O’zbekiston respublikasi navoiy kon-metallurgiya kombinati navoiy davlat konchilik instituti «Sifatni boshqarishning statistik usullari»

3. Chiziqli regressiya. Chiziqli regressiya bir o'lchovli ma'lumotlar to'plamining nuqtalari bo'ylab to'g'ri chiziqni chizishning eng yaxshi usulini ta'minlaydi. To'g'ri chiziqni tavsiflovchi bitta mustaqil o'zgaruvchiga ega bo'lgan tenglama:
y=mx+b, (3)
bu yerda: x – mustaqil o’zgaruvchi;
y - bog'liq o'zgaruvchi;
m - to'g'ri chiziq moyilligining xarakteristikasi (yoki a1);
b - to'g'ri o'qning y o'qi (yoki a0) bilan kesishish nuqtasi.
Masalan, chiziqli regressiya yordamida tarmoq o'tkazuvchanligi 12 soat ichida o'zgarganligi to'g'risida ma'lumotlarga ega bo'lgan holda, (3) to'g'ri chiziq koeffitsientlarini olish mumkin va chiziqli o'sishni nazarda tutib, keyingi soat uchun prognoz olish mumkin.
Nochiziqli regressiya.
Nochiziqli regressiya nochiziqli tenglamani jadvaldagi ma'lumotlarga - parabola, giperbola va boshqalarga moslashtirishga imkon beradi. Excel ko'rsatkichsiz shaklda chiziqli emaslikni amalga oshiradi, ya'ni. shaklning egriga to'g'ri keladi:

bu chiziqli o'zgarmas ma'lumotlar nuqtalari bo'yicha eksponensial egri chizishning eng yaxshi usuli.
Bunday holda, ishonchli prognoz faqat egri chiziqning ko'tarilishi yoki tushishi (x ning salbiy qiymatlari bilan) bo'limlarida mumkin ekanligini unutmaslik kerak. egri chiziqning (4) o'zi burilish nuqtalarisiz bir xilda o'zgaradi. Masalan, sinusoidal ravishda o'zgarib turadigan funktsiya uchun eksponensial prognoz qilish mumkin, faqat funktsiya ko'tarilish yoki tushish qismlarida, u uchun tegishli intervallarga bo'linadi.
Ko'plik regressiya.
Ko'plik regressiya - bu x argumentining bir nechta ma'lumotlar to'plamini tahlil qilish va yanada aniq natijalarni berishdir.
Ko'plik regressiya tahlili, shuningdek, chiziqli yoki eksponent bo'lishi mumkin. Regressiya tenglamasi (3) va (4) mos ravishda (5) va (6) shakllarini oladi:

bu yerda: x₁, x₂, ..., x_n mustaqil o'zgaruvchilar.
Masalan, bir nechta regressiyadan foydalanib, har xil vaqt oralig'idagi abonentlar soni, ularning intensivligi, abonentlarning bir-biridan masofasi, tarmoqdagi o'rtacha paket uzatish vaqti va boshqalar to'g'risidagi ma'lumotlarga asoslanib tarmoqning o'tkazuvchanligini taxmin qilish mumkin.