Texnologik jarayonlarni modellashtirish asoslari

Korrelatsion talilil usuli bilan quyidagi masalalar yechiladi.
1. O’zaro bogMiqlik. Parametrlar o'rtasida o‘zaro bogMiqlik mavjudmi?
2. Bashoratlash. Agar bir parametming xulqi ma’lum bo‘lsa, unda u bilan korrelatsion bo’lgan boshqasining xulqini bashiratlash mumkin.
3. Obyektlarni tasniflash va identifikatsiylash. Korrelatsion tahlil tasniflash uchun mustaqil belgilar to‘plamini saralashga yordam beradi.
Regression tahlil. Regression tahlil usuliga ko'ra y normal taqsimot qonuni bo‘yicha taqsimlangan tasodifiy kattalik hisoblanadi, x vektor komponentlar esa determinanlashgan
(tasodifiy boMmagan) kattaliklar hisoblanadi.
Shuning uchun ehtimollik nazariyasi qonuniyatlariga muvofiq vektorning qayd etilgan har bir qiymatida Y kattalik ma’lum ( ga bog’liq holda) shartli taqsimlanish ehtimolliligiga ega tasodifiy kattalik hisoblanadi.
Bu bilan bogMiq holda Y normal taqsimlanish qonuni (regression tahlilning qo‘yimi) uchun (1) funksiyani tavsiflashda regressiya tenglamasi deb ataluvchi, shartli matematik kutilma Y- M[y/ ]ni bilan bog’liqligidan foydalanamiz:
M[y/ ]= f( , )


=[ , ,… ,] tenglama koeffitsiyentlari regressiyaning nazariy koeffitsiyentlari deb ataladi.
Shunday qilib koeffitsiyentlar tajriba ma’lumotlarining chegaralangan tajribasi bo‘yicha aniqlanadi, ammo ularning qiymatlari s haqiqiy (nazariy) nikidan farq qiladi va « (regressiyaning tanlanma koeffitsientlari) bilan belgilanadi.
Natijada regressiyaning shartli matematik kutilma o‘rnida Y- M[Y/ x]o’rnida
ishlatilib, baho y va regressiya koeffitsiyenti larni shakllantiruvchi taxminiy tenglamasidan foydalaniladi:


= f (( , )
Tajriba ma’lumotlaridagi empirik statistik modellar regressiyasining taxminiy tenglamalari uchun quyidagi uchta asosiy masalani yechish lozim:
= f (( , ) funksiyaning aniq ko‘rinishini aniqlash, ya’ni strukturaviy identifikatsiya masalasini yechish;
• regressiyaning tanlanma (empirik) koeffitsiyent ^larini aniqlash, ya'ni parametrik identifikatsiya masalasini yechish;
• olingan modelning xatoligini baholash maqsadida olingan natijalaming statistik (regression) tahlilini o‘tkazish.