df = n-1=19
|
19945,9
|
‑
|
‑
|
‑
|
Omilli
|
k1=m=2
|
11918,3
|
5959,15
|
12,62
|
3,59
|
Qoldiq
|
k2=n-m-1=17
|
8027,6
|
472,21
|
‑
|
‑
|
va larning qiymatlarini taqqoslash natijasi H0 gipotezani rad etish xulosasiga olib keladi va regressiya tenglamasini umuman va ning qiymati bo’yicha statistik ahamiyatliligi haqida xulosa qilamiz, chunki ular statistik ishonchli va tasodifiy bo’lmagan omillar ta’sirida xosil bo’lgan. H0 gipotezani rad etganda bo’lishi mumkin bo’lgan xatolik ehtimolligi 5%dan oshmaydi va bu etarlicha kichik miqdorni tashkil etadi.
Fisherning xususiy F ‑kriteriysi x1 omilni x2 omil modelga kiritilgandan co’ng modelga kiritish maqsadga muvofiqligini baholaydi. Fisherning xususiy F –kriteriysi omil dispersiyani qo’shimcha kiritilgan omil (bir erkinlik darajasiga) hisobiga o’zgarishini qoldiq dispersiyaga nisbati bilan hosil qilinadi, ya’ni
Dispersion taxlilni amalga oshiramiz va uning natijalarini 2.4-jadvalda ifodalaymiz:
2.4-jadval
Natijaning variatsiyasi, y
|
Erkinlik darajasi soni
|
Chetlanish kvadratlari yig’indisi,S
|
Bir erkinlik darajasiga dispersiya,s2
|
|
α=0,05,
k1=2, k2=17
|
Umumiy
|
df = n-1=19
|
19945,9
|
‑
|
‑
|
‑
|
Omilli
Shu jumladan:
-x2 hisobiga
-qo’shimcha kiritilgan x1
hisobiga
|
k1=m=2
1
1
|
11918,3
5127,1
6791,2
|
5959,15
5127,1
6791,2
|
12,62
10,86
14,38
|
3,59
4,45
4,45
|
Qoldiq
|
k2=n-m-1=17
|
8027,6
|
472,21
|
‑
|
‑
|
Modelga x1 omilni x2 omildan keyin kiritish statistik ma’noga ega va to’g’ri deb hisoblanadi, chunki x1 omilni modelga qo’shimcha ravishda kiritish natijasi omil dispersiyani o’sishiga olib keldi, ya’ni
Huddi shu tartibda x2 omilni avval kiritilgan x1 omildan so’ng qo’shimcha qilib kiritilishini maqsadga muvofiqligini aniqlaymiz. Hisoblashlarni bog’lanish zichliklarini qo’llab amalga oshiramiz:
Hosil bo’lgan munosabatdan kelib chiqib x2 omilni x1 omildan so’ng kiritish maqsadga muvofiq emas deb xulosa qilishimiz mumkin, chunki erkinlik darajasi bir bo’lganda haqiqiy dispersiyani ortishi muhim emas, statistik ahamiyatga ega emasligi kelib chiqdi, x2 omilni ta’siri sezilarli ham, doimiy ham emas ekan. y ni x1 ga chiziqli juft regressiya tenglamasni tuzish bilan chegaralanish kifoya edi.
b1 va b2 koeffitsientlarning ahamiyatliligini Styudent t –kriteriyasi yordamida baholash, ularnining qiymatlarini va –tasodifiy xatoliklar qiymatlari bilan taqqoslash bilan bog’liq. Tasodifiy hatoliklarning qiymatlarini hisoblash uchun quyidagi usuldan foydalanamiz:
= 3,79 ,
= 1,32.
Styudent t –kriteriyasini taqqoslab ko’ramiz. Bizning misol.imizda α= 0,05, df = 20-3=17, munosabatdan xulosa qilish mumkinki, b1 regressiya koeffitsienti statistik ma’nodor, ahamiyatga ega, taxlil va prognoz masala.larini echishda uni qo’llash mumkin.
munosabatdan b2 regressiya koeffitsienti statistik ma’noga ega emas, ahamiyatsiz, u tasodifiy omillar ta’siri natijasida hosil bo’lgan degan xulosa qilinadi. Ushbu natija ko’rsatadiki y –natijaviy ko’rsatkichga x1 omilning ta’siri statistik ahamiyatga ega, x2 omilning ta’siri ahamiyatsiz, ya’ni xududda 20ta fermer xo’jaliklarida faoliyat yuritayotgan aholining o’rtacha yillik jon boshiga daromadi asosan dexqonchilik bilan shug’ullanayotgan aholining ulushiga to’g’ri kelishini ko’rsatadi.
Do'stlaringiz bilan baham: |