Dispersion tahlil asoslari. Dispersiya lotincha «dispersio»

Dispersion tahlil asoslari.
Dispersiya lotincha «dispersio» so’zidan olingan bo’lib, tarqoqlik darajasini, ya’ni to’plamdagi kuzatilayotgan belgi birliklarining o’z o’rtachalaridan o’rtacha qanchalik tafovutda (tarqalishda) ekanligini tavsiflaydi. Shuning uchun ham dispersiya ( ) tafovutning kvadrati deb ataladi. Dispersion tahlil, asosan, ommaviy ma’lumotlar to’plash mumkin bo’lmagan, tanlama tariqasiga kuzatiladigan kichik to’plamlarda kuzatish natijalarining qanchalik ishonchli ekanligiga obyektiv baho berish uchun keng qo’llaniladi.
Dispersion tahlil yordamida quyidagi masalalar yechiladi:

• 
  bir yoki bir necha belgi bo’yicha guruhlangan xodisalar o’rtachalari orasidagi tafovutga umumiy ishonch bahosi beriladi;
  
• 
  bir yoki bir necha omillarning o’zaro ta’siri bo’yicha umumiy ishonch baho aniqlanadi;
  
• 
  juft o’rtachalar orasidagi xususiy tafovutga baho beriladi.
  

Dispersion tahlilning prinsipial tavsifi quyidagicha:

• 
  birliklar o’rtasidagi tafovutning asosiy manbalarini, ularning ta’sir kuchlarini aniqlash;
  
• 
  umumiy tafovutga ta’sir qiluvchi omillar bo’yicha erkin o’zgaruvchi birliklar sonini aniqlash (erkinliklar darajalarining soni);
  
• 
  tegishli dispersiyalarni aniqlash, ularning tahlili asosida «nolga barobar gipoteza» sini tasdiqlash yoki uni rad etish.
  

Neyron tarmoqlar - bu neyronlar (asab hujayralari) odamlarda qanday ishlashiga o'xshash tarzda ma'lumotlardan (ma'lumotlarni) uzatish, qayta ishlash va o'rganish uchun mo'ljallangan bog'langan birliklar yoki tugunlarning kompyuter modellari.
Sun'iy asab tarmoqlari
Texnologiyada neyron tarmoqlar ko'pincha sun'iy neyron tarmoqlari (NNN) yoki neyron tarmoqlari deb ataladi va ular modellashtirilgan biologik neyron tarmoqlardan ajralib turadi. ANN orqasidagi asosiy fikr inson miyasi mavjud bo'lgan eng murakkab va aqlli "kompyuter" dir. MRTni miyadan foydalangan holda axborotni qayta ishlash tizimiga va tizimiga iloji boricha yaqin modellab, tadqiqotchilar inson razvedkasiga yaqinlashgan yoki undan yuqori bo'lgan kompyuterlarni yaratishga umid qilishdi. Neyron tarmoqlari sun'iy aql (AI), kompyuterni o'rganish (ML) va chuqur o'rganishdagi hozirgi taraqqiyotning muhim tarkibiy qismi hisoblanadi.