Mavzu: Chiziqli regressiya tushunchasi. Chiziqli regressiya modulini yaratish

---

Oraliq nazorat 

Mavzu: Chiziqli regressiya tushunchasi. Chiziqli regressiya modulini yaratish 

Regressiya tahlili bilan bog'liq muammolar: 



 

Eng kichik kvadratlar usulini qo'llash shartlarini e'tiborsiz qoldirish. 



 

Eng kichik kvadratlar usulini qo'llash shartlarini noto'g'ri baholash. 



 

Eng kichik kvadratlarni qo'llash shartlari buzilganda muqobil usullarni noto'g'ri tanlash. 



 

Tadqiqot predmetini chuqur bilmasdan regressiya tahlilini qo'llash. 



 

Regressiyani tushuntirish o'zgaruvchisi doirasidan tashqarida ekstrapolyatsiya qilish. 



 

Statistik va sababiy aloqalar o'rtasidagi chalkashlik. 

Elektron jadvallarning keng tarqalishi va 

dasturiy ta'minot

 statistik hisob-kitoblar uchun 

regressiya tahlilidan foydalanishga xalaqit beradigan hisoblash muammolari yo'q qilindi. 

Biroq, bu regressiya tahlili etarli malakaga va bilimga ega bo'lmagan foydalanuvchilar 

tomonidan qo'llanila boshlanishiga olib keldi. Qanday qilib foydalanuvchilar muqobil usullar 

haqida bilishadi, agar ularning ko'plari eng kichik kvadratlar usulini qo'llash shartlari 

to'g'risida umuman tasavvurga ega emaslar va ularning amalga oshirilishini tekshirishni 

bilishmasa? 

Tadqiqotchini silliqlash raqamlari bilan almashtirish kerak emas - siljish, nishab va aralash 

korrelyatsiya koeffitsientini hisoblash. Unga chuqurroq bilim kerak. Keling, buni darsliklardan 

olingan klassik misol bilan tushuntiramiz. Anscombe shuni ko'rsatdiki, barcha to'rt shakllar 

shakl. 23 bir xil regressiya parametrlariga ega. 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

---

 

To'rtta sun'iy ma'lumotlar to'plamining regressiya tahlili. 

 

Shunday qilib, regressiya tahlili nuqtai nazaridan ushbu ma'lumotlar to'plamlari barchasi bir 

xil. Agar tahlil tugagan bo'lsa, biz juda ko'p foydali ma'lumotlarni yo'qotgan bo'lardik. Bunga 

ushbu ma'lumotlar to'plamlari uchun chizilgan parchalanish uchastkalari va qoldiq 

uchastkalar dalolat beradi. 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 To'rt ma'lumotlar to'plamlari uchun tarqoq uchastkalar 

 

 

---

   Tarqoq uchastkalar va qoldiq uchastkalar bu ma'lumotlarning bir-biridan farq qilishini 

ko'rsatadi. To'g'ri chiziq bo'ylab taqsimlangan yagona to'plam A to'plamidir, A to'plamidan 

hisoblangan qoldiqlar chizmasi qonuniyatga ega emas. B, C va D to'plamlar uchun xuddi 

shunday deyish mumkin emas. B to'plamga asoslangan tarqalish chizig'i aniq kvadratik 

modelni namoyish etadi. Ushbu xulosa parabolik shaklga ega bo'lgan qoldiqlarning fitnasi 

bilan tasdiqlangan. Tarqoqlik chizig'i va qoldiq uchastkada B ma'lumotlar to'plamida haddan 

tashqari ko'rsatkich mavjudligini ko'rsatib turibdi. Bunday vaziyatda ma'lumotlar to'plamidan 

tashqarini chiqarib tashlash va tahlilni takrorlash kerak. Cheklovlarni aniqlash va 

kuzatuvlardan chiqarib tashlash uslubi zarba tahlili deb ataladi. Chiqib ketishni bartaraf 

etgandan so'ng, modelni qayta baholash natijasi butunlay boshqacha bo'lishi mumkin. D 

ma'lumotlar to'plamidan tarqoq uchastka, empirik model bitta javobga juda bog'liq bo'lgan 

g'ayrioddiy vaziyatni tasvirlaydi (