• Всего документов: 5844
  • Число пользователей: 15251

Информация о документе

Цена 20000UZS
Размер 826.6KB
Покупки 0
Дата загрузки 03 Июнь 2025
Расширение docx
Категория Экономика

Продавец

Nurali Axmedov

Дата регистрации 24 Октябрь 2024

10 Продаж

Texnologik jarayon tavsifi

Xulosa: kirish va chiqish bo’yicha qurilgan regressiya tenglamasi sifati yuqori. 4.3.2. Barcha X kirish va Y chiqish bo’yicha determinatsiya koeffisiyentini aniqlash Barcha X kirish va Y chiqish bo’yicha determinatsiya koeffisiyentlarini aniqlab quyidagi jadvalni tuzamiz (2.12-jadval). 2.12-jadval. X1,Y1 X1,Y2 X2,Y1 X2,Y2 X3,Y1 X3,Y2 R 2 0,58888530 2 0,46864311 9 0,00293549 9 0,21811523 6 0,06190855 1 0,65006331 F jad 4,67 4,67 4,6 4,6 4,6 4,6 F taj 22,9185793 5 13,2296146 6 0,03532970 3 3,34753015 7 0,79192984 6 22,2919171 6 3-bosqich bo’yicha xulosalar 1) har bir kirish faktori bo’yicha aniqlangan regressiya koeffisiyentlarining standart xatoliklari hisoblandi. Bu regressiya koeffisiyentlarini ahamiyatlilkga tekshirish uchun asos bo’ladi; 2) 1-kirish va 2-chiqishning chiziqli regressiya koeffisiyentlari orasida ozod koeffisyenti ahamiyatsiz 3) 2-kirish va 1-chiqishning chiziqli regressiya koeffisiyentlari orasida erksiz koeffisyenti ahamiyatsiz 4) 2-kirish va 2-chiqishning chiziqli regressiya koeffisiyentlari orasida erksiz koeffisyenti ahamiyatsiz 5) 2-kirish faktori bilan 1- va 2-chiqish kattaliklari bo’yicha determinatsiya koeffisiyenti statistika koeffisiyenti bo’lmaydi. V.MS Excel dasturida « Анализданных » ilovasidan foydalanib regression tahlil o’tkazish va natijalarni taqqoslash 5.1. kirish va chiqish bo’yicha Ms Excel dasturida regression tahlil natijalari. ВЫВОД ИТОГОВ Регрессионная статистика Множественный R 0,977291742 R-квадрат 0,955099149 Нормированный R- квадрат 0,951017253 Стандартная ошибка 0,127771593 Наблюдения 13 Дисперсионный анализ ^2X̅ 2016,529274 2041,163646 7,582983791 7,582983791 ^2 Y̅ 1122,263373 125,3695614 1133,11336 121,2952666 r XY = 0,767388625 0,684575138 0,054180249 0,467028089 2-bosqich bo’yicha xulosalar; 1) chiziqli va parabolik ko’rinishdagi regressiya funksiyasi har bir kirish faktori va chiqish kattaliklari uchun alohida aniqlandi, bu natijalar regression tahlil uchun asos bo’lib xizmat qiladi; 2) olingan strukturaviy natijalar parametrik qiymatlar aniqlanishi natijasida oydinlashtirildi, ya’ni har bir regressiya chizig’i yordamida prognozlash uchun boshlang’ich ma’lumotlar ishlab chiqildi 3) har bir kirish faktori va chiqish kattaliklari uchun alohida hisoblangan korrelyasiya koeffisiyentlari ular o’rtasidagi korrelyatsion bog’liqlik darajasini aniqlash imkoni berdi, ya’ni: 3.1. kirishda neft sarfi va chiqishda neft sarfi o’rtasida bog’liqlik yuqori darajada (kuchli) ekan; 3.2. kirishda neft sarfi va chiqishda gaz sarfi o’rtasida bog’liqlik yuqori darajada (kuchli) ekan; 3.3. kirishda neft bosimichiqishda neft sarfiga sezilarli darajada ta’sir qilmaydi (kuchsiz bog’liqlik mavjud); 3.4. kirishda neft bosimichiqishda gaz sarfiga o’rta darajadan kamroq ta’sir qiladi (kuchsizroq bog’liqlik mavjud); 3.5. separatorda neft sarfichiqishda neft sarfiga kuchli darajada ta’sir qiladi (kuchli bog’liqlik mavjud); 3.6. separatorda neft sarfichiqishda gaz sarfiga kuchli darajada ta’sir qiladi (kuchli bog’liqlik mavjud); IV. REGRESSION TAHLIL (BIR FAKTORLI REGRESSIYA) (3-bosqich: Regressiya tenglamasini monandlikga (sifatga) tekshrish) tayyorlashda qo‘llanilayotgan bo‘lsa, rezervuarga yo‘naltiriladi. Neftni separatordanchiqazish patrubkasiga gaz voronka hosil qilib o‘tib ketishiningoldini olish maqsadida patrubka ustki qismiga disk (halqa)9 o‘rnatiladi.1-rasmda yangi turdagi NGS separatorlari, vajadvalda texnik tasnifi va moddiy ishlanishi keltirilgan. 2- rasim . NGStoifalineft - gazseparatori ( GP 805.00.000):1— neft - gazaralashmasikirishi ; 2— neftkirishi ; 3— gazkirishi ;4— gazchiqishi ; 5— neftchiqishi ; 6— tozalashuchun ; 7— asragich klapani; 8—oqova (drenaj); 9—sath bildirgichi; 10—sath boshqargich;11—sath signalizatori; 12—to‘g‘rilash uchun; 13—termometr;14—difmanometr; 15— manometr; 16—qarshilik termometri; 17—sath ko‘rsatgichi; 18—kirish lyuki. NGS turidagi ajratish qurilmasi, hududiy avtomatikauskunalari bilan komplekt sifatida, avtomatik boshqarish moslamalari esa har qaysi kon bo‘yicha alohida loyihalanadi.Neft va gazni yig‘ish va tayyorlashda bir quvurli germetizatsiyalangan tizimning keng qo‘llanilishi blokli ajratish quril- malarining yuqori o‘tkazuvchanlik qobiliyatini va pulsatsiyalanayotgan sharoitda neft- gaz aralashmalari oqimi harakatlanayotgan yig‘ish kollektorlarida yuqori sifatdagi neft va gazni ajratishga yo‘l ochib berdi. Demak, ushbu natijaga ko’ra moddiy balans bajariladi. 7.2. Obyektning dinamik modelini tuzish Dinamik model differensial teglama ko’rinishida tasvirlanadi, ya’ni kirishlar va o’zgarmas kattaliklar ta’sirida vaqtga bog’liq chiqish parametrining o’zgarishidan aniqlanadi. Bizning obyektimiz – bu sanoat separatori bo’lib, o’z parametrlariga ega sodda obyekt hisoblanadi. Separator parametrlari bo’yicha umumiy dinamik tenglamasi quyidagi ko’rinishda bo’ladi: Bu yerda K = ρ 2( c1f1 √(p− pnp)ρ − c2f2 √(pp− p)ρ ), K1= c1√ρ(p− pnp) K , , Boshlang’ich ma’lumotlar sifatida quyidagi parametrlar berilgan bo’lsin: - separatorga kirishdagi aralashma bosimi - o’tish chizig’idagi gaz bosimi - separator ichki bosimi - kirishdagi klapanning o’tish kesimimning yuzasi - chiqishdagi klapanning o’tish kesimimning yuzasi - separator doimiysini hisoblashda olinadigian o’zgarmas son - separator doimiysini hisoblashda olinadigian o’zgarmas son - aralashma zichligi Bu parametrlarning qiymatlari: Hisoblaymiz: , 2,784181 3,263945 3,024063 0,05 0,08 688 Jadvaldagi qiymatlardan foydalanib koeffisiyentlarni topamiz: 0,01549917 12 33,79115435 0,26954832 2 13 33,78309353 - 0,44150093 14 33,77559673 - 0,25328859 5.4. kirish va chiqish bo’yicha Ms Excel dasturida regression tahlil natijalari. Регрессионная статистика Множественный R 0,466463896 R-квадрат 0,217588566 Нормированный R- квадрат 0,152387613 Стандартная ошибка 0,458931212 Наблюдения 14 Дисперсионный анализ df SS MS F Значимос ть F Регрессия 1 0,70287373 9 0,7028737 39 3,337199 177 0,092693 701 Остаток 12 2,52741428 5 0,2106178 57 Итого 13 3,23028802 4 Коэффициен ты Стандарт ная ошибка t- статист ика P- Значение Нижние 95% Верхние 95% Нижние 95,0% Y-пересечение 7,909710957 1,71868239 5 4,6021946 69 0,000608 618 4,165023 705 11,65439 821 4,165023 705 Переменная X 1 1,137465456 0,62265453 1 1,8268002 57 0,092693 701 - 0,219182 223 2,494113 136 - 0,219182 22 ВЫВОД ОСТАТКА Наблюдение Предсказанн ое Y Остатки 1 10,69378653 - 0,08261454 2 10,73973728 -0,4285495 3 10,77962162 -0,2994584 4 10,83886055 - 0,57772377 5 10,89805597 0,55194604 1) ajralib chiqadigan sof neft miqdori bo’yicha: - kirishdagi neft oqimi bir birlikka oshsa ajralib chiqadigan sof neft miqdori 0,3077 birlikka oshar ekan, - kiruvchi bosim ning bir birlik oshishiga sof neft miqdorining 0,0862 birlik kamayishi mos keladi, - separatorda neft sarfi ning bir birlik oshishiga ajralib chiqadigan sof neft miqdori 0,0298 birlikka kamayishini bildiradi. 2) ajralib chiqadigan gaz miqdori bo’yicha: - kirishdagi neft oqimi bir birlikka oshsa, ajralib chiqadigan sof gaz miqdori 0,1101 birlikka oshadi, - kiruvchi bosim ning bir birlik oshishiga ajralib chiqadigan sof gaz miqdori 0,5770 birlikka oshadi, - separatorda neft sarfi ning bir birlik oshishiga ajralib chiqadigan sof gaz miqdori 0,3355 birlikka oshadi. 6.3. To’liq faktorli tajriba natijalarini qayta ishlash. Regressiyaning kodlangan koeffisiyentlarini aniqlash. Barcha kirish faktorlarning o‘zaro ta'sirlarini hisobga olganda, rеgrеssiyaning kodlangan tеnglamasi quyidagi ko‘rinishda bo’ladi ( bo’yicha koeffisiyentlar teng bo’lishi nazarda tutilmaydi, masalan emas!!!): Kodlash jadvali quyidagicha: Sinovla r X0 X1 X2 X3 X1X2 X1X3 X2X3 X1X2X3 1 1 -1 -1 -1 1 1 1 -1 2 1 1 -1 -1 -1 -1 1 1 3 1 -1 1 -1 -1 1 -1 1 4 1 1 1 -1 1 -1 -1 -1 5 1 -1 -1 1 1 -1 -1 1 6 1 1 -1 1 -1 1 -1 -1 X3 ning qiymatlarini teng intervallarda bo’lib chiqamiz. X3 qiymatlari ichidagi min va mak qiymatlarini ajratamiz: min{X3}= 83,2078482; max{X3}=89,7293242. Har bir interval uzunligini 0,5 ga teng deb olsak u holda X3 ning qiymatlari uchun quyidagi intervallarni olishimiz mumkin: (83; 83,5), (83,5; 84), (84; 84,5), (84,5; 85), (85; 85,5), (85,5; 86), (86; 86,5), (86,5; 87), (87; 87,5); (87,5; 88), (88; 88,5), (88,5; 89), (89; 89,5) va (89,5; 90) Y1 ning qiymatlari uchun har bir intervalga mos keluvchi Y1 lar o’rtachasi olinadi. Y2 ning qiymatlari uchun har bir intervalga mos keluvchi Y2 lar o’rtachasi olinadi. X3 bilan Y1 va Y2 qiymatlari tanlanmasi ham yuqoridagi kabi amalga oshiriladi: № x3 y1 y2 1 83,207848 2 32,76207 3 10,3359 6 2 83,783544 2 32,85641 8 10,4096 4 3 84,266483 33,64115 5 10,4827 9 4 84,769586 2 32,95886 8 10,6845 7 5 85,256425 6 33,70141 7 10,8442 1 6 85,823764 33,78389 3 11,3942 5 7 86,243324 8 34,07637 2 11,2411 6 8 86,731659 2 33,47934 2 11,6808 8 9 87,186967 5 34,30937 11,7746 2 10 87,833201 7 34,44332 1 11,8051 11 88,258973 2 34,21878 6 11,1426 6 12 88,772384 2 34,07861 1 12,4704 13 89,189314 2 35,17255 2 15,4722 8 14 89,729324 2 31,38174 5 13,3101 9 X3 va Y1 o’rtasidagi regressiya chizigini tasvirlaymiz: BSU toifadagi dastlab gazi olinuvchi uskuna.bo‘limida va depulsator 6 da dastlabki ajratish va qatlamlargabo‘lish; separatsiya sig‘imi 7 da suyuqlik va gazni to‘liq ajratish;gazni tomchi suyuqligidan separatsiya sig‘imida yoki alohidachiqazilgan apparat — tomchi ushlab qoluvchi 2 da ajratish.Quduq mahsuloti neft-gaz yig‘uvchi kollektordan separator oldidagi quvuro‘tkazgichi oxirgi bo‘limiga tushadi, uningdiametri tiqinsimon oqim buzilish orqali sarf va bosim tebranishini tekislash hisobidan kelib chiqqan holda tanlanadi. Neft-gaz oqimi quvuro‘tkazgichi oxirga hududi A dandepulsator 6 ga tushadi, u ko‘tariluvchi 5 va quyiga, separatorsig‘imiga kiritish 1 tomonga egilish 4 dan iborat. Depulsatorda dastlab suyuqlikdan gaz ajraladi. Suyuqlikqoldiq gaz bilan separatsiya sig‘imiga tushadi, u yerda quyidagibo‘limlarni aniq ajratish mumkin: suyuqlik va gazni kiritish; cho‘ktirish va yig‘ish; suyuqlik va gazni olib ketish.Kiritish bo‘limi kiruvchi suyuqlik va gaz oqimi kinetic energiyasini so‘ndirish, sig‘im kesimi bo‘ylab tarqatish uchun xizmat qiladi. Bu bo‘limda dastlabki ajratish jarayoni tugaydi.Cho‘ktirish bo‘limi suyuqlik va gaz qismida gravitatsionajratishni tugallash uchun xizmat qiladi. Yig‘ish va cho‘ktirish bo‘limi separatsiya sig‘imining 60 % gacha hajmini egallaydi.Suyuqlik va gazni olib ketish bo‘limi ajralgan mahsulotniseparatsiya sig‘imidan olib ketish va sath boshqarish suzgichi hamda chegaraviy sath sezdirgichini joylashtirishga xizmat qiladi.Òomchi ushlab qolgich 2 separatsiya sig‘imi ustida joylashtiriladi, u tomchi ushlab qolgichda ushlab qolingan suyuqlikni ое Y 1 33,4487048 - 0,02567917 2 33,55172844 - 0,04948124 3 33,63815271 0,10099982 5 4 33,72818552 - 0,02464288 5 33,81530784 - 0,11350275 6 33,91683583 - 0,02569483 7 33,99191832 0,28716468 1 8 34,07930817 - 0,09975511 9 34,16078784 0,11546066 8 10 34,27643464 - 0,08540218 11 34,35262855 -0,1336314 12 34,44450598 - 0,36568361 13 34,51911766 0,65364622 5 14 34,61575512 - 0,23379823 5.6. kirish va chiqish bo’yicha Ms Excel dasturida regression tahlil natijalari. Регрессионная статистика Множественный R 0,802601404 R-квадрат 0,644169014 Нормированный R- квадрат 0,614516432 Стандартная ошибка 0,851083077 Наблюдения 14 Дисперсионный анализ df SS MS F Значимос ть F Регрессия 1 15,7355244 8 15,735524 48 21,723875 9 0,0005500 45 Остаток 12 8,69210884 0,7243424 03 Итого 13 24,4276333 2 Коэффициен ты Стандарт ная ошибка t- статисти ка P- Значение Нижние 95% Верхние 95% Нижние 95,0% Y-пересечение -33,99327078 9,79789223 2 - 3,4694473 0,0046356 81 - 55,341044 08 - 12,645497 5 - 55,341044 1 Переменная X 1 0,527775479 0,11323496 4,6608878 0,0005500 0,2810576 0,7744932 0,2810576 Gorizontalneft - gazseparatorlariNGSneftvagazkonlarinijihozlashdakengqo ‘ llaniladi , ularniqo ‘ llashdanmaqsadneftquduqlarimahsulotinibirinchivakeyingibosqichlardaqayno q ajratish, oxirgi bosqich vakuum yordamida gazdan ajratishdaqo‘llaniladi. Hozirgi paytda loyihaviy o‘tkazuvchanlik xususiyati2000 dan 30000 t/sut. ga teng bo‘lgan separatorlar normal qatori ishlab chiqazilmoqda. Qurilma shifrida quyidagi belgilarqabul qilingan: NGS — gorizontal neft-gaz separatori; birinchiraqam — ishchi bosim, ikkinchi — separator diametri (mm). NGS ajratuvchi qurilmasi ) gorizontal sig‘im1 dan va mahsulot kirituvchi patrubka 2, neftni chiqazishpatrubkasi 10, gazni chiqazish patrubka 7 laridan tarkib topgan. Sig‘imning ichida neft va gaz aralashmasining kirish patrubkasiqismiga tarqatuvchi moslama 3 va egilgan tarnov 4 va 5 lar (deflektorlar) biriktirilgan. Gazni chiqazish patrubkasi oldidagorizontal 8 va vertikal 6 simdan to‘kilgan tomchi suyuqlikniushlab qoluvchilar o‘rnatilgan. Bundan tashqari, apparat ishini boshqarish, ogohlantiruvchi, sezdiruvchi va boshqa uskunalarni o‘rnatish uchun shtutser va muftalar bilan ta’minlangan.Gaz-neft aralashmasi apparatga patrubka 2 orqali kiradi, o‘z yo‘nalishini 900 ga o‘zgartiradi va tarqatuvchi moslama yordamidaneft tarkibidagi qoldiq gaz bilan birgalikda dastlab egilgan yuqori4, keyin pastki 5 tarnovlarga tushadi. Neftdan ajralgan gaz esa dastlab vertikal 6, keyin gorizontal 8 tomchi suyuqlik ushlabqolgichlardan o‘tadi. Bu tomchi suyuqlik ushlab qolgichlar gaznijuda samarali (99 % va undan yuqori samarada) ajratishga sharoit yaratadi. Bu, o‘z navbatida, keyingi bosqich ajratgichlaridan voz kechishga olib keladi. Separatorda ajralgan gaz patrubka 7, zadvijkava boshqaruvchi klapan orqali gaz yig‘ish tarmog‘iga tushadi. Ajratilgan neft separatorning pastki suyuqlik yig‘ish bo‘limida 1.-rasm. NGS turidagi neft-gaz separatorlari.yig‘iladi, patrubka 10 orqali tayyorlashning keyingi bosqichlarigayo‘naltiriladi yoki apparat oxirgi bosqich Demak, X3 va Y2 uchun parabolik regression bo’gliqlik funksiyasi quyidagi ko’rinishda bo’ladi: Ŷ=708.213443-16.7454322*X+0.10044638*X^7; 3.7. Tajriba natijalari (tanlanmalar) asosida juft (bir omilli) regression bog’liqlik holati 3.7.1. Olingan natijalar bo’yicha jadval 2.8-jadval. № Kirish va chiqish Regressiya funksiyasi X Y Chiziqli 1 X1 Y1 Y= 20,99816715 + 0,285403134 *X 2 X1 Y2 Y= -10,3306834 + 0,479310275 *X 3 X2 Y1 Y= 34,35077786 - 0,188062373 *X 4 X2 Y2 Y= 7,909710957 + 1,137465456 *X 5 X3 Y1 Y= 18,55824963 + 0,178954936 *X 6 X3 Y2 Y= 33,99327078 + 0,527775479 *X Parabolik Y= 37,61637 989 - 0,393736 045 * X + 0,006702 148 * X 2 Y= 97,83876 259 - 4,060487 994 * X + 0,047276 846 * X 2 Y= 34,58860 159 - 0,767423 937 * X + 0,155676 773 * X 2 Y= - 55,13910 917 + 46,98384 214 * X - 8,296488 307 * X 2 Y= - 936,4134 991 + 22,33363 815 * X - 0,128476 735 * X 2 Y= 604,2256 665 - 14,24552 345 * X + 0,085443 77 * X 2 3.7.2. Korrelyatsiya koeffisiyentlarini hisoblash jadvali 2.9-jadval. X1,Y1 X1,Y2 X2,Y1 X2,Y2 X̅ 44,90578219 45,17923911 2,753721807 2,753721807 Y ̅ 33,5001996 11,19685498 33,66174921 11,01341303 ^2 X͞ 2023,954812 2047,679964 7,621044731 7,621044731 * X͞ Y 1505,886546 507,1782807 92,69851043 30,37736255 ^2 Y͞ 1122,801424 125,9339962 1133,217897 121,590262 4.1. Regressiya koeffisiyentlari aniqligini baholash tahlili 4.1.1. kirish va chiqish bo’yicha regressiya koeffisiyentlari aniqligini baholash tahlili - regressiya koeffisiyentlarining standart xatoligi bo’lib, ular quyidagicha aniqlanadi: , Bu yerda - regressiyaning standart xatoligi bo’lib, u quyidagicha hisoblanadi: yoki bu yerda n – tajribalar soni. Hisoblaymiz : S 2 = 0.143824452 13 − 2 = ¿ 0,114345748 S b i2 = 0,114345748 46.89620626 = ¿ 0,016697489 . S b o2 = x 2 S b i2 = ¿ 45,71004801* 0,0166974890,763901614 Olingan natijalardan foydalanib, regressiya koeffisiyentlarining standart xatoligini aniqlashimiz mumkin: S b i =√ S b i2 = ¿ ¿ 0,016697489 S b o = √ S b o2 = ¿ ¿ 0,763901614 4.1.2. kirish va chiqish bo’yicha regressiya koeffisiyentlari aniqligini baholash tahlili Xuddi yuqoridagi hisoblashlardan so’ng kirish va chiqish bo’yicha regressiya koeffisiyentlarining standart xatoligini aniqlaymiz: S b i = √ S b i2 = ¿ ¿ 0,101139573 S b o = √ S b o2 = ¿ ¿ 4,627083931 R 2 = 1 − 0,143824452 ; 4.114577528 = ¿ 0,965045147 ; Quyidagi tenglikdan foydalanib natijani tekshirishimiz mumkin:rxy2=¿ Determinatsiyakoeffisiyentiqiymatlari [0;1] kesmagategishlibo ’ lib , uningqabulqilganqiymatlarigako ’ raregressiyatenglamasiningsifatihaqidabirlamchi ( zaruriy ) xulosachiqarishmumkin : 1) -qurilgan regressiya tenglamasi sifati past 2) - qurilgan regressiya tenglamasi sifati yuqori bo’lishi mumkin Bunday holda F-statistikani hisoblash (Fisher mezonidan foydalanish) qatiy xulosalarga olib keladi. Uni quyidagicha hisoblash mumkin: yoki Bu formulalar 1 omilli regressiya uchun F–statistikaning umumiy formulasidan kelib chiqadi. Amaliyotda F – statistikaning qiymatlarini farqlab olish zarur, chunki uning bir vaqtda ikki qiymati mavjud bo’lib, ular quyidagilar: 1) Hisoblanish kerak bo’lgan qiymat - 2) Mezon jadvalidagi qiymat - Regressiya tenglamasining sifatiga qo’yiladigan talablar bajarilishi uchun shart bajarilishi yetarlidir. Hisoblaymiz: F= R2 1− R2(n−2)= (13 − 2)∗0,965045147 1−0,965045147 =303,6916419 . F-statistika jadvalida qiymatlarga mos keluvchi Fisher qiymati 4,67 ga teng. Demak, taqqoslaymiz: F taj = 303,6916419 > F jad = 4,67. . Yetarli shart bajarildi. 3.4. X2 – kirish omili va Y2 – chiqish o’rtasidagi empirik bog’liqlik ifodasini topish 3.4.1. Chiziqli empirik bog’liqlik qurish (chiziqli regressiya funksiyasi koeffisiyentlarini aniqlash) Hisoblashlarni yuqoridagi X1va Y1 uchun bajarilgani kabi olib boramiz. X2 va Y2 uchun quyidagi jadvalni tuzamiz (2.5-jadval): 2.5-jadval. № X2 Y2 X2^2 X2^3 X2^4 X2*Y2 X2^2*Y2 1 2,44852154 10,61063934 5,995257731 14,67951769 35,94311526 25,98037898 63,61351755 2 2,488919036 10,31065514 6,194717965 15,41815146 38,37453067 25,66238586 63,87160066 3 2,523983255 10,47963058 6,370491473 16,07901381 40,58316161 26,45041211 66,76039727 4 2,588257304 9,810653144 6,699075871 17,33893205 44,87761753 25,39249466 65,72230976 5 2,628104525 11,44946937 6,906933396 18,15214291 47,70572893 30,09040227 79,08072236 6 2,674342241 11,55310432 7,152106421 19,12718031 51,15262626 30,8969549 82,6290316 7 2,725955312 11,12604054 7,430832363 20,25611695 55,2172696 30,32908932 82,67574213 8 2,77440069 11,52777947 7,697299188 21,35539218 59,2484148 31,98267931 88,73276753 9 2,827783662 11,64283712 7,996360439 22,61197741 63,94178028 32,9234246 93,10032219 10 2,891585994 11,08994016 8,361269558 24,17732994 69,91082863 32,06751563 92,72597904 11 2,935453612 11,0289565 8,616887908 25,29447474 74,25075723 32,3749902 95,03528191 12 2,970641757 11,60853912 8,824712451 26,21505931 77,87554985 34,48481106 102,4420197 13 3,014788696 11,30956852 9,088950883 27,40126638 82,60902815 34,09595935 102,7921128 14 3,059367677 10,63996907 9,35973058 28,6348572 87,60455654 32,55157746 99,58724389 SUMMA 38,5521053 154,1877824 106,6946262 296,7414123 829,2949653 425,2830757 1178,769048 O'RTACH A 2,753721807 11,01341303 7,621044731 21,19581517 59,23535467 30,37736255 84,19778918 Olingan natijalar asosida sistema quyidagi ko’rinishda bo’ladi:{ 14 b o + 38,527194115 b 1 = 156,7999416 38.52717606 b o + 106.5668322 b 1 = 434,575051 Bu sistemani yechib quyidagi ildizlarga ega bo’lamiz: b o = ¿ -4,3935325; b 1 = ¿ 5,6663545; Demak, X2 va Y2 o’rtasidagi chiziqli regression bo’gliqlik funksiyasi quyidagi ko’rinishda bo’ladi: Ý= -4,393532463+ 5,666354503*X 3.4.2. Parabolik empirik bog’liqlik qurish (parabolik regressiya funksiyasi koeffisiyentlarini aniqlash) Olingan natijalar asosida sistema quyidagi ko’rinishda bo’ladi: { 14 b o + 38.52717606 b 1 + 106.5668322 b 2 = 156,7999416 38.52717606 b O + 106.5668322 b 1 + 296,2493423 b 2 = 434.575051 106.5668322 b O + 296,2493423 b 1 + 827,6079103 b 2 = 1210.5994 Bu sistemani yechib quyidagi ildizlarga ega bo’lamiz: bo=¿ 72,317183; b1=¿ -50,391875; b2=¿ 10,1890545 2.4 2.5 2.6 2.7 2.8 2.9 3 3.132.5 3333.5 3434.5 Qolgan kirish va chiqish miqdorlari o’rtasida ham xuddi shunday tasvirlash mumkin. II. JUFT REGRESSIYANING EMPERIK CHIZIG’INI QURISH (1-bosqich: strukturaviy isentifikasiyalash masalasini yechish) Tajriba natijalari asosida tanlanma ajratish 2.1) X1 va Y1 tanlanmasi X1 ning qiymatlarini teng intervallarda bo’lib chiqamiz. Bunda X1 qiymatlari ichidagi min va mak qiymatlarini bilish zarur: min{X1}= 39,64435996;max{X1}=49,4855546.Har bir interval uzunligini 0,5 ga teng deb olsak u holda X1 ning qiymatlari uchun quyidagi intervallarni olishimiz mumkin: (49,5; 40), (40; 41,5), (41,5; 42), (42; 42,5), (42,5; 43), (43; 43,5), (43,5; 44), (44,44,5), (44,5; 45); (45; 45,5), (45,5;46) . (46; 46,5);(46.5;47) (47;47.5) (47.5,48) (48;,48.5) (48,5;,49)(49;49.5); Y1 ning qiymatlari uchun har bir intervalga mos keluvchi Y1 lar o’rtachasi olinadi. Jadval tuzamiz. Bunda tajriba natijalarining 60 ta qiymatini Excel dasturiga kiritib, X1 bo’yicha usib borish tartibida tartiblaymiz (avval filtr o’rnatib, filtr ichida tartiblash kerak, aks holda X1 dan boshqaqolgan ustunlar o’zgarmay qoladi!!!) № x1 y1 1 2,44852154 33,8932811 6 2 2,48891903 6 33,6608375 9 3 2,52398325 5 33,1898753 4 2,58825730 33,7319579 2 83,7835442 10,31117429 7019,682279 863,9067269 588133,8605 49275939,29 72381,16744 3 84,26648295 10,50010643 7100,840149 884,8070398 598362,8253 50421930,82 74559,57734 4 84,7695862 10,79999757 7185,882745 915,5113247 609144,3067 51636910,82 77607,51616 5 85,25642563 10,8167383 7268,658111 922,1964443 619699,8097 52833390,73 78623,17257 6 85,82376395 11,29365328 7365,718459 969,2638331 632153,6823 54253808,41 83185,87042 7 86,24332483 11,31400372 7437,911077 975,7572982 641470,181 55322521,19 84152,55362 8 86,7316592 11,59544919 7522,380708 1005,692547 652428,5599 56586211,51 87225,38328 9 87,18696753 11,80802889 7601,567308 1029,506232 662757,6021 57783825,53 89759,5264 10 87,8332017 11,86387499 7714,671321 1042,042125 677604,2822 59516153,59 91525,89613 11 88,2589732 12,29783433 7789,64635 1085,39423 687506,1885 60678590,26 95795,78029 12 88,7723842 12,64043537 7880,536197 1122,121585 699573,9869 62102850,75 99613,4085 13 89,1893142 13,31321762 7954,733767 1187,39675 709477,2494 63277789,31 105903,1018 14 89,7293242 15,47530236 8051,351621 1388,588423 722442,3399 64824262,93 124597,1008 Summa 1211,0528 163,8858275 104817,1261 14212,28204 9076848,239 786449674,4 1233168,601 O’rtacha 86,50377144 11,70613054 7486,937578 1015,163003 Olingan natijalar asosida sistema quyidagi ko’rinishda bo’ladi:{ 14 bo+1211.0528 b1=163.8858275 1211.0528 bo+104817.1261 b1=14212.28204 Bu sistemani yechib ildizlarga ega bo’lamiz : bo=¿ -42,7150704; b1=¿ 0,629119402 ; Demak, X3 va Y2 o’rtasidagi chiziqli regression bo’gliqlik funksiyasi quyidagi ko’rinishda bo’ladi: Ŷ=-42.07150704+0.629119402; 3.6.2. Parabolik empirik bog’liqlik qurish (parabolik regressiya funksiyasi koeffisiyentlarini aniqlash) Olingan natijalar asosida sistema quyidagi ko’rinishda bo’ladi: { 14 bo+1211.0528 b1+104817.1261 b2= 163.8858275 1211.0528 bO+104817.126 b1+9076848.239 b2=14212.28204 104817.1261 bO+9076848.293 b1+786449674.4 b2=1233168.601 Bu sistemani yechib quyidagi ildizlarga ega bo’lamiz: b o = ¿ 708,213443; b 1 = ¿ -16,7454322; b 2 = ¿ 0,10044638; квадрат Стандартная ошибка 0,961731043 Наблюдения 13 Дисперсионный анализ df SS MS F Значимос ть F Регрессия 1 10,7738565 6 10,773856 56 11,648336 82 0,0057947 94 Остаток 11 10,1741925 9 0,9249265 99 Итого 12 20,9480491 5 Коэффициен ты Стандарт ная ошибка t- статист ика P- Значение Нижние 95% Верхние 95% Нижние 95,0% Y-пересечение -10,3306834 6,42493317 2 - 1,6079051 9 0,1361563 18 - 24,471865 96 3,8104991 69 - 24,471866 Переменная X 1 0,479310275 0,14043804 6 3,4129659 85 0,0057947 94 0,1702082 19 0,7884123 3 0,1702082 19 ВЫВОД ОСТАТКА Наблюдение Предсказанн ое Y Остатки 1 10,11148743 0,85977674 2 10,38450244 0,21548067 4 3 10,58321613 - 0,48313086 4 10,8769993 - 0,43805896 5 11,10683856 -0,1084954 6 11,32712276 - 0,14290113 7 11,56708883 0,16738655 2 8 11,81624838 0,23856380 5 9 11,9656003 - 0,33109864 10 12,31233438 - 0,50383575 11 12,673861 - 1,14267321 12 12,85736359 - 0,86612067 13 12,93770213 2,53510685 2 I - BO’LIM. Nazariy qism Statistik m о d е ll а r j а r а yoning b о rish m е x а nizmi h а qid а xb о r о t bo’lm а s а ul а r fizik – kimyoviy bl о kli m о d е ll а rd а n f о yd а l а nib yom о n t а vsifl а ng а nd а qo’ll а nil а di. Bu h о ld а obyekt (kimyoviy – t е xn о l о giya j а ryonl а ri) kirish ( x ) v а chiqish (y) o’zg а ruvchil а ri yag о n а kirish а xb о r о ti his о bl а n а dig а n, kib е rn е tik tiziml а rning “q о r а quti”si ko’rinishid а n о m о yon bo’l а di bu yerda x = [ x 1 , … x m ] T – tizimlar holati va uning xossalariga ta’sir qiluvchi kirish o’zgaruvchilarining vektori, y=[y1,… yt]T - tiziml а r h о l а tini t а vsifl о vchi chiqish o’zg а ruvchil а rining v е kt о ri. Umumiy h о ll а rd а empirik m о d е ll а r b а rch а kirish o’zg а ruvchil а ri xi(i=1,… m) ga bo’gliq holda barcha y i ( i = 1 , … l ) chiqish o’zraruvchilarining alohida har biri uchun tuziladi, ya’ni y = f ( x 1 , … , x m , a ) (1) bu yerda a=[a0,a1… am]T - (m+1) emperik modellarning koeffitsienlari. (f) funksional bog ’ liqlikning aniq qiymati va (a) koefitsientlarning qiymatlari sinov ma ’ lumotlaridan , ya ’ ni emperik aniqlanadi . T а jrib а d а gi o ’ lch а shl а r n а tij а l а ri t а s о difiy k а tt а likl а r his о bl а nib , ul а rni q а yt а ishl а sh uchun m а t е m а tik st а tistik а ning eng ko ’ p t а rq а lg а n usull а ri – r е gr е ssi о n v а k о rr е lyasi о n t а hlil usull а ri d а n f о yd а l а nil а di . Agar x 1 , x 2 , … x n va y tasodifiy miqdor orasida shunday munosabat mavjud bo ’ lsaki xi miqdorining xar bir qiymatiga xi ning o ’ zgarishi bilan qonuniy ravishda o ’ zgaradigan y miqdorning aniq taqsimoti mos kelsa x va y orasidagi munosabat oddiy jadval ko ’ rinishhida berilishi mumkin . Bunda xi va y o’zgaruvchilarni bog’laydigan ifodani tanlash kerak. Tajriba natijasida argumentning n-ta qiymati uchun funksiyaning n-ta mos qiymati olingan bo’lsin. Y miqdorning x i miqdoriga funksional bog’likligi y = φ ( x 1 , … x n ) ni tajribada olingan natijalarga ko’ra aniqlash talab etilsin. Ushbu funksiyaning ko’rinishi tajribada olingan qiymatlarga mos keladigan nuqtalarning koordinata tekisligida qanday joylashishiga qarab aniqlanadi. y = f( x ) funksiya uchun y i ≈ f ( x i ) shart o’rinli bo’lsin. Bu yerda shart xatoligi εi= yi0− yi qabul qilinsin. Bu yerda yi0= f(x). φ0(x),φ1(x),φ2(x),… ,φm(x) – bazi funksiyalar bo’lsin va bu funksiyalar yordamida y=Ф m(x)= c0φ0(x)+c1φ1(x)+… +cmφm(x) (3) funksiyani hosil qilamiz va bu yerda Ф m(x) ko’phadga ega bo’lamiz. (3) – formula c j ( j = 1 , … , m ) koefitsientlarni aniqlashda eng kichik kvadratlar usulidan foydalanamiz ya’ni, δm=∑i=0 n (yi−Ф m(xi))2=∑i=0 n (yi−c0φ0(xi)−… − cmφm(xi))2 (3.1) funksiyaning minimumini topamiz. Demak, shunday cj(j=1,… ,m) noma’lumlarni aniqlash lozimki natijada δm funksiyaning qiymati eng kichik bo’lsin. Ma’lumki, ixtiyoriy x uchun δm≥0 shart bajariladi. δm funksiyaning cj(j=1,… ,m) argumentlaridagi birinchi tartibli hususiy hosilalarini hisoblaymiz va ularni nolga tenglaymiz. Natijada quyidagi tenglamalar sistemasiga ega bo’lamiz. { ∂ δ m ∂ c 0 = − 2 ∑ i = 0n ( y i − c 0 φ 0 ( x i ) − … − c m φ m ( x i )) ∙ φ 0 ( x i ) = 0 … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … ∂ δ m ∂ c m = − 2 ∑ i = 0n ( y i − c 0 φ 0 ( x i ) − … − c m φ m ( x i )) ∙ φ m ( x i ) = 0 (3.2) VI. KO’P BELGILI CHIZIQLI REGRESSIYA 6.1. To’liq faktorli tajriba (TFT) Faol tajriba nafaqat tajriba o‘tkazishning optimal shartlarini aniqlash, balki jarayonni optimallashtirish (tajribani optimal rеjalashtirish) dan kelib chiqqan holda oldindan tuzilgan rеja asosida o‘tkaziladi. To‘liq faktorli tajriba (TFT) tеnglamasi kvadratli faktorlarni o‘z ichiga olmagan holda ni tavsiflovchi I tartibli tajribalarga tеgishli. - kirishomillari, - chiqish kattaliklari Kirish faktorlari soni 3 ga teng, ya’ni . To’liq faktorli tajribada sinovlar soni bo’lganligi uchun 8 ga teng: . TFT nаzаriyasigа ko’rа sinоv tаdqiqоtlаrini аmаlgа оshirishdа fаktоrlаrning hаr biri fаqаt ikki – minimаl (kоdlаngаn qiymаti -1) vа mаksimаl (kоdlаngаn qiymаti +1) sаthlаrdа vаriаsiyalаnаdi. o’rnigа qiymаti quyidаgi kоdlаshtirish sxеmаsi bo’yichа оlinаdigаn z j fаktоrlаrning kоdlаngаn qiymаtlаrini o’z ichigа оlаdi: bu yerda 6.2. Ko’p faktorlar orasidagi korrelyatsion bog’liqlikni aniqlash (Ko’p belgili regressiya tenglamasi koeffisiyentlarini aniqlash yoki parametrik masalani yechish) O’zaro ta’sirlashuvsiz regressiya tenglamasini (I tartibli) quyidagi ko’rinishdan izlaymiz: Bu yerda - noma’lum koeffisiyentlar. Bu koeffisiyentlarni hisoblashda EKKU dan foydalanaladi. Matrisali yechish usulini tanlaymiz, ya’ni yechim matrisasi quyidagicha bo’lsin: matrisa quyidagicha aniqlanadi: Bu yerda - matrisa o’lchovli kvadrat matrisa, - esa o’lchovli ustun matrisa bo’lib quyidagiga teng: 7 1 -1 1 1 -1 -1 1 -1 8 1 1 1 1 1 1 1 1 Jadvaldagi Y1 ning qiymatlarini olishni ko’rib chiqamiz. Quyidagicha jadval tuzamiz: X1 X2 X3 kodlas h 1 2 3 4 5 6 7 8 zj zj zj Y1 ning qiymatlari -1 -1 -1 - 1 - 1 - 1 9,7842781 62 - - - - - - - - 0,98971595 5 - 0,998054 199 - 0,993981 964 - 1 - 1 - 1 9,8136791 62 - - - - - - - - 0,98439418 7 - 0,866920 385 - 0,980766 946 - 1 - 1 - 1 9,8136791 62 - - - - - - - - 0,93218042 4 - 0,801669 647 - 0,946183 54 - 1 - 1 - 1 9,8147381 62 - - - - - - - - 0,82197065 6 - 0,800200 542 - 0,885783 63 - 1 - 1 - 1 10,053681 16 - - - - - - - - 0,79138976 4 - 0,736278 043 - 0,853973 152 - 1 - 1 - 1 10,308012 19 - - - - - - - - 0,74354115 - 0,670869 342 - 0,810673 969 - 1 - 1 - 1 10,309705 28 - - - - - - - - 0,68712828 1 - 0,621822 061 - 0,754616 91 - 1 - 1 - 1 10,313298 53 - - - - - - - - 0,67711615 9 - 0,542067 27 - 0,733543 258 - 1 - 1 - 1 10,313681 16 - - - - - - - - 0,57573334 7 - 0,442371 102 - 0,711089 156 - 1 - 1 - 1 10,315039 28 - - - - - - - - 0,50862569 5 - 0,418908 607 - 0,684298 219 - 1 - 1 - 1 10,328525 91 - - - - - - - - 0,50847070 9 - 0,409553 391 - 0,670220 045 - 1 - 1 - 1 10,469776 64 - - - - - - - - 0,47697287 - 0,409291 615 - 0,657203 523 - 1 - 1 - 1 10,472916 6 - - - - - - - - 0,47620207 2 - 0,378675 519 - 0,632818 597 - 1 - 1 - 1 10,473681 16 - - - - - - - - 0,47513308 6 - 0,314425 997 - 0,615155 466 - 1 - 1 - 1 10,610639 69 - - - - - - - - 0,44143014 4 - 0,311155 826 - 0,590851 743 - 1 - 1 - 1 10,616691 03 - - - - - - - - 0,44142756 7 - 0,247587 444 - 0,582021 681 - 1 - 1 - 1 10,713581 16 - - - - - - - - 0,40966640 7 - 0,246775 71 - 0,548884 889 - 1 - 1 - 1 10,773681 16 - - - - - - - - 0,40835766 6 - 0,182829 099 - 0,503615 784 - 1 - 1 - 1 10,797017 38 - - - - - - - - 0,40790599 - 0,167721 - 0,482719 - 1 - 1 - 1 10,807084 57 - - - - - - - Bizning holdan=17 va jadvalda hisoblashlarga ko’ra ∑ X 1 = 768 , 0523709 ∑ Y 1 = 570 , 6382088 , ,ΣX^2=34810 ,90278 , ∑ X 1 ∗ Y 1 = 25803 , 22607 Olingan natijalar asosida yuqoridagi sistema quyidagi ko’rinishda bo’ladi: { 17 bo+768,2306241 b1=570,6548506 768,2306241 bo+34810 ,90656 b1= 25803,22607 Bu sistemani yechib quyidagi ildizlarga ega bo’lamiz: bo=¿ 20,74952721; b1=¿ 0,290982978; Demak, X1 va Y1 o’rtasidagi chiziqli regression bo’gliqlik funksiyasi quyidagi ko’rinishda bo’ladi: Ý= 20,74952721+0,290982978*X 3.1.2. Parabolik empirik bog’liqlik qurish (parabolik regressiya funksiyasi koeffisiyentlarini aniqlash) Parabolik regressiya funksiyasi quyidagi ko’rinishga ega, ya’ni Bu yerda - regressiya koeffisiyenlari. Regressiya funksiyasining - koeffisiyenlarini aniqlaymiz. Ularni eng kichik kvadratlar usulidan foydalanib, - koeffisiyenlarni hisoblash uchun olingan tenglamalar sistemasining ildizlari sifatida topamiz. U quyidagi tenglamalar sistemasidir: Yuqoridagilarga qo’shimcha ravishda yozamiz: ΣX 1 3 = ¿ 1582716,108 ; ΣX 14 = 72182371 , 66 ; ΣX 12∗¿Y=1170492 ,988 ¿ ; U holda quyidagi ko’rinishdagi tenglamalr sistemaga ega bo’lamiz: To’g’rilanuvchi determinasiya koeffisiyenti quyidagi formuladan aniqlanadi: Hisoblaymiz: , Fisher mezoni (F-statistika) quyidagi formula bilan aniqlanadi: Hisoblaymiz: Agar shart bajarilsa statistika koeffisiyenti bo’ladi. Tekshiramiz: Demak, statistika koeffisiyenti bo’ladi. 0,22713486 8 0,571687 591 0,279219 129 1 1 1 - - - - - - - 11,809297 68 0,28599053 1 0,615732 575 0,405191 872 1 1 1 - - - - - - - 11,813475 22 0,31477703 9 0,636938 199 0,424623 422 1 1 1 - - - - - - - 11,813681 16 0,31616707 1 0,650450 683 0,434587 316 1 1 1 - - - - - - - 11,813681 16 0,32947634 6 0,712367 884 0,454551 196 1 1 1 - - - - - - - 12,014662 41 0,49736128 8 0,735298 861 0,533687 017 1 1 1 - - - - - - - 12,284691 04 0,62791055 8 0,735463 535 0,545757 074 1 1 1 - - - - - - - 12,299109 59 0,81547715 8 0,806500 877 0,593925 423 1 1 1 - - - - - - - 12,309702 36 0,89608312 9 0,839793 1 0,678054 619 1 1 1 - - - - - - - 12,312872 39 0,92610127 7 0,865980 893 0,705290 669 1 1 1 - - - - - - - 12,800130 88 0,97318274 3 0,898778 231 0,753251 499 1 1 1 - - - - - - - 12,808302 86 0,97988705 7 0,997088 319 0,837591 222 1 1 1 - - - - - - - 13,313217 62 1 1 1 1 1 1 - - - - - - - 15,475302 36 Kodli tanlanmali Y1 ning summasi 271,77970 93 0 156,75332 07 0 0 0 0 244,17968 39 Kodli kombinatsiyaga tegishli qiymatlar soni Kodli tanlanmali Y1 ning o’rtacha qiymatlari 10,453065 74 0 11,196665 77 0 0 0 0 12,208984 19 Jadvalning 1-uchta ustunidagi musbat qiymatlar rangli kataklarda berilgan. Ularning qiymatlariga mos ravishda 2-uchta ustundagi qiymatlar +1 ga qolganlari esa -1 ga teng. Jadvalning 1-uchta ustuni quyidagi formulalar bilan hisoblangan: bu yerda Jadvalningso ’ ngi 8 taustunidagiqiymatlar 1 va -1 ningkombinasiyalarigamoskeluvchitajribanatijalaridagiY 1 ning 60 taqiymatitaqsimotinibildiradi . Masalan, (-1, 1, -1) kombinatsiyaga Y1 ning 60 ta qiymati orasida 19 ta qiymati mos keladi. Jadvalning eng so’ngi satridagi qiymatlar kodlash jadvalidagi Y1 ustunidagi qiymatlarni beradi. Ular quyidagicha hisoblangan: Jadvaldagi Y2 ning qiymatlarini ham xuddi shunday aniqlash mumkin. Endi barcha kirish faktorlarning o‘zaro ta'sirlarini hisobga olingan rеgrеssiya tenglamasining kodlangan koeffisiyentlarini topamiz: Demak, X2 va Y2 uchun parabolik regression bo’gliqlik funksiyasi quyidagi ko’rinishda bo’ladi: Ý= 72,31718304+50,39187501*X-10,1890545*X^5 3.5. X3 – kirish omili va Y1 – chiqish o’rtasidagi empirik bog’liqlik ifodasini topish 3.5.1. Chiziqli empirik bog’liqlik qurish (chiziqli regressiya funksiyasi koeffisiyentlarini aniqlash) Hisoblashlarni yuqoridagi X1va Y1 uchun bajarilgani kabi olib boramiz. X3 va Y1 uchun quyidagi jadvalni tuzamiz (2.6-jadval): 2.6-jadval. № 1 83,2078482 33,1607336 6923,546002 2759,233287 576093,3647 47935489,24 229589,8645 2 83,7835442 33,42206996 7019,682279 2800,219476 588133,8605 49275939,29 234612,3122 3 84,26648295 33,6105203 7100,840149 2832,240336 598362,8253 50421930,82 238662,932 4 84,7695862 33,6945449 7185,882745 2856,272628 609144,3067 51636910,82 242125,0488 5 85,25642563 33,78978514 7268,658111 2880,796304 619699,8097 52833390,73 245606,3958 6 85,82376395 33,88447957 7365,718459 2908,093577 632153,6823 54253808,41 249583,5367 7 86,24332483 33,97917001 7437,911077 2930,476597 641470,181 55322521,19 252734,045 8 86,7316592 34,08140181 7522,380708 2955,936527 652428,5599 56586211,51 256373,2794 9 87,18696753 34,17115843 7601,567308 2979,27968 662757,6021 57783825,53 259754,3608 10 87,8332017 34,22123914 7714,671321 3005,761 677604,2822 59516153,59 264005,6121 11 88,2589732 34,42329192 7789,64635 3038,164399 687506,1885 60678590,26 268145,2702 12 88,7723842 34,77006751 7880,536197 3086,621792 699573,9869 62102850,75 274006,7756 13 89,1893142 34,88406641 7954,733767 3111,28596 709477,2494 63277789,31 277493,461 14 89,7293242 35,17375341 8051,351621 3156,117123 722442,3399 64824262,93 283196,2566 Summa 1211,0528 477,2662821 104817,1261 41300,49868 9076848,239 786449674,4 3575889,151 VII. MODDIY BALANS VA OBYEKTNING DINAMIK MODELINI TUZISH 7.1. Moddiy balans tuzish. Bu yerda – separatorga kirishda aralashma (kondensat) oqimi; – chiqishda suyuqlik sarfi; – chiqishda gaz sarfi. Moddiy balans massaning saqlanish qonunini akslantiradi.Kondensatni gazsizlantirish jarayoni bir yoki bir nechta ishlash pog’onalaridani iborat. komponentli va sarf ixtiyoriy yengil fraksiyali kondensat idishga kelib tushadi , u yerda bosim va harorat o’rnatiladi. Yengil berilgan bosimda uglevodorodlarni qaynashi haroratidan yuqori haroratda, kondensatni gazsizlanishi ro’y beradi. komponentali gaz va komponentli suyuqlik mos ravishda va sarf bilan idishdan ajratib turiladi. Material balans tenglamasiga ko’ra Bizning holda balans tenglamasini quyidagicha yozish mumkin Keltirilgan tenglamadan quyidagini yozish mumkin, ya’ni: Taqqoslash uchun quyidagi jadvalni tuzamiz. Sinovlar X0 X1 X2 X3 Y1 Y2 1 1 -1 -1 -1 33,2125382 3 10,6044067 2 1 1 -1 -1 33,7024134 1 10,8614751 6 3 1 -1 1 -1 32,5083469 4 11,2960462 3 4 1 1 1 -1 33,8702187 1 10,3120132 6 5 1 -1 -1 1 33,7720732 6 10,8100475 6 6 1 1 -1 1 34,0576426 5 12,0847864 7 7 1 -1 1 1 0 0 8 1 1 1 1 0 0 SUMM A 201,123233 2 65,9687753 8 , . 6 88 45 84 75 84 ВЫВОД ОСТАТКА Наблюдение Предсказанн ое Y Остатки 1 9,921791183 0,41469873 2 10,22562942 0,18454815 3 10,48051265 0,00281395 4 10,7460382 0,14106598 5 5 11,00298012 - 0,15823288 6 11,30240737 0,09237459 9 7 11,52384131 - 0,28214984 8 11,78157222 - 0,10015731 9 12,0218728 - 0,24671835 10 12,36293934 - 0,55730885 11 12,5876511 - 1,44445692 12 12,85861684 - 0,38768194 13 13,07866227 2,39414671 7 14 13,3636663 - 0,05294206 2 3 7 2 2 1 Chiziqli regressiya koeffitsiyentlari b 1 0,20656812 2 0,20147765 3 0,08979195 6 1,30020221 7 0,11057978 9 0,53397651 2 b 0 24,2240965 1 2,09424793 4 33,4144871 4 7,43301783 1 24,0675686 9 - 34,5446447 4.2. Chiziqli regressiya koeffisiyentlari nisbiy gipotezasini tekshirish (regressiya koeffisiyentlarini ahamiyatlilikga tekshirish) 4.1.1. kirish va chiqish bo’yicha regressiya koeffisiyentlari nisbiy gipotezasini tekshirish. Chiziqli regressiya koeffisiyentlari nisbiy gipotezasini tekshirishda t-statistikadan (Styudent mezoni ham deb yuritiladi) foydalanamiz. Chiziqli regressiya koeffisiyentlari har biri uchun (t) qiymat aniqlanadi va ularning quyidagi holati bo’yicha ahamiyatlilik darajasi baholanadi: 1) - ahamiyatsiz koeffitsiyent (tashlab yuborish mumkin) 2) - kuchsiz koeffitsiyent (tashlab yuborish aniqlikga ta’sir etishi mumkin) 3) - kafolatli holat (koeffitsiyent ta’siri kuchli) 4) - ishonchli, ideal holat (asliga mos keluvchi koeffitsiyent) t-statistika ni ( Styudent mezonini) hisoblash formulalari: , Bu yerda , Shuningdek, ni yuqoridagi kabi hisoblash ham mumkin. Bu formulalar teng kuchli, chunki quyidagi tenglik o’rinli: . kirish va chiqish bo’yicha chiziqli regressiya koeffisiyentlari quyidagiga teng, ya’ni: b o = ¿ 0,290982978; b 1 = ¿ 20,74952721 Shuningdek, yuqoridagi 2.10-jadvaldan foydalanib hisoblaymiz: t b o = 0,290982978 20,74952721 = 27,16256494 t b 1 = 20,74952721 0,290982978 = ¿ 17,42675075 S b 34,4386862 7 0,36179511 7 2,28357727 6 0,49399342 5 0,90894835 3 0,42275809 8 1,06210741 5 0,74176532 t jad 2,27 2,27 2,27 2,27 2,27 2,27 2,27 S b *t jad 78,1758178 4 0,82127491 6 5,18372041 7 1,12136507 6 2,06331276 2 0,95966088 2 2,41098383 2 1,68380728 |b| 25,1404041 5 0,26716454 4 8,54576273 7 8,18297517 2 0,0733034 0,19577219 5 8,41166623 9 0,14469574 Regressiyaning kodlangan koeffisiyentlarini ahamiyatlilik sharti: Jadvaldan ko’rinadiki, koeffisiyentlar ahamiyatsiz ekan, u holda regressiya tenglamasi quyidagi ko’rinishda bo’ladi: Ayni shunday jadvalni uchun ham tuzishimiz mumkin, u holda quyidagi jadvalga ega bo’lamiz: b0= b1= b2= b3= b12= b13= b23= b123= z* 50,3669962 3 0,00555876 5 0,22145440 6 0,01036323 2 0,03508579 4 0,00758991 3 0,04790598 6 0,02336608 S 2,02998942 2 2,02998942 2 2,02998942 2 2,02998942 2 2,02998942 2 2,02998942 2 2,02998942 2 2,02998942 S b 14,4067759 0,15135017 4 0,95529155 2 0,20665284 7 0,38024142 7 0,17685288 9 0,44431263 7 0,31030355 t jad 2,27 2,27 2,27 2,27 2,27 2,27 2,27 S b *t jad 32,7033812 8 0,34356489 6 2,16851182 3 0,46910196 3 0,86314804 0,40145605 9 1,00858968 5 0,70438907 |b| 8,24609692 3 0,06847180 1 2,84408205 2,52238841 7 0,31448004 2 0,25021292 7 2,87962645 6 0,00420468 Jadvaldan ko’rinadiki, koeffisiyentlar ahamiyatsiz ekan, u holda regressiya tenglamasi quyidagi ko’rinishda bo’ladi: 6.5. Regressiya tenglamasini umumiy monandlikga tekshirish. (Determinasiya koeffisiyentini aniqlash, Fisher mezoni) Determinasiya koeffisiyenti quyidagi formuladan aniqlanadi: 9 7 4 2 3 0 42,1417866 7 2,89786873 4 83,895214 2 33,65292546 9,810653144 3 1 42,9208467 8 2,52886873 4 84,439734 2 33,77012546 10,47065514 3 2 46,8509933 3 2,65886873 4 86,819364 2 31,86084446 11,81065514 3 3 47,0398957 2 2,65786873 4 87,751584 2 34,16729093 11,80278982 3 4 47,2399488 7 2,80777822 7 88,218964 2 34,04153378 12,30667634 3 5 45,5439484 8 2,72884387 5 84,729794 2 31,5617452 10,30498617 3 6 48,9950643 6 2,62877930 8 87,129074 2 34,75258033 11,53065514 3 7 41,9461314 8 2,50932159 1 85,828804 2 33,77580046 11,31065514 3 8 43,7478867 1 2,44822403 2 85,214914 2 33,84347086 10,60761367 3 9 49,3250731 1 2,69811033 1 86,430724 2 34,80203388 11,53154516 4 0 45,2455166 7 2,50887234 7 84,175834 2 33,81286569 10,3254999 4 1 46,0855243 6 2,44881904 7 85,457354 2 33,94309146 10,61366502 4 2 46,6555243 6 2,61874383 6 86,037586 7 34,26842093 10,81255869 4 3 49,4855243 6 3,00064191 3 88,178831 2 34,88286546 11,31065514 4 4 47,5055456 2 2,84544492 1 85,978902 2 34,33179197 10,80987634 4 5 45,1449756 1 2,62591853 6 84,039944 2 33,76817678 11,31194539 4 6 46,0455644 9 2,89933621 4 85,767324 2 34,165932 10,79399136 4 7 43,6257714 7 3,05981286 5 83,099324 2 33,27212016 10,46989059 4 8 46,5446444 7 3,01883057 86,605324 2 33,81239546 11,80627167 4 9 44,5424290 6 2,92883732 1 85,169324 2 33,36738086 10,46675062 5 0 46,0457351 4 2,83289046 85,840244 2 33,90250546 11,30907617 5 1 48,7455243 6 2,94879059 3 88,658854 2 34,02302546 12,30984637 5 2 47,8145243 6 2,88887042 9 87,332724 2 34,26262546 12,28166502 5 3 46,2455243 6 2,67830759 1 86,291174 2 31,06286546 11,30987634 5 4 47,4155243 6 2,70273021 87,816194 2 33,98193446 12,79710486 5 5 46,5452492 3 2,87882249 9 86,674814 2 34,07094571 11,79594714 5 45,0450620 2,97891909 83,564854 31,08169669 10,30667926 Bu yerda - ning transponiri. Demak, va matrisalarni aniq bo’lsa barcha noma’lumlarni aniqlash mumkin ekan. Ular tajriba natijalaridan quyidagicha aniqlanadi: , Bizda har bir kirish faktorining va ikki javob funksiyasining 60 tadan aniq qiymati mavjud, ular yordamida va matrisalarni yozib olib, quyidagilarni hisoblaymiz: Z=XT.X=¿ Z= X T . X = ( 60 2710,123944 166,7053769 5147,34466 2710,123944 166,7053769 5147,34466 122550,259 7544,067238 232652,0288 7544,067238 232652,0288 464,7656804 14317,78581 14317,78581 441760,9962 ) Z − 1 = ( 703,9492327 8,888859505 76,27984215 − 15,3559029 8,888859505 76,27984215 − 15,3559029 0,273670979 0,140254537 0,252245597 0,140254537 0,252245597 13,85726359 − 1,41179162 − 1,41179162 0,357528859 ) , Olingannatijalardanfoydalanibikkijavobfunksiyasiuchunregressiyakoeffisiyentlarinimatrisalishaklinian iqlaymiz: R= X T∗¿Y1=( 672,71271430466,467891877,40121357802,99671 )¿ B= Z −1∗¿Y2=( −41,58500280,199497189−2,662933390,596633078 )¿ , Aniqlanganregressiyakoeffisiyentlaridanfoydalanibregressiyatenglamalariniyozishimizmumkin: Y 1 = ¿ Ushbu regressiya tenglamasiga qarab jarayonni tahlil qilishimiz mumkin. zj= xj− xj(0) ∆xj ,j=1,… mbu yerda xj(0)=0.5 (xjmin +xjmax ) ∆ x j = x jmax − x jmin 2 , j = 1 , … m Regressiyaning kоdlаngаn tеnglаmаlаrni idеntifikаsiyalаshtirish uchun quyidаgi uch bоsqichni o z ichigа оluvchi rеgrеssiоn tаhlil usulidаn fоydаlаnilаdi: ‟  eng kichik kvаdrаtlаr usuli bilаn rеgrеssiya tеnglаmаsi ~ a ning kоdlаngаn kоeffisiеntlаrini аniqlаsh;  St`yudеnt mеzоni – t dаn fоydаlаnib, rеgrеssiyaning kоdlаngаn kоeffisiеntlаrini bаhоlаsh;  Fishеr mеzоni – F dаn fоydаlаnib, rеgrеssiyaning kоdlаngаn  tеnglаmаsining mоnаndligini tеkshirish. So ’ nggiikkibosqichdisp е rsiyal а rbirjinsliligix о ss а siningb а j а rilishi ( r е gr е ssi о nt а hlilningt а l а bl а rid а nbiri ) d а v а p а r а ll е lsin о vl а rningo ‟ tk а zilishid а, m а s а l а n , z1= 0 v а z2=0 k оо rdin а t а linuqt а ( r е j а m а rk а zi , r а smd а q о r а nuqt а) d аа m а lg ао shirilishimumkin . R е j а ningm а rk а zi (y0Sэ ,S=1,… k) da k p а r а ll е lsin о vl а rnio ’ tk а zishd а ycэ o ’ rt а qiym а tb а rch а p а r а ll е lsin о vl а rd а gio ’ lch а shl а rnin go ’ rt аа rifm е tigik а bi а niql а n а di : ycэ= ∑S=1 k y0Sэ k Regressiyaning kodlangan kоeffisiеntlаrining аhаmiyatsizligi St`yudеnt tаqsimоti – t ning kvаtili t β ( f e )табл dаn fоydаlаnib, quyidаgi tеngsizlik yordаmidа аniqlаnаdi: |~af| S~aj ≤tβ(fe) табл 4.1.3. kirish va chiqish bo’yicha regressiya koeffisiyentlari aniqligini baholash tahlili kirish va chiqish bo’yicha regressiya koeffisiyentlarining standart xatoliklari: S b i =√ S b i2 = ¿ ¿ 0,209638966 S b o = √ S b o2 = ¿ ¿ 0,57838766 4.1.4. kirish va chiqish bo’yicha regressiya koeffisiyentlari aniqligini baholash tahlili kirish va chiqish bo’yicha regressiya koeffisiyentlarining standart xatoliklari: S b i = √ S b i2 = ¿ ¿ 0,692870778 S b o = √ S b o2 = ¿ ¿ 1,911609831 4.1.5. kirish va chiqish bo’yicha regressiya koeffisiyentlari aniqligini baholash tahlili. kirish va chiqish bo’yicha regressiya koeffisiyentlarining standart xatoliklari: S b i = √ S b i2 = ¿ ¿ 0,015926594 S b o = √ S b o2 = ¿ ¿ 1,378081891 4.1.6. kirish va chiqish bo’yicha regressiya koeffisiyentlari aniqligini baholash tahlili. kirish va chiqish bo’yicha regressiya koeffisiyentlarining standart xatoliklari: S b i = √ S b i2 = ¿ ¿ 0,081116164 S b o = √ S b o2 = ¿ ¿ 7,018 7 45735 4.1.7.X kirish va Y chiqish bo’yicha regressiya koeffisiyentlari aniqligini baholash tahlili jadvali 2.10-jadval. X1,Y1 X1,Y2 X2,Y1 X2,Y2 X3,Y1 X3,Y2 S 0,49884964 2 0,58301385 3 0,34871546 6 0,51874320 6 0,93395038 0,85004094 8 S b1 0,04314887 3 0,05539279 6 0,47771341 9 0,71063837 0,12426030 1 0,11309631 2 S b0 1,94119811 2,50659590 1,31878711 1,96180532 10,7518824 9,78589497 4 1 5 2,62810452 5 34,0256116 8 6 2,67434224 1 33,2132431 2 7 2,72595531 2 33,8692130 3 8 2,77440069 33,3893988 8 9 2,82778366 2 33,3331045 5 10 2,89158599 4 34,3974439 4 11 2,93545361 2 33,8270838 12 2,97064175 7 33,4848976 9 13 3,01478869 6 33,7264435 8 14 3,05936767 7 33,5220967 1 15 48,33552 12,0604 16 48,87868 13,1043 17 49,34202 11,5509 X1 va Y1 o’rtasidagi regressiya chizigini tasvirlaymiz: ESLATMA! intervalda X1 va Y1ning 4 ta qiymati mos keladi. Y1 ning shu 4 ta qiymatining o’rtachasini olib X1=42,26 bo’lganda mos ravishda Y1= 32,36135913 deb yozamiz. 2.2) X1va Y2 tanlanmasi X1 va Y2 qiymatlari tanlanmasi ham yuqoridagi kabi amalga oshiriladi: № x1 y2 1 41,82437 11,051 2 42,3004 10,1782 3 42,92085 10,4707 4 43,19612 10,7638 5 43,66118 10,7961 6 44,12209 10,8088 7 44,79425 10,2765 8 45,22017 10,6247 9 45,55152 10,8037 10 46,1559 11,2371 11 46,62839 11,5072 12 47,19855 12,4016 13 47,66003 11,5458 14 48,33552 12,0604 15 48,87868 13,1043 16 49,34202 11,5509 1 43,0262192 3 3,56386873 4 83,708824 2 33,54149081 10,71055514 2 42,4932562 3 2,76785934 9 83,258254 2 30,67249081 9,781252144 3 43,3209676 5 2,76887045 9 84,129024 2 32,57539081 10,77065514 4 45,1085273 3 2,83885944 4 84,830334 2 34,17469081 11,31054714 5 42,0910007 3,02885981 3 83,965284 2 33,14956081 10,81069214 6 41,5972876 2,88885445 9 84,909254 2 34,52617415 9,830722144 7 40,2570145 3 3,84885287 5 84,799274 2 32,36537 11,16594714 8 41,9296764 5 3,39887051 3 85,795294 2 31,61818 12,0116364 9 39,6346981 3 2,72284020 9 83,079314 2 33,14286081 10,80627634 1 0 39,8370143 5 2,62885935 8 85,144304 2 33,16846491 11,29610406 1 1 44,0941987 4 2,54887035 83,143264 2 31,40070961 9,811712144 1 2 45,2910895 5 2,80886018 6 84,579274 2 32,16635981 10,81065514 1 3 44,1499874 1 2,89887038 4 85,904334 2 33,93133881 11,80594714 1 4 48,89545 2,78881887 6 89,189314 2 35,17255246 15,47227634 1 5 45,59545 2,75564188 4 85,343284 2 33,97382486 10,80405856 1 6 44,99545 3,94230603 2 84,358924 2 33,87021871 10,31201326 1 7 45,5151610 2 2,73332158 85,529214 2 33,64300106 11,30215694 1 8 46,0923714 8 2,95292263 5 87,099104 2 33,91290546 11,51154525 1 9 47,2513245 8 2,63822158 9 88,749414 2 34,17041546 12,29608357 2 0 49,21545 2,72522121 5 87,915704 2 35,85198546 11,8104492 2 1 46,2455243 6 2,88847923 6 86,213814 2 36,17216603 11,31065514 2 2 48,4355243 6 2,79081288 2 85,319894 2 34,55273546 10,81065514 2 3 46,5455243 6 2,67855581 4 86,827134 2 34,17318089 11,31065514 2 4 45,3455243 6 2,48891903 6 84,300194 2 33,66083759 10,31065514 2 5 45,4411754 6 2,58825730 4 88,379124 2 33,73195791 9,810653144 2 6 43,6098958 2 3,01082248 9 85,145904 2 33,06095258 11,31065514 2 7 45,1394872 6 2,74886136 83,459084 2 35,32218567 10,81065514 2 8 46,3310868 5 2,97886873 4 85,945994 2 34,9025967 11,81065514 2 44,8448695 2,71986873 84,469094 33,5807786 10,05065514 O’rtacha 86,50377144 34,09044872 7486,937578 2950,03562 Olingan natijalar asosida sistema quyidagi ko’rinishda bo’ladi:{ 14 bo+1211.0528 b1=477.2662821 1211.0528 bo+104817.1261 b1= 41300.49868 Bu sistemani yechib ildizlarga ega bo’lamiz: b o = ¿ 10,86825505; b 1 = ¿ 0,268452962; Demak, X3va Y1 o’rtasidagi chiziqli regression bo’gliqlik funksiyasi quyidagi ko’rinishda bo’ladi: Ý= 10,86825505+0,268452962 3.5.2. Parabolik empirik bog’liqlik qurish (parabolik regressiya funksiyasi koeffisiyentlarini aniqlash) Olingan natijalar asosida sistema quyidagi ko’rinishda bo’ladi: { 14 bo+1211.0528 b1+104817.1261 b2= 477.2662821 1211.0528 bO+104817.126 b1+9076848.239 b2=41300.49868 104817.1261 bO+9076848.293 b1+786449674.4 b2=3575889,51 Bu sistemani yechib quyidagi ildizlarga ega bo’lamiz: b o = ¿ 138,6502798; b 1 = ¿ -2,68809465; b 2 = ¿ 0,017092512; Demak, X3va Y1 uchun parabolik regression bo’gliqlik funksiyasi quyidagi ko’rinishda bo’ladi: Ŷ=138.65028+2.68809465*X-0.01709251*X^6; 3.6. X3 – kirish omili va Y2 – chiqish o’rtasidagi empirik bog’liqlik ifodasini topish 3.6.1. Chiziqli empirik bog’liqlik qurish (chiziqli regressiya funksiyasi koeffisiyentlarini aniqlash) Hisoblashlarni yuqoridagi X1 va Y1 uchun bajarilgani kabi olib boramiz. X3 va Y2 uchun quyidagi jadvalni tuzamiz (2.7-jadval): 2.7-jadval. № 1 83,2078482 9,856011162 6923,546002 820,0974806 576093,3647 47935489,24 68238,54668 0 2 4 6 8 10 12024681012 X3 va Y2 o’rtasidagi regressiya chizigini tasvirlaymiz: 1 -bosqichda tanlanmalar asosida regressiyaning chizig’ini tasvirladik. Bu ekspremental – statik modellashtirishning dastlabki bosqichi bo’lib, odatda kirish qismi ham deyiladi. Shuningdek, empirik modelni qurishda dastlabki ma’lumotlar tahlili hamdir. 1-bosqich bo’yicha xulosalar KIRISH Tajriba uchun berilgan ma’lumotlar asosan 60 ta tajribani nazarda tutilgandir. Bu tajriba asosida biz 3 ta kirish va 2 ta chiqish parametrlar orasidagi farq va sifat darajasini bildirib qolmasdan , uning berilgan sifatga : masalan bironbir separotor kirish qismi faktori hamda chiqish faktori orqali ma’lumotlar kelib turadi agarda u avtomatlashtirilgan busa. Nimaga biz aynan kirish 3 faktorli yu chiqish 2 faktorlisini ko’rayapmiz . Kirish faktorlari bizga chegaralanganmi ? .Yo’q bu narsa chegaralanmagan. Biz biron bir obyektni nazorat qilishimiz uchun ,eng avvalo bizga uning kirish va chiqishdagi faktorlari kerak bo’ladi. Agarda bizga faqat chiqishdagi yoki kirishdagi ma’lumotlar berilgan bo’lsa biz uning ma’lum formulalar asosida , grafiklar bilan aniqlab olishimiz mumkindir. Bu t ajribalar soni aynan 60 ta bo’ladi degani emas. Chunki biz uning sonini aniq bilmaymiz . Bu tajribalar N ta bo’lishi mumkin . Ho’p endi biz 60 ta tajriba uchun quyidagi ishlarni amalga oshiramiz. Eng avvalo biz uning excel dasturida x1 va y1 tanlanmalarini amalga oshirishimiz . Bu qanday bo’ladi degan savolga quyidagicha javob beramiz. T ех n о l о gik qurilmalar quvvatlarining ahamiyatli darajada o’sishi tashqi va ichki en е rgiya r е surslaridan о ptimal f о ydalanish bilan b о g’liq qat о r masalalarning yuzaga k е lishini b е lgilab beradi. Shuning uchun ham amaldagi jih о zlarni tak о millashtirish va yangilarini l о yihalashda as о siy e’tib о r t ех n о l о gik va k о nstruktiv param е trlarni his о blashning aniq usullarini ishlab chiqishga qaratiladi. Ko’rsatilgan masalani hal etilishi mat е matik modellashtirish usullarini tak о millashtirish hamda ularni tadqiq о t amaliyoti va l о yihalash ishlariga tadbiq etishga bog’liq. Mat е matik modellashtirish usuli, sarf-xarajatlari katta va ko’p h о llarda amalga о shirish qiyin bo’lgan tajribalarsiz, jarayon tadqiq о tining as о siy qismini uning mat е matik m о d е lida amalga о shirishga imk о n b е radi. 3 6 10,95064977 0,60298718 8 7 11,01188162 0,09666159 5 8 11,0644628 0,46384930 5 9 11,12770892 0,46699224 4 10 11,19879277 0,13189205 4 11 11,24960354 -0,3993502 12 11,29450507 0,25498990 2 13 11,34325968 - 0,03352072 14 11,38860291 - 0,74810119 5.5. kirish va chiqish bo’yicha Ms Excel dasturida regression tahlil natijalari. Регрессионная статистика Множественный R 0,836878108 R-квадрат 0,700364968 Нормированный R- квадрат 0,675395382 Стандартная ошибка 0,253967737 Наблюдения 14 Дисперсионный анализ df SS MS F Значимос ть F Регрессия 1 1,80913164 3 1,8091316 43 28,048721 69 0,0001895 44 Остаток 12 0,77399533 4 0,0644996 11 Итого 13 2,58312697 8 Коэффициен ты Стандарт ная ошибка t- статист ика P- Значение Нижние 95% Верхние 95% Нижние 95,0% Y-пересечение 18,55824963 2,92374338 2 6,3474276 66 3,67837E- 05 12,187960 04 24,928539 22 12,187960 04 Переменная X 1 0,178954936 0,03378991 9 5,2961043 88 0,0001895 44 0,1053330 28 0,2525768 44 0,1053330 28 ВЫВОД ОСТАТКА Наблюдение Предсказанн Остатки 2.3) X2va Y1 tanlanmasi X2 ning qiymatlarini teng intervallarda bo’lib chiqamiz. X2 qiymatlari ichidagi min va mak qiymatlarini ajratamiz: min{X2}= 2,445701206; max{X2}=3,056547342 Har bir interval uzunligini 0,01 ga teng deb olsak u holda X2 ning qiymatlari uchun quyidagi intervallarni olishimiz mumkin: (2,44; 2,50), (2,50; 2,6), (2,6; 2,7), (2,70; 2,8), (2,8; 2,90), (2,90; 3.0), Y1 ning qiymatlari uchun har bir intervalga mos keluvchi Y1 lar o’rtachasi olinadi. № x2 y1 1 2,44852154 33,893281 2 2,48891904 33,660838 3 2,52398326 33,189875 4 2,5882573 33,731958 5 2,62810453 34,025612 6 2,67434224 33,213243 7 2,72595531 33,869213 8 2,77440069 33,389399 9 2,82778366 33,333105 10 2,89158599 34,397444 11 2,93545361 33,827084 12 2,97064176 33,484898 13 3,0147887 33,726444 14 3,05936768 33,522097 X2 va Y1 o’rtasidagi regressiya chizigini tasvirlaymiz:2.44771412808783 2.52317584356744 2.62729711343853 2.72514790011609 2.82697625024681 2.93464620023471 3.01869687875391 32.5 3333.5 3434.5 Series1 Axis TitleAxis Title Agar( f , g ) = ∑ i = 0n f ( x i ) ∙ g ( x i ) tenglikdan foydalansak u holda (3.2) – sistemani quyidagicha yozish mumkin bo’ladi. { c0(φ0,φ0)+c1(φ0,φ1)+… +cm(φ0,φm)=(φ0,y) c0(φ1,φ0)+c1(φ1,φ1)+… +cm(φ1,φm)=(φ1,y) … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … c0(φm,φ0)+c1(φm,φ1)+… +cm(φm,φm)=(φm,y) (3.3) φ k ( x ) = x k ekanligidan (3.3) sistemani quyidagicha yozish mumkin. ∑ i = 0m ¿ ¿ (3.4) Endi m=1 va m=2 uchun (3.4) sistemani aniqlaymiz. m=1 bo’lsin. U holda P 1 ( x ) = c 0 + c 1 x chiziqli kophadga ega bo’lamiz va c 0 , c 1 larni aniqlash uchun (3.4) sistemaning ko’rinishi quyidagicha bo’ladi. ¿ m=2 bo’lsin. U holda P 1 ( x ) = c 0 + c 1 x + c 2 x 2 kvadrat uchhadga ega bo’lamiz va c0,c1,c2 larni aniqlash uchun (3.4) sistemaning ko’rinishi quyidagicha bo’ladi. ¿ TFT nаzаriyasigа ko rа sinоv tаdqiqоtlаrini аmаlgа оshirishdа fаktоrlаrning hаr ‟ biri fаqаt ikki – minimаl (kоdlаngаn qiymаti -1) vа mаksimаl (kоdlаngаn qiymаti +1) sаthlаrdа vаriаsiyalаnаdi. Bundа fаktоrlаrning minimаl vа mаksimаl qiymаtlаrining mumkin bo’lgаn kоmbinаsiyalаri ishlаb chiqilаdi, nаtijаdа TFT dаgi sinоvlаrning umumiy sоni (n) 2 m gа tеng bo’lаdi vа to’liq fаktоrli tаjribа оdаtdа 2m tipli TFT dеb аtаlаdi. Sinоvlаr sоnini аniqlаsh uchun quyidаgi fоrmulа qo’llаnilаdi: n=2m Oxirigi tenglama xj larning o’rniga qiymati quyidagi kodlashtirish sxemasi bo’yicha olinadigan z j faktorlarning kodlangan qiymatlarini o’z ichiga oladi: Texnologik jarayon tavsifi Mundarija KIRISH I –BO’LIM . NAZARIY QISMI 1.1 Texnologik jarayon tavsifi. Kirish va chiqish kattaliklari, 1.2 Funksional texnologik sxemaning tavsifi ,Tadqiqotning texnologik ob’yektini tanlash II – BO’LIM. AMALIY QISM 2.1. Ob’yektning statistik modelini qurish 2.2. Regression va korrelyatsion tahlil o’tkazish 2.3. Moddiy balansni tuzish 2.4. Ob'ektning dinamik modelini quris XULOSA FOYDALANILGAN ADABIYOTLAR Ko’rinadiki, har bir chiziqli regressiya koeffisiyentlari uchun munosabat o’rinli. Bundan b o = ¿ 0,290982978; b 1 = ¿ 20,74952721 larning ishonchli (ahamiyatli) ekanligi kelib chiqadi. 4.1.2. X kirish vaY chiqish bo’yicha regressiya koeffisiyentlari nisbiy gipotezasini (ahamiyatlilikga) tekshirish. Yuqoridagi birinchi juftlik qiymatlarini olib, qolgan 5 ta juftlik uchun t – statistika qiymatlarini hisoblab quyidagi jadvalni tuzamiz (2.11-jadval): 2.11-jadval. X1,Y1 X1,Y2 X2,Y1 X2,Y2 X3,Y1 X3,Y2 Chiziqli regressiya koeffitsiyentlari uchun t-statistika qiymatlari t b1 4,787335308 3,637253725 0,187961972 1,829625688 0,889904403 4,721431686 t b0 12,4789409 0,835494836 25,3372866 3,788866177 2,238451626 -3,5300445 t 7,46641877 4 4,98976902 6 0,18823846 2 2,06914475 2 0,91879953 5 7,98139804 4 t jad 2,1 2,1 2,1 2,1 2,1 2,1 (+,+) (+,-) (-,+) (-,+) (+,+) (+,+) 4.3. Regressiya tenglamasini umumiy monandlikga tekshirish (Determinatsiya koeffisiyentini aniqlash, Fisher mezoni) 4.3.1. kirish va chiqish bo’yicha determinatsiya koeffisiyentini aniqlash uchun quyidagi formuladan foydalanamiz: Hisoblaymiz: ∑ i = 1n ( y i − ŷ ) 2 = ¿ ¿ 0,143824452; ∑ i = 1n ( y i − y ) 2 = 4.114577528 ; bu yerda β – ishоnchli ehtimоllik (muhаndislik hisоblаridа 0,95 gа tеng); fe – qаytа tiklаnish dispеrsiyasining erkinlik dаrаjаlаri sоni (pаrаllеl sinоvlаrning bittа qаtоrigа k -1 gа tеng). Rеgrеssiyaning kоdlаngаn kоeffisiеntlаri dispеrsiyasi tаnlаnmаviy qiymаtining kvаdrаt ildizi quyidаgi fоrmulа bo yichа аniqlаnаdi:‟ S~aj=√~CJJSe, bu yerda Se - quyidаgi tаjribа rеjаsi mаrkаzidаgi k pаrаllеl sinоvlаr bo’yichа аniqlаnuvchi qаytа tiklаnishlаrdаn оlingаn kvаdrаt ildiz, S e2 = ∑ j = 1k ( y 0 Sэ − y cэ ) 2 k − 1 = S S e f e , bu yerda SSe – qаytа tiklаnish dispеrsiyalаri kvаdrаtlаrining yig`indisi; fe - qаytа tiklаnish dispеrsiyalаrining erkinlik dаrаjаlаri sоni. Yuqоridа ko’rsаtilgаni kаbi, kоdlаngаn fаktоrlаrdа TFT dаgi kоrrеlyasiya mаtrisаsining diаgоnаl elеmеntlаri bir xil vа 1/n gа tеng, S ~ a j = S e √ n . Nаtijаdа rеgrеssiyaning kоdlаngаn kоeffisiеntlаrini аhаmiyatsizligi shаrti quyidаgi ko rinishni qаbul qilаdi: ‟ |~ a f | S ~ a j √ n ≤ t β ( f e)табл . Shuningdеk ushbu hоldа kоrrеlyasiya mаtrisаsi ´C diаgоnаl hisоblаnib, rеgrеssiyaning kоdlаngаn kоeffisiеntlаri stаtistik bоg`lаnmаgаn vа bir vаqtdа rеgrеssiyaning bir qаnchа kоdlаngаn kоeffisiеntlаri аhаmiyatsiz bo lib, ulаr (pаssiv ‟ tаjribаni qаytа ishlаsh prоsеdurаsidаn fаrqli rаvishdа) ning bаrchаsi birdаnigа rеgrеssiyaning kоdlаngаn tеnglаmаsidаn tаshlаb yubоrilishi mumkin. SEPARATORNIGTUZULISHI o‘z oqimi bilan separatsiya bo‘limi cho‘ktirish va yig‘ish sig‘imigauzatishni ta’minlaydi. BSU toifadagi separatsiya uskunasi me’yoriy ishlashminimal avtomatik va nazorat jihozlari bilan ta’minlanadi va ulargaquyidagilar kiradi: pnevmatik yoki elektrik sath boshqargichlar; yuqori va pastki chegaraviy sathni sezdirgichlar; elektrokontaktmanometrlari. Suvlangan neftdan gazni ajratish, azot qatlam suvinitashlash va bir vaqtning o‘zida apparatdan chiqayotgan suvsizlantirilgan neft miqdorini hisobga oluvchi 0,6 MPa ish bosimga mo‘ljallangan uskunaning quyidagi toifalari ishlab chiqariladi:UPS-3000/6M, UPS-A- 3000/6, UPS-6300/6M va UPS-10000/6M. Shu bilan bir qatorda uskuna barcha toifalarining 1,6 MPa ishchi bosimda ishlovchi toifalari ham ishlab chiqariladi.Uskunaning shifrida quyidagi belgilar qabul qilingan: UPS(DSÒU) — dastlab suvni tashlovchi uskuna; A — antikorrozion bajarilgan; birinchi son — suyuqlik bo‘yicha o‘tkazuvchanlikxususiyati (m3/s); ikkinchi — ruxsat etilgan ishchi bosim; M — modernizatsiyalangan (turlangan, takomillashgan). UPSning birinchi uchtasidan birinchi bosqich separatorisifatida foydalanish mumkin, u holda dastlab gazni suyuqlikdanajratish mahsulot apparatga kirishidan avval depulsatorda amalga oshiriladi. UPS-10000/6M uskunasi birinchi bosqich separatoridan keyin o‘rnatiladi va u suyuqlikni bir xil sarfdagi birnechta oqimga ajratishi mumkin.Avtomatlashtirilgan qurilma UPS-3000/6M(16M), UPS-A3000/6(16) va UPS-6300/6M(16M) monoblok sifatida bajarilgan bo‘lib, unga separatsiya va suvni tashlash bloki,berkitish-boshqarish armaturasi, nazorat va boshqaruv tizimlarikiradi (5.9-rasm).Ajratish va suvni tashlash bloki A o‘tkazmaydigan sferik to‘siqbilan ikkita kesimga ajratilgan — separatsion B va tindirish D. Har qaysi kesim kirish lyukiga, asragich klapaniga va drenaj shtutserlariga ega. Har qaysi separatsiya bo‘limida to‘liq separatsiyalash vako‘pik hosil bo‘lishiga yo‘l qo‘ymaslik uchun neftni tarqatib to‘kish polkalari 2 ko‘zda tutilgan. Parallel ishlovchi uskunalardaoqimni bir me’yorda tarqatish uchun separatsiya va tindirishbo‘limlarida ularni tutashtirish uchun (quyi qismida) suyuqlik (yuqori qismida) gaz shtutserlar mavjud. Òindirish bo‘limidasig‘im hajmidan to‘liq foydalanish uchun kirish 3 da suyuqliktarqatuvchi, suvni chiqazish 8 uchun shtutser bilan birga 2.2-jadval. X1= Y1= X^2= X^3= X^4= X*Y= X^2*Y= 40,2570145 3 32,36537 1620,62721 9 65241,6134 8 2626432,58 1 1302,93317 52452,1995 6 41,8243651 8 33,3067182 1749,27752 2 73162,4218 9 3059971,85 1393,03234 5 58262,6935 42,3004012 4 32,8914555 4 1789,32394 5 75689,1208 4 3201680,18 1 1391,32176 7 58853,469 42,9208467 8 33,7701254 6 1842,19908 9 79068,7448 2 3393697,48 2 1449,44238 1 62211,2943 4 43,1961199 9 33,2963182 9 1865,90478 2 80599,8468 4 3481600,65 5 1438,27176 62127,7595 2 43,6611846 7 33,3921812 1906,29904 6 83231,2747 3633976,05 5 1457,94219 63655,4831 8 44,1 2209308 32,6660242 1 1946,75909 7 85895,0860 9 3789870,98 3 1441,29336 1 63592,8798 1 44,7942495 4 33,6061260 5 2006,52479 2 89880,7722 5 4026141,74 2 1505,36119 7 67431,5250 9 45,2201697 8 33,4648463 7 2044,86375 5 92469,0861 8 4181467,77 7 1513,28603 5 68431,0514 1 45,5515198 3 33,0595237 2074,94095 9 94516,7142 4 4305379,98 3 1505,91155 68596,5598 1 46,1559044 3 34,0088660 8 2130,36751 4 98329,0393 8 4538465,74 5 1569,70997 3 72451,3834 8 46,6283871 5 33,6371574 9 2174,20648 8 101379,741 9 4727173,85 4 1568,44640 2 73134,1260 6 47,1985538 7 34,0807133 1 2227,70348 7 105144,383 4962662,82 7 1608,56038 3 75921,7238 8 47,6600349 9 34,2972087 1 2271,47893 5 108258,765 5 5159616,55 3 1634,60616 7 77905,3871 2 48,3355243 6 32,9672404 6 2336,32291 5 112927,393 2 5458404,76 4 1593,48885 4 77022,1193 2 48,8786795 7 34,6493860 8 2389,12531 7 116777,290 8 5707919,77 9 1693,61624 82781,7254 9 49,3420158 2 35,1789616 2434,63452 5 120129,775 3 5927445,27 3 1735,80088 85647,9144 7 - - - - - - - Yig`indisi Yig`indisi Yig`indisi Yig`indisi Yig`indisi Yig`indisi Yig`indisi 808,304079 3 603,003592 7 36431,1866 1 1647942,68 4 74808340,6 6 27105,9578 2 1222931,49 5 O`rtachasi O`rtachasi O`rtachasi O`rtachasi O`rtachasi O`rtachasi O`rtachasi 44,9057821 9 33,5001996 2023,95481 2 91552,3713 3 4156018,92 6 1505,88654 6 67940,6385 9 - noma’lumlarga nisbatan tenglamalar sistemasi quyidagicha berilgan: df SS MS F Значимос ть F Регрессия 1 3,81992809 1 3,8199280 91 233,98422 06 9,27265E- 09 Остаток 11 0,17958137 9 0,0163255 8 Итого 12 3,99950947 Коэффициен ты Стандарт ная ошибка t- статист ика P- Значение Нижние 95% Верхние 95% Нижние 95,0% Y-пересечение 20,99816715 0,85358994 1 24,599829 65 5,7421E- 11 19,119428 35 22,876905 94 19,119428 35 Переменная X 1 0,285403134 0,01865801 6 15,296542 77 9,27265E- 09 0,2443371 19 0,3264691 5 0,2443371 19 ВЫВОД ОСТАТКА Наблюдение Предсказанн ое Y Остатки 1 33,17036527 -0,0084369 2 33,33293082 - 0,02466433 3 33,45125399 0,08958574 8 4 33,62618584 0,08587904 2 5 33,76304259 - 0,04050144 6 33,89420982 0,04901858 4 7 34,03709653 0,01069577 1 8 34,18545746 - 0,09607487 9 34,27438838 -0,0831259 10 34,48084963 - 0,18307451 11 34,69611901 - 0,04332725 12 34,8053848 - 0,07551581 13 34,85322202 0,31954186 6 5.2. kirish va chiqish bo’yicha Ms Excel dasturida regression tahlil natijalari. Регрессионная статистика Множественный R 0,717156274 R-квадрат 0,514313122 Нормированный R- 0,470159769 Foydalanilgan adabiyotlar 1 I.A.Karimov Jahon moliyaviy-iqtisodiy inqirozi, O‘zbekiston sharoitida uni bartaraf etishning yo‘llari va choralari.//T.: O‘zbekiston. 2 Bannov P.G. Protsess ы pererabotki nefti. Izdat. Moskva-2000 Str.116. 3 Reglament ы ustanovok kataliticheskogo riforminga. L-35-11/300, Lch-35- 11/600. 4 Sredin V.V. Tarasenkov P.M. Oborudovanie i truboprovod ы ustanovok kataliticheskogo riforminga i gidroochistki. 1963 5 Sovremennie katalizatori neftepererabotki. – SNIITE neftexim, 1999 6 Boriov G.S. Brikov V.P. Ditnerskiy YU.I. Osnovnie protsessi i apparati ximicheskoy texnologii: Posobie po proektirovaniyu. Ximiya, 1991 Str.496 7 S.A.Farmazov. Ekspluatatsiya oborudovaniya neftepererabativayushix zavodov. Izdat. Ximiya 1969g. 8 Molokanov YU.K. Protsessi i apparati neftegazo-pererabotki. Moskva Ximiya-1980g. 9 Zavod reglamentlari. 10.Internet; Ziyo.net. 5 305 575 - 0,37584224 4 - 0,111675 401 - 0,473378 236 - 1 - 1 - 1 10,809302 36 - - - - - - - - 0,36431554 4 - 0,101958 172 - 0,449642 933 - 1 - 1 - 1 10,812902 36 - - - - - - - - 0,34232454 5 - 0,094171 875 - 0,378951 31 - 1 - 1 - 1 10,813073 57 - - - - - - - - 0,34210916 9 - 0,082325 156 - 0,378470 108 - 1 - 1 - 1 10,813681 16 - - - - - - - - 0,34139111 2 - 0,016892 306 - 0,371426 509 - 1 - 1 - 1 10,813681 16 - - - - - - - - 0,27302781 2 - 0,016864 56 - 0,357715 252 - 1 - 1 - 1 10,813681 16 - - - - - - - - 0,26721226 8 0,005308 913 - 0,326142 367 - 1 1 - 1 - - 10,813718 16 - - - - - - 0,24029813 9 0,045262 11 - 0,319107 791 - 1 1 - 1 - - 10,815584 71 - - - - - - 0,23068720 6 0,048568 613 - 0,284801 075 - 1 1 - 1 - - 10,833748 16 - - - - - - 0,20657305 0,113803 344 - 0,263189 078 - 1 1 - 1 - - 11,178973 16 - - - - - - 0,17324154 5 0,120324 086 - 0,191577 156 - 1 1 - 1 - - 11,299130 08 - - - - - - 0,17318433 9 0,175803 663 - 0,183165 138 - 1 1 - 1 - - 11,305182 96 - - - - - - 0,15984636 7 0,179341 856 - 0,173086 958 - 1 1 - 1 - - 11,312102 18 - - - - - - 0,14119204 4 0,257853 91 - 0,169646 361 - 1 1 - 1 - - 11,312902 36 - - - - - - 0,10621185 3 0,257924 956 - 0,150371 202 - 1 1 - 1 - - 11,313573 16 - - - - - - 0,10621185 3 0,277444 556 - 0,137841 898 - 1 1 - 1 - - 11,313681 16 - - - - - - 0,07752996 3 0,292036 502 - 0,127944 77 - 1 1 - 1 - - 11,313681 16 - - - - - - 0,07372225 0,298980 189 - 0,110295 323 - 1 1 - 1 - - 11,313681 16 - - - - - - 0,00594209 1 0,408130 575 - 0,057294 651 - 1 1 - 1 - - 11,313681 16 - - - - - - 0,00564713 9 0,439709 753 - 0,034028 52 - 1 1 - 1 - - 11,313681 16 - - - - - 0,02771936 5 0,440936 799 0,007941 341 1 1 1 - - - - - - - 11,314971 41 0,03122658 9 0,440989 022 0,060452 541 1 1 1 - - - - - - - 11,514571 26 0,06139600 3 0,470415 018 0,081351 757 1 1 1 - - - - - - - 11,533681 16 0,08452588 7 0,473690 585 0,124825 376 1 1 1 - - - - - - - 11,534571 17 0,09675086 1 0,473691 007 0,127162 215 1 1 1 - - - - - - - 11,798973 16 0,16007390 7 0,475213 927 0,208957 581 1 1 1 - - - - - - - 11,805815 83 0,18955168 6 0,571346 186 0,217971 101 1 1 1 - - - - - - - 11,808973 16 teshikli quvur va neftni chiqazish uchun ikkita 5 va 6 shtutser UPS-3000 va UPS-6300 uskunasi prinsiðial tarhi. mavjud. Neftni chiqazish shtutserlarining joylashishi qurilmato‘liq va to‘liq bo‘lmagan tartibda ishlashiga sharoit yaratadi. UPS-6300 qurilmalarida tindirish bo‘limi yuqorisida tomchi ushlabqoluvchi 4 o‘rnatiladi. Quduq mahsuloti separatsiya bo‘limi 5 gasoplo 1 bo‘ylab tushadi va neft tarqatib to‘kuvchi polkaga o‘tadi,unda gaz suyuq fazadan birlamchi ajratiladi. Ajralgan neft gazisath boshqargich orqali D bo‘limga o‘tkaziladi, undan tomchitutib qolgich 4 va bosim boshqargich orqali gaz kollektorigauzatiladi.Qurilma birinchi bosqich ajratishda qo‘llanilganida dastlabgazni ajratib olish (depulsator) birikmasi ko‘zda tutiladi.5.10-rasmda qurilma ikkinchi bosqich ajratishda qo‘llanilganida.dastlab gazni ajratish talab qilinmaydi. Suv-neft emulsiyasiB bo‘limdan gaz bosimi ostida D bo‘limga tushadi. A va Dbo‘limlar orasidagi ruxsat etilgan bosimlar farqi 0,2 MPa danoshmasligi shart (bo‘limlar orasidagi tomchi hosil qiluvchiuzunligiga bog‘liq holda). 2-BO’LIM. AMALIY HISOB QISMI REGRESSION VA KORRELYATSION TAHLIL I. BOSHLANG’ICH MA’LUMOTLAR (TAJRIBA NATIJALARI). 1.1) Passiv tajriba natijalari (2.1-jadval) № Gkir[m3/s] Pkir[atm] Lkir[%] GN chiq[m3/s] GG chiq[m3/s] 36 59 65 46 67 54 3 2,5239832 55 33,189875 3 6,3704914 73 16,079013 81 40,583161 61 211,43581 76 4 2,5882573 04 33,731957 91 6,6990758 71 17,338932 05 44,877617 53 225,97294 53 5 2,6281045 25 34,025611 68 6,9069333 96 18,152142 91 47,705728 93 235,01263 36 6 2,6743422 41 33,213243 12 7,1521064 21 19,127180 31 51,152626 26 237,54464 94 7 2,7259553 12 33,869213 03 7,4308323 63 20,256116 95 55,217269 6 251,67644 43 8 2,7744006 9 33,389398 88 7,6972991 88 21,355392 18 59,248414 8 257,00819 29 9 2,8277836 62 33,333104 55 7,9963604 39 22,611977 41 63,941780 28 266,54351 85 10 2,8915859 94 34,397443 94 8,3612695 58 24,177329 94 69,910828 63 287,60630 09 11 2,9354536 12 33,827083 8 8,6168879 08 25,294474 74 74,250757 23 291,48418 94 12 2,9706417 57 33,484897 69 8,8247124 51 26,215059 31 77,875549 85 295,49459 36 13 3,0147886 96 33,726443 58 9,0889508 83 27,401266 38 82,609028 15 306,53798 91 14 3,0593676 77 33,522096 71 9,3597305 8 28,634857 2 87,604556 54 313,75779 37 SUMMA 38,552105 3 471,26448 89 106,69462 62 296,74141 23 829,29496 53 3591,7934 2 O'RTACH A 2,7537218 07 33,661749 21 7,6210447 31 21,195815 17 59,235354 67 256,55667 28 Olingan natijalar asosida sistema quyidagi ko’rinishda bo’ladi:{ 13 bo+38.52717606 b1= 474.1536891 38.52717606 bo+106.5668322 b1=1306.309346 Bu sistemani yechib quyidagi ildizlarga ega bo’lamiz: bo=¿ 26,42743307 ; b1=¿ 2,70379604; Demak, X2va Y1 o’rtasidagi chiziqli regression bo’gliqlik funksiyasi quyidagi ko’rinishda bo’ladi: Ý= 26,42743307-2,70379604*X 3.3.2. Parabolik empirik bog’liqlik qurish (parabolik regressiya funksiyasi koeffisiyentlarini aniqlash) Olingan natijalar asosida sistema quyidagi ko’rinishda bo’ladi: { 13 bo+38.52717606 b1+106.5668322 b2= 474.1536891 38.52717606 bO+106.5668322 b1+296,2493423 b2=1306.309346 106.5668322 bO+296,2493423 b1+827,6079103 b2=3617.326663 Bu sistemani yechib quyidagi ildizlarga ega bo’lamiz: b o = ¿ 47,927442; b 1 = ¿ -13,0078605; b 2 = ¿ 2,855725656 Demak, X2va Y1 uchun parabolik regression bo’gliqlik funksiyasi quyidagi ko’rinishda bo’ladi: Ŷ=47,927442+13,00786055*X-2,855725656**X^4 Moddiy bajarilishi Shu talablarni bajarish uchun dastlab gazi ajratilgan suyuqlik separatorlarining quyidagi turi va o‘lchamlari yaratilgan:UBS-1500/6, UBS-1500/16, UBS-3000/6, UBS-3000/16,UBS-6300/6, UBS6300/16, UBS-10 000/6, UBS-10 000/16,UBS-16 000/6 va UBS-16 000/16. Qurilma shifrida quyidagibelgilar qabul qilingan: BSU — blokli separatsiya (ajratish)qurilmasi, birinchi son — suyuqlik bo‘yicha o‘tkazuvchanlikqobiliyati (m3/s); ikkinchisi — ruxsat etilgan ishchi osim.Qurilma neftni gazdan birinchi bosqichda ajratish uchunmo‘ljallangan.BSU (5.8-rasm) qurilmasida ajratishquyidagi bosqichlargabo‘linadi: gaz-suyuqlik aralashmasini yig‘ish tizimi oxirgi Bu yerda noma’lumlar . Kodlash jadvalidan foydalanib ularni hisoblaymiz: ni hisoblash uchun kodlash jadvalidagi X0 ustun qiymatlarini mos ravishda Y1 ustun qiymatlariga ko’paytirib qo’shib chiqamiz va sinovlar soniga (bizda 8) bo’lamiz ya’ni: ni hisoblash uchun kodlash jadvalidagi X1 ustun qiymatlarini mos ravishda Y1 ustun qiymatlariga ko’paytirib qo’shib chiqamiz va sinovlar soniga (bizda 8) bo’lamiz ya’ni: Qolgan koeffisiyentlar ham shunday hisoblanadi, natijada quyidagilarga ega bo’lamiz: b o = ¿ 12,72392304 b 1 = ¿ -4,13159599b2=¿ 4,339828133 b 3 = ¿ -4,13159599 b12=¿ 4,252498912 b13=¿ 12,72392304 b23=¿ 4,252498912 b123 = ¿ 4,339828133 Demak, barcha kirish faktorlarning o‘zaro ta'sirlari hisobga olingan kodlangan rеgrеssiya tenglamasi quyidagi ko’rinishga ega bo’ladi: Y1=¿ 12,72392304-4,13159599 X1+4,339828133 X2−¿ 4,339828133 X3+4,252498912 X1X2+¿ 12,72392304 X 1 X 3 + 4,252498912 X 2 X 3 + 4,339828133 X 1 X 2 X 3 Ikkinchi javob funksiyasi uchun ham xuddi shunday hisoblashlardan keyin, uning ko’rinishi aniqlash mumkin. Natijada ikkinchi javob funksiyasi uchun kodlangan regressiya tenglamasi quyidagi ko’rinishda bo’ladi: Y 1 = ¿ 5.3. kirish va chiqish bo’yicha Ms Excel dasturida regression tahlil natijalari. Регрессионная статистика Множественный R 0,154223828 R-квадрат 0,023784989 Нормированный R- квадрат -0,057566262 Стандартная ошибка 0,256349806 Наблюдения 14 Дисперсионный анализ df SS MS F Значимос ть F Регрессия 1 0,01921342 1 0,0192134 21 0,2923739 8 0,5985968 03 Остаток 12 0,78858267 8 0,0657152 23 Итого 13 0,80779609 9 Коэффициен ты Стандарт ная ошибка t- статисти ка P- Значение Нижние 95% Верхние 95% Нижние 95,0% Y-пересечение 34,35077786 0,96002164 9 35,781253 35 1,45197E- 13 32,259070 38 36,442485 35 32,259070 38 Переменная X 1 -0,188062373 0,34780238 1 - 0,5407161 7 0,5985968 03 - 0,9458586 63 0,5697339 18 - 0,9458586 6 ВЫВОД ОСТАТКА Наблюдение Предсказанн ое Y Остатки 1 33,8904739 0,00301868 7 2 33,88287665 - 0,22182763 3 33,87628239 - 0,18437313 4 33,86648815 - 0,22893503 5 33,8567011 0,14936894 2 6 33,84800552 0,32744902 8 7 33,83788178 - 0,08422031 8 33,8291883 0,35991587 3 9 33,81873152 0,20206528 4 10 33,80697891 0,11827865 3 11 33,79857813 - { 17 bo+768,0523709 b1+27209 ,20656 b2= 442,6548506 594,2306241 bO+27209,20656 b1+1248022 ,052 b2= 20247,42047 27209,20656 bO+1582716,108 b1+72182371 ,66 b2=1170492 ,988Bu sistemani yechib quyidagi ildizlarga ega bo’lamiz: bO= ¿ 39,37725332; b1=¿ -0,5253395; b2=¿ 0,008927984 ; 3.2. X1 – kirish omili va Y2 – chiqish o’rtasidagi empirik bog’liqlik ifodasini topish 3.2.1. Chiziqli empirik bog’liqlik qurish (chiziqli regressiya funksiyasi koeffisiyentlarini aniqlash) Hisoblashlarni yuqoridagi X1 va Y1 uchun bajarilgani kabi olib boramiz. X1 va Y2 uchun quyidagi jadvalni tuzamiz (2.3-jadval): Olingan natijalar asosida sistema quyidagi ko’rinishda bo’ladi: 13 b o + 594,2306241 b 1 = 151.2078694 594,230624 b o + 27209,20656 b 1 = 6942.818 Bu sistemani yechib quyidagi ildizlarga ega bo’lamiz: bo=¿ -18,6808691; b1=¿ 0,663141804; Demak, X1 va Y2 o’rtasidagi chiziqli regression bo’gliqlik funksiyasi quyidagi ko’rinishda bo ý= -18,68086913+0,663141804*X; 3.2.2. Parabolik empirik bog’liqlik qurish (parabolik regressiya funksiyasi koeffisiyentlarini aniqlash) Olingan natijalar asosida sistema quyidagi ko’rinishda bo’ladi: { 1 b o + 594,2306241 b 1 + 27209,20656 b 2 = 151.2078694 594,2306241 b O + 27209,20656 b 1 + 1248022 , 052 b 2 = 6942.818 27209,20656 b O + 1248022 , 052 b 1 + 57341493,18 b 2 = 92772.5052 Bu sistemani yechib quyidagi ildizlarga ega bo’lamiz: bo=¿ 136,9776256; b1=¿ -6,15827745; b2=¿ 0,07460474; Demak, X1 va Y2 uchun parabolik regression bo’gliqlik funksiyasi quyidagi ko’rinishda bo’ladi: Ý= 136,9776256-6,158277446*X+0,07460474*X^3 3.3. X2 – kirishomilivaY1 – chiqisho’rtasidagiempirikbog’liqlikifodasinitopish 3.3.1. Chiziqli empirik bog’liqlik qurish (chiziqli regressiya funksiyasi koeffisiyentlarini aniqlash) Hisoblashlarni yuqoridagi X1va Y1 uchun bajarilgani kabi olib boramiz. X2 va Y1 uchun quyidagi jadvalni tuzamiz (2.4-jadval): 2.4-jadval. № X2 Y1 X2^2 X2^3 X2^4 X2^2*Y1 1 2,4485215 4 33,893281 16 5,9952577 31 14,679517 69 35,943115 26 203,19895 59 2 2,4889190 33,660837 6,1947179 15,418151 38,374530 208,51939 15 ga yaqin maxsulotlar olsa bo’ladi. Bu maxsulotlar inson uchu8n ishlatiladigan maxsulotlar bo’lishi aniq. 6 1 1 2 5 7 42,4755613 8 2,92873292 2 84,219114 2 34,09084509 10,31027252 5 8 43,2411730 7 3,05892248 9 87,849324 2 33,77207326 10,81004756 5 9 47,0460758 2 2,97185657 88,908884 2 34,04239191 12,80527684 6 0 48,2355243 6 2,83286873 4 89,729324 2 31,38174546 13,31019161 Quyidagi belgilashlarni kiritamiz: - kirishda neft sarfi - - kirishda neft bosimi - - separatorda neft sarfi - - chiqishda neft sarfi - - chiqishda gaz sarfi - № Berilishi Kirish yoki chiqish Shartli belgilanishi 1 1-kirish faktori 2 2-kirish faktori 3 3-kirish faktori 4 1-chiqish kattaligi 5 2- chiqish kattaligi 1.2) Tajriba natijalarining dekart sistemasida tasvirlanishi 1.2.1) X1 va Y1 ga nisbatan yoki Qolganlari ham huddi shu jkabi amalga oshiroladi. Bunda fesher mezoni , student mezoni , F statik taxlili, monandlikka tekshirdik , kodlashgan kanbenatsiyalsh ham qilib o’tdik. Undan sung ketma ketlikda bajarilib kelib eng oxida dinamik modeluni qurdik. Shu tariqa 60 ta tajriba asosida kerakli ma’lumotlarga ega bo’ldik. Hamma ma’lumotlar ma’lum yo’l yuriqlar asosida nomoyon bo’ldi. Keling ozgina ma’lumot berib o’tsak. Giperbola 2.Parabola 3.Polinom 4.Ko’rsatkichli 5.Ekspontsional 6.Ekstremal 1.Maksimal 2.Simmetrik 3.Normal 4.Logarifmik 5.Korrelyatsiya indeksi 6.Dispertsiya. Y va , ..., , 1 2 n x x x lar orasidagi analitik munosabat regressiya tenglamasi deyiladi . Bir va ko’p omilli regressiya Regressiya tenglamasiga kiritilgan o’zgaruvchilarning soniga bog’liq ravishda juft (oddiy) va ko’p omilli (o’lchovli) regressiya bo’lishi mumkin. Y va x ikki o’zgaruvchi orasidagi regressiya juft(oddiy) regressiya deyiladi, ya’ni model ko’rinishga ega bo’ladi. bu erda: y  natijaviy belgi(erksiz o’zgaruvchi); x  erkli o’zgaruvchi(omil). Natijaviy belgining ikki va undan ortiq erkli o’zgaruvchilar bilan regressiyasi ko’p omilli regressiya deyiladi . y  f (x) bu bir va ko’p omilli regressiyadir. Har qanday ekonometrik tadqiqot o’zgaruvchilar oralaridagi bog’lanishlar nazariyasidan kelib chiqib modellarni shakllantirishdan boshlanadi. Avvalo natijaga ta’sir etuvchi omillar to’plamidan muxumlarini, ko’proq ta’sir etuvchilarini ajratib olinadi. Agarda iqtisodiy jarayonni belgilovchi asosiy omil ma’lum bo’lsa, u holda jarayonni o’rganish uchun juft regressiyaning o’zi etarli. Xulosa qiladigan bo’lsam tajriba natijalari sifatli , anniq , qiymatlarini to’liq ishlab topildi. Tajriba kerakli natijani bergandan biz uning amaliy ishlar uchun shu tarzda qo’llashimiz mumkin. Gaz separarorida kirishda mahsulot ma’lum tezlikda, aralashma holatida holatlaridan tozalydigan qurilma hisoblanadi. Undan keyin separator ajratgan maxsulotni 2 ta chiqish orqali ikkixil jarayonga junatadi. Bu maxsulotlar gaz tarkibidan ajralgandan so’ng , keyingi bosqichga o’tadi .Keyingi bosqichda yana qandaydir jarayonlar amalga oshiriladi. Gaz tarkibidan ВЫВОД ИТОГОВ Регрессионная статистика Множественный R 0,977291742 R-квадрат 0,955099149 Нормированный R- квадрат 0,951017253 Стандартная ошибка 0,127771593 Наблюдения 13 Дисперсионный анализ df SS MS F Значимост ь F Регрессия 1 3,819928091 3,819928091 233,984220 6 9,27265E- 09 Остаток 11 0,179581379 0,01632558 Итого 12 3,99950947 Коэффициент ы Стандартная ошибка t- статистик а P-Значение Нижние 95% Верхние Y-пересечение 20,99816715 0,853589941 24,59982965 5,7421E-11 19,1194283 5 22,8769059 Переменная X 1 0,285403134 0,018658016 15,29654277 9,27265E- 09 0,24433711 9 0,32646915 ВЫВОД ОСТАТКА Наблюдение Предсказанное Y Остатки 1 33,17036527 -0,0084369 2 33,33293082 -0,02466433 3 33,45125399 0,089585748 4 33,62618584 0,085879042 5 33,76304259 -0,04050144 6 33,89420982 0,049018584 7 34,03709653 0,010695771 8 34,18545746 -0,09607487 9 34,27438838 -0,0831259 10 34,48084963 -0,18307451 11 34,69611901 -0,04332725 12 34,8053848 -0,07551581 13 34,85322202 0,319541866X1 va Y2 o’rtasidagi regressiya chizigini tasvirlaymiz:2.44771412808783 2.52317584356744 2.62729711343853 2.72514790011609 2.82697625024681 2.93464620023471 3.01869687875391 32.5 3333.5 3434.5 Series1 Axis TitleAxis Title -Y2=¿ 4,23233-1,18009341 X1 +1,619073027 X2−¿ 1,18009341 X3 +1,433173021 X1X2 +4,232339463 X1X3 + 1,433173021 X2X3 + 1,619073027 X1X2X3 6.4. Regressiyaning kodlangan koeffisiyentlarini ahamiyatlilikga tekshirish. (Koeffisiyentlarning standart xatoligi va dispersiyasi) Regressiyaning kodlangan koeffisiyentlarini ahamiyatlilikga tekshirishda Styudent mezonidan foydalanamiz. - kattalik matrisaning dioganal elementlari bo’lsin. matrisa yuqorida keltirilgan, ya’ni: dispersiyaning bahosi quyidagi formula bilan hisoblanadi: Koeffisiyentlarning standart xatoligi: uchun quyidagilarni hisoblaymiz: Shu kabi hisoblashlardan keyin quyidagi jadvalga ega bo’lamiz: b0= b1= b2= b3= b12= b13= b23= b123= z* 50,3669962 3 0,00555876 5 0,22145440 6 0,01036323 2 0,03508579 4 0,00758991 3 0,04790598 6 0,02336608 S 4,85258945 9 4,85258945 9 4,85258945 9 4,85258945 9 4,85258945 9 4,85258945 9 4,85258945 9 4,85258945 0,672536 86018,06 74990,1 Yuqoridagi hisoblashlardan umumiy dinamik tenglama ko’rinishi aniqlaymiz: . Xulosa Xulosam shundan iboratki : menga berilgan 60 ta tajriba uchun ma’lumotlar asosida 60 ta tajribani o’tkazdim. Bunda ko’rinib turibdiki 60 ta tajribani 6 ta guruhga bo’linib o’rgandik. Bu 6 ta guruhlar quyidagilar. X 1 Y 1 , X 1 Y 2 , X 2 Y 1, X 2 Y 2 , X 3 Y 1 , X 3 Y 2 Bu 6ta guruh ketma ketlikda amalga oshirildi. Bu aslida x va y lar kirish va chish faktorlari hisoblanadi. Tanlanmani biz EXCEL dasturidan danni bo’limiga murojat qilish orqali , uning filtir konstruksiyasi orqali filtirlanib keyin o’siah tartibida joylashtirib 0.5 intervalda tanlanma qilamiz. SHu tanlanmani amalga oshirganimizdan sung x ning kvadrati, kubi, to’rtinchi darajasini hamda x va y bog’liqlik ko’paytmalarini va x ning kvadrati hamda y ning ko’paytmasini amalga oshirib olamoiz. Chunki bu bizga tanlanmamizning ya’ni kirish faktori = x ni , hamda chiqish faktori = y , to’g’risida grafik orqali ma’lumotga ega bo’lishimiz mumkin. Shu hisoblashlardan so’ng x va y ning birbiriga bog’liqlik garafigi kelib chiqadi. Bu grafik asosan chiziqli , parabolik, polinom, logarifmik, integralli bo’lishi mumkin. Biz e – chetlanishlar asosida regressiya koefsentlarini aniqlaymiz. Regressiya koeffisiyentlari asosan chiziqli uchun b 0 hamda b 1 ni tashkil etadi. Parabolik uchun esa b 0 , b 1 ,b 2 lar topiladi. Yuqori darajali bo’lsa agar regressiya koeffisiyentlar soni ko’payib boraveradi . Bizga buning ahamiyati ham bor bo’lib , biz uning natijasi kuchiga teng parabolikni ishlaymiz. Bu qismini qilib bo’lganimizdan so’ng biz determenatsiya koeffisiyentini aniqlab olamiz; huddi mana bunga o’xshab. r 2 xy = ¿ 0,242924686) = R 2 2.4) X2va Y2 tanlanmasi X2 va Y2 qiymatlari tanlanmasi ham yuqoridagi kabi amalga oshiriladi: № x2 y2 1 2,448522 10,61064 2 2,488919 10,31066 3 2,523983 10,47963 4 2,588257 9,810653 5 2,628105 11,44947 6 2,674342 11,5531 7 2,725955 11,12604 8 2,774401 11,52778 9 2,827784 11,64284 10 2,891586 11,08994 11 2,935454 11,02896 12 2,970642 11,60854 13 3,014789 11,30957 14 3,059368 10,63997 X2 va Y2 o’rtasidagi regressiya chizigini tasvirlaymiz: 2.4 2.5 2.6 2.7 2.8 2.9 3 3.18.5 99.5 1010.5 1111.5 12 2.5) X3 bilan Y1va Y2 tanlanmasi Tanlab olingan y = φ ( x 1 , … x n ) funksiya regressiya funksiyasi deyiladi. M.M.ning bu ko’rinishhi regressiya deyiladi. Agar ikki xodisa orasidagi munosabat karalayotgan bo’lsa oddiy regressiya. 3 va undan ortik xodisa orasidagi munosabat karalayotgan bo’lsa ko’p belgili regressiya deyiladi. Regressiya funksiyasi bilan ekspyeremental nuqtalar orasidagi farkni chetlanish deyiladi. Funksiyani shunday tanlashimiz kerakki ushbu chetlanish iloji boricha kichiqrok bo’lsin. O’zgaruvchilar (miqdorlar, xodisalar)ning bog’lanish darajasini korrelatsiya koeffitsentlari va korrelatsion bog’liqlik aniqlaydi. Forma jihatidan korrelatsiya chiziqli va chiziqli bo lmagan bo lishi mumkin. Funksiyani‟ ‟ y = φ ( x , a 0 , a 1 , … a m ) (2) ko’rinishida tanlab olgach shu funksiyaga kiruvchi, a 0 , a 1 , … a m parametrlarni shunday tanlab olishimiz kerakki u o’rganilayotgan xodisani biror ma’noda juda yaxshi aks ettirsin. Bu masalani yechishda odatda eng kichik kvadratlar usulidan foydalanamiz. Eng kichik kvadratlar usuli. Qandaydir funksiyaning qiymatlari jadval ko’rinishida berilgan bo’lsin. U holda bu funksiyani jadval funksiya ham deb ataymiz. X X1 X2 …. Xn Y Y1 Y2 …. Yn Bu yerda berilgan tajriba natijalarini bog’lovchi emperik funksiya sifatida ushbu y = f ( x ) funksiyani aniqlash masalasini ko’rib chiqamiz. Jadvaldagi qiymatlar bo’yicha F(xi,yi) nuqtalarni Dekart koordinatalar sistemasida tasvirlaymiz. 1) keying bosqich jarayonida tanlanma qiymatlardan foydalanish mumkin, chunki olingan tanlanma qiymatlar kirish faktorlari va chiqish kattaliklari o’rtasidagi munosabatlar o’zgarishiga sabab bo’lmaydi; 2) qurilgan regressiya chiziqlari masalani chiziqlashtirish mumkinligini va chiziqli model yordamida kamida bitta factor va chiqish kattaliklari o’rtasida kuchli korrelyatsion bog’liqlik mavjudligini kafolatlaydi; 3) olingan regressiya chiziqlari tanlanma qiymatlar bo’yicha umumiy chetlanishlar holati to’g’risida dastlabki visual ma’lumotlarga ega bo’lishga imkon beradi. III. JUFT REGRESSIYANING EMPIRIK FUNKSIYASINI QURISH (2-bosqich: parametrik identifikasiyalash masalasini yechish) 3.1. X1 – kirish omili va Y1 – chiqish o’rtasidagi empirik bog’liqlik ifodasini topish 3.1.1. Chiziqli empirik bog’liqlik qurish (chiziqli regressiya funksiyasi koeffisiyentlarinianiqlash) Chiziqli empirik tenglama ko’rinishi (ragressiyaning nazariy tenglamasi o’rnini bosuvchi funksiya): Chiziqli regressiya funksiyasi quyidagi ko’rinishga ega, ya’ni Bu yerda - regressiya koeffisiyenlari. Regressiya xatoligi quyidagiga teng: bu yerda n – tajribalar soni. Regressiya funksiyasining - koeffisiyenlarini aniqlaymiz. Ularni eng kichik kvadratlar usulidan foydalanib, - koeffisiyenlarni hisoblash uchun olingan tenglamalar sistemasining ildizlari sifatida topamiz. U holda X1 va Y1 uchun quyidagi jadvalni tuzamiz (2.2-jadval):

Texnologik jarayon tavsifi

Купить