Microsoft Word 2-декабрь конф-2019 doc

 
тасодифий миқдор қийматларининг x нинг Х=х қийматига мос 
келувчи ўртача арифметик қийматига шартли ўртача y
х
қиймат дейилади. 
Ушбу y
х
 
қиймат шартли математик кутилиш билан ифодаланади: 


)
(
/
x
f
x
X
Y
M
y
x



(
1) 
Ушбу шартли ўртача 
x
y
қийматнинг x билан боғланишига y ва x 
тасодифий миқдорлар орасидаги корреляцион боғланиш дейилади. Бунда 
(1) тенглама y нинг x га регрессия тенгламаси
 
деб аталади. f(x)
 
функциянинг шакли y нинг x га регрессия чизиғи дейилади. 
You created this PDF from an application that is not licensed to print to novaPDF printer (
http://www.novapdf.com
)

---

256 
Юқорида зикр қилинган мулоҳазаларни x ва y тасодифий миқдорлар 
тартибига нисбатан такрор қўллаб, x нинг Y
=
у
 
қийматига мос келувчи 
шартли ўртача x
у
қийматини ва x нинг y га регрессия тенгламасини ҳосил 
қиламиз: 


)
(
/
y
y
Y
X
M
x
y




 
(2)
 
Регрессия – бу битта тасодифий миқдорнинг иккинчи тасодифий 
миқдор қийматлари билан боғланган шартли математик кутилишининг 
ўзгариш қонунидир. Шундай қилиб, y тасодифий миқдорнинг x тасодифий 
миқдорга регрессияси ва худди шунингдек x нинг y га регрессия 
тенгламалари мос равишда 
)
(
x
f
y
x

ва 
)
(
y
x
y


шартли ўртача қийматлар 
орқали ифодаланади [1, 2]. 
Очиқ 
турдаги 
боғланган 
кўрсаткичлар, 
масалан, 
режанинг 
бажарилиши фоизи, даражалар, тегишли салмоқлар, йиғиндида четланиш, 
ўсиш даражаси, индекслар ва ҳоказолар маълум формулалар ёрдамида 
олдиндан ҳисобланиши мумкин. 
Иккинчи турдаги боғланишлар олдиндан маълум эмас. Лекин 
инсонлар мураккаб ҳодисаларни ва жараёнларни бошқариши учун уларга 
хос махфий боғланишларни тушунтира олиши ва прогнозлаши керак. Шу 
сабабли мутахассислар кузатувлар ёрдамида махфий боғланишларни 
очишга ва уларни формулалар орқали ифодалашга, яъни ҳодисаларни ва 
жараёнларни математик тарзда моделлаштиришга интилмоқда. Шундай 
имкониятлардан бирини корреляцион-регрессион таҳлил тақдим этади. 
Иқтисодчилар математик моделларни уч хил умумий мақсадда: 
тушунтириш, 
прогнозлаш 
ва 
бошқариш 
учун 
тузадилар 
ва 
фойдаланадилар. 
Ҳозирги 
вақтда 
компьютердаги 
электрон 
жадвалларнинг 
корреляцион-регрессион таҳлил воситалари билан таъминланиши туфайли 
энг мураккаб гуруҳга тегишли, чуқур илмий ва шу сабабли кам 
фойдаланиладиган, деярли экзотик усуллардан бири бўлмиш корреляцион-
You created this PDF from an application that is not licensed to print to novaPDF printer (
http://www.novapdf.com
)

---

257 
регрессион таҳлил мутахассис учун кундалик, самарали ва оператив 
аналитик қуролга айланди. 
Корреляцион-регрессион 
таҳлил 
усулларидан 
фойдаланиб, 
аналитиклар корреляция коэффициенти ёрдамида кўраткичлар ўртасидаги 
боғланишлар зичлигини ўлчайдилар. Бунда ҳар хил турдаги (кучсиз, 
ўртача, кучли) боғланишлар кузатилади. Агар боғланишлар ўта муҳим 
бўлса, унда мақсадга мувофиқ равишда уларнинг регрессион модели 
тарзида 
математик 
ифодасини 
топиш 
ва 
моделнинг 
статистик 
аҳамиятлигини баҳолаш лозим. Иқтисодиётда регрессия тенгламаси 
ўрганилаётган ҳодисани ёки кўрсаткични прогнозлашда фойдаланилади. 
Шу сабабли регрессион таҳлил кузатувлар натижасида ҳосил қилинган 
маълумотлар ўртасидаги ошкормас ва яширин боғланишларни очишда 
замонавий математик статистиканинг асосий усули деб ҳисобланади [1, 2]. 
Тижорат банкларида кредит рискларига энг кучли таъсир қилувчи 
омиллар бу гаровга қўйилган мулкларнинг ликвидилик даражаси ва янги 
мижозлар сони ҳисобланади. Биз қуйида шу икки омил бўйича регрессия 
тенглмасини тузамиз. 
Кредит рисклари коэффициенти (y) ва унга таъсир этувчи омиллар: 
x
1
– янги мижозлар сони (умумий мижозларга нисбатан фоизда); x
2 
– 
мижозлар мулкларининг ликдивидлик даражаси (фоизда) кўрсаткичлари 
билан боғлиқлиги тижорат банкларидан бирининг маълумотларидан 
фойдаланиб кўриб чиқилди. Excel электрон дастуридан фойдаланиб 
қуйидаги регрессия тенгламаси тузилди: 
2
1
3697
,
0
2183
,
0
0934
,
21