Ҳабибуллаев Иброҳим, Утанов Бунёд

Асосий таянч иборалар

1. 
   Эконометрика
   
2. 
   Корреляция
   
3. 
   Регрессия
   
4. 
   Экономика
   
5. 
   Метрика
   
6. 
   Тренд
   
7. 
   Автокорреляция
   
8. 
   Идентификация
   
9. 
   Компонента 10.Усуллар 11.Қонуният 12.Статистика
   

Такрорлаш учун саволлар ва топшириқлар

1. 
   Эконометрика сўзи нимани англатади ва у фан сифатида қайси даврда юзага келган?
   
2. 
   Эконометрикага таъриф беринг.
   
3. 
   Эконометрика жамияти ва “Эконометрика” журнали қачон ташкил топган?
   
4. 
   Эконометрика қандай фанлар билан боғланган?
   
5. 
   Эконометрикани пайдо бўлиши тарихи хақида нималарни биласиз?
   
6. 
   Эконометрик усулларнинг хусусиятлари хақида нималарни биласиз?
   
7. 
   Эконометрик тадқиқотлар қандай масалаларни ўз ичига олади?
   
8. 
   Эконометрик тадқиқотлар қайси босқичлардан иборат?
   
9. 
   Эконометриканинг пайдо бўлиши тарихига бир назар солиб кўринг.
   
10. 
    Эконометрик тадқиқотлар қандай масалаларни ўз ичига олади?
    

2. боб. Эконометрик тадқиқотларда жуфт регрессион - корреляцион тахлил

3.1. Моделлар ва уларни тузиш усуллари

Юқорида айтиб ўтилганидек эконометрикада статистика усуллари кенг қўлланилади. Эконометрика иқтисодий ўзгарувчилар орасидаги ўзаро боғланишни миқдорий жиҳатдан ифодалашни мақсад қилган ҳолда у аввало регрессия ва корреляция усуллари билан боғланган.

Регрессия ҳақида тушунча. Ўрганилувчи эркли параметрлар ўрганилувчи эрксиз параметр Y бўлсин. Алоҳида ҳолларда Yни параметрларнинг функцияси деб қараш мумкин, яъни
x₁ , x₂ ..., x_n ,
x₁ , x₂ ..., x_n

Y  f (x₁ , x₂ ,...., x_n ) (3.1)
Агар Y ҳосил хажми бўлса, у суғоришлар сонига, ишлатилган минерал озуқа ҳажмига, ҳавонинг ҳарорати ва бошқаларга боғлиқ. Бундан кўринадики, ҳосилдорлик тасодифий жараёндир. Шунинг учун (3.1) муносабат тасодифий ўзгарувчиларни ўз ичига олади. Бундай ўзгарувчиларни  деб белгиласак (3.1)ни ўрнига ушбу

Y 
муносабатни ёзиш мумкин.
f (x₁ , x₂ ,..., x_n , )
(3.2)

Бундай муносабат корреляцион боғланиш дейилади ва бу боғланишда

эркли параметр
x₁ , x₂ ..., x_n ,
ларнинг турли қийматларига Yнинг ўртача

қиймати мос келади. Y ва
x₁ , x₂ ..., x_n ,
лар орасидаги аналитик муносабат эса

регрессия тенгламаси дейилади.
Регрессия тенгламасига киритилган ўзгарувчиларнинг сонига боғлиқ равишда жуфт ва кўп омилли регрессия бўлиши мумкин. Y ва x икки ўзгарувчи орасидаги регрессия жуфт регрессия дейилади, яъни модель

кўринишга эга бўлади.