Guruh talabasi Imomaliyer Mirjalol savollari

2- Hatolikni teskari tarqatish algoritmini tushuntiring?

Vaqt o'tishi bilan noaniqlikning tarqalishi uchun Xaos nazariyasiga qarang § Boshlang'ich sharoitlarga sezgirlik.

Statistikada noaniqlikning tarqalishi (yoki xatoning tarqalishi) o'zgaruvchilarning noaniqliklari (yoki xatolar, aniqrog'i tasodifiy xatolar) ularga asoslangan funktsiyaning noaniqligiga ta'siri. O'zgaruvchilar eksperimental o'lchovlarning qiymatlari bo'lsa, ular funktsiyadagi o'zgaruvchilar kombinatsiyasi tufayli tarqaladigan o'lchov cheklovlari (masalan, asbob aniqligi) tufayli noaniqliklarga ega.

Noaniqlik u bir necha usul bilan ifodalanishi mumkin. U mutlaq xato Dx bilan aniqlanishi mumkin. Noaniqliklar odatda foiz sifatida yoziladigan nisbiy xato (Dx)/x bilan ham aniqlanishi mumkin. Ko'pincha, kattalikdagi noaniqlik dispersiyaning musbat kvadrat ildizi bo'lgan standart og'ish s bo'yicha aniqlanadi. Keyin miqdorning qiymati va uning xatosi x ± u oraliq sifatida ifodalanadi. Biroq, noaniqlikni tavsiflashning eng umumiy usuli uning ehtimollik taqsimotini aniqlashdir. Agar o'zgaruvchining ehtimollik taqsimoti ma'lum bo'lsa yoki taxmin qilinsa, nazariy jihatdan uning istalgan statistik ma'lumotlarini olish mumkin. Xususan, o'zgaruvchining haqiqiy qiymati topilishi mumkin bo'lgan mintaqani tavsiflash uchun ishonch chegaralarini olish mumkin. Misol uchun, normal taqsimotga tegishli bir o'lchovli o'zgaruvchining 68% ishonch chegaralari markaziy qiymatdan x dan taxminan ± bir standart og'ish s, ya'ni x ± s mintaqasi haqiqiy qiymatni taxminan 68% ni qoplaydi. holatlar.

Agar noaniqliklar o'zaro bog'liq bo'lsa, kovariatsiyani hisobga olish kerak. Korrelyatsiya ikki xil manbadan kelib chiqishi mumkin. Birinchidan, o'lchov xatolar o'zaro bog'liq bo'lishi mumkin. Ikkinchidan, asosiy qiymatlar populyatsiya bo'ylab korrelyatsiya qilinganda, guruh o'rtacha ko'rsatkichlaridagi noaniqliklar korrelyatsiya qilinadi.[1]

Chiziqli bo'lmagan funksiya noaniq parametrlarni (korrelyatsiyali yoki yo'q) o'zgartiradigan umumiy kontekstda noaniqlikni targ'ib qilish va natijada miqdor ehtimoli taqsimoti/statistikasini chiqarish uchun standart vositalar Monte-Karlo usullari oilasidan namuna olish usullari hisoblanadi.[2] Juda keng tarqalgan ma'lumotlar yoki murakkab funktsiyalar uchun xato tarqalishini hisoblash juda keng bo'lishi mumkin, shuning uchun surrogat model[3] yoki parallel hisoblash strategiyasi[4][5][6] kerak bo'lishi mumkin.

Ayrim hollarda noaniqlikning tarqalishini hisoblash soddalashtirilgan algebraik protseduralar orqali amalga oshirilishi mumkin.