Korrelyatsion tahlil - bu matematik statistikaning uslublar to‘plamidan iborat bo‘lib, u tadqiq qilinayotgan hodisalarning belgilari o‘rtasidagi sonli bog‘liqliklarni o‘zaro aloqasini o‘rganadi.
Ishlab chiqarish funksiyalari, jadval, grafik va analitik tenglama ko‘rinishda ifodalangan bo‘lishi mumkin.
Chiziqli bog‘langan ishlab chiqarish funksiyalari va ularning parametrlarini aniqlash
7.1-jadval
-
Kuzatish-lar soni
|
Ishlab chiqa-rish natijasi
|
1-omil
|
2-omil
|
...
|
n-omil
|
n
|
Y
|
X1
|
X2
|
...
|
Xn
|
1
|
Y1
|
x1
|
x1
|
...
|
x1
|
2
|
y2
|
x2
|
x2
|
...
|
x2
|
3
|
y3
|
x3
|
x3
|
...
|
x3
|
...
|
...
|
...
|
...
|
...
|
...
|
n
|
yn
|
xn
|
xn
|
|
xn
|
Ishlab chiqarish funksiyalar modellarining yozilishi, algebraik tenglamalarning (ko‘rinishlari) berilishlariga binoan aniqlanadi. Bunday modellar regressiya tenglamalari deb yuritiladi. Regressiya tenglamalari bir yoki bir necha o‘zgaruvchili bo‘lishi mumkin.
n ta omilli bog‘lanish 7.1-jadvalda keltirilgan.
Izoh.1-omildagi xi- lar boshqa omillardagi shu qiymatlardan farqli deb qaralsin
Ikki va undan ortiq omilga bog‘liq bo‘lgan ishlab chiqarish natijalari regressiya to‘plami deyiladi, ularni bog‘lanishini ifodalaydigan tenglama, regressiya tenglamasi deyiladi.
Ko‘p omilli chiziqli bog‘langan regressiya tenglamasini umumiy ko‘rinishi quyidagicha bo‘ladi:
Y=a0+a1X1+a2X2+a3X3+...+anXn (7.2)
Bu yerda Y-ishlab chiqarish natijasi; X1 , X2, X3,... ,Xn - ishlab chiqarish omillari a0, a2 ,a3 ,...,an -regressiya koeffitsiyentlari.
Ishlab chiqarish funksiyalarini yechish deyilganda, uning a0, a2, a3 ,...,an - regressiya koeffitsiyentlari (parametrlarini) topish tushuniladi.
Ishlab chiqarish funksiyalarning ko‘plab yechish usullari mavjud. Shulardan biri eng kichik kvadratlar usulidir. Bu usul bilan Siz ehtimollar nazariyasi va matematik statistika fanidan tanishsiz.
Bir omilli bog‘lanish umumiy holda quyidagi chiziqli funksiya ko‘rinishda ifodalanadi:
Y=a0+a1X1 . (7.2.1)
Bir o‘zgaruvchili tenglamalar juft bog‘lanishli deb yuritiladi. Bu bir omilli bog‘lanishni chiziqli ifodalanishi deyiladi.
Bu yerda, Y- ishlab chiqarish natijasi; Х- ishlab chiqarish omili; a0-hisobga olinmagan omillarni ifodalovchi ozod had; a1- regressiya koeffitsiyenti. Regressiya koeffitsiyenti,omilni natijaviy ko‘rsatkichga qanday ta’sir qilishini aniqlaydi.
Bu ko‘rinishdagi bog‘lanishlar, odatda, Х omil ko‘rsatkichlarini o‘sishi bilan Y natijaviy belgini (qiymatni) proporsional o‘zgarishi to‘g‘ri keladigan hollarda ishlatiladi. Chiziqli ko‘p o‘zgaruvchi ishlab chiqarish funksiyalarining grafigi, koordinatalar sistemasida doimo to‘g‘ri chiziqdan iborat bo‘ladi.
Misol tariqasida, chorvachilikda jun yo‘nalishida boqiladigan qo‘ydan olinadigan jun miqdorini, uning tirik vazniga bog‘liq bo‘lishini aniqlash masalasini keltirish mumkin.
Ishlab chiqarish funksiyalarini yechish deganda, uning ai parametrlari qiymatlarini aniqlash tushuniladi.
Y=a0+a1X funksiya ko‘rinishda berilgan bir omilli chiziqli bog‘lanishni ifodalovchi ishlab chiqarish funksiyasini a0 va a1 parametrlari quyidagi tenglamalar sistemasini yechish orqali aniqlanadi:
na0 + (X1)a1= Y
(X)a0+(X2)a1= X1Y . (7.2.2)
Bu yerda n- kuzatishlar soni.
Juft va ko‘p omilli regression tahlillar
Ma’lumki, bu a0 va a1 o‘zgaruvchilarga nisbatan ikki o‘zgaruvchili tenglamalar sistemasidir. Bu tenglamalar sistemasi Jordan, Kramer, Gauss va boshqa usullar bilan yechishni Siz Oliy matematika hamda matematik dasturlash fanlari orqali o‘rgangansiz.
Ikki omilli bog‘lanish, umumiy holda quyidagi chiziqli funksiya ko‘rinishda ifodalanadi:
Y=a0+a1X1+a2X2 (7.2.3)
Bu yerda: Y- ishlab chiqarish natijasi; Х1 va Х2- ishlab chiqarish omillari; a0- hisobga olinmagan omillarni ifodalovchi ozod had; a1 , a2,- regressiya koeffitsiyentlari. Regressiya koeffitsiyentlarining har birini alohida qiymati, qolgan qiymatlar o‘zgarmagan holda, ishlab chiqarish natijasi ko‘rsatkichi, regressiyani mos koeffitsiyentiga ko‘ra o‘zgarishini ko‘rsatadi.
Y=a0+a1X1+a2X2 funksiya ko‘rinishda berilgan ikki omilli chiziqli bog‘lanishni ifodalovchi ishlab chiqarish funksiyasini regressiya tenglamasini a0, a1 va a2 parametrlari quyidagi tenglamalar sistemasini yechish orqali aniqlanadi:
na0+(X1)a1+(X2) a2 =Y (X1)a0+(X12)a1+(X2X1)a2 = X1Y (7.2.4) (X2)a0+ (X1 X2)a1+(X22)a2 = X2Y
Bu yerda: n- kuzatishlar soni.
Bu a0, a1, va a2 o‘zgaruvchilarga nisbatan uch o‘zgaruvchili tenglamalar sistemasidir. Shuningdek, X1, X2, Y, X12, X2X1, X1Y, (X1X2), X22) va X2Y lar hisoblanadigan kattaliklar deyiladi.
Uch omilli bog‘lanish, umumiy holda quyidagi chiziqli funksiya ko‘rinishda ifodalanadi:
Y=a0+a1X1+a2X2+a3X3 (7.2.5)
Bu yerda: Y- ishlab chiqarish natijasi; Х1, Х2, Х3,- ishlab chiqarish omillari; a0
-hisobga olinmagan omillarni ifodalovchi ozod had; a1, a2, a3 regressiya koeffitsiyentlari deyiladi. Bu yerda ham, regressiya koeffitsiyentlarining har birini alohida qiymati, qolgan qiymatlar o‘zgarmagan holda, ishlab chiqarish natijasi ko‘rsatkichini, regressiyani mos koeffitsiyentiga o‘zgarishini ko‘rsatadi.
Y=a0+a1X1+a2X2+a3X3 funksiya ko‘rinishda berilgan uch omilli chiziqli bog‘lanishni ifodalovchi ishlab chiqarish funksiyasini regressiya tenglamasi a0, a1, a2 va a3 parametrlari quyidagi tenglamalar sistemasini yechish orkali aniqlanadi:
na0+(X1)a1+(X2)a2+(X3)a3=Y (X1)a0+(X12)a1+(X2X1)a2+(X3 X1)a3= X1Y (X2)a0+(X1X2)a1+(X22)a2+(X3X2)a3= X2Y (7.2.6) (X3)a0+(X1X3)a1+(X2X3)a2+(X32)a3= X3Y
Bu yerda n- ko‘zatishlar sonini ifodalaydi.
Bu a0, a1, a2 va a3 o‘zgaruvchilarga nisbatan to‘rt o‘zgaruvchili tenglamalar sistemasidir. Shuningdek, sistemada keltirilgan X1, X2, Y, X12, X2X1), X1Y, (X1X2), X22) va X2Y, ... lar hisoblanadigan kattaliklar deyiladi.
Тo‘rt va undan yuqori omilli bog‘lanishlar shu tartiblar asosida aniqlanadi. Eng kichik kvadratlar usuli. Korrelyatsiya va elastiklik koeffitsiyenti
Ishlab chiqarish funksiyalarini yechish deganda, uning a0, a1, a2,... parametrlarini qiymatini topish tushuniladi.
Qaralayotgan masalada, ishlab chiqarish natijalari Yi, ikkita xi va ti omillarga bog‘liq bo‘lsin deb faraz qilaylik. Ishlab chiqarish natijalari bu omillarga nisbatan chiziqli bog‘liq bo‘lsin, ya’ni:
y1=a0+a1x1+a2t1
y2=a0+a1x2+a2t2
....=.....................
yn=a0+a1xn+a2tn
7. 2-jadval
-
Kuzatuvlar soni
|
Ishlab chiqarish natijalari
|
Birinchi omil
|
Ikkinchi omil
|
n
|
(Ui)
|
(Xi)
|
(ti)
|
1
|
Y1
|
x1
|
t1
|
2
|
y2
|
x2
|
t2
|
3
|
y3
|
x3
|
t3
|
...
|
...
|
...
|
...
|
n
|
yn
|
xn
|
tn
|
|
Y
|
X
|
t
|
Ikki omilli bog‘lanishni ifodalaydigan ishlab chiqarish funksiyasini regressiya tenglamasini umumiy holda:
Y = a0+ a1x+a2t
dan iborat bo‘lsin deb qaraylik.
Eng kichik kvadratlar usulini mohiyati quyidagicha ifodalaniladi: ishlab chiqarish funksiyasini a0, a1 va a2 parametrlarini shunday qiymatlarini topish talab qilinadiki, (Y) regressiya tenglamasi bilan topilgan qiymatlardan, haqikiy ishlab chiqarish qiymatlarini ui ayirmasi kvadrati yig‘indisi bo‘yicha chetlanish minimal bo‘lsin:
( Yi- ui )2-min. bu yerda I=1,n (7.3) bu yerda: n-kuzatuvlar soni;
Yi-regressiya tenglamasi bilan, ishlab chiqarish funksiyasini ishonilgan qiymatlari;
xi va ti - berilgan omillarning tajribadagi qiymatlari ;
ui- ishlab chiqarishning haqiqiy qiymatlari
a0, a1, a2 parametrlarni qiymatlarini aniqlash uchun (7.3) ni quyidagicha yozib olamiz:
( Yi- yi )2=( a0+ a1xi+a2ti- yi)2-min.
( Yi- yi )2=( a0+ a1xi+a2ti- yi)2 =( a0+ a1x1+a2t1- y1)2+
+( a0+ a1x2+a2t2- y2)2 +( a0+ a1xn+a2tn-yun)2 minimum bo‘lishi kerak.
Bu yig‘indini a0, a1 va a2 o‘zgaruvchilarga nisbatan, uch o‘zgaruvchili funksiya deb qaraymiz va f(a0, a1, a2) deb belgilab olamiz:
f(a0,a1,a2)=(a0+a1x1+a2t1-u1)2+
(a0+a1x2+a2t2-u1)2+...+(a0+a1xna2tn-un)2 (7.3.1)
Bu uch o‘zgaruvchili funksiyani minimal qiymati mavjud bo‘lishi uchun, uning a0 , a1 va a2 o‘zgaruvchilari byicha xususiy hosilalari topilib, ushbu
df(a0,a1,a2)/ da0
df(a0,a1,a2)/ da1 (7.3.2)
df(a0,a1,a2)/da2
sistema yechilishi kerak. Endi ((7.3.2) funksiyadan a0 , a1 va a2 lar bo‘yicha xususiy hosilalarni topamiz:
df(a0,a1,a2)/ da0=2(a0+a1x1+a2t1-y1)+2(a0+a1x2+a2t2 - y2)+...
+2(a0+a1xn+a2tn-yn)= =2 (a0+a0+...+a0)+a1(x1+x2+...+xn)+ a2(t1+t2+...+tn)- ( y1+ y2+...+ yn) =2 n a0+ a1Xi +a2ti-yi] (7.3.4) f(a0,a1,a2)/da1=2x1(a0+a1x1+a2t1-y1)+2x2(a0+a1x2+a2t2- y2)+...
+2xn(a0+a1xn+a2tn-yn))=2 a0(x1+x2+...+xn)+a1(x12+x22+...+xn2)+...
+a2(x1t1+ x2t2+...+ xntn)-( x1 y1+ x2 y2+...+ xn yn)=
2a0Xi+a1Xi2+a2xiti-xiyi] (7.3.5)
df(a0,a1,a2)/da2=2t1(a0+ a1x1+a2t1 -y1)+ 2t2(a0+a1x2+a2t2 -y2) +...
+2 tn(a0+ a1xn+ a2tn -yn)=2a0(t1 +t2+...+tn)+ a1(x1t1 +x2 t2+...+xn tn) + ... - (t1 y1+t2 y2+...+tn yn)=
=2a0ti+a1xit1+a2ti2-tiyi] (7.3.6)
(7.3.4),( 7.3.5) va (7.3.6) larni (7.3.2) ga quysak qo‘yidagi sistema hosil bo‘ladi:
2n a0+ a1Xi + a2ti-yi]
2 a0Xi + a1Xi2 + a2 xiti-xiyi ] ( 7.3.7) 2a0ti + a1xi t1 + a2 ti2-tiyi ]
By sistema tenglamalarini 2 ga qisqartirib, soddalashtirsak, na0+ a1Xi + a2ti = yi
a0Xi + a1Xi2 + a2 xiti=xiyi
a0ti + a1xi t1 + a2ti2=tiyi sistema hosil bo‘ladi. Bu sistemani quyidagicha yozish mumkin:
n a0+ (Хi) a1 + a2 (ti)= yi
(xi) a0 + xi2 a1 + ( xiti)a2=xiyi (7.3.8) (ti) a0 + (xi t1) a1 + ( ti2)a2=tiyi
Bu yerda a0, a1 va a2 larga nisbatan uch o‘zgaruvchili tenglamalar sistemasidir. Bu tenglamalar sistemani a0 , a1 va a2 yechimlari Y=a0+a1x+a2t regressiya tenglamasini parametrlarini aniqlaydi.
Bu yerda x, xi2, xiti , xiyi ...lar 7.2-jadvaldan berilgan ma’lumotlarga ko‘ra 7.3-jadvalda ko‘rsatilgani kabi hisoblanib topiladi.
7.3-javal. Ikki omilli bog‘lanishni ifodalovchi ishlab chiqarish funksiyasini
matritsasi
-
Berilgan kattaliklar
|
Hisoblanadigan kattaliklar
|
№
|
Y
natja
|
x
1-omil
|
t
1-omil
|
x2
|
xt
|
xy
|
t2
|
ty
|
1
|
Y
|
x1
|
t1
|
x12
|
x1t1
|
x1y1
|
t12
|
t1y1
|
2
|
Y
|
x2
|
t2
|
x22
|
x2t1
|
x1y1
|
t22
|
t2y2
| -
3
|
Y
|
x3
|
t3
|
x32
|
x3t1
|
x1y1
|
t32
|
t3y3
|
...
|
...
|
...
|
...
|
...
|
...
|
...
|
...
|
...
|
n
|
Y
|
xn
|
tn
|
xn2
|
xnt1
|
xnyn
|
tn2
|
tnyn
|
yig‘indi
|
Y
|
xn
|
tn
|
xn2
|
xntn
|
xnyn
|
tn2
|
tnyn
|
Endi korrelyatsiya koeffitsiyenti xaqida to‘xtalamiz.
Dastavval korrelyatsiya koeffitsiyenti bo‘yicha belgilashlarni keltiramiz: Yi- ishlab chiqarish natjasini qiymatlari;
Y o‘rt- ishlab chiqarish natijasini o‘rtacha qiymati; Хi- birinchi omilning qiymatlari;
Хo‘rt- birinchi omilning o‘rtacha qiymati. ti- ikkinchi omilning qiymatlari;
to‘rt- ikkinchi omilning o‘rtacha qiymati; Yi=(Y1+y2+y3+....+yn)= Yi ishlab chiqarish natijalari bo‘yicha; Xi=(x1+x2+x3+.... xn )= Хi birinchi omil bo‘yicha berilganlar; Xo‘rt=(x1+x2+x3+.... xn )/n =(Хi)/n , n-kuzatishlar soni; ti=(t1+t2+t3+....+tn)= ti ikkinchi omil bo‘yicha berilganlar;
t o‘rt=(t1+t2+t3+....+tn) /n=(ti)/n , n-kuzatishlar soni;
Yuqorida berilganlarga ko‘ra korrelyatsiya koeffitsiyentini formulasi quyidagicha bo‘ladi:
RY/x=( (Yi-Yo‘rt)(Хi-Xo‘rt))/
RY/t=((Yi-Yo‘rt)(ti-to‘rt))/ (7.4)
Korelyatsiya koeffitsiyenti qaralayotgan bog‘liqning harakterini belgilaydi. Korelyatsiya koeffitsiyentining qiymatlari -1 dan +1 oraliqdagi bo‘ladi.
Korelyatsiya koeffitsiyenti (+) ishorali bo‘lsa, to‘g‘ri bog‘liqlik, (-) bo‘lsa teskari bog‘liq mavjud ekanligini bildiradi.
Agar, R=1 bo‘lsa, ishlab chiqarish omillar bilan funksional tarzda bog‘langan deyiladi, R=0 bo‘lsa, ishlab chiqarish jarayoni omillar bilan sust bog‘langan deyiladi.
Elastiklik koeffitsiyenti. Elastiklik koeffitsiyentlari bilan,iqtisodiy taxlillarda, omillarning o‘sishi bilan ishlab chiqarish natijasi ko‘rsatkichni taqqoslash amalga oshiriladi. Ya’ni aniq bir omilning 1 foizga usishi,ishlab chiqarish natijasi ko‘rsatkichni(Y) qancha foizga o‘sishi aniqlanadi. Aniqlangan ko‘rsatkich elastiklik koeffitsiyentlari deyiladi.
Ishlab chiqarish funksiyasining elastiklik koeffitsiyentlari (Eu/xi ,bu yerda: i=1.n ) quyidagi formulalar bilan aniqlanadi:
Yo‘rt=a0+a1X1o‘rt+a2X2o‘rt+a3X3o‘rt+...+anXno‘rt
Ey/x1= a1X1o‘rt/( a0+a1X1o‘rt+a2X2o‘rt+a3X3o‘rt+...+anXno‘rt) Ey/x2=a2X2o‘rt/(a0+a1X1o‘rt+a2X2o‘rt+a3X3o‘rt+...+anXno‘rt) (7.5)
............................................................................................................
Ey/xn= anXno‘rt/( a0+a1X1o‘rt+a2X2o‘rt+a3X3o‘rt+...+anXno‘rt)
Bu yerda: a1 , a2 , a3 ,... regressiya koeffitsiyentlari masalani yechish orqali aniqlanadi.
X1o‘rt - X1 omilning ko‘rsatkichlari, X1=Xi/n, bu yerda n-kuzatishlar soni (i=1.n) .
Do'stlaringiz bilan baham: |