9
|
26
|
70
|
4900
|
1820
|
23.77
|
10
|
32
|
95
|
9025
|
3040
|
29.74
|
JAMI
|
225
|
647
|
44567
|
15199
|
225
|
Endi, a koefisiyentning qiymatini aniqlaymiz,buning uchun b prametrining qiymatini olingan tengmalarning biriga qo’yib aniqlaymiz:
22,5
22,5
a
Olingan tenglama chiziqli korrelyasion bog’liqlik tenglama deb ataladi. Parametr v regressiya koefisiyenti bo’lib hisoblanadi. Bu koefisiyent tuproq sifati 1 ballga oshgan tag’dirda paxta hosildorligi o’rta hisobda o,239 sentnerga oshganligini bildiradi.
Ko,p omilli korrelyatsiya
Natijaning o’zgarishiga ikki va undan ortiq omil tasir qilsa, ko’p omilli korrelyasiya qo’llaniladi. Ko’p omilli korrelyasiya to’g’ri chiziqli tenglama formulasi kuyidagi ko’rinishga ega:
Ushbu tenglamaning parametrlarining qiymatlarinii eng kichik kvadratlar usuli orqali aniqlanadi:
∑x - omil belgi qiymatlarining jami summasi.,
∑ - omil belgi qiymatlari kvadratlarining jami summasi.,
∑u - natijaviy belgi qiymatlarining jami summasi.,
∑ux- omil belgi bilan natijaviy belgi qiymatlari ko’paytmasining jami summasi.
K orrelyatsion modelni tuzish bosqichlari.
Korrelyatsion modelni tuzish quyidagi bosqichlardan iborat:
1. Masalaning qo’yilishi va statistik ko’rsatkichlarini isbotlash.
2. Statistik m a’lumotlami to ’plash va ulami birlamchi qayta ishlash.
3. Juft bog’lanishlami o’rganish.
4.Bog’lanish shakllarini tanlash va regressiya tenglamalari parametrlarini aniqlash.
5. M asalaning echish natijalarini statistik baholash va modelning iqtisodiy m a’nosi.
Korrelyatsion model tuzishning birinchi bosqichida tekshirish maqsadi shakllanadi, natijaviy va omilli alomatlar tanlanadi, boshlang’ich axborotni olish usuli haqidagi masala hal qilinadi va hokazolar. Omilli alomatlar tanlash sabablari bilan aniqlanadi. Bu sabablarga hodisalar xususiyatini hisobga olish, model tuzishning maqsadi, boshlang’ich axborotning mavjudligi va boshqalar kiradi. Omillar orasida multikollinearlikning mavjudligi, ya’ni o’rganilayotgan ko’rsatkichni aniqlaydigan omilli alomatlar o’rtasida chiziqli bog’lanish mavjud ekanligini tekshirish muhim ahamiyat kasb etadi. Ikkita omil o ’rtasida korrelyatsiya yuqori koeffitsientini ifodalaydigan chiziqli bog’lanish mavjud bo’lsa, u holda ikki axborotdan biri tanlab olinadi. Shuning uchun modelga omillardan biri kiritiladi. Amalda omillam i ajratish ikki bosqichni tanlash yordamida amalga oshiriladi. Tanlashning birinchi bosqichida o’rganilayotgan hodisalar bilan mantiqiy bog’langan omillar tanlab olinadi. Ikkinchi bosqichda esa maxsus miqdoriy tahlil qilish yo’li bilan ana shu omillar orasidan modelga kiritish uchun asosiy omillar tanlab olinadi. K o’p omilli modellami tuzishda o’rganilayotgan ko’rsatkichlar o’rtasidagi jiddiy bog’lanishlami aniqlash hamda bog’lanishning eng qulay shakllarini ko’rsatish imkonini beradigan juft qonuniyatlar tahlili muhim bosqich hisoblanadi. Juft korrelyatsiya koeffitsientlari ko’p parametrli modelning omil tanlash alomati hisoblanadi. Har doim, buni ko’pchilik olimlar qayd etishgan, natijaviy va omilli alomatlar o ’rtasidagi yuqori koeffitsientli juft korrelyatsiyalar o ’rganilayotgan ko’rsatkichga (m azkur omil) jiddiy ta’sir ko’rsatayotganligidan va shunga muvofiq ko’p omilli modelga kiritilishi lozimligidan dalolat beradi. Omillami uzil-kesil modelga kiritish maqsadida omilli alomatlar o’rtasidagi bog’lanishlami miqdoriy baholash lozim. Omillar o ’rtasida bog’lanish shaklini tanlashning uchta usuli mavjud: - empirik usul; - oldingi tadqiqotlar tajribasi usuli; - mantiqiy tahlil usuli. Analitik funksiya turini regressiyaning empirik grafigi bo’yicha aniqlash mumkin. Lekin mazkur grafik usulni faqat juft bog’lanish hollarida hamda kuzatishlar soni nisbatan ko’p bo’lganda muvaffaqiyatli qo’llash mumkin. O ’rganilayotgan iqtisodiy hodisalaming mantiqiy tahlili, bog’lanish shaklini asoslash va tanlashda asos bo’ladi. Shu bilan birga, o ’rganilayotgan hodisani tavsiflash uchun eng qulay funksiyalar sinfini asoslash imkonini beradi. Bog’lanishli munosabat aniq shakllarini tanlash, iqtisodiy jarayon haqida boshlang’ich axborotning mavjudligiga bog’Iiq bo’ladi. Ayrim hollarda mantiqiy tahlil funksiyalar sinfini tanlash imkonini beradi. Bunday hollarda EH M yordamida, m a’lum funksiyalar saralanadi, model parametrlari aniqlanadi hamda natijalar bilan taqqoslanadi. Mezon sifatida, odatda, ko’plikdagi korrelyatsiya koeffitsienti, Fisher mezoni va o’rta qiymatli approksimatsiya xatoligidan foydalaniladi. Hisoblashlar k o ’lamining ko’p bo’lishi, saralash algoritmining bo’lmasligi, bog’lanish shaklini tanlashda mazkur usuldan foydalanish, korrelyatsion usulning samaradorligini kamaytiradi. O ’zaro bog’lanish xarakteriga qat’iy fimktsional ko’rinish berib bo’lmaydigan hollarda korrelyatsion va regression tahlil usullaridan foydalaniladi. Bunday hollarda natijaviy va omilli alomatlar o’rtasidagi bog’lanish o ’rtacha qiymat tendensiya ko’rinishida namoyon bo’ladi. Korrelyatsiya koeffitsientlari bog’lanishni, regressiya tenglamasini va uning shaklini ifoda etadi. Regressiya tenglamalari parametrlari o’sish parametrlarini umumlashtirish yoki m a’lum tadqiqot natijasida o’sish m a’nosiga ega bo’ladi. Normal taqsim ot qonuni shaklida ifodalangan katta sonlar qonuni korrelyatsion va regression tahlilning nazariy asosini tashkil etadi. Tahlildagi m avjud omillar natijaviy va omilli alomatlar uchun bir vaqtda butun majmua bilan matritsali shaklda qayd qilinadi, shuningdek, ular miqdoriy ifoda etiladi. Korrelyatsion va regrestsion tahlil uslubi doimiy ravishda rivojlanib bormoqda. M azkur usul xususiy va ko’plikdagi bog’lanishlami baholash, miqdor va sifat o’rtasidagi korrelyatsiya, chiziqli va chiziqsiz bog’Ianishlar singari masalalami qamrab olgan. M ana shu nazariya asosida zamonaviy k o ’p o ’lchamli statistik tahlil usuli, shu jumladan, ko’p o ’lchamli omillar regressiya usuli singari, turli usullar rivojlanmoqda. Analitik va sintetik xususiyat, amalda chyegaralanmagan tanlamalar hajmi bo’yicha om illam ing katta sonini hisobga olish, m a’lumotlami standart holatda tasaw ur qilish imkoniyatlari korrelyatsion va regrestsion tahlil usulining muhim tomonlari hisoblanadi.
KORRELYATSIYA
Do'stlaringiz bilan baham: |