T o s h k e n t d a V l a t I q t I s o d I y o t u n I v e r s I t e t I e k o n o m e t r I k a

 
( 1 0 )
Lekin  bizni  tahlil  uchun  u  chiziqli  regression  model  sifatida  ko’riladi.  Ikkinchisi 
tenglamani  ikki tarafini  logarifmlash orqali chiziqliga  ayiantiriladi.
Regression  tahlilning  kontekstida  (8)  model  parametrlarini  baholashni 
qo’llovchi usul yordamida tavsiflash mumkin.
Quyidagilar  (9)  funktsiya  parametrlarining  eng  kichik  kvadratlar  usuli 
yordamida baholash uchun birlamchi shart hisoblanadi:
^
 = - 2 Е [ ^ - Д - ^ А" ] = 0  
(12)
* H \  
i
^
 = -2 Х [
л
- Д - ^ А4 А''= 0  
(13)
VPl
 
/
^
Р
- ^
^
У
. - Р
. - Р
. е
^
р
^
 
= 0 (1 4 )
С'Рз 
I
Bu  tenglamalar  umumiy  yechimga  ega  emas.  Ayrim  yo’l  qo’yishlardan  so’ng 
nochiziqli regression modelni quyidagi usul yordamida aniqlamiz.
Ta’rif.  Nochiziqli  regression  model  bu  yerda  tenglamalar  yordamida 
keltirilganki,  bu  tenglamalar  uchun  parametrlaming  eng  kichik  kvadratlar  usuli 
yordamida baholashni birlamchi shartlari nochiziqli funktsiya hisoblanadi.
Shunday qilib, chiziqsiz hisoblash texnikasi atamalarida keltirilgan bo’lib, ushbu 
atamalar  regressiya  funktsiyasi  shaklini  emas,balki  parametrlarini  baholash  uchun 
qullaniladi.
Quyida keltirilgan model nochiziqli model hisoblanadi:
y = Hx,P) + £
 
(15)
Nochiziqli  regression  modellar  uchun  olingan  ko’pgina  natijalar 
bo’lganda 
h(x, P)
 Teylor funktsiyasi chiziqli shaklga keltirilishiga asoslangan:
I f t *  
(16)
К  upk
Yuqoridagi  model  chiziqlashtirilgan  regression  model  deb  ataladi.  O’xshash 
hadlami keltirilgan holda quyidagini olamiz:
M M ) S