Dispersion tahlil asoslari. Dispersiya lotincha «dispersio»

Misoll: from statistics import mean, median, mode
mediann=[1,2,3,5,5,7]
print("mediann = ",median(mediann))
print("moda = ",mode(mediann))
print("urtacha = ", mean(mediann))

Regressiya dasturi
import math
import matplotlib.pyplot as plt
print("X lar qiymatlarini probel orqali kiriting",end='')
arr = input()
x = list(map(int,arr.split(' ')))
print("Y lar qiymatlarini probel orqali kiriting",end='')
arr = input()
y = list(map(int,arr.split(' ')))
n=len(x)
Sx=0 Sy=0 Sxx=0 Sxy=0 Syy=0
#print(x[0],y[1],n)
for i in range(n):
Sx+=x[i] Sy+=y[i] Sxx+=x[i]*x[i] Sxy+=x[i]*y[i] Syy+=y[i]*y[i]
r=(n*Sxy-Sx*Sy)/math.sqrt((n*Sxx-Sx*Sx)*(n*Syy-Sy*Sy))
b=(n*Sxy-Sx*Sy)/(n*Sxx-Sx*Sx)
a=Sy/n-b*Sx/n 
print("r=",r,"; a=",a,"; b=",b)
y1=[]
for i in range(n):
y1.append(a+b*x[i])
plt.scatter(x,y)
plt.plot(x,y1)
plt.show()
Ko‘pincha iqtisodiy tahlilda qo‘llaniladigan chiziqli bo‘lmagan regressiyalarning turlari quyidagilar: ikkinchi tartib polinomi, giperbola, darajali funksiya va ko‘rsatkichli funksiya. Tahlilga kiritilgan o‘zgaruvchilar bo‘yicha chiziqli bo‘lmagan, lekin baholanayotgan parametrlar bo‘yicha chiziqli regressiya parametrlarini baholash normal tenglamalarni hal etish yo‘li bilan eng kichik kvadratlar usuli yordamida amalga oshiriladi. Chiziqli bo‘lmagan modellar parametrlarini baholash uchun ikkita yondashuv qo‘llaniladi. Birinchi yondashuv modelni chiziqli ko‘rinishga keltirishga asoslangan bo‘lib, u shundan iboratki, boshlang‘ich o‘zgaruvchilarni mos tarzda o‘zgartirish yordamida tadqiq etilayotgan bog‘lanish o‘zgartirilgan o‘zgaruvchilar o‘rtasidagi chiziqli nisbat ko‘rinishida ifodalanadi.
Ma'lumotlarni tahlil qilish quyidagi bosqichlardan iborat:

• 
  Ma'lumotlarni yig'ish
  
• 
  Ma'lumotlar yig'ish
  
• 
  Ma'lumotlarni tozalash
  
• 
  Ma'lumotlarni tahlil qilish
  
• 
  Ma'lumotlarni talqin qilish
  
• 
  Ma'lumotlarni vizualizatsiya qilish