жуфт корреляцион ва регрессион таҳлил

DOCX 7 sahifa 218,7 KB Bepul yuklash

Sahifa ko'rinishi (5 sahifa)

Pastga aylantiring 👇
1 / 7
5-6-мавзу. жуфт корреляцион таҳлил. жуфт регрессион таҳлил 1. иқтисодий-ижтимоий жараёнларда боғликликлар турларини ўрганиш. 2. корреляция коэффициентининг турлари ва ҳисоблаш усуллари. 3. чизиқли ва чизиқсиз регрессион боғланишлар. 4.корреляцион-регрессион таҳлилда энг кичик квадратлар усулининг қўлланилиши. таянч иборалар: боғланиш, корреляцион боғланиш, чизиқли, чизиқсиз боғланиш, регрессия, энг кичик квадратлар усули. 1. иқтисодий-ижтимоий жараёнларда боғликликлар турларини ўрганиш ижтимоий-иқтисодий жараёнлар ўртасидаги ўзаро боғланишларни ўрганиш эконометрика фанининг муҳим вазифаларидан биридир. бу жараёнда икки хил белгилар ёки кўрсаткичлар иштирок этади, бири боғлиқ бўлмаган ўзгарувчилар, иккинчиси боғлиқ ўзгарувчилар ҳисобланади. биринчи турдаги белгилар бошқаларига таъсир этади, уларнинг ўзгаришига сабабчи бўлади. шунинг учун улар омил белгилар деб юритилади, иккинчи тоифадагилар эса натижавий белгилар дейилади. масалан, истеъмолчининг даромади ортиб бориши натижасида унинг товар ва хизматларга бўлган талаби ошади. бу боғланишда талабнинг ортиши натижавий белги, унга таъсир этувчи омил, яъни даромад эса омил белгидир. омилларнинг ҳар бир қийматига турли шароитларида натижавий белгининг ҳар хил қийматлари мос келадиган боғланиш корреляцион боғланиш ёки муносабат дейилади. …
2 / 7
ланади. коррреляцион таҳлил деб ҳодисалар орасидаги боғланиш зичлик даражасини баҳолашга айтилади. омилларнинг ўзаро боғланиши 2 турга бўлинади: функционал боғланиш ва корреляцион боғланиш. 5.1.-расм. боғланиш турлари йуналишларнинг ўзгаришига караб, боғланишлар икки турга бўлинади: тўгри боғланиш ва тескари боғланишлар. аналитик ифодаларнинг кўринишларига қараб ҳам боғланишлар икки турга бўлинади: тўғри чизиқли ва чизиксиз боғланишлар. фукционал боғланишларда бир ўзгарувчи белгининг ҳар қайси қийматига бошқа ўзгарувчи белгининг аник битта қиймати мос келади. 5.2.-расм. корреляцион боғланиш турлари 2. корреляция коэффициентининг турлари ва ҳисоблаш усуллари корреляцион таҳлил корреляция коэффициентларини аниқлаш ва уларнинг муҳимлигини, ишончлилигини баҳолашга асосланади.[footnoteref:1] [1: gujarati d.n. basic econometrics. mcgraw-hill, 4th edition, 2003 (gu),inc.p. 90 ] чизиқли корреляция коэффициентининг ҳисоблаш формуласи: (5.1) бу ерда, - х белгининг квадратик фарқининг ўртачаси; - y белгининг квадратик фарқининг ўртачаси. ; (5.2) . (5.3) детерминатсия коэффициенти корреляция коэффициентининг квадратига тенг. корреляция коэффициенти (r) –1 дан +1 оралиғида бўлади.агар бўлсаомиллар ўртасида боғланиш мавжуд эмас, бўлса, тўғри боғланиш мавжуд - тескари …
3 / 7
аро боғланган омиллар қатнашса, модел ёрдамида қилинган ҳисоблар нотўғри чиқиши мумкин ва омиллар таъсири икки баровар ҳисобланиши мумкин. ўзаро боғланган таъсир этувчи омиллардан биттаси моделдан чиқариб ташланади. албатта моделда кучлироқ ва мустаҳкамроқ омил қолади. 3. кўп омилли моделларда агар натижавий омилга бир неча омиллар таъсир кўрсатса, унда омиллар орасида кўпликдаги корреляция коэффициентиҳисобланади. ижтимоий-иқтисодий жараёнлар ўртасида боғланишларни ўрганишда қуйидаги функциялардан фойдаланилади 3. чизиқли ва чизиқсиз регрессион боғланишлар ижтимоий-иқтисодий жараёнлар ўртасида боғланишларни ўрганишда қуйидаги функциялар билан фойдаланилади: чизиқли – иккинчи даражали парабола – учинчи даражали парабола – n-даражали парабола – гипербола – b- даражали гипербола – логарифмик – ярим логарифмик – кўрсаткичли функция – даражали функция – логистик функция – 5.3.-расм.чизиқли ва чизиқсиз регрессион боғланишлар боғланишлар чизиқли бўлса, у ҳолда боғланиш зичлиги баҳолашда корреляция коэффициентидан фойдаланиш мумкин: , (5.4) бу ерда, ва мос равишда ва ўзгарувчиларнинг ўртача квадратик четланишидир ва улар қуйидаги формулалар ёрдамида ҳисобланади: , (5.5) шунингдек, корреляция коэффициентини ҳисоблашнинг қуйидаги …
4 / 7
ик даражаси) билан баҳоланади, сўнгра иқтисодий-статистик таҳлил қилинади. 4. корреляцион-регрессион таҳлилда энг кичик квадратлар усулининг қўлланилиши. функциялар параметрлари одатда “энг кичик квадратлар” усули билан аникланади. энг кичик квадратлар усулини мазмуни қуйидагича: хақиқий миқдорларнинг текисланган миқдорлардан фарқининг квадратлари йигиндиси энг кам бўлиши зарур: (5.7) бир омилли чизиқли боғланишни олайлик: (5.8) қиймат энг кам бўлиши учун биринчи даражали хосилалар нолга тенг бўлиши керак: (5.9) (5.10) бу нормал тенгламалар тизими. регрессион моделнинг параметрларини баҳолаш боғлиқ ўзгарувчи y нинг тақсимланиш эҳтимолини топишдир. моделда yi нормал тақсимланган ва вариацияси: var (y)=2 га тенг энг кичик квадратлар усулида ҳисоблаш тамойили yi ларнинг хақиқий қийматларининг ўртача қийматидан фарқининг квадрати суммасини топишдан иборат. демак: ёки (5.11) бу ерда, s - фарқлар квадратлари суммаси. ва , қийматларини топиш учун s нинг ва бўйича биринчи хосиласини топамиз: (5.12) ҳар бир хосилани нолга тенглаштириб ҳисоблаб топилган ларнинг қийматини ҳисоблаймиз. (5.13) ёки бунга эквивалент равишда (5.14) бу тенгламалар энг кичик квадратлар усулида …
5 / 7
oleobject47.bin image51.wmf oleobject48.bin image52.wmf oleobject49.bin image53.wmf oleobject1.bin oleobject50.bin image54.wmf oleobject51.bin image55.wmf oleobject52.bin image56.wmf oleobject53.bin image57.wmf oleobject54.bin image58.wmf image4.wmf oleobject55.bin oleobject2.bin image5.wmf oleobject3.bin image6.wmf oleobject4.bin image7.wmf oleobject5.bin image8.wmf oleobject6.bin image9.wmf oleobject7.bin image10.wmf oleobject8.bin image11.wmf oleobject9.bin image12.wmf oleobject10.bin image13.wmf oleobject11.bin image14.wmf oleobject12.bin image15.wmf oleobject13.bin image16.wmf oleobject14.bin image17.wmf oleobject15.bin image18.wmf oleobject16.bin image19.wmf oleobject17.bin image20.wmf oleobject18.bin image21.wmf oleobject19.bin image22.wmf oleobject20.bin image23.wmf oleobject21.bin image24.wmf oleobject22.bin image25.wmf oleobject23.bin image26.wmf oleobject24.bin image27.wmf oleobject25.bin image28.png image29.wmf oleobject26.bin image30.wmf oleobject27.bin image31.wmf oleobject28.bin image32.wmf oleobject29.bin image33.wmf oleobject30.bin image34.wmf oleobject31.bin image35.wmf oleobject32.bin image36.wmf oleobject33.bin image37.wmf oleobject34.bin image38.wmf image1.png oleobject35.bin image39.wmf oleobject36.bin image40.wmf oleobject37.bin image41.wmf oleobject38.bin image42.wmf oleobject39.bin image43.wmf image2.png oleobject40.bin image44.wmf oleobject41.bin image45.wmf oleobject42.bin image46.wmf oleobject43.bin image47.wmf oleobject44.bin image48.wmf y x x y y x y x r s s × × - × = ( ) 0 2 = × - - - å i i i i x y x b a ) ) , å å ÷ ø …

Ko'proq o'qimoqchimisiz?

Barcha 7 sahifani Telegram orqali bepul yuklab oling.

To'liq faylni yuklab olish

"жуфт корреляцион ва регрессион таҳлил" haqida

5-6-мавзу. жуфт корреляцион таҳлил. жуфт регрессион таҳлил 1. иқтисодий-ижтимоий жараёнларда боғликликлар турларини ўрганиш. 2. корреляция коэффициентининг турлари ва ҳисоблаш усуллари. 3. чизиқли ва чизиқсиз регрессион боғланишлар. 4.корреляцион-регрессион таҳлилда энг кичик квадратлар усулининг қўлланилиши. таянч иборалар: боғланиш, корреляцион боғланиш, чизиқли, чизиқсиз боғланиш, регрессия, энг кичик квадратлар усули. 1. иқтисодий-ижтимоий жараёнларда боғликликлар турларини ўрганиш ижтимоий-иқтисодий жараёнлар ўртасидаги ўзаро боғланишларни ўрганиш эконометрика фанининг муҳим вазифаларидан биридир. бу жараёнда икки хил белгилар ёки кўрсаткичлар иштирок этади, бири боғлиқ бўлмаган ўзгарувчилар, иккинчиси боғлиқ ўзгарувчилар ҳисобланади. биринчи турдаги белгилар бошқаларига таъсир этади,...

Bu fayl DOCX formatida 7 sahifadan iborat (218,7 KB). "жуфт корреляцион ва регрессион таҳлил"ni yuklab olish uchun chap tomondagi Telegram tugmasini bosing.