Tema: Waqıtlı qatarlardı boljawda neyron tarmaq modelleri hám algoritmleri Jobası

Tema: Waqıtlı qatarlardı boljawda neyron tarmaq modelleri hám algoritmleri
Jobası:

Kirisiw....................................................................................................................2. Neyron tarmaqları tiykarları.............................................................................

3. Neyron tarmaqların qollaw …………………………………………………

4. Waqıttı keshiktiretuǵın neyron tarmaqları……………………………………….
5. Waqıt qatarlarınıń statistic analizi ……………………………………………..

6. Juwmaqlaw…………………………………………………………………..

7. Paydalanılǵan ádebiyatlar………………………………………………………

Kirisiw
Bilgenimizdey XXI ásir informaciya texnika -texnologiya hám telekomunikatsiya asri esaplanadı. Kompyuter hám informaciya texnologiyaları jedel pát menen jańalanıp, rawajlanıwı menen birge kúndelik turmısimizdıń tiykarına aylanıp barıp atır. Dúnyada globallasıw processleri dúbeleydey rawajlanıp atırǵan házirgi sharayatta turmısımızdı informaciya kommunikatsiya texnologiyalarısız oyda sawlelendiriw etip bolmaydı. Zamanagóy kompyuter texnikası, internet, mobil baylanıs quralları waqtın únemlewi, ıqsham, qolay hám operativligi menen kúndelik turmıs tárizimizge barǵan sayın tereń sińip barıp atır. Búgin informaciyalardı bir demde tarqatıw, qabıllaw hám ekonomikalıq sarp etiw ǵárejetlerdi kemeytiwde zamanagóy informaciya kommunikatsiya texnologiyaları zárúrli orın tutadı. Mámleket basshısı tárepinen informaciya kommunikatsiya texnologiyaları sektorın rawajlandırıwǵa da úlken itibar qaratılıp atır. Prezidenttiń 2012 jıl 21 mart daǵı «Zamanagóy informaciya kommunikatsiya texnologiyaların jáne de engiziw hám rawajlandırıw ilajları tuwrısında»gi PQ-1730 sanlı Sheshimi menen mámleketimizde 2012-2014 jıllarda Ózbekstan Respublikasında informaciya kommunikatsiya texnologiyaların jáne de engiziw hám rawajlandırıw programması ámelge asırılıp atır.
Neyron tarmaqları ekonomikalıq tarawdaǵı dinamikalıq mashqalalardi úyreniwde jańa jantasıwlardı támiyinleytuǵın jańa hám júdá perspektivalı esaplaw texnologiyasın sáwlelendiredi. Daslep, neyron tarmaqlar naǵıslardı teńib alıw salasında jańa múmkinshiliklerdi ashtı, keyininen qarar qabıllawdı qollap-quwatlaw hám ekonomika salasındaǵı mashqalalardi sheshiwdiń statistikalıq hám jasalma intellektga tiykarlanǵan quralları qosıldı. Usınılıp atırǵan optimal marshrutlarni anıqlaw sisteması, basqa sistemalardan ayrıqsha túrde marshrutizatorlar anıqmas shıǵarıw hám tınıqmas jıynaqtıń tómen sistemaların birgelikte tolıqtırıp, kompyuter tarmaqlarında paketler uzayıwınıń waqıt kriteriyasi boyınsha optimallıǵın támiyinleydi.
Bul baǵdardaǵı izertlewler tájiriybe hám bilimlerdi kishi klassifikaciyalanǵan izbe-izlilikden alıw qábiletleri sebepli jaqında intensiv qollanılatuǵın neyron tarmaqları usılların rawajlandırıwǵa dúmpish boldı. Bunday izbe-izlikler boyınsha shınıǵıwlardan keyin, neyronal tarmaqlar qánigeler óz bilimleri hám intuitivliklaridan kelip shıqqan halda quramalı formalanbaytuǵın mashqalalardi tarqatıp alıwǵa ılayıq. Bul artıqmashılıqlar rawajlanıwdıń tegis emes pátleri, inflyatsiyanıń hár qıylı pátleri, qısqa múddetliligi, sonıń menen birge, ámeldegi ekonomikalıq hádiyseler tuwrısında tolıq bolmaǵan hám bir-birine qarsı bilimleri menen ajralıp turatuǵın ótiw dáwiri ekonomikası sharayatında ásirese áhmiyetke iye boladı.
2. Neyron tarmaqları tiykarları.
Neyron tarmaqları sońǵı bir neshe jıl ishinde júdá ataqlı bolıp ketken bolsa -de, kóplegen maǵlıwmat ilimpazları hám statistika qánigeleri ushın barlıq modeller shańaraǵında (hesh bolmaǵanda ) bir zárúrli kemshilik bar: nátiyjelerdi anıqlama beriw qıyın. Adamlardıń neyron tarmaqlarǵa qara qutı retinde qarawınıń sebeplerinen biri sonda, hár qanday berilgen neyron tarmaqtıń dúzilisi haqqında oylaw qıyın. Neyron tarmaqları kóbinese qátelerdi minimallastırıw ushın shınıǵıw waqtında individual túrde dúzilgen júz mıńnan millionǵa shekem salmaqlarǵa iye. Quramalı usıllarda óz-ara tásirleniwshi júdá kóp ózgeriwshiler ámeldegi bolǵanlıǵı sebepli, anıq bir neyron tarmaq basqa bir neyron tarmaqtan ne ushın shıǵıp ketiwin anıq suwretlab beriw qıyın. Bul quramalılıq, sonıń menen birge, joqarı dárejedegi neyron tarmaqları arxitekturasın proektlestiriwdi qıyınlastıradı. Birpara mashina úyreniw terminologiyasi bul erda payda boladı, eger siz onı ilgeri kórmegen bolsańız:
•X atı kirisiw maǵlıwmatlarına, y atı teglerge belgi etedi. ŷ (aytılıw etilgen y-shapka) model tárepinen etilgen boljawlardı ańlatadı.
•Oqıw maǵlıwmatları - bul biziń modelimiz úyrenetuǵın maǵlıwmatlar.
•Sınaq maǵlıwmatları modelden úyrenilgunga shekem sır saqlanadı. Sınaq maǵlıwmatları biziń modelimizni bahalaw ushın isletiledi.
•Joytıw funktsiyası - bul model boljawları qanshellilik anıqlıǵın anıqlaw funktsiyası.
•Optimallaw algoritmı shınıǵıw waqtında esaplaw grafigi salmaqları qanday dúzilgenlıǵın anıq qadaǵalaw etedi.
Neyron tarmaq arxitekturası
Tolıq jalǵanǵan neyron tarmaqları ushın tarmaqtıń arxitekturasın anıqlaytuǵın ush zárúrli soraw ámeldegi:
1. Neshe qatlam bar?
2. Bul qatlamlardıń hár birinde neshe túyin bar?
3. Bul qatlamlardıń hár birinde qanday uzatıw / aktivlestiriw funktsiyası qollanıladı?
Bul maqalada bul sorawlardıń birinshi ekewi, úshinshisi bolsa keyingi maqalada kórip shıǵıladı. Ótkeriw / aktivlestiriw funktsiyasınıń háreketi gradientning túsiwi hám keyin basıp qaytıw menen bekkem baylanıslı, sol sebepli ámeldegi variantlardı talqılaw bul ceriyadagi keyingi maqaladan keyin kóbirek mánis beredi. Neyron tarmaqlardı ámeliy wazıypalarda qóllawda bir qatar máseleler júzege keledi. Birinshiden, kartanı jeterlishe anıq ámelge asırıw ushın tarmaq qanday quramalılıq (kólem) talap etiwi múmkinligi aldınan málim emes. Bul quramalılıq qadaǵalatugın bolıwı múmkin hám quramalı tarmaq arxitekturasın talap etedi. Sonday etip, Minskiy " Pertseptronlar" shıǵarmasında eń ápiwayı jalan qatlı neyron tarmaqları tek sızıqlı bólinetuǵın máselelerdi tarqatıp alıwǵa ılayıq ekenligin tastıyıqladı. Bul sheklewdi kóp qatlamlı neyron tarmaqları járdeminde saplastırıw múmkin. Ulıwma alǵanda aytiwimız múmkin, bir jasırın qatlamǵa iye bolǵan tarmaqta kirisiw naǵısına sáykes keletuǵın vektor jasırın qatlam tárepinen basqa ólshemge ıyelewi múmkin bolǵan birpara jańa maydanǵa aylantırıladı hám keyin shıǵıw qatlamınıń neyronlarına sáykes keletuǵın giperplaneslar onı klasslarǵa ajratadı. Sol tárzde, tarmaq tekǵana túp maǵlıwmatlardıń qásiyetlerin, bálki jasırın qatlam tárepinen payda bolǵan " ózgeshelik qásiyetlerini" da teńiydi.
Klassifikaciyalawshını jaratıw ushın úlginiń qaysı klasqa tiyisli ekenligi tuwrısında qarardı qanday parametrlerge tásir etiwin anıqlaw kerek. Bul eki mashqalaǵa alıp keliwi múmkin. Birinshiden, eger parametrler sanı az bolsa, ol jaǵdayda birdey dáslepki maǵlıwmatlar kompleksi túrli klaslardaǵı mısallarǵa sáykes keletuǵın jaǵday júzege keliwi múmkin. Keyin neyron tarmaǵın úyretiw múmkin emes hám sistema tuwrı islemeydi (bunday dáslepki maǵlıwmatlardıń kompleksine sáykes keletuǵın minimaldı tabıw múmkin emes). Dáslepki maǵlıwmatlar izbe-iz bolıwı kerek. Bul mashqalanı sheshiw ushın ayrıqshalıqlar maydanınıń ólshemin asırıw kerek (úlgine sáykes keletuǵın kirisiw vektorınıń strukturalıq bólimleri sanı ). Biraq ayrıqshalıqlar maydanınıń úlkenlesiwi menen, mısallar sanı tarmaqtı oqıtıw ushın jeterli bolmawi múmkin bolǵan jaǵday payda bolıwı múmkin hám ulıwmalastırıw ornına ol jaysha shınıǵıwlar kompleksindegi mısallardı eslep qaladı hám tuwrı isley almaydı. Sonday etip, ayrıqshalıqlardı anıqlawda olardıń sanı menen mawasaǵa keliw kerek.


Forma : 1. 1. Jasırın neyronlardıń 4 qatlamı bolǵan neyron tarmaq

3. Neyron tarmaqların qóllaw.
Neyron - bul informaciyanı qabıl etetuǵın, ol boyınsha ápiwayı esap -kitaplardı ámelge asıratuǵın jáne onı uzatıwshı esaplaw birligi. Olar úsh tiykarǵı túrge bólinedi: kirisiw (kók), jasırın (qızıl ) hám shıǵıw (jasıl ). Sonıń menen birge, biz keyingi maqalada talqılaw etetuǵın neyron hám kontekst neyronları bar. Eger nerv tarmaǵı kóp sanlı neyronlardan ibarat bolsa, qatlam termini kiritiledi. Soǵan kóre, maǵlıwmattı qabıl etetuǵın kirisiw qatlamı, onı qayta isleytuǵın n jasırın qatlamlar (ádetde 3 ten kóp bolmaǵan ) hám nátiyjeni shıǵaratuǵın shıǵıw qatlamı bar. Neyronlardıń hár biri eki tiykarǵı parametrge iye: kirisiw maǵlıwmatları hám shıǵıw maǵlıwmatları. Kirisiw neyronı jaǵdayında : kirisiw \u003 d shıǵıw. Qalǵanlarında, aldınǵı qabat daǵı barlıq neyronlardıń ulıwma maǵlıwmatları kirisiw maydanına kiredi, odan keyin ol aktivizatsiya funktsiyası járdeminde normallastırıladı (házirshe onı tek f (x) menen ańlatpa beriń) hám shıǵıw maydanına túsedi.
Bul mısalda neyron tarmaqtıń bir bólegi suwretlengen, ol erda men háripler kirisiw neyronların, H hárıbi jasırın neyrondı hám w hárıbi salmaqlardı ańlatadı. Formuladan kórinip turıptı, olda, kirisiw maǵlıwmatları barlıq kiritilgen maǵlıwmatlardıń jıyındısı bolıp, olar tiyisli salmaqlarǵa kóbeytiriledi. Keyin 1 hám 0 kirisiwdi beremiz w1 \u003 d 0. 4 hám w2 \u003 d 0. 7 H1 neyrondıń kirisiw maǵlıwmatları tómendegishe boladı : 1 * 0. 4 + 0 * 0. 7 \u003 d 0. 4. Endi bizde kirisiw ámeldegi bolıp, biz kirisiwdi aktivlestiriw funktsiyasına jalǵap, nátiyjeni alıwımız múmkin (bul haqqında keyin). Endi biz shıqtıq, biz onı uzatamiz. Sonday etip, biz neyron shıqqanına shekem barlıq qatlamlar ushın tákirarlaymız. Birinshi ret bunday tarmaqtı jumısqa túsirganimizdan keyin, juwap tuwrı emesligin kóremiz, sebebi tarmaq oqıman.

Neyron tarmaqları insan miyına uqsas analitik esap -kitaplardı talap etetuǵın quramalı mashqalalardi sheshiw ushın isletiledi. Neyron tarmaqları ushın eń keń tarqalǵan paydalanıw :
Klassifikaciyası - parametrler boyınsha maǵlıwmatlardı bólistiriw. Mısalı, kiriw jayında adamlar kompleksi beriledi hám siz olardan qay-qaysısına kredit beriwdi, kimga berilmasligini sheshiwińiz kerek. Bul jumıstı jası, tólew qábileti, kredit tariyxı hám t.b. sıyaqlı maǵlıwmatlardı analiz etetuǵın neyron tarmaǵı ámelge asırıwı múmkin.
Boljaw - keyingi basqıshnı boljaw qábileti. Mısalı, qımbatlı qaǵazlar bazarındaǵı jaǵdayǵa tıykarlanıp aksiyanıń eliriwi yamasa túsiwi.
Tán alıw etiw - házirgi waqıtta neyron tarmaqlardan eń keń paydalanıw. Google-de fotosurat qıdırayotganingizda yamasa telefon kameralarında júzingiz jaǵdayın anıqlap, onı ajralıp turatuǵın hám basqa kóp zatlarda paydalanıladı.
4. Waqtın keshiktiretuǵın neyron tarmaqları.
Waqt ceriyasini analiz qılıwdıń maqseti - málim bir qatardan paydalı maǵlıwmatlardı aldılar. Onıń ushın hádiysediń matematikalıq modelin jaratıw kerek. Bunday model maǵlıwmatlar jaratatuǵın processtiń mánisin túsindiriwi kerek, atap aytqanda, maǵlıwmatlar tábiyaatın xarakteristikalaydı (tosınarlı, trendli, udayı tákirarlanatuǵın, statsionar hám hk). Sonnan keyin, siz maǵlıwmatlardı filtrlewdiń túrli usılların qóllawıńız múmkin (tegislew, artıqsha muǵdarlardı alıp taslaw hám hk) juwmaqlawshı maqset - keleshektegi qádiriyatlardı boljaw.
Sonday etip, bul jantasıw waqıt qatarları birpara matematikalıq dúzılıwǵa iye (mısalı, hádiysediń fizikalıq mánisiniń nátiyjesi bolıwı múmkin) degen shamaǵa tiykarlanadı. Bul struktura ámeldegi fazalıq boslıq, onıń koordinataları dinamikalıq sistema jaǵdayın xarakteristikalaytuǵın ǵárezsiz ózgeriwshiler. Sol sebepli modellestiriwde dus keletuǵın birinshi wazıypa faza mákanın uyqas túrde anıqlaw bolıp tabıladı. Bunı ámelge asırıw ushın sistemanıń birpara qásiyetlerin ózgerisler ózgeriwshileri retinde tańlawıńız kerek. Sonnan keyin siz qashannan berli boljaw yamasa ekstrapolyatsiya máselesin kóteriwińiz múmkin. Ádetde, tosınarlı dalgalanmalar hám shawqım ólshewler nátiyjesinde alınǵan waqıt ceriyasida túrli koefficientlerde bar. Sol sebepli modeldiń sapası, tiykarınan, onı shawqımnan ajıratıp, shama etilgen maǵlıwmatlar dúzilisin shama qılıw qábiletine qaray belgilenedi.
Waqıt ceriyalarinıń statistikalıq analizi-waqıt qatarların statistikalıq analiz qılıw usıllarınıń tolıq xarakteristikası bul kitap sheńberinden sırtda. Biz dástúriy jantasıwlardı qısqasha kórip shıǵamız, usınıń menen birge prezentaciyaımız teması menen tikkeley baylanıslı bolǵan jaǵdaylardı aytamiz. Joldıń birinshilik jumısından berli sızıqlı ARIMA modelleri statistikalıq waqıt qatarların analiz qılıwda oraylıq orındı iyeledi. Waqıt ótiwi menen bul tarawdıń bir qatar metodlar kompleksi - Boks-Jenkins teoriyası menen tolıq teoriyaǵa aylandı.
ARIMA modelinde avtoregressiv termindiń bar ekenligi ózgeriwshiniń ámeldegi bahaları onıń ótken bahalarına baylanıslılıǵın ańlatadı. Bunday modeller bir ólshewli dep ataladı. Biraq, kóbinese, úyrenilip atırǵan maqset ózgeriwshiniń bahaları bir neshe qıylı waqıt qatarları menen baylanıslı.

Waqıt ceriyasini STATISTICA paketinde TIME ceriyali / prognozlaw modulında eksponent tegislew prognozınan paydalanǵan halda qayta islew processinde keyingi qısqa múddetli prognozlaw ushın teń (5 kúnlik dáwirlerge) bólinetuǵın tendentsiya aytnadı. Trendni sazlaw tórtew usınıs etilgen usıllardan biri (sızıqlı, eksponent, gorizontal, polinom) járdeminde ámelge asıriladı. Biz eksperiment ushın eksponent usıldı tańladıq. Biz trendni qayta isledik jáne onı tegislew haqqında maǵlıwmat aldıq. Bul maǵlıwmatlar taǵı kóp qabatlı perceptron járdeminde neyron tarmaqların qayta islewge beriledi. Tálim eksponentli tegislew usılı menen ámelge asıriladı, bunıń nátiyjesinde tarmaq ilgeri alınǵan prognozdıń tuwrılıǵın tastıyıqlaydı. Arxivlaw funktsiyası járdeminde nátiyjelerdi kóriwińiz múmkin. Nátiyjede payda bolǵan shama etilgen bahalar treyder tárepinen analiz etiledi, nátiyjede qımbatlı qaǵazlar menen operatsiyalardı ámelge asırıw tuwrısında tuwrı qarar qabıl etiledi.
Sistemanıń ótiwleri túrli uzınlıqtaǵı tolqınlardıń superpozitsiyasini ańlatadı. Ekenin aytıw kerek, tolqınlarda bir-biriniń ornın basatuǵın bir neshe fazalar bar. Bul tikleniw, turaqlılıq yamasa turaqlılıq basqıshı bolıwı múmkin. Eger bul fazalarǵa A, B, C ramziy bahaları berilgen bolsa, ol jaǵdayda olar baslanıwlar izbe-izligi (texnikalıq analiz degi kestelerge uqsas ) hám bul izbe-izlikti moyinlay otirip (olar kóteriliw, tómenlew, turaqlılıq dáwirlerin de ańlatadı, yaǵnıy a, b, c, tek kishilew kólemde), grammatikalardı birpara itimallıq menen teńib alıw qaǵıydalarına tıykarlanıp, " src \u003 d" http://hi-edu. ru/e-books/xbook725/files/28.gif " barder \u003 d " 0" align \u003 d " absmiddle" alt \u003 d " (! LANG:... Keyin biz AAABBCD… sıyaqlı izbe-izliklerdi kórip shıǵıwımız múmkin.
Bul process qayta túrde júz boladı, biz ózimiz sáykes keletuǵın salmaqlıq W ma`nisin tapgunimizcha mudami azayıp baramız.
Nerv tarmaǵı súwret hám jarlıq mısalından úyrenedi. Bizge balalıǵımızda " bul pıshıq, bul it" dep uyretganimizdek, neyron tarmaqlar da kóplegen súwretlerge uyretilgen. Biraq haqıyqat sonda, 2010 jılǵa shekem suwretlerdi teńib alıw ushın bunday parametrlerdi uyretetuǵın etarlicha úlken maǵlıwmatlar kompleksi joq edi.
Bul waqıtqa shekem ámeldegi bolǵan eń úlken maǵlıwmatlar bazaları : tek 20 taypa daǵı ob'ektlerge iye bolǵan PASCAL vOC hám Kaliforniya Texnologiya Institutında islep shıǵılǵan Caltech 101. Ekinshisi 101 taypaǵa iye edi jáne bul júdá kóp
5. Waqıt qatarlarınıń statistikalıq analizi
Waqıt qatarların statistikalıq analiz qılıw usıllarınıń tolıq xarakteristikası bul kitap sheńberinden sırtda. Biz dástúriy jantasıwlardı qısqasha kórip shıǵamız, usınıń menen birge prezentaciyaımız teması menen tikkeley baylanıslı bolǵan jaǵdaylardı aytymiz. Joldıń birinshilik jumısından berli sızıqlı ARIMA modelleri statistikalıq waqıt qatarların analiz qılıwda oraylıq orındı iyeledi. waqıt ótiwi menen bul tarawdıń bir qatar metodlar kompleksi - Boks-Jenkins teoriyası menen tolıq teoriyaǵa aylandı.
ARIMA modelinde avtoregressiv termindiń bar ekenligi ózgeriwshiniń ámeldegi bahaları onıń ótken bahalarına baylanıslılıǵın ańlatadı. Bunday modeller bir ólshewli dep ataladı. Biraq, kóbinese, úyrenilip atırǵan maqset ózgeriwshiniń bahaları bir neshe qıylı waqıt qatarları menen baylanıslı.

Forma : 1. 2. ARIMA (p, q) modelin eń ápiwayı neyron tarmaǵında ámelge asırıw
Mısalı, maqset ózgeriwshisi valyuta stul bolsa hám basqa ózgeriwshiler procent stavkaları bolsa (hár eki valyutada ).
Tiyisli usıllar kóp ólshewli dep ataladı. Lineer modellerdiń matematikalıq dúzilisi júdá jón hám olar tiykarında esap -kitaplardı cifrlı usıllardıń standart paketleri járdeminde arnawlı qıyınshılıqlarsız ámelge asırıw múmkin. waqıt qatarların analiz qılıwdıń náwbettegi basqıshı ádetde real processler hám sistemalarda ámeldegi bolǵan sızıqlı bolmaǵanlıqtı esapqa alıwǵa ılayıq modellerdi islep shıǵıw edi. Bunday modellerden birinshisi Tań tárepinen usınıs etilgen jáne onı shegara avoregressiv modeli (TAR) dep atawǵan. Belgilengen (aldınan belgilengen) shegara bahalarına erisilgende ol bir sızıqlı AR modelinen ekinshisine ótedi. Sonday etip, sistemada bir neshe jumıs rejimleri ajralıp turadı. Keyin STAR yamasa " tegis" TAR modelleri usınıs etiledi. Bunday model waqtıniń úzliksiz funktsiyaları bolǵan koefficiyentler menen alınǵan bir neshe modellerdiń sızıqlı birikpesi bolıp tabıladı. basqa basqarması neron tarmaqlarına tiykarlanǵan modeller:
Sonısı itibarǵa ılayıqki, aldınǵı abzacta suwretlengen barlıq modeller neyron tarmaqları járdeminde ámelge asırılıwı múmkin. Formanıń hár qanday baylanıslılıǵı tańlaw " \u003 e 13. 8-súwret. Aldın háreketler basqısh -basqısh P dáslepki maǵlıwmatlardı qayta islew- anıq wazıypa qásiyetlerine júdá baylanıslı. Processni xarakteristikalaytuǵın kórsetkishler sanı hám túrin, sonday-aq keshigiwler dúzilisin tuwrı tańlaw kerek. Sonnan keyin siz tarmaq tapologiyasini tańlawıńız kerek. Eger ilgeri tarmaqlardan paydalanılsa, jasırın elementler sanın anıqlaw kerek. Bunnan tısqarı, modeldiń parametrlerin tabıw ushın siz qáte kriteryaın hám optimallastırıw (oqıtıw ) algoritmın tańlawıńız kerek. Keyin diagnostika qurallarından paydalanǵan halda siz modeldiń hár qıylı qásiyetlerin tekseriwińiz kerek. hám aqır-aqıbetde, siz tarmaqtıń shıǵıwın túsindirme beriwińiz jáne onı basqa qararlardı qollap-quwatlaw sistemasınıń kiritiliwine etkazishingiz kerek. Keyinirek, biz tarmaqtı aldınan qayta islew, optimallastırıw hám analiz qılıw (disk raskadrovka) basqıshlarında hal etiliwi kerek bolǵan máselelerdi kórip shıǵamız.
Maǵlıwmatlardı jıynaw :
Analitik qabıllawı kerek bolǵan eń zárúrli qarar bul modellashtirilayotgan processni xarakteristikalaw ushın ózgeriwshiler kompleksin tańlaw bolıp tabıladı. Hár qıylı ózgeriwshiler ortasındaǵı múmkin bolǵan munasábetlerdi oyda sawlelendiriw ushın mashqalanıń mánisin jaqsı túsiniwińiz kerek. Sol munasábet menen bul tema daǵı tájiriybeli qánige menen gáplesiw júdá paydalı boladı. Siz tańlaǵan ózgeriwshilerge kelsek, olar ózleri áhmiyetli bola ma yamasa olar jaysha basqa ózgeriwshilerdi sáwlelendiredime yamasa joq ekenligin túsiniwińiz kerek. Áhmiyetti sınap kóriw óz-ara baylanıslılıq analizin óz ishine aladı. Onıń járdemi menen, mısalı, eki qatar arasındaǵı keshigiw (keshigiw) túrindegi waqıt munasábetlerin ashıp beriw múmkin. Hádiyseni sızıqlı model menen xarakteristikalaw dárejesi, eń kishi kvadratlar (OLS) usılı járdeminde regressiya járdeminde sınaqtan ótkeriledi.
Optimallashtirishdan keyin alınǵan qaldıq subtitr " \u003 e

1. 3-súwret. 1-birinshi tóbelik; 2 sekund tóbelik; 3 sızıqlı moyin
HeadShoulders - bas - elkalar.