Page 49 - Iqtisodiyot ilmi osmonida yulduzga aylanganlar (1-qism)

МИЛТОН ФРИДМАН

Мен Статистик тадқиқотлар гуруҳида ишлаганимда яхши тушуниб
етганман буни. Мен шуғулланган муаммолардан бири металлургия
ва авиадвигателларни яратишга тааллуқли эди. Уруш даврида юқори
ҳароратни сақлаб турувчи қотишма яратиш бўйича катта лойиҳа мав-
жуд бўлган. Биз статистика соҳасидаги маслаҳатчилар сифатида таклиф
қилиндик ҳамда бу муаммо билан шуғулланган бир неча гуруҳларда
ишлаганмиз.
Мен турли тажрибалар давомида олинган катта миқдордаги маълу-
мотларни бошқарардим. натижада, қандай вақт оралиғида лопасть ИҚТИСОДИЁТ ИЛМИ ОСМОНИДА ЮЛДУЗГА АЙЛАНГАНЛАР
берилган ҳароратда силкинишини кўриш учун турбина лопасти-
га оғирликни боғлаш ёрдамида ўтказилган тажрибалардан олинган
маълумотлардан фойдаланган ҳолда кўпгина регрессия тенгламалари-
ни ҳисоблаб чиқдим.
Мен регрессия тенгламасида лопастда ёриқлар ҳосил бўлувчи вақт
ўлчовлари ва металлургиядаги илғор назариядан фойдаланган ҳолда
бошқа ўзгарувчиларни қиёсладим. Мен ажойиб корреляцияга эга бўл-
дим. шу тариқа, қандай қотишма лопастда ёриқ ҳосил бўлгунга қадар
сақланиш имконини беришини билиб олиш учун ўз регрессиямдан
фойдаландим.
Белгилар соҳасида тажрибада фойдаланилган ҳар бир ўзгарувчи
бўйича чекловлар киритишни талаб этишимга қарамай, ажойиб нати-
жаларга эришдим. Ушбу тенгламага мувофиқ, металл емирилишига
қадар қотишма тахминан 200 соатгача сақланиб туришга имкон берар-
ди. Бу мавжуд қотишмаларга нисбатан улкан муваффақият бўларди.
иқтисодиётдан фарқли ўлароқ бизда тахминларни текшириш им-
конияти мавжуд эди. Мен Массачусетс технологиялар институтидан
мутахассисларни таклиф қилдим, улар шундай қотишма яратишлари
ва синов ўтказишлари керак эди. Ёриқ пайдо бўлгунга қадар жами бир
ёки икки соат ўтди. Бу муваффақиятсизлик эди! натижада, мен катта
миқдордаги ўзгарувчилардан фойдаланган ҳолда ҳам қатъий ўзига хос
маълумотларга боғланиб қолмаслик мумкинлигини тушундим. Бунда
мен жуда кўп маълумотлардан фойдаландим.
Зеро, у пайтда бизда ҳозиргидек, юқори тезликдаги компьютерлар
бўлмасди. Мен иш учун Mark I ва IBMнинг Гарвард университетидаги
қатор бошқа ҳисоблаш машиналаридан фойдаландим. Стол калькуля-
торлари ёрдамида регрессияни ҳисоблаш учун эса қарийб уч ой сарф-
ланарди. Гарвардда эса бу ишга тахминан 40 соат сарфланди. Бу катта
ютуқ ҳисобланарди. Ҳозирги кунда менинг компьютеримда беш сония
сарфланган бўларди.