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
Do'stlaringiz bilan baham: |