Funksiyasini qurish

KO'P O'LCHOVLI REGRESSIYA 
Jamiyat hayotidagi hodisalar bir qator omillar ta'siri ostida shakllanadi, 
ya'ni ular ko'p qirrali. Kompleks omillar omillar o'rtasida mavjud, shuning uchun 
ularni ajratilgan ta'sirlarning oddiy yig'indisi sifatida ko'rib bo'lmaydi. Uch yoki 
undan ortiq bog'liq xususiyatlarning o'zaro bog'liqligini o'rganish ko'p darajali 
korrelyatsiya va regressiya tahlili deb nomlanadi. 
Ushbu tushuncha birinchi marta Pearson tomonidan 1908 yilda paydo 
bo'lgan. 
Ko'p o'zgaruvchan korrelyatsiya va regressiya tahlili quyidagi 
bosqichlarni o'z ichiga oladi: 

---

Vazifa uchun zarur bo'lgan omil belgilarini tanlashga qaratilgan nazariy 
tahlil; 
aloqa shaklini tanlash (regressiya tenglamasi); 
muhim omil xususiyatlarini tanlash, modeldan muhim bo'lmagan 
xususiyatlarni olib tashlash, bir nechta omil xususiyatlarini bittasiga birlashtirish 
(bu xususiyat har doim ham mazmunli izohga ega emas); 
olingan modelning mosligini tekshirish; 
natijalarni sharhlash. 
Faktor belgilarini tanlash bosqichida, agar raqamli ma'lumotlar ikki 
qiymat o'rtasidagi bog'liqlikni ko'rsatsa ham, bu ularning ikkalasi ham bir yoki bir 
nechta qiymatlarga bog'liqligini ko'rsatishi mumkin (masalan, soch uzunligi - bo'yi 
- jinsi; pingvin sindromi). ) 
Bog'lanishning har qanday shakli uchun, ayniqsa o'rganilayotgan 
populyatsiyaning oz miqdori sharoitida, bu bog'liqliklarni bir darajaga yoki 
boshqasiga tavsiflaydigan butun tenglamalarni tanlash mumkin. Munosabatlarning 
ko'p qirrali modellarini qurish amaliyoti shuni ko'rsatadiki, ijtimoiy-iqtisodiy 
hodisalar o'rtasidagi bog'liqlikni tavsiflash uchun odatda chiziqli, ko'paytirilgan, 
kuch va giperbolik funktsiyalar qo'llaniladi. Modelni tanlashda ular avvalgi 
tadqiqotlar yoki tegishli sohalarda o'qish tajribasidan foydalanadilar. 
Chiziqli modellarning afzalligi parametrlarni hisoblash va iqtisodiy 
izohlarning soddaligi. O'zgaruvchiga bog'liq bo'lmagan chiziqli bog'liqliklar 
(kvilinear) o'zgaruvchilar o'zgarishi bilan chiziqli shaklga kamaytirilishi mumkin. 
Ko'p regressiya tenglamasining parametrlari normal tenglamalar tizimidan eng 
kam kvadratlar usuli bilan topiladi. Kompyuterdan foydalanish sharoitida ham 
chiziqli, ham nochiziqli qaramlik uchun parametrlarni aniqlash raqamli usul bilan 
amalga oshirilishi mumkin. 
Ko'p tanlangan regressiyaning allaqachon tanlangan tenglamasini 
qurishda muhim bosqich bu faktor atributlarini tanlashdir. Simulyatsiya qilingan 
jarayonni etarlicha aks ettirish uchun modelga maksimal miqdordagi omillar 
kiritilishi kerak, ammo boshqa tomondan, parametrlarning haddan tashqari ko'pligi 
model bilan ishlashni qiyinlashtiradi. Bundan tashqari, olingan natijalar har bir 
omil xarakteristikasi uchun etarlicha ishonchli va takrorlanadigan bo'lishi uchun 
10–20 ta kuzatuv o'tkazilishi kerak. Shuning uchun ularning ahamiyatini tahlil 
qilish asosida omillarni tanlash kerak. 
Faktorlarni tanlash quyidagilar asosida amalga oshiriladi. 
bosqichma-bosqich chiqarib tashlash usuli; 
bosqichma-bosqich regressiya usuli. 

---

Bosqichma-bosqich chiqarib tashlash usulining mohiyati talabalar 
mezoni tomonidan sinovdan o'tkazilganda parametrlari ahamiyatsiz bo'lgan 
omillarni regressiya tenglamasidan ketma-ket chiqarib tashlashdir. 
Bosqichli 
regressiya 
usulidan 
foydalanib, 
omillar 
regressiya 
tenglamasiga birma-bir kiritiladi va kvadratlar qoldiqlari va ko'p korrelyatsiya 
koeffitsientlarining o'zgarishi baholanadi. Faktor ahamiyatsiz deb hisoblanadi va 
agar u regressiya tenglamasiga kiritilgan bo'lsa, kvadrat registri o'zgargan bo'lsa 
ham, kvadratik qoldiqlarning miqdori o'zgarmagan bo'lsa e'tiborga olinmaydi. 
Faktor ahamiyatli deb hisoblanadi va agar korrelyatsiya koeffitsienti ko'paygan va 
kvadratik qoldiqlarning yig'indisi kamaygan bo'lsa, regressiya koeffitsientlari 
ahamiyatsiz o'zgargan bo'lsa ham modelga kiritiladi. 
Regressiya modellarini qurishda ko'pkolinearlilik bilan bog'liq muammo 
paydo bo'lishi mumkin. Ushbu muammoning mohiyati omil belgilari o'rtasida 
sezilarli chiziqli bog'liqlik mavjudligidadir. Ko'p omillar hodisalarning bir 
tomonini aks ettirganda yoki biri ikkinchisining ajralmas qismi bo'lganida yuzaga 
keladi. Bu hisoblangan regressiya parametrlarining buzilishiga olib keladi, muhim 
omillarni tanlashni murakkablashtiradi va regressiya koeffitsientlarining iqtisodiy 
talqinining ma'nosini o'zgartiradi. Ko'p omillilik ko'rsatkichi bu korrelyatsion 
koeffitsientlar () bo'lib, bu omillar orasidagi o'zaro bog'liqlikni: