Korrelyatsion-regressiontahlilning maqsadlari nimalardan iborat?

1. 
   Korrelyatsion-regressiontahlilning maqsadlari nimalardan iborat?
   

Korrelyatsion bog‘lanishlarni o‘rganishda ikki toifadagi masalalar ko‘ndalang bo‘ladi. Ulardan biri o‘rganilayotgan hodisalar (belgilar) orasida qanchalik zich (ya’ni kuchli yoki kuchsiz) bog‘lanish mavjudligini baholashdan iborat. Bu korrelyatsion tahlil deb ataluvchi usulning vazifasi hisoblanadi. 

Korrrelyatsion tahlil deb hodisalar orasidagi bog‘lanish zichlik darajasini baholashga aytiladi. 

Korrelyatsion tahlil korrelyatsiya koeffitsiyentlarini aniqlash va ularning muhimligini, ishonchliligini baholashga asoslanadi.

Korrelyatsiya koeffitsiyentlari ikkiyoqlama xarakterga ega. Ularni hisoblash natijasida olingan qiymatlarni X bilan Y belgilar yoki, aksincha, Y bilan X belgilar orasidagi bog‘lanish me’yori deb qarash mumkin.


Korrelyatsiya koeffitsiyenti (r) -1 dan 1 chegarasida yotadi, agar r=0 – bog‘lanish yo‘q, bo‘lsa, to‘g‘ri bog‘lanish mavjud - teskari bog‘lanish mavjud funksional bog‘lanish mavjud. 

Bog‘lanish zichlik darajasi odatda quyidagicha talqin etiladi. Agar ±0,3 bog‘lanish deyarlik yo‘q 

±0,3±0,5 bog‘lanish kuchsiz. 

±0,5±0,8 bog‘lanish o‘rta miyon. 

±0,8±1 bog‘lanish kuchli.
Korrelyatsion bog‘lanishni tekshirishda ko‘zlanadigan ikkinchi vazifa bir hodisaning o‘zgarishiga qarab, ikkinchi hodisa qancha miqdorda o‘zgarishini aniqlashdan iborat. Afsuski, korrelyatsion tahlil usuli - korrelyatsiya koeffitsiyentlari bu haqida fikr yuritish imkonini bermaydi. Regression tahlil deb nomlanuvchi boshqa usul mazkur maqsad uchun xizmat qiladi.
Regressiya so‘zi lotincha regressio so‘zidan olingan bo‘lib, orqaga harakatlanish degan lug‘aviy ma’noga ega. Bu atamani statistikaga kirib kelishi ham korrelyatsion tahlil asoschilari F.Galton va K.Pirson nomlari bilan bog‘liqdir.
egression tahlil natijaviy belgiga ta’sir etuvchi omillarning samaradorligini aniqlab beradi.
Regression tahlil amaliy masalalarni yechishda muhim ahamiyat kasb etadi. U natijaviy belgiga ta’sir etuvchi belgilarning samaradorligini amaliy jihatdan yetarli darajada aniqlik bilan baholash imkonini beradi. Shu bilan birga regression tahlil yordamida iqtisodiy hodisalarning kelajak davrlar uchun istiqbol miqdorlarini baholash va ularning ehtimol chegaralarini aniqlash mumkin.
Regression va korrelyatsion tahlilda bog‘lanishning regressiya tenglamasi aniqlanadi va u ma’lum ehtimol (ishonch darajasi) bilan baholanadi, so‘ngra iqtisodiy-statistik tahlil qilinadi.
Shu sababli ham regression va korrelyatsion tahlil quyidagi 4 bosqichdan iborat bo‘ladi: 

1. masala qo‘yilishi va dastlabki tahlil; 

   
   

2. ma’lumotlarni to‘plash va ularni o‘rganib chiqish; 

   
   

3. bog‘lanish shakli va regressiya tenglamasini aniqlash; 

   
   

4. regressiya tenglamasini baholash va tahlil qilish. 

   
   

Korrelyatsion taxlil o„tkazilganda quyidagi korrelyatsiya koeffitsientlari
hisoblanadi:
1. Xususiy korrelyatsiya koeffitsientlari. Xususiy korrelyatsiya koeffitsienti
asosiy va unga ta‟sir etuvchi omillar o„rtasidagi bog„lanish zichligini bildiradi.
2. Juft korrelyatsiya koeffitsientlari asosiy omil inobatga olinmagan nuqtada
hisoblanadi. Agar juft korrelyatsiya koeffitsienti 0,6 dan katta bo„lsa, unda omillararo
bog„lanish kuchli deb hisoblanadi va erkin omillar ma‟lum darajada bir birini
takrorlaydi. Agar modelda o„zaro bog„langan omillar qatnashsa, model yordamida
qilingan hisoblar noto„g„ri chiqishi mumkin va omillar ta‟siri ikki barovar
hisoblanishi mumkin. O„zaro bog„langan ta‟sir etuvchi omillardan bittasi modeldan
chiqarib tashlanadi. Albatta modelda kuchliroq va mustahkamroq omil qoladi.
3. Ko„p omilli modellarda agar natijaviy omilga bir necha omillar ta‟sir
ko„rsatsa, unda omillar orasida ko„plikdagi korrelyatsiya koeffitsientihisoblanadi
Korrelyatsion tahlil bog„lanish zichligi xaqida tushuncha beradi lekin uning ko„rinishi (shakli) xaqida emas. Regression tahlil bir yoki bir nechta omillarning natijaviy ko„rsatkichga ta‟sirini tahlil qilish uchun qo„llaniladi. Agar korrelyatsion tahlil asosida o„rganilayotgan xodisalar o„rtasidagi bog„liqliklar mustahkam (ya‟ni etarlicha kuchli va statistik jihatdan ahamiyatli) bo„lsa, ularning matematik ifodasini regression model ko„rinishida topish va uning adekvatligini baholash maqsadga muvofiqdir. Juft regressiyada analitik bog„lanish turini tanlash uchta usul orqali amalga oshirilishi mumkin: - grafik (korrelyatsiya maydonini tahlil qilish asosida); - analitik (o„rganilayotgan xodisalar o„rtasidagi munosabatni nazariy jihatdan o„rganish asosida); - eksperimental (qo„llaniladigan sifat mezoni asosida eng yaxshi tanlovi bilan har xil turdagi bir nechta modellarni qurish). O„rganilayotgan hodisani yoki ko„rsatkichlarni prognoz qilish uchun adekvat regression modelidan foydalanish mumkin. 49 Regression tahlil mavjud kuzatuvlar majmui uchun muvofiq approksimatsiya funksiyani tanlashdan iborat. Approksimatsiya (lotin tilidan approximo –yaqinlashib) –bu empirik ma‟lumotlarni funksiya ko„rinishidagi taxminiy ifodasidir. Olingan funktsional bog„lanish regressiya tenglamasi yoki regressiya deb ataladi. Ehtimollar nazariyasi va matematik statistikada odatda regressiya deb (y) ko„rsatkichning o„rtacha qiymati boshqa bir miqdorga yoki bir necha miqdorlar ( )i x larga bog„liqligi ataladi
2.Juft, xususiy va ko‘plikdagi korrelyatsiya koeffitsientlarining farqi nimadan iborat?

Yuqorida ko„rib o„tilganidek, ko„p omilli chiziqli regressiyada qatnashuvchi omillarni ranjirlash regressiyaning standartlashtirilgan koeffitsientlari ( ) orqali ham amalga oshirilishi mumkin. Bunga, chiziqli bog„lanishlar uchun, xususiy korrelyatsiya koeffitsientlari orqali ham erishish mumkin. O„rganilayotgan belgilar chiziqli bog„lanishlarda bo„lmagan holatlarda esa bu vazifani hususiy determinatsiya koeffitsientlari bajaradi. Bundan tashqari, hususiy korrelyatsiya koeffitsientlari omillarni saralash muammolarini echishda qo„llaniladi, ya‟ni u yoki bu omilni modelga kiritish masalasi xususiy korrelyatsiya koeffitsientlari orqali isbotlab beriladi.

Xususiy korrelyatsiya koeffitsienti (yoki indeksi) natija bilan regressiya tenglamasiga kiritilgan bitta omil orasidagi bog„lanishning zichligini, boshqa omillar ta‟siri o„zgarmagan holda, tavsiflaydi.

Xususiy korrelyatsiya koeffitsientlari tahlil uchun modelga kiritilgan yangi omil hisobiga kamaygan qoldiq dispersiyani yangi omil kiritilmasdan oldingi qoldiq dispersiyaga bo„lgan nisbatiga teng.

Ko„p omilli regressiya tenglamasining amaliy ahamiyati ko„p omilli korrelyatsiya koeffitsienti va uning kvadrati -determinatsiya koeffitsienti yordamida baholanadi.

Ko„p omilli korrelyatsiya koeffitsienti qaralayotgan omillar to„plamini o„rganilayotgan belgiga bog„lanish darajasini tavsiflaydi, ya‟ni omillarni birgalikda natijaviy belgiga ta‟sir kuchini tavsiflab beradi.
Ko„p omilli korrelyatsiya ko„rsatkichi o„zaro bog„lanish shakllaridan qat‟iy nazar ko„p o„lchovli korrelyatsiya indeksi kabi aniqlanishi mumkin:


Ko„p omilli korrelyatsiya indeksini tuzish metodikasi juft bog„lanishnikiga o„xshash. Uning o„zgarish chegarasi ham 0 dan 1 gacha. U 1ga qanchalik yaqin bo„lsa natijaviy belgining barcha omillar bilan bog„lanish darajasi shunchalik yuqori bo„ladi. Ko„p omilli korrelyatsiya indeksining qiymati juft omilli korrelyatsiyalar indekslarining maksimal qiymatidan katta yoki unga teng bo„lishi kerak.