6-mavzu. Tajriba natijalarini qayta ishlash

6-mavzu. Tajriba natijalarini qayta ishlash.
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.
Excel jadvaliga tajriba natijalari kiritiladi, ularni ajratib Вставкадиаграммыточечная buyrug’i orqali nuqtaviy grafik qo’yamiz, grafikni aktiv xoliga menyuning Макет lentasining Анализ bo’limida Линия тренда ro’yxatini ochamiz, royxatdan kerakli funksiyani tanlasak unga mos grafik qo’yiladi. Grafik ustida kontekst menyuni ochib Формат линии тренда yozuvi tanlasa va ochiladidigan oynadagi показывать уравнение на диаграмме maydonchasiga bayroqcha o’rnatilsa qo’yilgan grafik funksiyasi, поместить на диаграмму величину достоверности аппроксимации(К^2) maydonchasiga bayroqcha o’rnatilsa bu taqribiy funksiyaning haqiqatga monandlik darajasi ham aks etadi.Формат линии тренда oynasi grafik ustida kontekst menyuni ochib unda Добавить линию тренда yozuvini tanlash orqali hamda МакетАнализЛиния тренда ro’yhatidagi oxirgi yozuv – Дополнительные параметры линии тренда...ni tanlash orqali ham ochiladi.
Excel dasuridan boshqa MS Office dasturlarida yuqoridagi kabi amallarni bajarib, ularda ham identifikatsiyalash masalasini xal etish mumkin. Faqat diagramma o’rnatish tartibida farq mavjud. Quyidagi 1-10 rasmlarda identifikatsiyalash masalasini yechishda foydalaniladigan elementlar ko’rsatilgan.
1-rasmdagi ko’rinishga quyidagi tartibdagi ishlar orqali kelingan:

1. 
   Excel jadvaliga ma’lumotlar kiritiladi(B3:C7 katakchalarga yozildi)
   
2. 
   Kiritilgan ma’lumotlar(B3:C7) ajratiladi
   
3.