Б. Б. Беркинов г той узбекистон республикаси

с : _
 
-
У
?
 
.
я —
 1
52 - регрессия билан изохланган огишлар квадратларининг
V
йигиндиси. У куйидаги формула буйича аникланади:
/7-1
Sf
“ огишлар квадратларининг колдик йигиндиси. Ушбу куйи 
даги формула буйича хисоблаб чикилади:
о: Е0',-У)3.
^ 
^ 
п
- 1
+5; тенгламасини куйидаги тарзда такдим этиш мумкин:
у
У. cv, -yf = X u-я
2
+Z
0
', -у,)1 ■
Корреляция индекси 0 дан 1 гача кийматни кабул килади. 
Индекс киймати канчалик юкори булса, натижали белгининг 
Хисоблаб чикилган кийматлари амалдаги кийматларга шунчалик
31

---

якин булади. Корреляция индекси узгарувчилар богликдигининг 
хдр кандай шаклида фойдаланилади; жуфт чизикли регрессияда у 
корреляциянинг жуфт коэффициентига тенг.
Модель аникпигининг улчовлари сифатвда аниклик тавсиф- 
лари кулланилади.
Агар регрессия модели адекват дея эътироф этилса, моделнинг 
параметрлари эса ахдмиятли булса, у х,олда прогнозни тузишга 
утилади.
Модель аниклиги улчовларининг таърифи
Аниклик
тавсифлари
Хисоблаб чикиш ва тавсифнинг мазмуни
Энг катта хато
Хисоблаб чикилган кийматларнинг амалдаги киймат-
лардан энг катта огишига мос келадн
Уртача мутлок хато
1 V ^ l 1
£ 
one
- / JgJ 
*
п
Хато амалдаги кийматлар моделдан уртача канчага
фарк кил и ши ни курсатади
Колдикдар катори
дисперсияси
(колдик
дисперсияси)