Olimova n mavzu: Ko`p omili reggressiya tenglamasini tuzish masalari

Andijon mashinasozlik institute mashinasozlik fakulteti K68_20 o`rmonov jasurbek statistika fanidan tayyorlagan prizentatsiyasi

Olimova N

Mavzu:Ko`p omili reggressiya tenglamasini tuzish masalari

• Reja:
• Ko’p omilli regressiya tenglamasini parametrlarini baholash uchun eng kichik kvadratlar usul
• Chiziqli regressiya uchun elastiklikning o’rtacha koeffitsienti
•  Omillarning natijaga birgalikdagi ta’sir kuchi zichligi

Standartlashtirilgan masshtabdagi ko’p omilli regressiya tenglamasiga EKKUni qo’llab, standartlashtirilgan regressiya koeffitsientlari quyidagi tenglamalar tizimidan aniqlaniladi.

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 “sohta(fiktiv) o’zgaruvchilar” deb nomlanadi

 Birinchi marta "regressiya" atamasi biometriyaning asoschisi F. Galton tomonidan kiritilgan (XIX asr), uning g'oyalari uning izdoshi K.Pirson tomonidan ishlab chiqilgan.

 to'g'ridan-to'g'ri regressiya, mustaqil miqdorning ko'payishi yoki kamayishi bilan shartnoma asosida kelib chiqadi ". x " qaram miqdorning qiymati " y " shuningdek, shunga muvofiq oshirish yoki kamaytirish mumkin

 teskari regressiya, mustaqil miqdorning ko'payishi yoki kamayishi bilan bog'liq holda paydo bo'ladi "X" qaram miqdor " y " kamayadi yoki shunga mos ravishda ortadi.

Eng kam kvadratchalar usuli samarali ko'rsatkichning haqiqiy qiymatlari og'ishlar kvadratlarining yig'indisi bo'lgan parametr parametrlarini olish imkonini beradi. da"Nazariy jihatdan" y x»Minimal, ya'ni

Regressiya tahlili ekonometrik modellarning ko'pchiligini yaratish asosida yotadi, ular xarajatlarni baholash modelini o'z ichiga olishi kerak. Baholash modellarini yaratish uchun ushbu usuldan foydalanish mumkin, agar analoglar soni (taqqoslanadigan ob'ektlar) va qiymat omillari soni (taqqoslash elementlari) quyidagicha bog'liq bo'lsa: p \u003e (5 -g-10) x ga, o'sha. xarajat omillaridan 5-10 barobar ko'proq analoglar bo'lishi kerak.

Regressiya munosabati faqat bir yoki bir nechta omil o'zgaruvchilarining o'zgarishi natijasida hosil bo'ladigan o'zgaruvchining o'rtacha tendentsiyasini aks ettiradi, masalan, joylashuvi, xonalar soni, maydoni, qavati va boshqalar. Bu regressiya munosabati bilan funktsional o'rtasidagi farq bo'lib, unda hosil bo'lgan o'zgaruvchining qiymati omil o'zgaruvchilarining ma'lum bir qiymati uchun qat'iy belgilanadi.

Regressiya munosabatlarining mavjudligi / natijada da va faktoriy o'zgaruvchilar x p ..., x dan (omillar) bu bog'liqlik nafaqat tanlangan omil o'zgaruvchilari ta'siri bilan, balki ba'zilari umuman noma'lum bo'lgan, boshqalari taxmin qilinadigan va hisobga olinmaydigan o'zgaruvchilar ta'siri bilan ham belgilanadi.

Regressiya tahlilining asosiy vazifasi o'zgaruvchilar (juft regressiyada) va o'zgaruvchilar to'plami (ko'p regressiyada) o'rtasidagi bog'liqlikning zichligini miqdoriy jihatdan aniqlashdir. Aloqa zichligi miqdoriy ravishda korrelyatsiya koeffitsienti bilan ifodalanadi.

Shunday qilib, regressiya tahlili natijaviy va omil o'zgaruvchilari o'rtasidagi bog'liqlik shaklining zichligi, yo'nalishi va analitik ifodasini o'lchash uchun mo'ljallangan rasmiy (matematik) protseduralar to'plami sifatida aniqlanishi mumkin, ya'ni. bunday tahlil natijasi shaklning miqdoriy va aniqlangan statistik modeli bo'lishi kerak:

Etiboriniz uchun raxmat!!!