Ehtimollar va Statistika fanidan 1-mustaqil ish Bajardi: mth006guruh talabasi Yusufov Kamoliddin

O'zbekiston Respublikasi Axborot texnologiyalari Va kommunikatsiyalarini rivojlantirish vazirligi. Muhammad al-Xorazmiy nomidagi Toshkent Axborot texnologiyalari universiteti

Ehtimollar va Statistika fanidan 2-mustaqil ish

Bajardi: MTH006guruh talabasi
Yusufov Kamoliddin
Tekshirdi: Islamova Odila
KO'P O'LCHOVLI REGRESSIYA

REJA:

• Regressiya tenglamasi
• Matritsani aniqlovchi
• Regression tahlil

Jamiyat hayotidagi hodisalar bir qator omillar ta'siri ostida shakllanadi, ya'ni ular ko'p qirrali. Kompleks omillar omillar o'rtasida mavjud, shuning uchun ularni ajratilgan ta'sirlarning oddiy yig'indisi sifatida ko'rib bo'lmaydi. Uch yoki undan ortiq bog'liq xususiyatlarning o'zaro bog'liqligini o'rganish ko'p darajali korrelyatsiya va regressiya tahlili deb nomlanadi.
Ushbu tushuncha birinchi marta Pearson tomonidan 1908 yilda paydo bo'lgan.
Ko'p o'zgaruvchan korrelyatsiya va regressiya tahlili quyidagi bosqichlarni o'z ichiga oladi:
1. Vazifa uchun zarur bo'lgan omil belgilarini tanlashga qaratilgan nazariy tahlil;
2. aloqa shaklini tanlash (regressiya tenglamasi);
3. muhim omil xususiyatlarini tanlash, modeldan muhim bo'lmagan xususiyatlarni olib tashlash, bir nechta omil xususiyatlarini bittasiga birlashtirish (bu xususiyat har doim ham mazmunli izohga ega emas);
4. olingan modelning mosligini tekshirish;
5. natijalarni sharhlash.
Bunday baholashning ikkinchi masalasi regressiya tenglamalarini yechish natijalari va korrelyatsiya koeffitsiyentlarini ehtimollik jihatdan muhimligi, ishonchliligini aniqlashdan iborat. Bu masala juft regressiya tenglamasi va korrelyatsiya koeffitsiyentlarini baholashdagi usullar (10.6-bo‘lim) yordamida ya’ni t-Styudent va F-Fisher mezonlaridan foydalanib yechiladi.
Ko‘p o‘lchovli korrelyatsiya koeffitsiyentining o‘rtacha xatosi quyidagi formula bo‘yicha aniqlanadi:
Uning muhimligini aniqlash uchun Styudent t-mezonining haqiqiy qiymati hisoblanadi va t-taqsimot jadvalidagi kritik qiymati bilan taqqoslanadi.
Ko‘p o‘lchovli korrelyatsiya koeffitsiyenti uchun t-mezon bu koeffitsiyentning haqiqiy qiymatini uning o‘rtacha hatosiga bo‘lish hosilasidir.
Agar mazkur korrelyatsiya koeffitsiyentining qiymati birga yaqin bo‘lsa, uning baholar taqsimoti normal yoki Styudent taqsimotidan farq qiladi, chunki u bir soni bilan chegaralangan. Bunday hollarda korrelyatsiya koeffitsiyentlarining muhimligi F-Fisher mezoni bilan baholanadi:
Xulosa
Iqtisodiy ma'lumotlar deyarli har doim jadval ko'rinishida taqdim etiladi. Jadvallardagi raqamli ma'lumotlar odatda o'zaro aniq (ma'lum) yoki yashirin (yashirin) o'zaro bog'liqliklarga ega.
To'g'ridan-to'g'ri hisoblash usullari yordamida olingan ko'rsatkichlar aniq bog'liq, ya'ni oldindan ma'lum bo'lgan formulalar bo'yicha hisoblab chiqilgan. Masalan, rejaning foizlari, darajalari, o'ziga xos og'irliklari, summadagi og'ishlar, foizlardagi og'ishlar, o'sish sur'atlari, o'sish sur'atlari, indekslar va boshqalar.
Ikkinchi turdagi (yashirin) ulanishlar oldindan ma'lum emas. Biroq, ularni boshqarish uchun murakkab hodisalarni tushuntirish va oldindan aytib berish (oldindan aytib berish) qobiliyatiga ega bo'lish kerak. Shuning uchun mutaxassislar kuzatuvlar yordamida yashirin bog'liqlikni aniqlashga va ularni formulalar, ya'ni hodisalar yoki jarayonlarni matematik modellashtirish usulida ifodalashga harakat qiladilar. Ushbu imkoniyatlardan biri korrelyatsiya va regression tahlil orqali ta'minlanadi.