Ekonometrika savollari

25. Жуфт регрессион таҳлил (регрессия тенгламаси, чизиқли, чизиқсиз, энг кичик квадратлар усули, нормал тенгламалар тизими, коэффициентлар).
Жуфт регрессион таҳлил танланган маълумотлардан бир қатор миқдорларнинг статистик боғлиқлигини ўрганиш учун мўлжалланган; уларнинг баъзилари тасодифий ҳисобланади. Статистик боғлиқликда миқдорлар функционал боғлиқ эмас, аммо тасодифий миқдорлар сифатида эҳтимоллик тақсимоти билан берилган. Тасодифий ўзгарувчиларнинг боғлиқлигини ўрганиш танланган маълумотлар базасида регрессион моделлар ва регрессион таҳлилга олиб келади. Эҳтимоллар назарияси ва математик статистика фақат статистик боғликликларни ўрганиш воситасидир, аммо сабаб боғлиқлигини ўрнатишни ўз олдига мақсад қилиб қўймайди. Сабаб боғлиқликлари ҳақидаги ғоя ва гипотезаларни ўрганилаётган ҳодисани асосли равишда тушунтиришга имкон берадиган регрессион таҳлилдан олиниши керак. Регрессион таҳлил – маълумотларни моделлаштириш ва уларнинг хусусиятларини ўрганиш усули. Маълумотлар боғлиқ ва боғлиқ бўлмаган ўзгарувчиларнинг жуфт қийматларидан иборат.
41. Тенгламалар тизими кўринишдаги эконметрик модель(тушунчалари, турлари, идентификациялаш муаммолари).


45. Прогнозлаш усуллари (прогнознинг кўринишлари, прогнозларнинг таснифи, прогнозлашнинг асосий усуллари, экстраполяция усули).