Styudent mezoni

Kriteriy - F. Bu kriteriy ingliz statistigi R. Fisher tomonidan ishlab chiqilgan. To’plamli korrelyatsiya koeffitsiyentlarining ishonchliligini tekshirish uchun quyidagi qiymatdan foydalaniladi:

(10)
yoki


bunda: N- kuzatishlar soni;

n - faktorlar soni.

Agar F>F_a. bo’lsa k₁ =n- 1, k₂ = N-n erkinlik darajasiga hamda ...

qiymatlar tenglamasiga ko’ra, korrelyatsiya koeffitsiyentini ishonchli deb hisoblash mumkin.

Korrelyatsion va regression tahlillarni qo’llash vaqtida, faktor tanlab olishda va ulardan modellarda foydalanishdagi asosiy qonun-qoidalar quyidagilardan iborat:

1. 
   Faktorlarni o’rganish bilan qamrab olinadigan ro’yhat chegaralangan, faktorlari esa nazariy asoslangan bo’lishi lozim.
   

1. 
   Modelga kiritilgan barcha faktorlar miqdor o’zgarishlarga ega bo’lishi kerak.
   
2. 
   Tadqiq qilinayotgan (o’rganilayotgan) to’plam sifatli bir jinsli bo’lishi lozim.
   
3. 
   Faktorlar o’zaro funksional bog’lanmasliklari shart.
   
4. 
   Kelajakda faktorlar o’zaro ta’sirni ekstrapolyatsiya qilish uchun modellardan foydalanilayotgan vaqtda xarakter jiddiy o’zgarmasligi, statistik mustahkam bo’lishi lozim.
   
5. 
   Regression tahlilda har bir faktorning (x) qiymatiga bir xil regressiya natijali alomat (u) taqsimoti normal yoki yaqin darajada mos kelishi lozim.
   
6. 
   O’rganilayotgan faktorlar tadqiqiy natija alomatli mantiqan davriy bo’lishi lozim.
   
7. 
   Natijali alomatga jiddiy ta’sir ko’rsatadigan faqat muhim faktorlar ta’sirini ko’rib chiqish lozim.
   
8. 
   Regressiyalar tenglamalariga kiritilgan faktorlar soni katta bo’lmasligi lozim. Chunki faktorlar sonining katta bo’lishi asosiy faktorlar - dalillardan diqqatni jalb etadi. Faktorlar soni kuzatishlar sonidan besh- olti marotaba kam bo’lishi kerak.
   

11. 
    Regressiya tenglamalarining faktorlari- dalillari turli xil xatolar ta’sirida buzilishiga olib keladigan xatoliklar bo’lmasligi kerak. Faktor- dalillar o’rtasida funksional yoki shunga yaqin bog’lanishlarning mavjudligi multikollinear borligini ko’rsatadi. Multikollinear mavjuligi esa bu faktorlar natijali alomatlarining bir tomonga ta’sir etishidan dalolat beradi.
    

Multikollinear faktorlarini hisobga olganda regressiya o’rta kvadratik tenglamasi oshib boradi. Shuning uchun faktorlarda multikollinear mavjud bo’lganda mantiqiy mulohazalarga amal qilib, ulardan birini o’chirish lozim. Multikollinear mavjud bo’lganda normal tenglamalar sistemasi matritsasi noaniiq matritsaga aylanib koladi. Bu esa ularni xal qila olmaslikka olib keladi.

11. 
    Kuzatishlar sonini oshirish uchun ularning makonda takrorlanishidan foydalanish mumkin emas. Makonda hodisalarning o’zgarishi avtoregressiyani vujudga kelitirish mumkin. Avtoregressiya esa statistikadagi mavjud alomatlar o’rtasilagi bog’lanishni ma’lum darajada buzadi. Shuning uchun ko’rsatkichlar dinamik qatorlarida regression bog’lanishni o’rganish statistikadagi bog’lanishni o’rganishdan tubdan fark qiladi.
    
12. 
    Xar bir faktor- dalil bo’yicha normal taqsimotga ega bo’lishi shart emas. Bu regression tahlilni natijali, alomatli qiymat va tasodifsiz qiymatli faktolari alomatlar o’rtasidagi bog’lanishni ifodalovchi sifatida ta’riflashdan kelib chiqadi.
    
13. 
    Faktorli alomatlarni natural birlikda ulchashda nisbiy qiymatlarga nisbatan ortiqroq ko’rish lozim. Nisbiy qiymatlar o’rtasidagi korrelyatsiya regressiyasi tenglamasi parametrlar qiymati bog’lanish mazmunini buzishi mumkin.