Статистика масалалари учун норавшан параметрик идентификация алгоритмларини ва дастурий таъминотини ишлаб чиқиш
Ushbu kitob noaniqlik sharoitida statistik modellashtirishning nazariy va amaliy jihatlariga bag'ishlangan. Kitobda noravshan to'plamlar nazariyasi, noravshan mantiq, regressiya modellari, bayesli yondashuv, sonli usullar va o'lchov xatoliklari kabi mavzular ko'rib chiqilgan. Kitob davomida g'o'za yetishtirishda noaniqlikni modellashtirishga oid amaliy misollar keltirilgan.
Asosiy mavzular
- Noravshan to'plamlar va mantiq: Noravshan to'plamlar nazariyasi asoslari, noravshan munosabatlar, lingvistik o'zgaruvchilar, chinlik darajasi, mantiqiy amallar, implikatsiya va ekvivalentlik kabi tushunchalar ko'rib chiqiladi.
- Regressiya modellari: Noravshan sharoitlarda statistik modellar, regressiya parametrlarini baholash, kvazistatistika tushunchasi, ehtimolli o'lchovlar, va modellarni aniqlash usullari muhokama qilinadi.
- Bayesli yondashuv: Statistik baholash masalalariga bayesli yondashuv, aprior va aposterior taqsimotlar, ishonchli baholar, va model diskriminatsiyasi usullari bayon etiladi.
- Sonli usullar: Tasodifiy qiymatlardagi operatsiyalar, analitik va raqamli usullar, optimallashtirish algoritmlari, va muammolarni yechishda qo'llaniladigan sonli yechimlar muhokama qilinadi.
- O'lchov xatoliklari: O'lchov xatoliklarini hisobga olish, tegishlilik funksiyalarini shakllantirish, va tizimlarning aniqligini oshirish masalalari ko'rib chiqiladi. Kvazistatistika qo'llanilishi ham ko'rib chiqilgan.
- G'o'za yetishtirish misoli: G'o'za hosildorligini modellashtirishda noaniqlikni qanday hisobga olish, hosildorlikka ta'sir etuvchi omillar, va imitatsion modellar yaratish usullari amaliy misollar bilan tushuntiriladi.