Toshkent axborot texnologiyalari universiteti huzuridagi dasturiy mahsulotlar va apparat dasturiy majmualar yaratish

Adabiyotlar:

1. 
   Ю. Ю. Тарасевич. Математическое и компьютерное моделирование. Изд. 4-е, испр. М.: Едиториал УРСС, 2004. 152 с.
   
2. 
   Б.Саматов, Т.Эргашев «Оптималлаш усуллари» фанидан маърузалар матни (Ўқув услубий қўлланма). Наманган 2010.
   
3. 
   Е. В. Бошкиново и др. Численное методы и их реализация в MS Excel. Самара 2009
   
4. 
   Ю. В. Василков, Н. Н. Василкова. Компьютерные технологии вычилений в математическом моделировании. Изд. «Финансы и статистика» М.:2002
   
5. 
   А. В. Стариков И. С. Кущева. Экономико-математическое и компьютерное моделирование. Воронеж 2008.
   

Statistik ehtimollik,

n
_(x_i  x )

2

_S ² _ i 1

(1)

^x n 1


S

x
bu yerda ² - tanlanma dispersiyasi.

1. 
   - ifodadagi n 1 erkinlik darajasini sonini bildiradi. Tajriba ma’lumotlari uchun
   

erkinlik darajasini soni quyidagicha aniqlanadi: tajriba kuzatuvlari sonidan (n) bog’liklik soni ayiriladi. Dispersiya tushunchasi boshqacha qilib aytganda ishonchsizlik darajasini miqdoriy o’lchovidir. n katta bo’lganda n-1 va n ni bir xil deb olsa bo’ladi, aks holda mumkin emas. Tasodifiy miqdorlarni o’rtacha qiymati dispersiyasi quyidagicha aniqlanadi:

S_x  (2)
va kuzatuvlar sonini (n) o’sishiga qarab aniqlikni o’stirish qonuni deb yuritiladi. Statistikada nazariy taqsimotga empirik taqsimotlarning yaqinlik darajasini aniqlashning bir qancha kriteriyalari mavjud.

1.