|
O’ZBEKISTON RESPUBLIKASI AXBOROT TEXNOLOGIYALARI VA KOMMUNIKATSIYALARINI RIVOJLANTIRISH VAZIRLIGI
MUHAMMAD AL-XORAZMIY NOMIDAGI TOSHKENT AXBOROT TEXNOLOGIYALARI UNIVERSITETI
SAMARQAND FILIALI
KOMPYUTER INJINIRINGI FAKULTETI
“KOMPYUTER TIZIMLARI” KAFEDRASI
“ QAROR QABUL QILISH TIZIMLARI ” FANIDAN
MUSTAQIL ISH
2
Mavzu: Regressiya modelni aniqligini tekshirish.
Bajardi: 406 -guruh talabasi
Nurillayev Shaxzod.
Tekshirdi:Kubayev S.
Samarqand – 2021
Mavzu:Regressiya modelni aniqligini tekshirish.
Reja:
Regressiyali model haqida tushuncha.
Korrelyasiya va regressiya modellari.
Regressiya tenglamasi va regressiya chizig’i.
Regressiyali model haqida tushuncha.
Ishlatiladigan regressiya modeli atamasini sinonimlar bilan bog'lash mumkin: "nazariya", "gipoteza". Ushbu atamalar statistikadan, xususan, " statistik gipotezalarni sinash " bo'limidan kelib chiqadi . Regressiya modeli - bu, avvalambor, statistik tekshiruvdan o'tishi kerak bo'lgan gipoteza, undan keyin u qabul qilinadi yoki rad etiladi.
Regressiya modeli bu xaritalashni belgilaydigan funktsiyalarning parametrik oilasi
qayerda parametrlarini maydoni, kosmik hisoblanadi bepul o'zgaruvchilar , kosmik hisoblanadi qaram o'zgaruvchilar .
Regressiya tahlili tasodifiy o'zgaruvchining kutilishining erkin o'zgaruvchilarga bog'liqligini qidirishni o'z ichiga olganligi sababli , u qo'shimcha tasodifiy o'zgaruvchini o'z ichiga oladi :
Tasodifiy o'zgaruvchining taqsimlanish xususiyati haqidagi taxmin ma'lumotlar hosil qilish gipotezasi deb ataladi . Ushbu gipoteza model sifatini baholash mezonini tanlashda va natijada model parametrlarini sozlashda markaziy rol o'ynaydi.
Parametrlari aniqlanganda model sozlanadi (o'qitiladi), ya'ni model displeyni o'rnatadi
belgilangan qiymat uchun .
Bir-biridan ajrata matematik modeli va regresyon modeli . Matematik model ba'zi bir ma'lum naqshlarni tavsiflovchi funktsiyani tuzishda tahlilchining ishtirokini nazarda tutadi. Matematik model izohlanadi - o'rganilayotgan naqsh doirasida tushuntiriladi. Matematik modelni qurishda dastlab funktsiyalarning parametrik oilasi yaratiladi, so'ngra o'lchov qilingan ma'lumotlar yordamida model aniqlanadi. - uning parametrlarini topish. Tushuntirish o'zgaruvchisi va javob o'zgaruvchisining ma'lum funktsional bog'liqligi matematik modellashtirish va regressiya tahlili o'rtasidagi asosiy farqdir. Matematik modellashtirishning kamchiliklari shundaki, o'lchangan ma'lumotlar tekshirish uchun ishlatiladi, ammo modelni yaratish uchun emas, buning natijasida etarli bo'lmagan modelni olish mumkin. Ko'p sonli turli xil omillar o'zaro bog'liq bo'lgan murakkab hodisaning modelini olish ham qiyin.
Regressiya modeli ma'lum bir naqshni tavsiflovchi universal funktsiyalarning keng sinfini birlashtiradi. Shu bilan birga, modelni yaratish uchun asosan o'rganilayotgan namunaning xususiyatlarini bilish emas, balki o'lchangan ma'lumotlar ishlatiladi. Ushbu model ko'pincha talqin qilinmaydi, ammo aniqroq. Bu yoki maqbul modelni yaratish uchun foydalaniladigan nomzod modellarining ko'pligi yoki modelning yuqori darajada murakkabligi bilan bog'liq. Regressiya modeli parametrlarini topishga modelli trening deyiladi .
Regresyon tahlil qilish Kamchiliklari: haddan tashqari murakkabligi bilan juda kam murakkabligi bilan modellari noto'g'ri bo'lishi mumkin, va modellar mumkin .
Regressiya modellariga misollar: chiziqli funktsiyalar, algebraik polinomlar, Chebishev ketma-ketligi, ochiq tsiklli neyron tarmoqlari, masalan, Rozenblattning bir qavatli perceptroni, radial asos funktsiyalari va boshqalar.
Ikkala regressiya va matematik modellar doimiy displeyni aniqlashga moyil. Uzluksizlik talabi echilayotgan muammolar sinfi bilan belgilanadi: ko'pincha bu fizikaviy, kimyoviy va boshqa hodisalarning tavsifidir, bu erda uzluksizlik talabi tabiiy ravishda belgilanadi. Ba'zan xaritada monotoniklik, silliqlik, o'lchovlilik va boshqalarning cheklovlari qo'yiladi. Nazariy jihatdan, hech kim o'zboshimchalik tipidagi funktsiyalar bilan ishlashni taqiqlamaydi va modellarda nafaqat uzilish nuqtalarining mavjudligini, balki erkin o'zgaruvchining cheklangan, tartibsiz qiymatlari to'plamini o'rnatishni, ya'ni regressiya muammolarini tasnifga aylantirishni taqiqlaydi. muammolar.
Regressiya tahlili masalalarini echishda quyidagi savollar tug'iladi.
Modelning turi va tuzilishini qanday tanlash mumkin, u qaysi oilaga tegishli bo'lishi kerak?
Ma'lumotlarni yaratish gipotezasi qanday, tasodifiy o'zgaruvchining taqsimoti qanday?
Yaqinlashuv sifatini baholash uchun qanday ob'ektiv funktsiya mavjud?
Model parametrlarini qanday topish mumkin, parametrlarni optimallashtirish algoritmi qanday bo'lishi kerak ?
Do'stlaringiz bilan baham: |
