Kurs ishi mavzu: Korrellyatsion-Regressiv tahlil usullari

Yx  a  b1x1  b2x2  ...  bnxn;
Natijaviy va omilli ko‘rsatkichlar orasidagi bog‘lanishning egri
chiziqli shaklida darajali funksiya ham
Yx  b0  x1b1  x2b2 ... xnbn ;
yoki logarifmik funksiya ham qo‘llanilishi mumkin.
lgYx  b0 b1 lg x1 b2 lg x2 ...bn lg xn;
Keltirilgan modellarning yaxshi tomonlari shundaki, ularning (bi)
ko‘rsatkichiga iqtisodiy tushuncha (izoh) berish mumkin. Chiziqli modeldabi koeffitsiyentlar omilli ko‘rsatkichlar birlikka o‘zgarganda,
absolyut ifodalashda darajali va logarifmik ko‘rsatkichlar foizlarga
o‘zgarganda natijaviy ko‘rsatkich necha birlikka o‘zgarganligini
ko‘rsatadi.
Bog‘lanish shaklini asoslash qiyin bo‘lgan hollarda masalani
yechish uchun har xil modellarni qo‘llash va natijalarni taqqoslab
ko‘rish mumkin. Haqiqiy bog‘lanishlarda turli modellarning mosligini
tekshirish uchun approksimatsiyaning o‘rtacha xatoligi va
determinatsiyaning ko‘p sonli koeffitsiyentlari o‘lchamini ko‘rsatuvchi
Fisher mezonidan foydalanamiz. Bu haqda keyinroq to‘xtalamiz.
O‘rganilayotgan omillar va rentabellik darajasi o‘rtasidagi
bog‘lanishni o‘rganish shuni ko‘rsatdiki, bizning misolda ko‘rib o‘tilgan
barcha bog‘lanishlar to‘g‘ri chiziqli xarakterga ega ekan. Shuning uchun
ularni ifodalash uchun chiziqli funksiya qo‘llanildi.
Ko‘p omilli korrelyatsion tahlil masalasini yechish EHM da
«Statistika» paketida joylashgan namunali dasturlar bo‘yicha amalga
oshiriladi. Avvalo boshlang‘ich ma’lumotlar matritsasi (-jadval) tuzib
olinadi. Birinchi ustunda kuzatuvlar tartib raqami, ikkinchi ustunga
natijaviy ko‘rsatkichlar qiymati (Y), keyingisiga esa omilli ko‘rsatkichlar
qiymati (xi) yozib olinadi.
Bu ma’lumotlar elektron hisoblash mashinalariga kiritiladi. So‘ngra
ular asosida juft va xususiy korrelyatsiya koeffitsiyentlari matritsasi,
ko‘p miqdorli regressiya tenglamasi, korrelyatsiya koeffitsiyentlari
ishonchliligi yordamida baholanuvchi ko‘rsatkichlar hamda bog‘lanish
tenglamalari: Styudent mezoni (t), Fisher mezoni (F),
approksimatsiyaning o‘rtacha xatoligi (?), korrelyatsiyaning ko‘p
miqdorli koeffitsiyentlari (R) va determinatsiyalar (D) hisoblanadi.
Korrelyatsiyaning juft va xususiy koeffitsiyentlari matritsasini
o‘rganib, ko‘rilayotgan holatlar bir-birlari bilan chambarchas bog‘liq
degan xulosaga kelish mumkin. Juft korrelyatsiyalar koeffitsiyenti
umumiy holda, natijaviy ko‘rsatkichlar darajasini aniqlovchi boshqa
omillar ta’sirini hisobga olgan holda, ikki ko‘rsatkich orasidagi
bog‘lanish chambarchasligini xarakterlaydi. Asosan rentabellik material unumi, jamg‘arma unumi, mahsulot sifati va mehnat unumdorligiga chambarchas bog‘liqdir. Ushbu ko‘rsatkichlar oshishi bilan rentabellik oshadi (to‘g‘ridan-to‘g‘ri bog‘lanish); mablag‘ aylanishining davomiyligi oshsa, rentabellik
kamayadi (aylanma bog‘lanish).
Korrelyatsiyaning xususiy va juft koeffitsiyentlarini
taqqoslaganimizda boshqa omillarning rentabellik darajasi va
o‘rganilayotgan omillar orasidagi bog‘lanishga ta’siri yetarlicha
ahamiyatli: korrelyatsiyaning xususiy koeffitsiyentlari juft
koeffitsiyentlaridan ancha pastligini ko‘rish mumkin. Bu korrelyatsion
modelga kiruvchi omillar rentabellikka nafaqat bevosita, balki bilvosita
ham ta’sir ko‘rsatishidan darak beradi. Shuning uchun chalg‘ituvchi
omillar ta’siridan tozalagach, biroz chambarchas bog‘lanish hosil bo‘ldi.
Agar teskari yo‘nalishdan ta’sir etuvchi omillar ta’siridan ham tozalasak,
juda chambarchas bog‘lanish hosil bo‘ldi.
Bu sabablar orqali nafaqat korrelyatsiya koeffitsiyenti miqdori
o‘zgaradi, balki, bog‘lanish yo‘nalishi ham, umumiy ko‘rinishda to‘g‘ri
bo‘lishi mumkin, aslida teskari tomonga o‘zgarib ketgan bo‘lishi
mumkin yoki aksincha. Buni quyidagicha tushunish mumkin:
korrelyatsiyaning juft koeffitsiyentlari hisoblanayotganda natijaviy va
omilli ko‘rsatkichlarning o‘zaro bog‘lanishi o‘rganilayotganda, ularning
boshqa omillar bilan ham o‘zaro ta’sirlari hisobga olinadi. Masalan,
agar mehnat unumdorligining o‘sish sur’ati undagi to‘lovni oshirish
sur’atidan oshib ketsa, mehnatga haq to‘lash darajasi oshganda
rentabellik ham oshadi. Shuning uchun, umumiy holda rentabellik
darajasi va mehnatga haq to‘lash darajasi o‘rtasidagi bog‘lanish to‘g‘ri
bo‘ladi. Agar mehnat unumdorligi va boshqa omillarni o‘zgartirmagan
holda mehnatga haq to‘lash darajasini oshirsak, u holda rentabellik
pasayadi, ya’ni korrelyatsiyaning xususiy koeffitsiyenti minus belgisi
bilan chiqadi. Shunday qilib, korrelyatsiyaning xususiy va juft koeffitsiyentlari
yordamida o‘rganilayotgan holatlarning bevosita va umumiy hollardagi
bog‘lanishlari haqida tasavvurga ega bo‘lish mumkin. Omillarning
o‘zaro ta’sirini xarakterlaydigan korrelyatsiya koeffitsiyentlari ham
muhim ahamiyatga ega. Ta’kidlab o‘tilganidek, korrelyatsion modelga
bir-biridan mustaqil bo‘lgan omillar tanlab olinadi. Agar ikkita omilli
ko‘rsatkichning korrelyatsiya koeffitsiyenti 0,85 dan yuqori bo‘lsa,
ularning bittasini modeldan chiqarib tashlash kerak. Korrelyatsiya
koeffitsiyentlari matritsasini o‘rganish natijasida ushbu modelga
kiritilgan omillar bir-birlari bilan zich bog‘lanmagan degan xulosaga
kelish mumkin. Bog‘lanishni chambarchasligini o‘rganishda korrelyatsiya
koeffitsiyentlari tanlash hajmiga bog‘liq holda tasodifiyligiga e’tibor
qaratish zarur. Ma’lumki, kuzatuvlar soni kamayishi bilan korrelyatsiya
koeffitsiyenti ishonchliligi tushib ketadi yoki kuzatuvlar soni ortishi
bilan korrelyatsiya koeffitsiyenti ishonchliligi oshadi.
Korrelyatsiya koeffitsiyenti ahamiyati Styudent mezoni bo‘yicha
tekshiriladi
Agar t ning hisoblangan qiymati jadvaldagi qiymatdan katta bo‘lsa,
u holda korrelyatsiya koeffitsiyenti kattaligi ma’noga ega degan xulosa
chiqadi. t ning jadvaldagi qiymati Styudent mezoni qiymati jadvalidan
topiladi. Bunda erkinlik darajasi soni V  n 1 va ishonchli ehtimollik
darajasi (iqtisodiy hisob-kitoblarda, odatda, 0,05 yoki 0,001) hisobga
olinadi. Bizning misolda erkinlik darajasi soni n 1 40 1 39ga teng.
Ishonchli ehtimollik darajasi esa P  0,05t  2,02 ga teng. Modomiki, t
haqiqiy barcha holda t jadvaldan katta ekan, natijaviy va omilli
ko‘rsatkichlar orasidagi bog‘lanish ishonchli, korrelyatsiya koeffitsiyenti
kattaligi esa ma’noga ega ekan.
Korrelyatsion tahlilning keyingi bosqichi – bog‘lanish tenglamasini
(regressiyani) hisoblash bo‘lib, u qadamli usulda olib boriladi. Dastlab
natijaviy ko‘rsatkichga ko‘proq ta’sir ko‘rsatadigan bitta omil qabul
qilinadi, so‘ng ikkinchi, uchinchi va h.k. Har bir qadamda bog‘lanish
tenglamasining ishonchliligini baholashga yordam beradigan bog‘lanish
tenglamalari, korrelyatsiyaning ko‘p miqdorli koeffitsiyentlari (R),
determinatsyalar (D), F-munosabat (Fisher mezoni), standart xau holda
(?) va boshqalar hisoblab boriladi. Har bir qadamda ularning qiymati
oldingisi bilan solishtirib boriladi. Korrelyatsiyaning ko‘p miqdorli
koeffitsiyenti, determinatsiya va Fisher mezoni qanchalik katta va
standart xau holda qiymati qanchalik kichik bo‘lsa, o‘rganilayotgan ko‘rsatkichlar orasidagi bog‘lanishni ifodalovchi bog‘lanish tenglamasi
shunchalik aniq bo‘ladi. Agar keyingi qo‘shilgan omil bog‘lanish
ko‘rsatkichi bahosini yaxshilamasa, bu omilni tashlab yuborish kerak,
ya’ni ko‘rsatkich eng optimal bo‘lgan bosqichda to‘xtatilishi kerak.
Tenglama koeffitsiyentlari har bir omilning natijaviy ko‘rsatkichga
sonli ta’sirini ko‘rsatadi. Ushbu holatda olingan tenglamaga quyidagicha
izoh berish mumkin: material unumi 1 so‘mga oshganda rentabellik
3,65%; jamg‘arma unumi 1 kop.ga oshganda – 0,09%; bitta ishchiga
to‘g‘ri keladigan o‘rtacha yillik ishlab chiqarish 1 ming so‘mga
oshganda – 1,02%; eng yuqori sifatli mahsulotning solishtirma og‘irligi
1% ga oganda – 0,052% ga oshadi. Mablag‘ning aylanish davomiyligi 1
kunga oshsa, rentabellik o‘rtacha 0,122% ga kamayadi.
Bog‘lanish tenglamasidagi regressiya koeffitsiyentlari turli o‘lchov
birligiga ega. Bu esa natijaviy ko‘rsatkichlarga ta’sir kuchi qanchaligi haqidagi savol tug‘ilganda, ularni solishtirilmaydigan qilib qo‘yadi.
Ularni solishtirish mumkin bo‘lgan ko‘rinishga olib kelish uchun
regressiya tenglamasining barcha o‘zgaruvchilari o‘rta kvadratik og‘ish
ulushida ifodalanadi, boshqacha qilib aytganda, regressiyaning standart
koeffitsiyentlariga mo‘ljallanadi. Ular yana beta-koeffitsiyentlar ham
deb nomlanib, (?) ko‘rinishida ifodalash qabul qilingan. Beta-koeffitsiyentlar agan omil kattaligi bitta o‘rta kvadratik og‘ishga oshsa, unga mos, bog‘liq bo‘lgan o‘zgaruvchi o‘zining o‘rta kvadratik og‘ish ulushiga oshishi yoki kamayishini ko‘rsatadi. Betakoeffitsiyentlarni qiyoslash har bir omilning natijaviy ko‘rsatkich
kattaligiga ta’sir darajasini solishtirish to‘g‘risida xulosalar chiqarish
imkonini beradi. Korrelyatsion tahlil natijalari borasida metodik aniqlikni oshirish
maqsadida regression model Darbin-Uotson (DW) mezoni bo‘yicha ham
baholanishi kerak. Bu o‘rganilayotgan omillar o‘rtasida avtokorrelyatsiyalar mavjudligini topishda ishlatiladi. Maxsus jadvallar bo‘yicha kuzatuvlar soni, omillar soni va olingan natijalarni ularning darajalari hisobidan kelib chiqib, minimal va maksimal ruxsat etilgan chegaralari aniqlanadi.
Regressiyaning nazariy chizig‘i (tenglamadan hisoblangan) haqiqiysidan (empirik) kamroq og‘sa approksimatsiyaning o‘rtacha xatoligi shunchalik kam bo‘ladi. Bu esa bog‘lanish tenglamasining shakli to‘g‘riligidan dalolat beradi. Bizning misolda u 0,0364 yoki 3,64% ga teng. Iqtisodiy hisob-kitoblarda 5-8% gacha xatolikka yo‘l
qo‘yilishi mumkinligini hisobga olsak, ushbu tenglama o‘rganilayotgan
bog‘lanishni yetarlicha aniq ifodalaydi degan xulosaga kelish mumkin.
Bunday katta bo‘lmagan xatolik bilan ushbu tenglama bo‘yicha
rentabellik darajasini oldindan taxmin qilish mumkin. Korrelyatsiyaning ko‘p miqdorli koeffitsiyentlari va determinatsiyalar kattaligi orqali bog‘lanish tenglamasini to‘laroq muhokama qilish mumkin. Bizning misolda, oxirgi qadamda R = 0,92 va D = 0,85 ga teng. Demak, rentabellik variatsiyasi o‘rganilayotgan
omillar o‘zgarishiga 85% hisobga olinmagan omillar o‘zgarishiga esa
15% bog‘liq ekan. Demak, ushbu tenglamani amaliy maqsadda qo‘llash mumkin.
Korrelyatsion tahlil natijalarini amaliyotda qo‘llash metodikasi.
Barcha parametrlar bo‘yicha tekshirilgan regressiya tenglamasidan
quyidagicha foydalanish mumkin:
- xo‘jalik faoliyati natijalarini baholash uchun;
-omillarni natijaviy ko‘rsatkichlarning oshishiga ta’sirini hisoblashda;
- o‘rganilayotgan ko‘rsatkichlar darajasini oshirishda zaxiralarni hisoblashda;
- uning miqdorini rejalash va taxmin qilishda.
Bor imkoniyatlardan kelib chiqqan holda korxonaning xo‘jalik
faoliyati natijalarini baholashda natijaviy ko‘rsatkichning haqiqiy
qiymatlari ko‘p miqdorli regressiya tenglamasi asosida aniqlangan
nazariy (hisoblangan) ko‘rsatkichlari bilan taqqoslash orqali amalga
oshiriladi.
Regressiya tahlili- usul statistik ishlov berish bir yoki bir nechta sabablar (omil belgilari) va oqibat (samarali belgi) o'rtasidagi munosabatni o'lchash imkonini beruvchi ma'lumotlar.
belgisi- bu o'rganilayotgan hodisa yoki jarayonning asosiy farqlovchi belgisi, xususiyati.
Samarali belgi - tekshirilgan ko'rsatkich.
Faktor belgisi- samarali xususiyatning qiymatiga ta'sir qiluvchi ko'rsatkich.
Regression tahlilning maqsadi samarali xususiyatning o'rtacha qiymatining funktsional bog'liqligini baholashdir (da) faktorial (x 1, x 2, ..., x n), sifatida ifodalanadi regressiya tenglamalari
da=f(x 1, x 2, ..., x n). (6.1)
Ikki xil regressiya mavjud: juftlik va ko'p.
Juftlangan (oddiy) regressiya- shakl tenglamasi:
da=f(x). (6.2)
Juftlik regressiyadagi natijaviy xususiyat bitta argumentning funktsiyasi sifatida qaraladi, ya'ni. bitta omil.
Regressiya tahlili quyidagi bosqichlarni o'z ichiga oladi:
funksiya turini aniqlash;
regressiya koeffitsientlarini aniqlash;
Samarali xususiyatning nazariy qiymatlarini hisoblash;
Regressiya koeffitsientlarining statistik ahamiyatini tekshirish;
Regressiya tenglamasining statistik ahamiyatini tekshirish.
Ko'p regressiya- shakl tenglamasi:
da= f(x 1, x 2, ..., x n). (6.3)
Olingan xususiyat bir nechta argumentlarning funktsiyasi sifatida qaraladi, ya'ni. ko'p omillar.

Korelatsiya va regressiya usullari maqsad, vazifa va qo’llanishi

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 yoki Y bilan belgilanadi,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.
Regression 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.
Korrelyatsiya tasodifiy oʻzgaruvchilar oʻrtasidagi qatʼiy funksional xususiyatga ega boʻlmagan statistik bogʻlanish boʻlib, bunda tasodifiy miqdorlardan birining oʻzgarishi ikkinchisining matematik kutilishining oʻzgarishiga olib keladi. Statistikada quyidagi korrelyatsiya turlarini ajratish odatiy holdir :

• 
  juft korrelyatsiya - ikki belgi o'rtasidagi bog'liqlik (samarali va omilli yoki ikkita faktoriy);
  
• 
  qisman korrelyatsiya - boshqa faktoriy belgilarning qat'iy qiymati bilan samarali va bitta faktoriy xususiyatlar o'rtasidagi bog'liqlik;
  
• 
  ko'p korrelyatsiya - tadqiqotga kiritilgan samarali va ikki yoki undan ortiq omil belgilarining bog'liqligi.
  

Korrelyatsiya tahlilining vazifasi ikki xususiyat (juftlik munosabati bilan) va samarali va faktoriy xususiyatlar to'plami (ko'p omilli munosabat bilan) o'rtasidagi munosabatlarning mustahkamligini miqdoriy aniqlashdir.
O'zaro bog'liqlikning qattiqligi miqdoriy jihatdan korrelyatsiya koeffitsientlarining kattaligi bilan ifodalanadi, bu xususiyatlar o'rtasidagi bog'liqlikning miqdoriy tavsifini berib, ko'p regressiya tenglamasini qurishda omil xususiyatlarining "foydaliligini" aniqlashga imkon beradi. .
Korrelyatsiya regressiya bilan o'zaro bog'liqdir, chunki birinchisi statistik munosabatlarning mustahkamligini (qattiqligini) baholaydi, ikkinchisi uning shaklini tekshiradi.
Regressiya tahlili munosabatning analitik ifodasini regressiya tenglamasi shaklida aniqlashdan iborat.
Regressiya samarali ko'rsatkichning tasodifiy o'zgaruvchisi o'rtacha qiymatining faktorial qiymatiga bog'liqligi deyiladi va regressiya tenglamasi - samarali belgi va bir yoki bir nechta omil o'rtasidagi bog'liqlikni tavsiflovchi tenglama.

Korelatsiya va regressiya usullarining amaliyotdagi ko’rinishi

Ko’rsatkichlar nomi	Satr kodi	2019-2020		2020-2021			Hisobot davri
		Daromad (foyda)	Xarajat (zarar)		Daromad (foyda)	Xarajat (zarar)		Daromad (foyda)	Xarajat (zarar)
Mahsulotlarni sotushdan sof tushum	010	5669997	X		10184803,00	X		14699609,00	X
Sotilgan mahsulotlar tannarxi	020	X	5139427		X	9251426.00		x	13363425.00
Mahsulotlarni sotishning YaF	030	530570	0.00		9333777.00	0.00		1336184.00	0.00
Davr xarajatlari; Jami(satr.050+060+070+080)	040	X	291585.4		X	345400.00		X	399214.60
Sotish xarajatlari	050	X			X			X	0.00
Mamuriy xarajatlar	060	X	165711		X	185750.00		X	205789
Boshqa operatsion xarajatlar	070	X	1259046.4		X	1596650.00		X	1934253.60
Kelgusi soliqqa tortiladigan bazani chiqariladigan xisobot davri xarajatlari	080	X			X			X
Asosiy faoliyatning boshqa daromadlari	090	X				X			X
Asosiy faoliyat foydasi(zarari) (satr.030-040+090)	100	238984.6	0.00		587977.00	0.00		936969.40	0.00
Moliyaviy faoliyatning daromadlari. Jami(satr.120+130+140+150+160)	110	0.00	X		0.00	x		0..00	X
Dividentlar shaklidagi daromadlar	120	X				X			X
Foizlar shaklidagi daromadlar	130	X				X			X
Uzoq muddatli ijaradan daromadlar	140	X				X			X
Valyuta kursi farqidan daromadlar	150	X				X			X
Moliyaviy faoliyatning boshqa daromadlari	160	X				X			X
Moliyaviy faoliyat bo’yicha xarajatlar. (jami.180+190+200+210)	170	X			X			X	143611.50
Foiz shaklidagi xarajatlar	180	X			X			X	143611.50
Uzoq muddatli ijara bo’yicha foizlar shakllanishi xarajatlari	190	X			X			X
Valyuta kursining farqidan zararlar	200	X			X			X
Moliyaviy faoliyat bo’yicha boshqa xarajatlar	210	X			X			X
Umumxo’jalik faoliyatidan foydasi (Jami 100+110-170)	220	382596.1			587977.00	0.00		793357.90
Favqulotda zarar va foyda	230
Daromad solig’ini to’langunga qadar foyda (zarar)	240	382596	0.00		587977.00	0.00		793357.90	0.00
Daromad solig’i	250	X	40107		X	98265.00		X	156423.00
Foydadan boshqa soliq yig’imlar	260	X	21614		X	32125.00		X	42636.00
Xisobot davrining sof foydasi (satr.240-250-260)	270	314875.4	0.00		457587.00	0.00		594298.90	0.00

Korrelyatsion tahlilni qo‘llash bir yoki bir nechta omillar ta’siri ostida bo‘lgan natijaviy ko‘rsatkichlar o‘zgarishini aniqlash (mutlaq o‘lchamda), har bir omildan natijaviy ko‘rsatkichning nisbiy bog‘lanishdarajasini aniqlashda foydalaniladi.
3.1-jadval