Yechim Korrelyatsiya koeffitsienti birlikka yaqin, shuning uchun omil
hisobga olinmaydi; Birinchi bosqichda 54 ta ta'sirga ega to'liq kvadratik model
qurildi. Ushbu model uchun Fisher mezonlari paydo bo'ldi: So'ngra ahamiyatsiz
effektlarning 11 bosqichli skriningi o'tkazildi, uning davomida talabalar mezoni
tomonidan 28 ta statistik ahamiyatsiz effektlar yo'q qilindi, natijada 26 ta effektga
ega model olindi, buning uchun Fisher mezoni biroz oshdi: qolgan parametrlar
aylandi. yaxshi Muhim, ravshanlik uchun grafik shaklida tasvirlash qulay. Grafika
nazariyasi usullaridan foydalanib, javob funktsiyasi va omillar o'rtasidagi statistik
ahamiyatli o'zaro bog'liqlik sonini vizual ravishda ko'rsatadigan jadval tuzishimiz
mumkin.
Ushbu jadval shuningdek, vertex qo'shni matritsa deb ataladi.
Korrelyatsion tahlil va regressiya tahlili matematik statistikaning tegishli
bo'limlari bo'lib, tanlangan ma'lumotlardan bir qator miqdorlarning statistik
bog'liqligini o'rganish uchun mo'ljallangan; ularning ba'zilari tasodifiy.
Statistik
qaramlikda miqdorlar funktsional jihatdan bog'liq emas, ammo tasodifiy
o'zgaruvchilar qo'shma ehtimollik taqsimoti bilan berilgan. Valyuta kurslarining
tasodifiy qiymatlarining o'zaro bog'liqligini o'rganish
korrelyatsiya nazariyasini,
ehtimollik nazariyasi va korrelyatsion tahlilning bo'limi, matematik statistika
bo'limi sifatida olib keladi. Tasodifiy o'zgaruvchilarning bog'liqligini o'rganish
namunaviy ma'lumotlarga asoslangan regressiya modellari va regressiya tahliliga
olib keladi. Ehtimollar nazariyasi va matematik statistika faqat statistik qaramlikni
o'rganish vositasidir, ammo sabab sifatida o'zaro bog'liqlikni o'z oldiga maqsad
qilib qo'ymang. Tadqiq qilinayotgan hodisani asosli ravishda tushuntirishga imkon
beradigan ba'zi boshqa nazariyalardan kelib chiqadigan sabablar to'g'risidagi
g'oyalar va farazlarni kiritish kerak.
Rasmiy ravishda tasodifiy o'zgaruvchilar tizimining o'zaro bog'liqlik
modeli quyidagicha ifodalanishi mumkin:, bu erda Z - tasodifiy o'zgaruvchilar
to'plamidir
Xulosa
Iqtisodiy ma'lumotlar deyarli har doim jadval ko'rinishida taqdim etiladi.
Jadvallardagi raqamli ma'lumotlar odatda o'zaro aniq (ma'lum)
yoki yashirin
(yashirin) o'zaro bog'liqliklarga ega.
To'g'ridan-to'g'ri hisoblash usullari yordamida olingan ko'rsatkichlar aniq
bog'liq, ya'ni oldindan ma'lum bo'lgan formulalar bo'yicha hisoblab chiqilgan.
Masalan, rejaning foizlari, darajalari, o'ziga xos og'irliklari, summadagi og'ishlar,
foizlardagi og'ishlar, o'sish sur'atlari, o'sish sur'atlari, indekslar va boshqalar.
Ikkinchi turdagi (yashirin) ulanishlar oldindan ma'lum emas. Biroq,
ularni boshqarish uchun murakkab hodisalarni tushuntirish va oldindan aytib
berish (oldindan aytib berish) qobiliyatiga ega bo'lish kerak.
Shuning uchun
mutaxassislar kuzatuvlar yordamida yashirin bog'liqlikni aniqlashga va ularni
formulalar, ya'ni hodisalar yoki jarayonlarni matematik
modellashtirish usulida
ifodalashga harakat qiladilar. Ushbu imkoniyatlardan biri korrelyatsiya va
regression tahlil orqali ta'minlanadi.
Do'stlaringiz bilan baham: