Muhammad al-Xorazmiy nomidagi Toshkent axborot texnologiyalar

t
jadv 
) va haqiqiy( 
t
haq 
) qiymatlarni taqqoslab H
0
gipotezani 
qabul qilinadi yoki rad etiladi. 
Fisher F-kriteriyasi va Styudent t-kriteriyasi orasidagi bog’lanish quyidagicha 
ifodalanadi: 
√
Agar 
shart bajarilsa H
0
gipoteza rad etiladi, ya’ni 
a, b
va r
xy 
noldan 
tasodifiy farq qilmaydi va ular 
x
omilning tizimli ta’sirida yuzaga kelgan. Agar 
shart o’rinli bo’lsa, u holda H
0
gipoteza rad etilmaydi va 
a, b
va r
xy 
lar 
tasodifiyligi tan olinadi. 
Har bir parametr shonch oralig’ini hisoblash uchun bo’lishi mumkin bo’lgan 
hatolik –Δ aniqlaniladi. 
Ishonch oraliqlarini aniqlash formulalari quyidagicha: 

---

Agar ishonch oralig’i chegarasiga nol tushib qolsa, ya’ni quyi chegarasi manfiy 
yuqori chegarasi musbat bo’ladigan bo’lsa, baholanayotgan parametr nol deb qabul 
qilinadi, chunki u bir paytning o’zida ham musbat. ham manfiy qiymatni qabul qila 
olmaydi. 
Erksiz o’zgaruvchi 
y
ning prognoz qiymati
̂
regressiya tenglamasiga 
erkli o’zgaruvchi 
x
r 
ning prognoz qiymatini qo’yib hisoblanadi. Prognoz qiymatning 
aniqligini hisoblash uchun prognozning o’rtacha standart hatoligi 
̂
hisoblanadi. 
̂
√
∑
Prognozning ishonch oralig’i quyidagicha aniqlaniladi: 
̂
̂
̂
̂
̂
̂
̂
̂
̂
bu erda
̂
̂
Ko’p omilli chiziqli regressiya: 
Ko’p omilli regressiya tenglamasining ahamiyatliligi Fisherning F-kriteriyasi 
yordamida baholanadi. 
Xususiy F-kriteriya
tenglamada har bir omilning ishtirokini statistik axamiyatliligini 

---

baholaydi. Umumiy ko’rinishda 
x
i
omil uchun xususiy F-kriteriya quyidagicha 
aniqlaniladi: 
. 
Toza regressiya koeffitsientlarini Styudent t-kriteriyasi yordamida baholash quyidagi 
ifodaning qiymatini hisoblashga olib keladi: 
bu erda regressiya koeffitsientining o’rtacha kvadratik xatoligi, u 
quyidagi formula bilan aniqlanishi mumkin: 
Ko’p omilli regressiya tenglamalarini tuzishda omillarning multikollinearlik muammosi 
yuzaga kelishi mumkin, ya’ni omillarning o’zaro chiziqli bog’lanish darajasi yuqori 
bo’lishi holatlari. Bunday holatlarda ko’p omilli regressiya natijalari tuzilgan modelni 
ishonchli emasligiga olib keladi. 
Omillarning multikollenearligini tekshirish uchun omillar bo’yicha juft korrelyatsiya 
koeffitsientlari matritsasi tuzilib uni determinanti hisoblanadi. Uchta o’zgaruvchili 
regressiya tenglamasi uchun 
bo’lsa, ya’ni birga qancha yaqin bo’lsa o’zgaruvchi omillarning multikollenearlik 

---

darajasi shunchalik past bo’ladi, aksincha 
bo’lgan holatda omillararo korrelyatsiya kuchli, multikollenearlik darajasi yuqori bo’lib, 
regressiya tenglamasining ishonchlilik darajasi past deb hisobdanadi. 
Ko’p omilli regressiya tenglamalari parametrlarining qiymatlarini hisoblash uchun EKKU 
qo’llaniladi. Buning uchun qoldiq dispersiya 
gomoskedastik
bo’lishi talab etiladi, 
ya’ni 
x
j
 
omilning har bir qiymati uchun qoldiq ε
i 
bir hil dispersiyaga ega bo’lishi kerak. 
Agar mazkur shart bajarilmasa qoldiq dispersiya geteroskedastik bo’ladi, ya’ni qoldiq 
dispersiyalar o’zaro teng bo’lmaydi:
Ko’p omilli regressiya tenglamasiga erkli o’zgaruvchi sifatida sifat ko’rsatkichlari 
kiritilishi mumkin (masala.n: kasb, jins, ma’lumot, ob-havo sharoiti va x.k). Regression 
modelga bu kabi o’zgaruvchilarini kiritish uchun ularni tartiblab biror qiymat berilishi 
kerak, ya’ni sifat o’zgaruvchilari miqdor o’zgaruvchilarga aylantiriladi. Bunday 
ko’rinishdagi 
almashtirilgan 
o’zgaruvchilar 
ekonometrikada 
“