Mashinali o’qitishga kirish” fanidan mustaqil ish №2 Mavzu

U samarali hisoblanishi kerak. Simulyatsiyalar odatda har bir ishga tushirishda bir necha ming tasodifiy raqamlarni talab qilganligi sababli, ularni yaratish uchun protsessor vaqti talab qilinadi
Bu psevdo-tasodifiy bo'lishi kerak. Tasodifiy sonlar generatori bir xil urug'ni hisobga olgan holda raqamlarning aynan bir xil ketma-ketligini hosil qilishi kerak. Bu xususiyatsiz u tajribalarni qayta yaratish mumkin emas edi
Tsikl uzoq bo'lishi kerak. Qisqa tsikl tasodifiy sonlar ketma-ketligini keltirib chiqarishi mumkin qayta ishlash, natijada takroriy hodisalar ketma-ketligi. Bu foydali uzunligini cheklashi mumkin.
Ketma-ket qiymatlar mustaqil va bir xil taqsimlanishi kerak. Ketma-ket raqamlar o'rtasidagi korrelyatsiya kichik bo'lishi kerak. Korrelyatsiya, agar muhim bo'lsa, qaramlikni ko'rsatadi.
2. Regression va korrelyasion tasodifiy miqdorlar
Regression va korrelyasion taxlil o’rganilayotgan tasodifiy miqdor – natijaviy Y parametrning bir yoki bir necha boshka miqdorlar – X omiliy belgilardan bog’liqligini tekshirish va baxolash imkonini beradi. Qiymati oldindan aniqlanishi talab etilayotgan Y parametr – bog’liq o’zgaruvchidir. Bizga olidindan ma’lum bo’lgan va Y ning qiymatiga ta’sir qiluvchi X parametr – erkin o’zgaruvchi deb hisoblanadi. Masalan, X – erga berilgan o’g’it miqdori, Y – olinayotgan hosil; X – kompaniyaning o’zi mahsulotini reklama qilish uchun ketgan xarajatlari miqdori, Y – shu mahsulotni sotish xajmi.
Y parametrining X parametrdan korrelyasion bog’likligi – bu quyidag
^Y x ^{= f (x),}
funksional bog’lanishdir, bu yerda ^Y x - omiliy belgilarning X =x qiymatiga mos natijaviy Y parametrning barcha mumkin bo’lgan qiymatlarining o’rta arifmetigi (shartli o’rtachasi). tenglama Y ni X ga nisbatan regressiya tenglamasi deyiladi. f(x) funksiya Y ning X ga nisbatan regressiyasi, uning grafigi esa Y ning X ga nisbatan regressiya chizig’i deyiladi.