Kurs ishi rahbari: Sobirov Usmon

P  1 
  0,05.

teng.

teng.

Styudent taqsimotining jadvaliga ko`ra ozodlik darajalarining soni

^{(n  2)} ga

Ekonometrik modellashtirishda elastiklik koeffitsiyentlarining qo`llanilishi. Regressiya tenglamasini tahlil qilishda elastiklik koeffitsiyentlaridan foydalaniladi.

Bu koeffitsiyent
(Э)
omil belgining o`rtacha necha foiz o`zgarishini ifodalaydi;

bu erda
Э  a₁

• 
  x _,
  

y

a  Э * ^y .
1 _x

Agar natijaviy va omil belgilarining qo`shimcha o`sish sur’atlari bir xilda bo`lsa, u holda elastiklik koeffitsiyenti birga teng bo`ladi (Э  1) .

Agar omil belgining qo`shimcha o`sish sur’ati natijaviy belgining qo`shimcha

o`sish sur’atidan yuqori bo`lsa, u holda bu koeffitsiyent birdan kichik bo`ladi
(Э  1)

Vaqtli qatorlarni tahlilida Darbin-Uotson mezonini qo`llanishi. Dinamik qatorlarda avtokorrelyatsiya mavjudligini tekshirish uchun Darbin-Uotson mezoni hisoblanadi va quyidagi formula yordamida yoziladi:

( y  y )²



2
_dw _n 1 n
n

Mezonning nazariy qiymatlari jadvalda keltirilgan. Agar d_w

ikkiga yaqin

bo`lsa, dinamik qatorda avtokorrelyatsiya yo`q deb hisoblanadi:
(d_w  2) , agar

d_w  0
yoki
d_w  4
bo`lsa, unda dinamik qatorda avtokorrelyatsiya mavjud

deyiladi.
Darbin-Uotson mezoni bo`yicha baholash quyidagi shartlarga asoslangan:

1. 
   Agar
   

^DWхис. ^{ DW}юкори
bo`lsa, dinamik qatorlarda avtokorrelyatsiya yo`q

deb hisoblanadi.

2. 
   Agar
   

^DWхис. ^{ DW}паст.
bo`lsa, unda avtokorrelyatsiya mavjud.

3. 
   Agar
   

^DWпаст. ^{ DW}хис. ^{ DW}юкори

bo`lsa, unda qo`shimcha ilmiy-tekshirish

tadbirlarni o`tkazish lozim.

Determinatsiya koeffitsiyenti korrelyatsiya koeffitsiyentini kvadratga ko`tarish asosida topiladi, ya’ni:
<sup>d  r 2</sup> .
Determinatsiya koeffitsiyentining qiymati regressiya tenglamasiga kiritilgan omillar natijaviy ko`rsatkichning o`zgarishini qay darajada bog`liqligini ko`rsatadi.

XULOSA:
Xulosa qilib shuni aytish mumkinki, ushbu kurs ishida regressiya chizig'i va uning tanlanmasi, regressiyaning chiziqsiz modellari, egri chiziqli regressiya tenglamalarini aniqlash va tenglamalarni ishonchlilik darajasini baholashga doir misollar yetarlicha o‘rganildi.

Ushbu kurs ishida teoremalarni isboti bilan o‘rgandim. Ba’zi muhim masalalar yechilishi bilan isbotlab o‘rgandim. Ayniqsa, matematik statistikada keng qo‘llaniladigan asosiy taqsimotlarni sonli xarakteristikalariga doir misollar, baholar va ularning xossalariga doir misollar, momentlar usulida baholashni hamda ularning zichlik funksiyasini topishni o‘rgandim.
Ushbu “Egri chiziqli regressiya” mavzusidagi kurs ishini yozishda matematik statistika va ehtimollarnazariyasi fanidan bilimlarimni yanada mustahkamladim.