N. R. Yusupbekov, D. P. Muxitdinov texnologik jarayonlarni modellashtirish va

N 

N

kvmlratlar  yig‘indisi  55(4) = ^ ( y „ - y ) 2,’ bu  yerda  y ^ ^ y ^ N ,   o i-

u

=1 

u = l

chash  xatoliklari  haqidagi  barcha  zaruriy  axborotlardan  tashkil 

lopadi.  Unda  55(5)  kattalik  55(3)  va  55(4)  o‘rtasidagi  farqqa  teng 

hoiadi,  yaiii

*W(5) ■

  £ { y u  - 

)2 - £ ( y „ - y ) \  

(3.93)

modellarning  tajriba  natijalarini  aks  ettirish  qobiliyatini  aniqlaydi, 

qisqacha  aytganda,  kvadratlar  yigindisi  55(5)  modellaming 

mommdlik  darajasini  tavsiflaydi,  55(5)  yigindi  qanchalik  kichik 

hoisa,  tajriba shunchalik yaxshi modelni aks ettiradi.

Agar  lajriba  o‘tkazishning  turli  xil  q  shartlarining  har  birida 

tajribalar  takroran  o‘tkazilsa,  unda  kvadratlar  yigindisi  55(4)  bir 

marta  qaytariladigan  tajribada  n - 1  erkinlik  darajasiga  ega  boiadi

221

www.ziyouz.com kutubxonasi

---

(bir  erkinlik  darajasi  u  baholar  uchun  ishlatiladi),  shu  vaqtda 

kvadratlar  yig‘indisi  SS(5)  n - p j - q ( n - 1)  erkinlik  darajasiga  ega

bo‘ladi:  oxirgi  son  xuddi  qoldiq  kvadratlarining  yig‘indisi  SS(3)  va 

o‘lchash  xatoliklarining kvadratlari  yig‘indisi  SS(5)  larning  erkinlik 

darajalari sonlari orasidagi farq kabi aniqlanadi.

Mos  erkinlik  darajalariga  bo‘lingan,  turli  xil  manbalar  bilan 

shartli  belgilangan  kvadratlar  yig‘indisi  mos  dispersiyalarni 

aniqlaydi.  Ko'rinib  turibdiki,  modellaming  monandligi  modellar 

monandligi  dispersiyasini  qayta  tiklanish  dispersiyasi  (G  -  

statistika)  ga  bo‘lgan  munosabatidan  aniqlanishi  mumkin.  Agar  bu 

munosabat  katta  bo‘lsa  (oxirgi  o'lchami  bo‘yicha  birdan  katta  ), 

unda  sinalayotgan  model  tajriba  natijalarini  aks  ettirmasiigi 

jihatidan yetarlichajiddiy asosga ega bo‘linadi.

Agar  model  obyektning  xususiyatlarini  to‘g‘ri  aks  ettirsa,  unda 

tajriba  qiymatlari  va  model  bo‘yicha  olingan  qiymatlarga  mos 

keluvchi  qiymatlar  o‘rtasidagi  tafovut  xuddi  tasodifiy  kattaliklar 

sifatida  qaralishi  mumukin.  Unda  monandlikni  o ‘rnatish  bir  qancha 

statistik  farazlami  tekshirish  yordami  bilan  olib  borilishi  mumkin. 

Statistik  farazlar  bo‘lib  tasodifiy  kattaliklar  bosh  to‘plamlari  nisbiy 

taqsimlanishining  bir  qancha  farazlari  tushuniladi.  Statistik  faraz- 

lami  tekshirish,  tekshirilayotgan  faraz to‘g ‘ri  bo‘lishi  aniqianadigan 

tekshirishlar  mezonlarining  statistik  ko‘rsatkichlarni  bu  ko‘rsat- 

kichlarning  tanlanma  bo‘yicha  hisoblanadigan  qiymatlari  bilan 

solishtirishlami  o‘z  ichiga  oladi.  Farazni  qabul  qilish  yoki  qabul 

qilmaslik  uchun  to‘g ‘ri  faraz  tanlanmalarning  tahliliga  asoslanib 

qabul  qilinmaganligi  ehtimolligini  aniqlovchi  qiymatlilik  darajasi  r 

(odatda 0.1  dan 5% gacha) beriladi.

Bir  javobli  modellarning  m onandligini  Fisher  mezoni 

yordam ida  baholash.  Modellar  bir  javobli  bo‘lgan  hollarda 

monandlik  Fisher  mezoni  yordamida  tekshirilishi  mumkin  (G  -  

mezon). Buning uchun quyidagi munosabat topiladi:

www.ziyouz.com kutubxonasi

---