalar yechish

2.Mashg’ulot rejasi:

2.1. Kuzatish natijalarini qayta ishlashga doir masalalar yechish usuli bilan tanishish.

2.2. Kuzatish natijalarini qayta ishlashga doir masalalar yechish

2.3. Topshiriqlar bilan ishlash

3.Mavzuning mazmuni:

Kuzatish natijalarini qayta ishlashga doir masalalar yechish

Excel statistik funksiyalaridan: ЛИНЕЙН, ТЕНДЕНЦИЯ, ЛГРФПРИБЛ, РОСТ funksiyalaridan tajriba natijalarini qayta ishlashda foydalanish mumkin.

y=mx+b chiziqli model parametrlari m va b ni tajriba natijalari asosida aniqlash:

1. 
   Tajriba natijalarijadvalga yoziladi (1-rasm. B3:B7 va C3:C7 ) ;
   
2. 
   Noma’lum parametrlar m va b uchun joy ajratiladi (B9,C9);
   
3. 
   f_x tugmasi bosiladi, ochilgan oynaning категория maydonidagi ro’yxatdan статическиеfunksiyalar bo’limi tanlanadi;
   
4. 
   ЛИНЕЙН funksiyasi tanlanadi, OK tugmasi bosiladi;
   
5. 
   Ochilgan Аргументы функции oynasiga berilmalar yozilgan joylar manzili kiritiladi (1-rasm, Известные _значения_у , Известные _значения_x), Константа va Статистика maydonlariga hech narsa yozmay CTRL, SHIFT, ENTER tugmalari baravar bosilsa natijada m va b qiymatlari hosil bo’ladi (3-rasm).
   

Agar yuqoridagi 2- ish o’rniga 2x5 o’lchamdagi bo’sh katakchalarni ajratsak, 5-ishda Статистика maydoniga 1 raqamini kiritib(2-rasm) so’ng CTRL, SHIFT, ENTER tugmalari baravar bosilsa qo’shimcha xatoliklar haqidagi mahlumotlar ham natijaga chiqariladi( 4-rasm. ,a). 4-rasm. b da qaysi o’rinda qanday xatolik haqida ma’lumot ekanligi shartli belgilari ko’rsatilgan, bu yerda r₂ monandlik ko’rsatkichi.Monandlik ko’rsatkichi birga qanchalik yaqin bo’lsa aniqlangan parametlar bilan tuzilgan model shunchalik berilmalarni to’g’ri akslantiradi. Bizning misolda y=3,790087x+8,698542, monandlik ko’rsatkichi r₂=0,879057

Agar Аргументы функции oynasidagi Конст maydoniga 0(nol)yozilsa y=mx ko’rinishda model parametri chiqariladi ya’ni kirish signali x=0da chiqish signali y=0 bo’ladigan xol uchun model tuzishda ishlatiladi.

1-rasm. ЛИНЕЙНfunksiyasi orqali regressia koeffisentlarini topish.

2-rasm. Qo’shimcha xatoliklar haqidagi mahlumotlar chiqarish.

a) b)

3-rasm. ЛИНЕЙН funksiyasi natijasi, cтатистика maydonida nol.

4-rasmЛИНЕЙН funksiyasi natijasi, cтатистика maydonida bir.

Bir kirisli va bir chiqishli statik jarayon uchun y=bm^x ko’rinishdagi nochiziqli model parametrlari m va b ni tajriba natijalari asosida aniqlash uchun foydalaniladigan ЛГРФПРИБЛ funksiyasining qo’llanilish tartibi ЛИНЕЙН funksiyasi qo’llanilish tartibi bilan bir xil:

1. 
   Tajriba natijalari jadvalga yoziladi(5-rasm. B3:B7 va C3:C7 ) ;
   
2. 
   Noma’lum parametrlar m va b uchun joy ajratiladi(B9,C9);
   
3. 
   f_x tugmasi bosiladi, ochilgan oynaning категория maydonidagi ro’yxatdan статические funksiyalar bo’limi tanlanadi;
   
4. 
   ЛГРФПРИБЛ funksiyasi tanlanadi, OK tugmasi bosiladi;
   
5. 
   Ochilgan Аргументы функции oynasiga berilmalar yozilgan joylar manzili kiritiladi(1-rasm, Известные _значения_у , Известные _значения_x), Константа va Статистика maydonlariga hech narsa yozmay CTRL, SHIFT, ENTER tugmalari baravar bosilsa natijada m va b qiymatlari hosil bo’ladi.
   

Agar yuqoridagi 2- ish o’rniga 2x5 o’lchamdagi bo’sh katakchalarni ajratsak, 5-ishda Статистика maydoniga 1 raqamini kiritib(5-rasm) so’ng CTRL, SHIFT, ENTER tugmalari baravar bosilsa qo’shimcha xatoliklar haqidagi mahlumotlar ham natijaga chiqariladi( 5-rasm). Bizning misolda y=8,766834 1,408921^x , monandlik ko’rsatkichi r₂=0,84537

Agar Аргументы функции oynasidagi Конст maydoniga 0(nol)yozilsa y=m^x ko’rinishda model parametri chiqariladi ya’ni kirish signali x=0da chiqish signali y=1 bo’ladigan xol uchun model tuzishda ishlatiladi.

5-rasm.ЛГРФПРИБЛ funksiyasining qo’llanilishi

Agar tuzilgan modellar orqali turli kirish signallari uchun chiqish signalining qiymatini aniqlash lozim bo’lsa

6-rasm. Тенденция funksiyasining qo’llanilishi

7-rasm. Chiziqli va ko’rsatkichli regressiya koeffisentlari.

8-rasm. Ko’p o’lchovli regressiya koeffisientlarini aniqlash.

9-rasm. Regressiya koeffisientlari va cтатистика(=1)ma’lumoti.

10-rasm. Ko’p o’lchovli regressiya uchun Тенденция funksiyasini qo’llash.

Kichik kvadratlar usulga ko’ra a=( a₁, a₂, а₃,а₄) koeffitsiyentlar vektori

berilmalar matritsasi x=( x₁, x₂,x₃ ,x₄ ) va y vektor orqali quyidagi formula bilan topishga keltiriladi:

a=(x^Tx)^-1x^Ty

Bu formula bo’yicha ham Excelda hisoblash bajarish murakkab emas, faqat matritsani transponirlashda ТРАНСП, matritsani matritsaga ko’paytirishda МУМНОЖ, teskari matritsani topishda МОБР funksiyalaridan tog’ri foydalnish kifoya.