logo

O`rtacha kattaliklarni hisoblash usullari va ularning xossalari.

Загружено в:

08.08.2023

Скачано:

0

Размер:

47.4150390625 KB
O`rtacha kattaliklarni hisoblash usullari va ularning xossalari .
1. Arifmetik o‘rtacha kattalikni hisoblashning qisqartirilgan usuli
2. Jamlash usuli
3. Arifmetik o‘rtacha kattalikning xossalari 1. Arifmetik o‘rtacha kattalikni hisoblashning qisqartirilgan usuli
O‘rtacha   kattalikning   hisoblashning   qisqartirilgan   usuli   yoki   shartli
o‘rtacha usuli. 
To‘plam   hajmi   juda   katta   bo‘lgan   variatsion   qatorlarda   arifmetik
o‘rtachani   avval   keltirilgan   usullar   bilan   hisoblash   ancha   noqulay   chunki
arifmetik   hisob   –   kitob   ishlari   juda   ham   ko‘payib   ketadi.   Bunday   xollarda
ya’nada   soddaroq   usullardan   jumladan   qisqartirilgan   usuldan   foydalaniladi.
Bu usul turli adabiyotlarda turlicha nomlar bilan qo‘llanilgan. 
Masalan: shartli o‘rtacha, shartli boshlang‘ich, shartli nol, shartli interval
va boshqalar. 
Arifmetik o‘rtachani quyidagi formula bilan hisoblash mumkin. X=	A+∑	P∙a	
n
Bunda  A  sifatida tanlanma to‘plamdagi ixtiyoriy varianta. 
A son – hisob boshi  ham deyiladi. 
A ni shunday tanlab olish kerakki X
1  – A,  X
2  – A va xokazo ayirmalar 
mumkin qadar kichik bo‘lsin. 
A – shartli o‘rtacha 
P – chastota 
n – to‘plam hajmi                                              
a – chetlanish 
a = X – A
Misol:  quyidagi jadvalda har bir gektar erdan olingan paxta xosili 
sentner hisobida berilgan.  
A = 30
           
  X P X* P a= X–A P *a
28 2 56 -2 -4
29 5 145 -1 -5
30 8 240 0 0
31 4 124 1 4
32 3 96 2 6
Jami  22 661 -
9 ;40 =1 X=	A+∑	P∙a	
n	=30	+−9+10	
22	=30	+	1
22	=30.052. Jamlash usuli
Arifmetik o‘rtachani hisoblashning oddiy usullaridan ya’na biri jamlash
usulidir. 
Bu   usul   variatsion   qatorning   oxirgi   variantalaridan   boshlab   markazga
tomon   chastotalarining   to‘liqsiz   qatorlari   o‘rtasidagi   ta’rifni   aniqlashga
asoslangan. 
Bu quyidagi formula bilan hisoblanadi. 
X = A + i d
n
d–to‘ldirilgan   chastotalarning   1–   va   2–   to‘liqsiz   qatorlari   yig‘indilari
o‘rtasidagi farq 
i – gurux oralig‘i (kengligi) 
n – to‘plam hajmi 
Misol:  
A = 115 
X: 111 112 113 114 115 116 117 118 119
P: 3 9 31 71 82 46 19 5 1
Ps 3 12 43 114 0 71 25 6 1
-172 +103
d = - 172 + 103 = - 69 
    Bo sh qa   yana bir misol: X : P: Ps
5 . 20 1 0+1=1 18
5 . 25 4 1+4=5
5 . 30 7 12
5 . 35 11 0
5 . 40 6 9 13
5 . 45 2 3
5 . 50 1 0+1=1 d = 13 – 18 = -5
d–variatsion   qatorning   pastki   qismidagi   yig‘ilgan   taqrorlanishlar
yig‘indisining ayrilganiga teng. 
X = A + R d
n = 5.35 + 0.05 − 5
32 = 5.35 + 0.05 ∗ 0.15 = 5.34
3. Arifmetik o‘rtacha kattalikning xossalari 
U quyidagi asosiy xossalariga ega. 
1) Arifmetik o‘rtacha kattalikda barcha musbat va manfiy cheklanishlar
yig‘indisi 0 ga teng. 
∑ P( X
i − X	) = 0
Misol: 
X : P: X· P
32 2 64
34 3 102
35 2 70
38 3 114
Jami 10 350
X = 350
10 = 35
∑ P	
( X
i − X	) = ¿
2*(32–35)+3*(34–35)+2*(35–35)+3*(38–35) = 0 
2) Arifmetik o‘rtachadan chetlanish kvadratlarning yig‘indisi boshqa har
qanday   shartli   o‘rtachadan   chetlanishi   kvadratlarning   yig‘indisidan   kichik
bo‘ladi va buni quyidagicha ifodalash mumkin ya’ni; 
∑	
( X
i − X	) 2
<
∑	( X
i − A	) 2 3) Chetlanishlar kvadratlarning yig‘indisi uchun quyidagi ifoda o‘rinli. 
∑( X
i − X	) 2
∑ X 2
− ¿ ¿ ¿ ¿
Misol:
X : X 2
4 16   
5 25
6 36  
8     64
9     81
10   100
42 322
n  = 6   
∑	
( X
i − X	) 2
= ¿
 
∑ X 2
− ¿ ¿ ¿ ¿
4)   Chetlanishlar   kvadratlarining   yig‘indisi   uchun   qo‘yidagi   ifoda   ham
o‘rinli. 	
Σ¿
Σ¿
5)     Chetlanishlar   kvadratlarining   yig‘indisi   va   shartli   o‘rtacha   o‘rtasida
qo‘yidagi bog‘liqlik mavjud.   	
Σ¿ Σ ¿
6)     Agar   har   bir   variantaga   biror   k   sonini   qushib   yoki   ayirib   chiqsak
arifmetik o‘rtacha ham k soni qushiladi yoki ayriladi. ∑	(X	±K)	
n	=	X	±K
Masalan:       k  = 2
X X + k
4 6
5 7     
6 8     
7 9
8 10
9 11
10 12
49 42	
X=	∑	X
n	=	49
7	=	7	
∑	(X	+K)	
n	=	63
7	=9	
X=	X+K=	7+2=9
7)   Agar   har   bir   varianta   k   soniga   ko‘paytirilsa   yoki   bo‘linsa   arifmetik
o‘rtacha ham k soniga ko‘paytiriladi yoki bo‘linadi. 
∑ ( X ∗ K )
n = X ∗ K ;	
∑	(
X
K	)	
n	=	X
K
Masalan:       k  = 2 X X * k
4 8
5 10
6 12
7 14
8 16
9 18
10 20
49 98
∑ ( X ∗ K )
n = 98
7 = 14X=	X∗K=7∗2=14
Korrelyatsiya   tushunchasi   va   korrelyatsiya   koeffisiyenti
1.   Korrelyasiya   tushunchasi   va   korrelyasiyasion   tahlilning   asosiy
vazifalari
2. Korrelyasiya koefitsenti va uning asosiy xossalari
3. Korrelyasiya koefitsentini baholash
4. Korrelyasion munosabat va uning xossalari 
5. Sifat belgilari o‘rtasidagi korrelyasiya
6. Korrelyasiyaning tartiblangan koefitsenti
1.   Korrerlyasiya   tushunchasi   va   korrelyasion   tahlilning   asosiy
vazifalari
Statistik   munosabatlar   to‘g‘risida   tushunchalar.   Ko‘pincha   tajriba
ishlarida   turli   son   va   sifat   belgilari   orasidagi   munosabatlarni   o‘rganishga
to‘g‘ri keladi.  Belgilar   orasida   2   xildagi   bog‘lanish   funksional   va   korrelyasion
(statistik)  bog‘lanish mavjuddir. 
Funksional   bog‘lanishlarda   birinchi   o‘zgaruvchi   miqdorning   har   qaysi
kiymatiga   boshqa   o‘zgaruvchi   miqdorning   aniq   bitta   qiymatiga   mos   keladi.
Bunday   bog‘lanishlar   aniq   fanlar   matematika,   fizika   va   kimyoda   kuzatiladi.
Masalan:   haroratni   ma’lum   miqdorda   kutarganda   gaz   hajmining   oshishi
o‘rtasidagi   bog‘liqlik,   harorat   kutarilganda   termometrdagi   simob   ustunining
kutarilishi o‘rtasidagi bog‘liqlik va xokazolar.
Biologik   xodisalarda   ma’lum   bir   organizmning   ayrim   sifat   yoki   son
belgilari   orasida   yoki   belgilar   va   ba’zi   bir   tashqi   shart   –   sharoitlar   orasida
bog‘lanishlar   kuzatiladi.   Ulardagi   munosabatlarda   bir   belgining   aniq
qiymatiga boshqa belgining bir emas balki bir qancha turli qiymatlari to‘g‘ri
keladi ba’zan bu qiymatlar aniqmas bo‘lib qolishi ham mumkin. 
Masalan:   Hosildorlik   ug‘it   tarkibiga   ya’ni   miqdoriga   bog‘liq   bo‘lgan
lekin bu bog‘lanishda aniq moslik yuk. Bir xil sifatli, bir xil miqdorda ug‘it
berilganda   ham   hosil   turlicha   bo‘lishi   mumkin,   chunki   boshqa   ko‘p
sabablarga ham bog‘liq bo‘ladi. (X va Y tasodifiy).
Agar   2   xil   belgi   X   va   Y   tasodifiy   miqdor   orasida   shunday   munosabad
mavjud bo‘lsaki, X miqdorning har bir qiymatiga X o‘zgarishi bilan konuniy
ravishda o‘zgaradi. 
U   miqdorning   aniq   taqsimoti   aniq   mos   kelsa   X   va   Y   orasidagi   bunday
munosabat  statistik  yoki  korrelyasion munosabat  deyiladi. 
Korrelyasion   munosabatlar   to‘g‘ri   va   teskari,   to‘g‘ri   chiziqli,   egri
chiziqli, oddiy va ko‘p belgilar orasidagi bog‘lanishlar bo‘lishi mumkin. 
To‘g‘ri korrelyasion munosabatda – korrelyasiya tanlayotgan belgilardan
birining   ortishining   kamayib   boshqasining   ortishiga   kamayish   olib   keladi.
Masalan: daraxtning yoshi ortib borishi bu xalkalar soni ortib boradi. Teskari tipdagi munosabatda – belgilardan birining ortishi bilan boshqasi
kamayadi.   Masalan:   ona   quyon   bir   to‘g‘ishda   qancha   ko‘p   bola   to‘g‘sa   har
bir bolasining vazni shuncha kamayadi.
2 belgi orasida urinli bo‘lgan munosabatlar korrelyasion bog‘lanishning
oddiy   xollari   deyiladi.   Ammo   oddiy   korrelyasiya   biologiyada   odatda
uchramaydi,   chunki   belgi   organizmda  ko‘p   omillar   va   boshqa  belgilar   bilan
bog‘langan   bo‘ladi.   Masalan:   hosildorlik   yog‘ingarchilikning   ko‘p   ozligiga,
o‘g‘itga,   haroratga,   urug‘ning   sifatiga,   agrotexnikaga   va   boshqalarga
bog‘liqdir.
Munosabatlarning   u   yoki   bu   komponentlarini   hisoblashda   shuni   yodda
tutish   kerakki,   ularning   yordami   bilan   faqat   munosabat   bog‘liqlik   miqdori
ulchanadi ammo munosabatlarning sababi ochib berilmaydi. 
X   va   Y   o‘zgaruvchi   kattaliklar   o‘rtasidagi   bog‘liqlikni   ifodalash   uchun
matematikada funksiya tushunchasidan foydalaniladi.
y = f ( X )
Biologiyada   x   va   u   tasodifiy   o‘zgaruvchanlik   o‘rtasidagi   bog‘liqlik
korrelyasiya deyiladi. Bir belgining har bir qiymatiga emas balki uning gurux
o‘rtachalari mos keladi. 
y
X = f ( X
i )
X
Y = f ( Y
i )
Korrelyasiya   atamasi   –   biologiyada   birinchi   marta   1806   yil   Fransiyalik
olimi X. Kyuve tomonidan qo‘llanilgan. 
Lotincha  correlation – munosabat  bog‘liqliq so‘zidan olingan. 
Korrelyasiya   atamasi   biometriyada   1886   yil   F.Galton   tomonidan
kiritilgan.   Korrelyasiya   yunalishga   ko‘ra   +   va   –   to‘g‘ri   va   teskari,   shakliga
ko‘ra to‘g‘ri chiziqli va egri chiziqli bo‘lishi mumkin. O‘zgaruvchan belgilar o‘rtasidagi   korrelyasiyani   ulchashda   parametrik   va   noparametrik
ko‘rsatkichlardan foydalaniladi. 
Zaruriy ko‘rsatkichlarni tanlashda
 1 chidan sifat va belgilar o‘rganilishi
2 chidan korrelyasiya shakli
3   chidan   variatsion   qatorda   guruxlanish   yoki   guruxlanmasligi   hisobga
olinadi.
2. Korrelyasiya koeffitsenti va uning asosiy xossalari
X   va   U   belgilarning   o‘zaro   uyg‘unlashuvi   darajasini   ulchash   uchun
ularning qiymatlarini bir biri bilan taqqoslash zarur. Bir belgi qiymatlarining
ortib   borishi   bilan   ikkinchisining   ham   qiymati   ortib   borsa   musbat
korrelyasiya   aksincha   kamayib   borsa   manfiy   korrelyasiya   borligini
kursatadi. 
Korrelyasiya   mavjudligini   aniqlashda   o‘rganilayotgan   belgilarning
o‘rtacha kattaliklaridan o‘zaro uyg‘unlashgan chetlanishlar ko‘rinishida ya’ni
belgilarning   uyg‘unlashgan   variatsiyasi   ko‘rinishida   ifodalash   zaruriyati
paydo bo‘ladi. 
Ikki   belgining   uyg‘unlashgan   variatsiyasini   tavsiflovchi
ko‘rsatkichlardan biri emperik kovariatsiyadir.
U qo‘yidagi formula bilan hisoblanadi.
Cov = 1
n ∗ Σ( X
i − X	) ∗ ( Y
i − Y )
X   va   U   belgilar   turli   xil   kattaliklar   bo‘lganligi   uchun   o‘rtachadan
chetlanishlarning   o‘zi   emas   balki   normallashtirilgan   chetlanishlar
taqqoslanadi.	
tX=	Xi−	X	
σX t
Y = Y
i − Y
σ
Y
Natijada korrelyasiyaning emperik koeffitsenti hosil bo‘ladi.
Ч = 1
n ∗ Σ ( t
X − t
Y )
Korrelyasiya koeffitsenti turlicha usullarda hisoblash mumkin.Ч=	Σ(Xi−	X	)∗(Yi−Y)	
√Σ(Xi−	X)2∗Σ(Yi−Y)2
Korrelyasiya koeffitsentining qiymatlari
- 1 va + 1 sonlar oralig‘ida o‘zgaradi.	
−1≤Ч	+1
Ч   =   0   bo‘lsa   X   va   U   orasida   to‘g‘ri   chiziqli   korrelyasion   munosabat
mavjud   bo‘lishi   mumkin   emas   ammo   egri   chiziqli   korrelyasion   munosabat
mavjud bo‘lishi mumkin.
ч  = +1 bo‘lsa (funksional bog‘lanish musbat albatta) mavjud
ч  = -1 bo‘lsa manfiy funksional bog‘lanish borligini kursatadi. 
Korrelyasiya koeffitsentini hisoblash formulasi	
Ч=	ΣXY	−	n∗X∗Y	
√(ΣX	2−	n∗X	¿¿2)∗(ΣY	2−n∗Y¿¿2)¿¿
3. Korrelyasion kaeffitsentini baholash
Korrelyasiya koeffitsentini muqarrarligini aniqlashda Nol gipoteza qabul
qilinib, bu gipoteza bo‘yicha X va U qiymatlari o‘rtasida korrelyasiya mavjud
emas deb tahlil qilinadi. 
Nol   farazini   tekshirish   uchun   Styudentning   T   kriyteriyasidan
foydalanish mumkin.  t = ч
m
ч
Korrelyasiya   koeffitsenti   xatosi   qo‘yidagicha   hisoblanadi.   To‘plam
hajmi n≥100 bo‘lsa
m
ч = 1 − ч 2√
n
To‘plam hajmi 100 dan kichik bo‘lganda
t = Ч ∗
√ n − 2	
√
1 − ч 2
Ozodlik darajasi k = n – 2
t
f     ≥   t  
st     bo‘lsa   nol   farazi   inkor   etiladi   ya’ni   korrelyasiya   mavjud   deb
xulosa qilinadi. 
t
st    ≥ t 
f   ya’ni styudent qiymat faktiy qiymatdan katta bo‘lsa nol gipoteza
saqlanadi va o‘zgaruvchi qiymatlar o‘rtasida   korrelyasiya mavjud emas deb
xulosa qilinadi. 
Yuqorida   kiritilgan   usullar   bilan   korrelyasiya   koeffitsentini   baholash
aniq bo‘lmaydi bunday xollarda Fisherning Z–usulidan foydalaniladi. 	
tz=	Z∗√n−3
Misol :  n = 28  Z = 0,576 
t
z = Z ∗	
√ n − 3 = 0.576 ∗	√ 28 − 3 = 2.88
k = 28 – 2 = 26 
t
05  = 2,06 
t
q  = 2,88 > t
05  = 2,06 
Demak korrelyasiya mavjud. 
4. Korrelyasion munosabat va uning xossalari X   va   Y   o‘zgaruvchan   kattaliklar   o‘rtasidagi   egri   chiziqli   bog‘liqlikni
o‘lchash uchun  korrelyasiya koeffitsentini yaroqli emas. 
Bunday xollarda Pirson tomonidan taqlif etilgan korrelyasion munosabat
ko‘rsatkichidan   foydalaniladi.   Bu   ko‘rsatkich   grekcha     τ –eta   harfi   bilan
belgilanadi. 
Korrelyasion   munosabat   korrelyasiya   koeffitsentidan   farq   qilib   x   va   y
o‘zgaruvchi kattaliklar o‘rtasidagi bog‘liqlarni  2 tomonlama tavsiflaydi. 
Korrelyasion munosabat 2 ta ko‘rsatkich bilan ifodalanadi. ƺY/X
ƺ
X / Y
Bu ko‘rsatkichlar quyidagi formula bilan hisoblanadi. 	
ƺY/X=	
√
σX/Y2
σY2	
ƺX/Y=	
√
σX/Y2
σX2
Bu erda  	
σX/Y2  
 - xususiy dispersiya 
 
                
σY2  -  umumiy  dispersiya 
Hisoblash formulasi	
σY/X2	=	Σ¿¿	
σX/Y2	=	Σ¿¿	
σY2=	Σ¿¿
σ
X2
= Σ ¿ ¿
Korrelyasion   munosabat   nisbiy   kattalik   bo‘lib   0   dan   +1   oraliqda
o‘zgaradi. 	
0≤n≤+1        Korrelyasiya bo‘lmasa    ƺ = 0
 bo‘ladi. ƺY/X≠ƺX/Y
x va y bo‘yicha to‘g‘ri chiziqli bog‘liqlik bo‘lsa quyidagi tenglik o‘rinli
bo‘ladi. 
ƺ
Y / X ¿ ƺ
X / Y
SHunga ko‘ra korrelyasion munosabat yordamida to‘g‘ri chiziqli hamda
egri chiziqli korrelyasion bog‘liqlikni ham tavsiflash mumkin. 
5. Sifat belgilari o‘rtasidagi korrelyasiya
Sifat   yoki   alternativ   belgilar   o‘rtasidagi   bog‘liqlikni   assotsinatsiya
koeffitsenti yoki  titraxorik ko‘rsatkich   yordamida o‘lchash mumkin. 
Assotsinatsiya   koeffitsenti   genetik   tadqiqotlarda   belgilarning   bog‘liq
xolda irsiylanishini aniqlashda qo‘llaniladi. Y а ’ni belgilarning birikkan yoki
birikmaganligi aniqlanadi. 
Assotsinatsiya  koeffitsenti quyidagi formula yordamida hisoblanadi. 	
Ч=	ad	−	bc	
√(a+c)∗(b+d)∗(a+b)∗(c+d)
Formulada qo‘rsatilgan kattaliklar quyidagi jadvalda aniqlanadi. 
Assotsinatsiya  koeffitsenti 0 va 1 oralig‘ida o‘zgaradi. 
Assotsinatsiya     koeffitsentining   ishonchliligini   quyidagicha   baholash
mumkin. 
m
ч = 1 − ч 2	
√
n
t
f = t
stX Y A
1  qizil ko‘z A
2  qizil emas ko‘z Jami 
Oq rang a b (a+ b )
Rangli yung s d (c+b)
Jami  (a+c) (b+d) n=a+b+c+d bo‘lsa   assotsinatsiya   0.030 mavjudligini qo‘rsatadi. 
 
Misol:   100   ta   g‘uyon   yungining   tusi   va   ko‘zining   rangi   orasidagi
bog‘lanish.
Yung rangi – u 
Ko‘zi rangi – x 
Yig‘indining hamma qiymatlarini jadvaldan formulaga qo‘ysak 
quyidagilarni hosil qilamiz. Ч=	ad	−	bc	
√(a+c)∗(b+d)∗(a+b)∗(c+d)
=	29	∗59	−1∗11	
√30	∗70	∗40	∗60	=0.76
Kuzatish soni (100) etarlicha katta bo‘lganligidan   τ  uchun zato oddiy 
formula bilan hisoblash mumkin. 	
mч=	1−ч2	
√n	=	1−	0.76	2	
√100	=0.047
t
τ  = 0.76 : 0.47 = 16.3 muqarrarlik kriteriyasi jadvalda ko‘rsatilgan 
o‘zining chegara qiymatidan ancha katta bo‘ladi. 
Demak,  Ч
 ning muqarrarligi hech qanday shubha tug‘dirmaydi. 
6. Korrelyasiyaning tartiblangan koeffitsenti
Korrelyasion   bog‘liqlikni   ifodalashda   noparametrik   yoki   tartiblangan
ko‘rsatgichlardan ham foydalanish mumkin.  Y X A
1  qizil ko‘z A
2  qizil emas ko‘z Jami
Oq rang a =29 b=11 (a+ b ) =40  
Rangli
yung s =1 d=59 (c+b)=60
Jami  (a+c)=30 (b+d)=70 n=a+b+c+d=100 Bunday   ko‘rsatkichlar   o‘rganilayotgan   obektlarni   belgilar   bo‘yicha
tartiblashtirish mumkin bo‘lganda qo‘llaniladi. 
Bunday   ko‘rsatkichlardan   biri   spirmenning   tartiblangan
koeffitsentidir. 
Bu ko‘rsatkich quyidagi formula bilan aniqlanadi. 
Ч
s = 1 − 6 Σ d 2
n ( n 2
− 1 )
Bu   erda   d   –   x   va   y   belgilarning   tartiblangan   qiymatlarning   o‘rtasidagi
farq. d=	X	p−Yp
Bu ko‘rsatkich 0 va 1 oralig‘ida o‘zgaradi (tartiblangan) bu ko‘rsatkichni
quyidagicha baholash mumkin. 
t
ч = 1.96	
√
n − 1
t
ч = t
st
bo‘lsa ishonchli bo‘ladi. 
Korrelyasiyaning   tartiblangan   koeffitsenti   parametrik   ko‘rsatkichlarini
qo‘llab bo‘lmagan xollarda qo‘llaniladi. 
Masalan:   Obektlar   taqsimlanish   normal   taqsimlanishdan   keskin   farq
qilganda   yoki   noaniq   bo‘lganda   o‘rganilayotgan   belgilar   ballar   yoki   boshqa
shartli   birliklar   bilan   ifodalanganda   bog‘liqlik   o‘zgaruvchanlikning   umumiy
yo‘nalishi bilan aniqlanganda qo‘llaniladi. 
  Korrelyasiya   koeffitsenti   spirmenning   darajalash   usuli   bilan   aniqlash
mumkin uning formulasi quyidagicha.  
Ч
s = 1 − 6 Σ d 2
n ( n 2
− 1 )
Misol:  x – boshoq uzunligi 
             y – donlarning soni  10 = 3 + 4
2 = 3.513	=	5+6
2	=5.5
Ч
s = 1 − 6 Σ d 2
n ( n 2
− 1 ) = 1 − 6 ∗ 12
10 ( 10 2
− 1 ) = 1 − 72
990 = 1 − 0.08 = 0.92
t
τ   <  t
st      ishonchsiz . 
5- Ma ’ ruza
Empirik   va   nazariy   taqsimlanishlarning   mos   kelishini   baholash
kriteriyalari :  lyambda   va   kriteriysi
1. λ-kriteriyasi
2. χ 2
-kriteriyasi X Y P
x P
y P
x - P
y =D D 2
1
3 36 5,5 5,5 0
1
0 30 3,5 3 0,5 0,25
1
6 40 9,0 9 0
7 28 1 2 1 1
1
8 50 10 10 0
1
5 36 8 5,5 3,5 6,25
1
0 33 3,5 4 0,5 0,25
1
4 40 7 8 1,0 1
1
3 37 5,5 7 1,5 2,25
8 25 2 1 1 1 3. Alternativ   belgilarning   emperik   va   nazariy   chastotalari   o‘rtasidagi
farqni  χ 2
-kriteriyasi yordamida baholash 
1. λ kriteriyasi
              Variatsion   qatorning   emperik   va   nazariy   chastotalari   o‘rtasidagi
farqlarni baholashda Kolmogorov va Smirnov taklif etgan. 
Kopirametrik   kriteriyalardan   ham   foydalanish   mumkin.   Bu   kriteriya
grekcha ( λ -)  harfi bilan belgilanadi va qo‘yidagi formula bilan hisoblanadi. n1=n2	
λ=	dmax
√n
n
1 ≠ n
2
λ = d
max ∗
√ n
1 ∗ n
2
n
1 + n
2
  Bu   erda   d
max –   emperik     va   nazariy   qatorlarning   emperik   va   nazariy
to‘ldirilgan chastotalari o‘rtasidagi  max  farq. 
λ -ning   qiymati   emperik   va   nazariy   chastotalar   to‘plashi   o‘rtasidagi
maksimal farqning variantalar sonidan ildiz chiqarilgan nisbatiga teng. 	
λ=	(ΣP	−	P')	
√n	=	dmax
√n
λ-kriteriyasidan foydalanish qulay bo‘lib, bu kriteriya arifmetik o‘rtacha
va o‘rtacha kvadratik chetlanish ko‘rsatkichlarini hisoblash hamda natijalarni
baholash uchun maxsus jadval tuzishni talab etmaydi.
  λ -kriteriyasi   standart   qiymatlar   erkinlik   darajasiga   bog‘liq   emas   va
ishonchlilikning 3 ta darajasi uchun 
    95%                    99%                     99.9%
   P
1  = 0.95      P
2  = 0.99  P
3  = 0.999     1.36                     1.63                       1.95 ga teng
Agarda   λ  > 1.36 dan katta bo‘lsa nol farazi inkor etiladi. 
Taqqoslanayotgan   qatorlar   o‘rtasida   muqarrar   farq   mavjudligini
ko‘rsatadi. 
  λ -kriteriyadan   foydalanganda   ozodlik   darajalarini   aniqlashga   zarurat
bulmaydi. 
λ -kriteriyasi   soda   qulay   bo‘lganligi   sababli   emperik   va   nazariy
taqsimlanishlarni   solishtirishda   keng   qo‘llaniladi.   Bunda   ham   nol   gipoteza
qabul qilinib, emperik va nazariy chastotalar o‘rtasida farq yo‘q deb taxmin
qilinadi va  λ  ning olingan qiymati standart qiymat bilan solishtiriladi.
λ -standart qiymatidan farqiy qiymat kichik bo‘lsa ya’ni   λ
f   <   λ
st   unda nol
gipoteza saqlanib, emperik va nazariy taqsimlanishlar o‘rtasida farq yo‘q deb
xulosa qilinadi. 
λ -kriteriyasidan   foydalanib,   normal   va   puasson   taqsimlanishlari   uchun
emperik va nazariy qiymatlar farqi muqarrarligini aniqlash mumkin. 
C inf  P
em P
n P
em / P
n / d=P
em /-
P
n /
20 8 5 8 5 3
22 14 10 22 15 7
24 25 24 47 39 8
26 36 37 83 76 7
28 30 36 113 112 1
29 24 23 137 135 1
30 8 10 145 145 0
145
λ = d
max√
n = 8	√
145 = 8	√
12 = 0.66 λst=1.36	>λf=0.66χ 2
– kriteriyasi
Variatsion   qatorlarning   emperik   va   nazariy   chastotalari   o‘rtasidagi
farqlarini baholashda K. Pirson tomonidan 1900 yil taklif etilgan. 
χ 2
– kriteriyasi keng qo‘llaniladi. Bu usul yordamida ma’lum qoidalarni,
gipotezalarni   tekshirish   mumkin,   ya’ni   eksprementator   tomonidan   olingan
natijaning   qay   darajada   nazariy   extimolga   mos   kelishini   o‘rganayotgan
material,   natija,   nazariy   kuzatilayotgan   taqsimlanishi   asosida   qaratganligini
aniqlash mumkin.
χ 2
–kriteriyasi   yordamida   olingan   natija   va   kutilayotgan   chastotalar
o‘rtasidagi farq statistik baholanadi. Olingan natija qay darajada kutilayotgan
natijadan farq qilishi yoki bu farq tasodifiy ekanligi aniqlanadi. 
χ 2  
–   kriteriyasi   yordamida   u   yoki   bu   darajadagi   extimol   bo‘lgan   xolda
emperik taqsimlanishning nazariy taqsimlanishga mos kelishi aniqlanadi. Bu
usulda   ham   nol   gipoteza   qabul   qilinib,   emperik   va   nazariy   chastotalar
o‘rtasida farq yo‘q yoki bu farq tasodifiy  deb qabul qilinadi. 
χ 2
–kriteriyasidan   foydalanib,   gibrid   avlodida   belgilarning   ajralishini   u
yoki   bu   qonun   bo‘yicha   borayotganligini   aniqlash   mumkin.   Agar   emperik
qator   taqsimlanishi   nazariy   taqsimlanish   chastotalaridan   muqarrar   farq   qilsa
unda nol gipoteza rad etilgan deb hisoblanadi. 
χ 2
= Σ d 2
P '	
χ2=	Σ(Pem−	Pn)2	
Pn	
d=	P−	P' K= n
i -3 ozodlik darajasi
P – emperik chastotalar 
P /
 – nazariy chastotalar 
d – chastotalar farqi 
n
i  – variatsion qatorning sinflari 
χ 2
= 0 bo‘lsa emperik va nazariy chastotalar to‘liq bir–biriga mos kelganligini
ko‘rsatadi.  Aksincha χf2=	χst2
standart   qiymatdan   katta   bo‘lsa,   unda   emperik   va   nazariy   chastotalar
o‘rtasidagi farq muqarrar deb xulosa qilinadi. 
χ 2
– usulini qo‘llashda ma’lum cheklashlar mavjud. 
              1)   Bu   usulni   qo‘llab   to‘g‘ri   xulosa   chiqarish   uchun   chastotalar   ancha
ko‘p bo‘lishi kerak. 
Masalan: n > 30
2)   Variatsion   qator   gradatsiyalarida   yoki   xonalarida   chastotalar   5   dan
kichik   bo‘lmasligi   kerak.   Agar   chastotalar   5   dan   kichik   bo‘lsa,   sinflarni
birlashtirish kerak bo‘ladi. 
Bu usulni chastotalar farazi foizlarda berilgan bo‘lsada qo‘llash mumkin
emas.   χ 2
–   usulidan   foydalanishda   solishtirilayotgan   qatorlar   har   bir   sinfi
bo‘yicha 	
(Pem−	Pn)2	
Pn
bu  qiymat  alohida  topiladi  va  hama   sinflar  bo‘yicha  bu   qiymatlar  yig‘indisi
topiladi. 
χ 2
  =   standart   qiymatlari   ma’lum   erkinlik   darajasi   uchun   (V)   maxsus
jadvaldan foydalaniladi va farqiy qiymatga solishtiriladi.  χ 2
  = (standart) har xil erkinlik darajasi uchun standart qiymatlari har xil
bo‘ladi.   Agar   χ 2
  qiymati   95%   chegarasidagi   standart   qiymatga   teng   bo‘lsa,
unda   nol   gipotezani   rad   etmaslik   uchun   har   5%   miqdorida   imkoniyat
borligini ko‘rsatadi. 
χ
f2
= χ
st2
Agar   farqiy   qiymat   99%   ishonch   chegarasi   uchun   olingan   standart
qiymatlaridan katta bo‘lsa, 
χ
f2
= χ
st2
yana ham ko‘proq ishonch bilan nol gipotezani rad etish mumkin. 
χ 2  
dan foydalanishda erkinlik darajasi sonini topishda ma’lum qoidalarga
amal qilinadi. 
1.   Normal   va   binominal   taqsimlanishlarni   baholashda   variatsion   qator
sinflari sonidan 2 yoki 3 ayriladi. 
V = n – 2 (V)
V = n – 3 
4 maydonli yoki ko‘p maydonli jadvallarda 
V = ( ч  – 1)  (s – 1)
formuladan foydalanib erkinlik darajasi aniqlanadi. 
Ч  – gorizontal qatorlar soni 
S – vertikal ustunlar soni 
Chatishtirishlarda   esa   erkinlik   darajasi   soni   fenotipik   sinflardan   1   ni
olinganligiga teng.
V = n – 1  
 
Asosiy adabiyotlar
1. Ruziyev Yu.S. Biometriya fanidan amaliy mashg‘ulotlari.   Samarqand
– 2019  y. 2. Султонова   М.М.   В ариа ц ион   статистика.   Т ош к e нт,   « Ў қитувчи»,
1977 й.
2. Лакин Г.Ф. Биометрия.  Mo сква, 1980 г.
3.   Сирожиддинов   С. X .,   Маматов   М.М.   Э ҳтимоллар   назарияси   ва
мат e матик статистика Т. « Ў қитувчи», 1980 й.
4.   Соатов   Ё.У.   Олий   мат e матика.   Икки   жилдлик.   Т.   « Ў қитувчи»,
1994 й.
5.   Маматов   М.М.,   Иброҳимов   Р.   Э ҳтимоллар   назарияси   ва
мат e матик статистикадан масалалар т ў плами. Т .,  « Ў қитувчи», 1989 й.
6. Гмурман В. E .  Э ҳтимоллар назарияси ва мат e матик статистикадан
масалалар  е чи ш га доир қ ў лланма. Т. ,  « Ў қитувчи», 1980 й.
7. Крам e р Т. Мат e матич e ски e  м e тоды статистики. М., «Мир», 1975

O`rtacha kattaliklarni hisoblash usullari va ularning xossalari . 1. Arifmetik o‘rtacha kattalikni hisoblashning qisqartirilgan usuli 2. Jamlash usuli 3. Arifmetik o‘rtacha kattalikning xossalari

1. Arifmetik o‘rtacha kattalikni hisoblashning qisqartirilgan usuli O‘rtacha kattalikning hisoblashning qisqartirilgan usuli yoki shartli o‘rtacha usuli. To‘plam hajmi juda katta bo‘lgan variatsion qatorlarda arifmetik o‘rtachani avval keltirilgan usullar bilan hisoblash ancha noqulay chunki arifmetik hisob – kitob ishlari juda ham ko‘payib ketadi. Bunday xollarda ya’nada soddaroq usullardan jumladan qisqartirilgan usuldan foydalaniladi. Bu usul turli adabiyotlarda turlicha nomlar bilan qo‘llanilgan. Masalan: shartli o‘rtacha, shartli boshlang‘ich, shartli nol, shartli interval va boshqalar. Arifmetik o‘rtachani quyidagi formula bilan hisoblash mumkin. X= A+∑ P∙a n Bunda A sifatida tanlanma to‘plamdagi ixtiyoriy varianta. A son – hisob boshi ham deyiladi. A ni shunday tanlab olish kerakki X 1 – A, X 2 – A va xokazo ayirmalar mumkin qadar kichik bo‘lsin. A – shartli o‘rtacha P – chastota n – to‘plam hajmi a – chetlanish a = X – A Misol: quyidagi jadvalda har bir gektar erdan olingan paxta xosili sentner hisobida berilgan. A = 30 X P X* P a= X–A P *a 28 2 56 -2 -4 29 5 145 -1 -5 30 8 240 0 0 31 4 124 1 4 32 3 96 2 6 Jami 22 661 - 9 ;40 =1

X= A+∑ P∙a n =30 +−9+10 22 =30 + 1 22 =30.052. Jamlash usuli Arifmetik o‘rtachani hisoblashning oddiy usullaridan ya’na biri jamlash usulidir. Bu usul variatsion qatorning oxirgi variantalaridan boshlab markazga tomon chastotalarining to‘liqsiz qatorlari o‘rtasidagi ta’rifni aniqlashga asoslangan. Bu quyidagi formula bilan hisoblanadi. X = A + i d n d–to‘ldirilgan chastotalarning 1– va 2– to‘liqsiz qatorlari yig‘indilari o‘rtasidagi farq i – gurux oralig‘i (kengligi) n – to‘plam hajmi Misol: A = 115 X: 111 112 113 114 115 116 117 118 119 P: 3 9 31 71 82 46 19 5 1 Ps 3 12 43 114 0 71 25 6 1 -172 +103 d = - 172 + 103 = - 69 Bo sh qa yana bir misol: X : P: Ps 5 . 20 1 0+1=1 18 5 . 25 4 1+4=5 5 . 30 7 12 5 . 35 11 0 5 . 40 6 9 13 5 . 45 2 3 5 . 50 1 0+1=1

d = 13 – 18 = -5 d–variatsion qatorning pastki qismidagi yig‘ilgan taqrorlanishlar yig‘indisining ayrilganiga teng. X = A + R d n = 5.35 + 0.05 − 5 32 = 5.35 + 0.05 ∗ 0.15 = 5.34 3. Arifmetik o‘rtacha kattalikning xossalari U quyidagi asosiy xossalariga ega. 1) Arifmetik o‘rtacha kattalikda barcha musbat va manfiy cheklanishlar yig‘indisi 0 ga teng. ∑ P( X i − X ) = 0 Misol: X : P: X· P 32 2 64 34 3 102 35 2 70 38 3 114 Jami 10 350 X = 350 10 = 35 ∑ P ( X i − X ) = ¿ 2*(32–35)+3*(34–35)+2*(35–35)+3*(38–35) = 0 2) Arifmetik o‘rtachadan chetlanish kvadratlarning yig‘indisi boshqa har qanday shartli o‘rtachadan chetlanishi kvadratlarning yig‘indisidan kichik bo‘ladi va buni quyidagicha ifodalash mumkin ya’ni; ∑ ( X i − X ) 2 < ∑ ( X i − A ) 2

3) Chetlanishlar kvadratlarning yig‘indisi uchun quyidagi ifoda o‘rinli. ∑( X i − X ) 2 ∑ X 2 − ¿ ¿ ¿ ¿ Misol: X : X 2 4 16 5 25 6 36 8 64 9 81 10 100 42 322 n = 6 ∑ ( X i − X ) 2 = ¿ ∑ X 2 − ¿ ¿ ¿ ¿ 4) Chetlanishlar kvadratlarining yig‘indisi uchun qo‘yidagi ifoda ham o‘rinli. Σ¿ Σ¿ 5) Chetlanishlar kvadratlarining yig‘indisi va shartli o‘rtacha o‘rtasida qo‘yidagi bog‘liqlik mavjud. Σ¿