Viloyat hududlari uchun 199X uchun ma'lumotlar keltirilgan

Vazifa. Viloyat hududlari uchun 199X uchun ma'lumotlar keltirilgan,

Mintaqa raqami	Bitta mehnatga layoqatli odamning kunlik o'rtacha ish haqi, rubl, x	O'rtacha kunlik ish haqi, rubl, yilda
1	78	133
2	82	148
3	87	134
4	79	154
5	89	162
6	106	195
7	67	139
8	88	158
9	73	152
10	87	162
11	76	159
12	115	173

Bu talab qilinadi:
1. X dan x juftlangan regressiyaning chiziqli tenglamasini tuzish.
2. Juft korrelyatsiyaning chiziqli koeffitsientini va o'rtacha yaqinlashuv xatosini hisoblang.
3. Regressiya va korrelyatsiya parametrlarining statistik ahamiyatini baholang.
4. Y oylik ish haqi prognozini o'rtacha jon boshiga o'rtacha xarajat miqdorining o'rtacha qiymatidan 107% tashkil qiling.
5. Prognoz xatosini va uning ishonch oralig'ini hisoblash orqali prognozning to'g'riligini baholang.

Qaror kalkulyator yordamida toping.
Grafik usuldan foydalanish .
Ushbu usul o'rganilayotgan iqtisodiy ko'rsatkichlar o'rtasidagi aloqa shaklini ingl. Buning uchun to'rtburchaklar burchakli koordinatalar tizimida grafik tuzilgan, Y samarali atributining individual qiymatlari ordinat o'qi bo'ylab, X faktor atributining individual qiymatlari esa absissa o'qi bo'ylab chizilgan.
Effektiv va omil belgilarining to'plamlari deyiladi korrelyatsiya maydoni.
Korrelyatsiya maydoniga asoslanib, X va Y barcha mumkin bo'lgan qiymatlari o'rtasidagi o'zaro bog'liqlik (umumiy aholi uchun) faraz qilish mumkin.
Chiziqli regressiya tenglamasi y = bx + a + ε shakliga ega
Bu erda ε tasodifiy xato (og'ish, buzilish).
Tasodifiy xatoning mavjudligi sabablari:
1. Muhim tushuntiruvchi o'zgaruvchilarning regressiya modeliga kiritilmaganligi,
2. O'zgaruvchilarni yig'ish. Masalan, jami iste'mol qilish funktsiyasi - bu alohida shaxslarning xarajatlar to'g'risidagi qarorlarining umumiyligini umumlashtirishga urinish. Bu faqat turli xil parametrlarga ega bo'lgan individual munosabatlarning yaqinlashishi.
3. Modelning tuzilishini noto'g'ri tavsiflash,
4. Noto'g'ri funktsional spetsifikatsiya,
5. O'lchov xatolari.
Sapmalardan beri ε_i Har bir alohida kuzatish uchun men tasodifiy va tanlangan qiymatlari noma'lum, keyin:
1) kuzatuvlar bo'yicha_i va y_i faqat a va the parametrlarni taxmin qilish mumkin
2) regressiya modelining a va the parametrlarini baholash mos ravishda tabiatan tasodifiy bo'lgan a va b qiymatlari, chunki tasodifiy namunaga mos keladi
Keyin (namunaviy ma'lumotlardan tuzilgan) hisoblangan regressiya tenglamasi y = bx + a + ε shakliga ega bo'ladi, bu erda e_i - xatolarning kuzatilgan qiymatlari (baholari) ε_i, a va b, mos ravishda, topilishi kerak bo'lgan regressiya modelining a va β parametrlarini baholash.
A va β parametrlarni hisoblash uchun - eng kam kvadrat usulidan foydalaning (eng kam kvadrat usuli).
Oddiy tenglamalar tizimi.
Bizning ma'lumotlarimiz uchun tenglamalar tizimi shaklga ega
Birinchi tenglamadan a ni ifodalaymiz va uni ikkinchi tenglamaga almashtiramiz
Biz b = 0.92, a = 76.98 ni olamiz
Regressiya tenglamasi:
y = 0.92 x + 76.98