2-laboratoriya ishi Juftlik regressiyaning chiziqli tenglamasi. Chiziqli regressiya koeffitsiyentlarining statistik tahlili. Oddiy regressiya modellarda ishonch va bashorat intervallari



Download 49,38 Kb.
bet1/2
Sana06.07.2022
Hajmi49,38 Kb.
#750427
  1   2
Bog'liq
Saparboyev J


2-laboratoriya ishi


Juftlik regressiyaning chiziqli tenglamasi. Chiziqli regressiya koeffitsiyentlarining statistik tahlili. Oddiy regressiya modellarda ishonch va bashorat intervallari

Laboratoriya ishi uchun topshiriqlar:



  1. Ishonchli manbalardan hajmi kamida 20 ta bo‘lganX va Y ma’lumotlar oling.

  2. Ushbu ma’lumotlar orasidagi bog‘lanishni aniqlang. Nuqtaviy diagrammasini chizing. Nuqtaviy diagramma asosida xulosa chiqaring.

  3. Korrelyatsiya koeffitsiyentini toping.

  4. Chiziqli regressiya modelini quring. Determinatsiya koeffitsiyentini aniqlang va ma’nosini tushuntiring.

  5. Qurilgan model yordamida bashorat qiling. Ushbu bashorat uchun 95% ishonchlilik bilan bashorat va ishonch oraliqlarini toping.

  6. Olingan natijalar asosida umumiy xulosa chiqaring.

Agar tushuntiruvchi o‘zgaruvchi faqat bitta bo‘lsa, u holda bunday tahlil oddiy regressiyayoki juftlik regressiyasi deyiladi, aks holda, ya’ni tushuntiruvchi o‘zgaruvchilar ikkita yoki undan ortiq bo‘lsa, ko‘p o‘zgaruvchili regressiyahaqida gap boradi. Ushbu laboratoriya ishida oddiy regressiya bilan tanishib chiqamiz. Bosh to‘plamdagi regressiya to‘g‘ri chizig‘i quyidagi ko‘rinishga ega:


. (3.1)
Bu yerda:
0 va 1– to‘g‘ri chiziqning parametrlari;
– tasodifiy xatolik yoki shovqin deb ataladi.
Agar (3.1) regressiya chizig‘i parametrlari aniq qiymatlar qabul qilsa, u holda regressiya to‘g‘ri chizig‘i aniqlangan bo‘ladi. Birinchi parametr 0– to‘g‘ri chiziqning OY-o‘qi bilan kesishish nuqtasi bo‘lib, X0 da Y ana shu qiymatga erishadi: Y(0)0 bo‘ladi. Ikkinchi parametr 1 to‘g‘ri chiziqning og‘ishini bildiradi, ya’ni 1 Y ning OXo‘qi bilan hosil qilgan burchagining tangensiga teng. Bu parametr X bir birlikka o‘zgarganda Y qanday miqdorga o‘zgarishini ko‘rsatadi. Regressiya chizig‘i parametrlarining bahosi ko‘p hollarda eng kichik kvadratlar usuli yordamida aniqlanadi.
Izlanayotgan regressiya to‘g‘ri chizig‘ining OYo‘qi bilan kesishish nuqtasi b0 va Xo‘qi bilan hosil qilgan burchagining tangensi b1 uchun kichik kvadratlar usuli yordamida quyidagi formulalarni topamiz:


bunda:
n – tanlanma hajmi;
b1parametr regressiya koeffitsiyenti. Uning kattaligi ta’sir ko‘rsatuvchi omilning bir birlikka o‘zgarishi bilan natijaviy o‘zgaruvchining o‘rtacha necha birlikka o‘zgarishini bildiradi.
Formal qaraganda b0 Y ning X0dagi qiymati. Agar tushuntiruvchi o‘zgaruvchi nolga teng bo‘la olmasa, u holda ozod had hech qanday ma’noga ega bo‘lmaydi. Hamma modellarda ham b0 iqtisodiy ma’noga ega bo‘lavermaydi. Faqat b0 ning ishorasini tahlil qilish mumkin. Agar b0>0 bo‘lsa, u holda Y X ga nisbatan sekinroq o‘zgaradi. Boshqacha qilib aytganda natijaning variatsiyasi omilning variatsiyasidan kichik. b0<0 bo‘lganida esa buning aksi bo‘ladi, ya’ni natijaning variatsiyasi omilning variatsiyasidan katta. Y X ga nisbatan tezroq o‘zgaradi.
Bashorat oraliqlari X ning berilgan qiymatlari uchun Y ning mos qiymatlarini oldindan bashorat qilishda ishlatiladi va quyidagi formula yordamida aniqlanadi:

bunda:
Y ning tanlanma regressiya tenglamasi bo‘yicha bahosi;
– erkinlik darajasi ga teng bo‘lgan t–statistikaning  ishonchlilik darajasi bilan aniqlangan qiymati;
– bashorat bahosining standart xatoligi.U quyidagi formula bilan hisoblanadi
,
bunda:
xpX ning berilgan qiymati;
X ning tanlanma o‘rta qiymati;
X ning markazlashtirilgan qiymatlari kvadratlarining yig‘indisi.
X ning berilgan qiymati uchun mos Y ning o‘rta qiymatini baholashda ishonch oralig‘idan foydalaniladi va u quyidagi formula bo‘yicha hisoblanadi:

bunda:
 , lar yuqoridagiday aniqlanadi;
– o‘rta qiymat bahosining standart xatoligi.U quyidagi formula yordamida hisoblanadi

Modelning xatoligi qancha kam bo‘lsa, ishonch va bashorat oraliqlari shuncha tor bo‘ladi. Xatolik kattalashgan sari bu oraliqlar ham kattalashib boradi.
Oddiy regressiyadagi determinatsiya koeffitsiyenti – miqdor Yo‘zgaruvchanligining bashorat qiluvchi o‘zgaruvchilar tomonidan topilgan regressiya renglamasi yordamida tushuntirilishi mumkin bo‘lgan qismini bildiradi. U quyidagi formula asosida hisoblanadi
,
bunda:
Y – bashorat qilinayotgan o‘zgaruvchining tanlanma qiymati;
Y ning regressiya tenglamasi bo‘yicha hisoblangan qiymati, ya’ni baho.
Misol. Xorarm viloyatining 2010-2021 yil oralig’idagi jami ishlab chiqarish sanoatiga to’qimachilik mahsulotini ishlab chiqarish qanday darajada tasir etishini ko’ramizx
3.1-jadval




Download 49,38 Kb.

Do'stlaringiz bilan baham:
  1   2




Ma'lumotlar bazasi mualliflik huquqi bilan himoyalangan ©hozir.org 2024
ma'muriyatiga murojaat qiling

kiriting | ro'yxatdan o'tish
    Bosh sahifa
юртда тантана
Боғда битган
Бугун юртда
Эшитганлар жилманглар
Эшитмадим деманглар
битган бодомлар
Yangiariq tumani
qitish marakazi
Raqamli texnologiyalar
ilishida muhokamadan
tasdiqqa tavsiya
tavsiya etilgan
iqtisodiyot kafedrasi
steiermarkischen landesregierung
asarlaringizni yuboring
o'zingizning asarlaringizni
Iltimos faqat
faqat o'zingizning
steierm rkischen
landesregierung fachabteilung
rkischen landesregierung
hamshira loyihasi
loyihasi mavsum
faolyatining oqibatlari
asosiy adabiyotlar
fakulteti ahborot
ahborot havfsizligi
havfsizligi kafedrasi
fanidan bo’yicha
fakulteti iqtisodiyot
boshqaruv fakulteti
chiqarishda boshqaruv
ishlab chiqarishda
iqtisodiyot fakultet
multiservis tarmoqlari
fanidan asosiy
Uzbek fanidan
mavzulari potok
asosidagi multiservis
'aliyyil a'ziym
billahil 'aliyyil
illaa billahil
quvvata illaa
falah' deganida
Kompyuter savodxonligi
bo’yicha mustaqil
'alal falah'
Hayya 'alal
'alas soloh
Hayya 'alas
mavsum boyicha


yuklab olish