Variant ko‘p o‘lchovli regressiya tenglamasi

MUHAMMAD AL-XORAZMIY NOMIDAGI
TOSHKENT AXBOROT TEXNOLOGIYALARI UNIVERSITETI

Dasturiy injiniring fakulteti

311-20 guruh talabasi Bekmirzayev Muhammadalining

Ehtimollar va Statistika fanidan
MUSTAQIL ISHI-2

Toshkent 2022


7-variant
KO‘P O‘LCHOVLI REGRESSIYA TENGLAMASI
Ikki o‘zgaruvchili regressiya tenglamasining tabiiy umumlashmasi bo‘lib, ko‘p o‘lchovli regressiya modeli hisoblanadi:
, i=1;n..
Bu yerda – i-kuzatish uchun natijaviy belgi qiymatlari (bog‘liq o‘zgaruvchi);
- j-faktorning (j=1;m) (erkli o‘zgaruvchi yoki tushuntiruvchi o‘zgaruvchi) i-kuzatishdagi qiymati i=1;n;
–i-kuzatish uchun natijaviy belgining tasodifiy tashkill etuvchisi;
– ozod had bo‘lib, formal jihatdan y ni bo‘lgandagi o‘rta qiymatini bildiradi;
- j-faktor (j=1;m) oldidagi regressiyaning “toza” koeffitsiyenti. Ushbu koeffitsiyent boshqa faktorlar o‘zlarining o‘rta qiymatlarida fiksirlanganlik sharti ostida j-faktor o‘zining o‘lchov birligida bir birlikka o‘zgarganda natijaviy belgi y – ni o‘zining o‘lchov birligida o‘rta hisobda qancha birlikka o‘zgarishini anglatadi.
Ko‘p o‘lchovli regressiya modelidagi parametrlarini baholash uchun koʻpincha EKKU (eng kichik kvadratlar usuli) dan foydalaniladi. Ushbu usulga koʻra parametrlarning baholari sifatida funksionalni minimallashtiradigan miqdorlar olinad. Ushbu funksiya parametrlarga bogʻliq boʻlgan funksiya boʻlganligii uchun dan ushbu parametrlar boʻyicha xususiy hosila olib nolga tenglashtiramiz.


Ushbu teglamalar sistemasi parametrlarga nisbatan m+1 ta nomaʼlumli m+1 ta tenglamadan iborat bo‘lib, ushbu tenglamalar sistemasini yechish orqali ko‘p o‘lchovli regressiya tenglamasi nomaʼlum parametrlari baholari (taqribiy qiymatlari) topiladi.
Quyida keltirilgan excel faylda Ozbekiston Respublikasi davlat statistika qo‘mitasi sayti