Tabiiy va ilmiy fanlar

Laboratoriya ishi. Sohaga doir korrelyatsion-regrission masalalarni amaliy dasturlar yordamida yechish va tahlil qilish

1. 
   Laboratoriya ishini bajarish tartibi
   
2. 
   Laboratoriya topshirig‘ini bajarish
   

Mavzuni o‘rganishdan maqsad: Sohaga doir korrelyatsion-regrission masalalarni amaliy dasturlar yordamida yechish va tahlil qilish ko‘nikmalarini hosil qilish
Mavzuni o‘rganish uchun tavsiya etiladigan adabiyotlar va Internet saytlar:
Statistic-XLS5 дастури
https://math.semestr.ru/corel/corel_practice.php - Примеры решений задач по эконометрике. В этом разделе собраны типовые примеры решения задач по статистике. Как правило, после каждого решения следует ссылка на онлайн-калькулятор, с помощью которого можно решить данную задачу.
https://www.matburo.ru/ex_ec.php?p1=ecec- Примеры решений задач по эконометрике
Бараз В.Р. Корреляционно-регрессионный анализ связи показателей коммерческой деятельности с использованием программы Excel : учебное пособие / В.Р. БАРАЗ. – Екатеринбург : ГОУ ВПО «УГТУ–УПИ», 2005. – 102 с. - http://window.edu.ru/resource/407/28407/files/ustu014.pdf
https://exceltable.com/otchety/korrelyacionno-regressionnyy-analiz - КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ В EXCEL: ИНСТРУКЦИЯ ВЫПОЛНЕНИЯ
https://www.goodstudents.ru/statistika-zadachi/1200-korrelyacija.html -
Готовые решения задач - Корреляционно-регрессионный анализ https://9219603113.com/reshenie-zadach-po-ekonometrike/ -
Эконометрика задачи с решением https://studopedia.su/15_30753_tehnologiya-resheniya-zadach-
korrelyatsionnogo-i-regressionnogo-analiza.html - Технология решения задач корреляционного и регрессионного анализа
https://studfile.net/preview/2290738/page:8/ - Пример выполнения задания с помощью пакета анализа Excel
https://www.twirpx.com/file/1752314/- StatSoft STATISTICA 10.0.1011.0 Russian Portable
Программа Statistica- https://statsoftstatistica.ru/ https://boris.bikbov.ru/2013/12/01/besplatnyie-programmyi-dlya-
statisticheskogo-analiza-dannyih/ - Бесплатные программы для статистического анализа данных
http://www.datuapstrade.lv/rus/spss/-Иллюстрированный самоучитель по SPSS
Иллюстрированный самоучитель по SPSS

• 
  Глава 1. Программа SPSS
  
• 
  Глава 2. Инсталляция
  
• 
  Глава 3. Подготовка данных
  
• 
  Глава 4. SPSS для Windows — обзор
  
• 
  Глава 5. Основы статистики
  
• 
  Глава 6. Частотный анализ
  
• 
  Глава 7. Отбор данных
  
• 
  Глава 8. Модификация данных
  
• 
  Глава 9. Статистические характеристики
  
• 
  Глава 10. Исследование данных
  
• 
  Глава 11. Таблицы сопряженности
  
• 
  Глава 12. Анализ множественных ответов
  
• 
  Глава 13. Сравнение средних
  
• 
  Глава 14. Непараметрические тесты
  
• 
  Глава 15. Корреляционный анализ
  
• 
  Глава 16. Регрессионный анализ
  
• 
  Глава 17. Дисперсионный анализ
  
• 
  Глава 18. Дискриминантный анализ
  
• 
  Глава 19. Факторный анализ
  
• 
  Глава 20. Кластерный анализ
  
• 
  Глава 21. Анализ пригодности
  
• 
  Глава 22. Стандартные графики
  
• 
  Глава 23. Интерактивные графики
  
• 
  Глава 24. Модуль Tables
  
• 
  Глава 25. Экспортирование выходных данных
  
• 
  Глава 26. Программирование
  
• 
  Приложение. Обзор процедур SPSS
  

1. 
   Laboratoriya ishini bajarish tartibi
   

1. 
   vazifa. Laboratoriya ishi titulini tuzing.
   
2. 
   vazifa. “Mavzuni o‘rganish uchun tavsiya etiladigan adabiyotlar va Internet saytlar” bilan Internet tarmog‘ida ishlang. Saytlarni vazifasi xaqida axborot tayyorlang
   

Korrelyatsion-regression modellar iqtisodiy jarayonlarni tadqiq qilishda va bashoratlashda keng qo’llaniladi. Ushbu modellar asosan dinamik jarayonlarni, ya’ni vaqtli qatorlarni qayta ishlashda foydalaniladi. Korrelyatsion modellar o’rganilayotgan jarayonlar o’rtasida bog’lanish shakllarini o’rgansa, regression modellar yordamida ushbu jarayonlarning regression tenglamalarini olish mumkin.
Regression modelning parametrlarini baholash bog’liq o’zgaruvchining taqsimlanish ehtimolini topishdir. Eng kichik kvadratlar usulida hisoblash tamoyili natijaviy ko’rsatkichning haqiqiy qiymatlarining o’rtacha qiymatidan farqining kvadrati summasini topishdan iborat.
Hisoblangan regressiya tenglamalarini real jarayonga mos kelishini bir necha mezonlar yordamida tekshirish mumkin. Regressiya tenglamalari orqali natijaviy ko’rsatkichlarning bashorat qiymatlarini hisoblash mumkin bo’ladi.
Fermer xo‘jaliklarini istiqbolda samarali rivojlanishi tuproq unumdorligi oshirish masalasidir.
Iqtisodiy tahlilda qo‘laniladigan ko‘rsatkichlardan yana biri korxonaning faolligini ifodalovchi ko‘rsatkichlardir. Korxona faolligini ifodalovchi ko‘rsatkichlar ikki yirik guruhga bo‘linadi: korxonaning ish faolligini ifodalovchi ko‘rsatkichlar va korxonaning bozor faolligini ifodalovchi ko‘rsatkichlar. Ushbu ko‘rsatkichlar o‘z navbatida o‘nlab ko‘rsatkichlarni o‘zida jamlagan.
Korxona ish faolligini ifodalovchi ko‘rsatkichlar o‘z navbatida yana uch guruhga bo‘linadi: iqtisodiy salohiyatdan foydalanish bilan bog‘liq ko‘rsatkichlar; moliyaviy salohiyatdan foydalanish bilan bog‘liq ko‘rsatkichlar; korxona faoliyati samaradorligi bilan bog‘liq ko‘rsatkichlar.
Korxonaning bozor faolligini ifodalovchi ko‘rsatkichlar tizimi ham uning turli bozordagi ishtiroki va o‘rnini belgilash imkonini beradi: korxonaning ishlab chiqarish vositalari, ya’ni texnologiya bozoridagi faolligini ifodalovchi ko‘rsatkichlar; korxonaning xom-ashyo bozoridagi faolligini ifodalovchi ko‘rsatkichlar; korxonaning mehnat bozoridagi faolligini ifodalovchi ko‘rsatkichlar; korxonaning moliya va investitsiya bozoridagi faolligini ifodalovchi ko‘rsatkichlar; korxonaning xalq iste’moli va ishlab chiqarish iste’moli bozorlaridagi faolligini ifodalovchi ko‘rsatkichlar.
Iqtisodiy tahlilda iqtisodiy matematik usullarni qo‘llash quyidagi bosqichlarni o‘z ichiga oladi: masala sharti belgilanadi; ta’sir etuvchi omillar aniqlanadi; matematik hisoblash usuli belgilanadi; eksperiment model tuziladi; bevosita hisoblashlar bajariladi; aniq yechimlar topiladi.
Iqtisodiy tahlilda eng ko‘p qo‘llaniladigan matematik statistika usullari haqida to‘xtalamiz:
Ko‘p sonli kuzatishlar asosida namoyon bo‘ladigan va aniqlanadigan bir omilning o‘zgarishi ikkinchi omilning o‘rtacha qiymatini o‘zgartirishga olib keladigan bog‘lanishlar, statistik yoki korrelyatsion bog‘lanishlar deyiladi.
Ko‘p sonli omillarning ishlab chiqarish natijalariga ta’sirini korrelyatsion tahlilga asoslanib o‘rganiladi. 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 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. Ikki omilli bog‘lanish, umumiy holda ^{quyidagi chiziqli funksiya ko‘rinishda ifodalanadi: Y =a}0^+a1^x1^+a2^x2
^{Bu erda: Y - ishlab chiqarish natijasi; x}1 ^{va x}2^{- ishlab chiqarish omillari; a}0^{- hisobga olinmagan omillarni ifodalovchi ozod had; a}1 ^{, a}2 ^{- regressiya} koeffitsientlari. Regressiya koeffitsientlarining har birini alohida qiymati, qolgan
qiymatlar o‘zgarmagan holda, ishlab chiqarish natijasi ko‘rsatkichi, regressiyani mos koeffitsiyentiga ko‘ra o‘zgarishini ko‘rsatadi. Korrelyatsiya va regressiya usullari ikki va undan ortiq ko‘rsatkichlarning o‘zgarishi bir-biri bilan qanchalik bog‘langanligini hisoblashda qo‘llaniladi. Bunda korrelyatsiya koeffitsienti 0 dan 1 gacha o‘lchamni ifoda etadi. Agar korrelyatsiya koeffitsienti 0 ga teng bo‘lsa, u holda o‘rganiladigan ko‘rsatkichlar o‘rtasida hech qanday bog‘liqlik yo‘qligini ko‘rsatadi.
Agar korrelyatsiya koeffitsiyenti 1 ga teng bo‘lsa, u holda o‘rganiladigan ko‘rsatkichlar o‘rtasidagi bog‘liqlik to‘liq bo‘ladi, ya’ni funksional bo‘ladi.

2. 
   Laboratoriya topshirig‘ini bajarish 3-vazifa.
   

^{Bizdan Y =a}0^+a1^x1^+a2^x2 ^{funksiya ko‘rinishdagi ikki omilli chiziqli} bog‘lanishni ifodalovchi ishlab chiqarish funksiyasini tuzish va uning regressiya ^{tenglamasini a}0^{, a}1 ^{va a}2 ^{parametrlari aniqlash maqsad qilib qo’yiladi.}
«Ravot Dalalari» fermer xo‘jaligi bo‘yicha bog’lar hosildorligini (Y) uning ^{mineral (x}1^{) va organik o‘g‘itlash (x}2^{) bo‘yicha ma’lumotlar 1- jadvalda} keltirilmoqda.
Keltirilayotgan 1–jadval ma’lumotlariga ayrim izohlarni keltirib o‘tamiz. Tokzor maydonini o‘g‘itlash me’yorlari quyidagicha bo‘ladi: 1:0,7:0,5. Masalan, tokzor maydoni 120 kg azot bilan o‘g‘itlanadigan bo‘lsin. U holda tok maydoniga solinadigan fosfor miqdori azotning 0,7 qismini yoki 84 kg ni, kaliy miqdori esa azotning 0,5 qismini yoki 60 kg ni tashkil qilishi lozim.
1-jadval
“Ravot Dalalari” fermer xo‘jaligida tokzorlarini o‘g‘itlash va o‘rtacha hosildorlik bo‘yicha 2009-2018 yillar bo‘yicha ko‘rsatkichlari

Yillar	tokzorlar hosildorligi, s/ga	Mineral o‘g‘it miqdori, s	Organik o‘g‘it miqdori, t
№	Y	^x1	^x2
2009	103	2,7	10,4
2010	102	2,5	10,5
2011	86	2,5	10,4
2012	87	2,6	9,6
2013	90	2,7	10,2
2014	98	2,9	10,5
2015	110	2,7	10,4
2016	116	2,8	13,9
2017	118	2,7	13,8
2018	138	2,9	14,5
O’rtacha	104,8	2,7	11,42

1. 
   rasm. Statistic-XLS5 dasturda tokzorlarni o’g’itlashbo‘yicha olingan natijalar
   

2. 
   rasm. Statistic-XLS5 dasturda olingan natijalar
   

Masalani kompyuterda Statistic-XLS5 dasturda echish natijasida, «Ravot Dalalari» fermer xo‘jaligi bo‘yicha tokzorlar hosildorligini (Y) uning mineral
^(x1^{) va organik o‘g‘itlash (x}2^{) miqdoriga bog‘liqligi ifodalovchi quyidagi (2-} rasm):
^{Y = -31,9+20,8x}1^+7x2 ^{tenglamasi olindi.}
Regressiya koeffitsentlari quyidagicha xulosa chiqarishga asos bo‘ladi:

• 
  Fermer xo‘jaligi bo‘yicha 1 gektar tokzor maydoniga solinadigan mineral o‘g‘it miqdori 1 sentnerga oshirilsa, tokzorlar hosildorligi 20,8 sentnerga oshadi.
  

Fermer xo‘jaligi bo‘yicha 1 gektar tokzor maydoniga solinadigan organik o‘g‘it miqdori 1 birlikka ya’ni, 1 tonnaga oshirilsa, tokzorlar hosildorligi 7 s ga oshadi.
2- jadval
“Ravot Dalalari” fermer xo‘jaligida tokzorlarni mineral va organik o’g’itlar bilan oziqlantirish bo’yicha tavsiyalar

t/r	Ko‘rsatkichlar
1.	Tokzorlar maydoni, ga	6
2.	2009-2018 yillar bo’yicha tokzorlarni o’rtacha hosildorligi, s/ga	104,8
3.	Tokzorlar oziqlantirishda: mineral o’g’itlarni 1 sentnerga va organik o’g’itlarni 1 tonnaga oshirish hisobiga olinishi kutilayotgan qo’shimcha hosildorlik, s/ga	27,8
4.	Tokzorlarining bir gektaridan kutilayotgan o’rtacha hosildorlik, s/ga	132,6
5.	Tokzorlar o‘rtacha hosildorligini oshishi, %	26,5

Korrelyatsiya koeffitsiyenti r=0,999 ga teng. Bu ko‘rsatkich tokzorlar hosildorligini qaralayotgan omillarga unchalik ham yuqori darajada tokzorliq emasligini ko‘rsatadi.

Demak, korrelyatsion-regression modellar iqtisodiy jarayonlarni tadqiq qilishda va bashoratlashda keng qo’llaniladi. Ushbu modellar asosan dinamik jarayonlarni, ya’ni vaqtli qatorlarni qayta ishlashda foydalaniladi. Korrelyatsion modellar o’rganilayotgan jarayonlar o’rtasida bog’lanish shakllarini o’rgansa, regression modellar yordamida ushbu jarayonlarning regression tenglamalarini olish mumkin.

8.