J., Barakayev N. R. Tizimli tahlil va qaror qabul qilish asoslari

y
1
, y
2
, . . . y
n
ma’lum argument 
x
1
, x
2
, ... x
n
to‘g‘ri keladi. 
Ularni algebraik funksiya shaklida tasvirlash 
 
x
f
y

- emperik 
formulalarni keltirib chiqaradi. Bu jarayon ikki etapda: avval natijalar 
koordinatalar sistemasiga solinib, natijalar nuqtalari birlashtiriladi va uning 
shakliga qarab yaqinroq emperik formula tanlanadi, so‘ng shu formula 
koeffitsientlari hisoblab topiladi. 

---

289 
Ilmiy izlanish natijalarini tuzishda hisobotning asosiy qismlariga to‘g‘ri 
keladigan turli tahlillar olib borilishi mumkinki, bularning eng ko‘p tarqalgani 
dispersion va regression tahlil hisoblanadi. 
Regression tahlil deganda, biz iqtisodiy jarayonlar (hodisalar)ning bir-biriga 
bog‘liqlik qonuniyatining izlanishiga tushunamiz. 
Ko‘p holda o‘zgaruvchan 
x
va u ko‘rsatkichlar orasida bog‘liqlik bo‘lsada, 
hamma vaqt ham ular bir maromda bo‘lmasligi, bitta 
x
ko‘rsatkichning natijasiga 
bir necha u natijalari to‘g‘ri kelishi mumkin. Bunday hollarda bog‘liqlik regression 
bog‘liqlik deb yuritiladi. SHunday qilib, 
 
x
f
y

funksiyasi, agar argumentga u – 
statistik qatori to‘g‘ri kelsa, regressionli deb yuritishimiz mumkin. 
Agar ko‘rsatkichlar bog‘liqligini aniqlash regression tahlil deb yuritilsa, 
unda ko‘rsatkichlar bir-biriga yaqinligi korrelyasiya yoki nuqtalar maydoni deb 
yuritiladi. 
Regression 
tahlilning 
asosiy 
maqsadi 
bir-biriga 
bog‘liqligi bor 
ko‘rsatkichlarning bog‘liqlik regression tenglamasini ishlab chiqishdan, yana bu 
omillar natijalarining bir-biriga yaqinligi (korrelyasiyasi), ishonchliligi va mosligi 
(adekvatligi) ham aniqlanadi. 
Bir omillini juft bog‘liqlikda to‘g‘ri chiziq, parabola, giperbola, logarifmik, 
darajali va ko‘rgazmali, funksiyali, polinamol va boshqa turlarga bo‘lish mumkin. 
Agar ikki va ko‘p omilli bo‘lsa, unda tekislik, paraboloid, giperboloid ko‘rinishda 
approksimatsiya qilish mumkin. 
O‘zgaruvchan omilli bog‘liqlikni quyidagi tenglama bilan ifoda etish 
mumkin: 






n
i
ij
n
i
j
i
ij
n
i
i
x
b
x
x
b
x
b
b
y
1
2
1
0
. 
Bunda: 
y
– ko‘p omilli maqsadli o‘zgaruvchan funksiya;
x
i
– erkin omillar;
b
i
– regressiya koeffitsienti, ya’ni 
x
i
-y
ga bo‘lgan bog‘liqligini ifoda 
etadi. 

---

290 
b
ij
– koeffitsientlar, omillarning ikkilamchi 
x
i
va 
x
j
ta’sirlarini ifoda 
etadi. 
Regression bog‘liqlikni ifodalashda minimal kvadrat sharti bajarilsa optimal 
bo‘ladi, ya’ni 





min
2
y
y
bu erda 
i
y
- haqiqiy natija maydoni; 
y
- o‘rtacha qiymat. 
Korrelyatsiya maydoni esa to‘g‘ri chiziqli tenglama ifodasida: 
bx
a
y


bo‘lishi mumkin. 
Bundagi