жуфт регрессия модели

PDF 13 стр. 655,2 КБ Бесплатная загрузка

13 стр.

FaylHub.uz

Скачать через Telegram

Размер 655,2 КБ

Тип файла PDF

Страницы 13

Обновлено Дек 2025

Предварительный просмотр (5 стр.)

Прокрутите вниз 👇

1 / 13

3-мавзу.жуфт регрессия модели режа: 1. регрессия ҳақида тушунча 2. жуфт регрессия 3. жуфт регрессияни тузиш усуллари 4. чизиқли регрессия ва унинг параметрларини баҳолаш юқорида айтиб ўтилганидек эконометрикада статистика усуллари кенг қўлланилади. эконометрика иқтисодий ўзгарувчилар орасидаги ўзаро боғланишни миқдорий жиҳатдан ифодалашни мақсад қилган ҳолда у аввало регрессия ва корреляция усуллари билан боғланган. 1. регресси ҳақида тушунча ўрганилувчи эркли параметрлар ,...,, 21 nxxx ўрганилувчи эрксиз параметр y бўлсин. алоҳида ҳолларда yни nxxx ...,, 21 параметрларнинг функцияси деб қараш мумкин, яъни ),....,,( 21 nxxxfy  (3.1) агар y ҳосил хажми бўлса, у суғоришлар сонига, ишлатилган минерал озуқа ҳажмига, ҳавонинг ҳарорати ва бошқаларга боғлиқ. бундан кўринадики, ҳосилдорлик тасодифий жараёндир. шунинг учун (3.1) муносабат тасодифий ўзгарувчиларни ўз ичига олади. бундай ўзгарувчиларни  деб белгиласак (3.1)ни ўрнига ушбу ),,...,,( 21 nxxxfy  (3.2) муносабатни ёзиш мумкин. бундай муносабат корреляцион боғланиш дейилади ва бу боғланишда эркли параметр ,...,, 21 nxxx ларнинг турли қийматларига yнинг ўртача қиймати мос …

2 / 13

да жараённи ўрганиш учун жуфт регрессиянинг ўзи етарли. масалан, маҳсулотга бўлган талаб (у) миқдори нархга нисбатан тескари боғланган деган қуйидаги гипотеза илгари сурилаётган бўлса, яъни xbay  бундай ҳолларда яна қандай омиллар таъсир этишини, уларнинг қайси бири ўзгармас бўлиши мумкинлигини билиш керак, балки уларни келажакда моделда эътиборга олиш ва жуфт регрессиядан кўп омилли регрессияга ўтиш керакдир. 2. жуфт регрессия жуфт регрессия тенгламаси кузатув натижаларидан олинган маълумотларнинг ўртача қийматини ўзгариш қонуниятидан келиб чиқиб икки ўзгарувчи орасидаги боғланишни ифодалайди. агар талабнинг (у) нархга (х) боғлиқлиги масалан, xy  21000 тенглама билан ифодаланса, у ҳолда бу тенглама нарх 1 пул бирлигига ортганда, талаб ўртача 2 пул бирлигига камайишини ифодалайди. регрессия тенгламасида кўрсаткичлар орасидаги корреляцион боғланиш мос математик функциялар билан ифодаланган функционал боғланиш кўринишида тасаввур этилади. амалда ҳар бир алоҳида ҳолатда y катталик қуйидагича иккита қўшилувчидан ташкил топади. j j x y j y  ˆ бу ерда: j y - натижавий кўрсаткичнинг ҳақиқий …

3 / 13

й боғланишни тавсифловчи бошқа муносабатлар ҳам мавжуд, масалан: ;ˆ bxa x y  ;ˆ x b a x y  ; 1 ˆ xbax y   шунинг учун тасодифий миқдорнинг- хатоликнинг катта кичиклиги танлаб олинган моделни қанчалик тўғри тузилганлигига боғлиқ. тасодифий миқдор қанча кичик бўлса, натижавий кўрсаткичнинг назарий қиймати шунчалик унинг ҳақиқий қиймати билан устма-уст тушади. хатога йўл қўйилишига нафақат математик функцияни нотўғри танлаш, балки регрессия тенгламасида муҳум бўлган омилни ҳисобга олмасликка ҳам боғлиқ, яъни кўп омилли регрессиянинг ўрнига жуфт регрессияни қўллаш ҳам сабаб бўлади. масалан маълум бир махсулотга бўлган талаб нафақат унинг нархига, балки жонбошига тўғри келадиган даромадга ҳам боғлиқ бўлиши мумкин. хатоликка йўл қўйилишида маълумотларни танлашдаги хатолик ҳам сабаб бўлиши мумкин. чунки тадқиқотчи кўрсаткичлар орасидаги боғланиш қонуниятларини аниқлашда танлаб олинган маълумотлар асосида иш кўради. танлашдаги хатолик кўпчилик ҳолатларда иқтисодий жараёнларни ўрганишда бошланғич статистик маълумотлар тўпламини бир жинисли бўлмаганлиги учун ҳам юзага келади. агар маълумотлар замон ва маконда …

4 / 13

арга дуч келинади. бу бўйича олинадиган маълумотлар хатодан ҳоли эмас, масалан, ҳисобга олинмаган, яширилган даромадларни айтиш мумкин. эконометрик тадқиқотларда маълумотларни ўлчашдаги хатоларни минимал ҳолатга келтирилгандан сўнг асосий эътибор моделларни қуришдаги хатоликларга қаратилади. 3. жуфт регрессияни тузиш усуллари жуфт регрессияда  ,ˆ xf x y  математик функциянинг кўринишларини танлаш учта усул билан амалга оширилиши мумкин: - график усули; - аналитик усул, яъни ўзаро боғланишларни ўрганиш назариясидан келиб чиқиб; - экспериментал –тажриба усули. икки кўрсаткич орасидаги боғланишларни ўрганишда регрессия тенгламаларини график усулида танлаш кўргазмали чизмалар шаклида амалга оширилади. бу усул корреляция майдонига асосланади. боғланишларни миқдорий жихатдан баҳолашда қўлланиладиган эгри чизиқларнинг асосий турлари қуйдаги расмларда келтирилган. 2.1.- расм. икки ўзгарувчи орасидаги боғланишни миқдорий жиҳатдан баҳолашда қўлланиладиган эгри чизиқларнинг асосий турлари ;ŷ) ;/ŷ) ;ŷ) x x x bxaä xbaâ xbaà    xba xxcxba xcxba    x 32 x 2 x ŷå) dŷã) ;ŷá) регрессия тенгламасини танлашнинг аналитик усули кўпроқ …

5 / 13

ғланишини ифодаловчи қуйидаги тенг томонли гипербола тенгламасини оламиз: x a bz x ˆ . худди шундай корхона ҳаражатларини ишлаб чиқарилган маҳсулот ҳажмининг ўзгаришига пропорционал равишда ўзгарувчи (материал ҳаражатлари, меҳнат ҳақи ва бошқ.) шартли ўзгарувчиларга ва ишлаб чиқариш ҳажми ўзгариши билан ўзгармайдиган (аренда ҳақи, бошқарув ҳаражатлари ва бошқ.) шартли ўзгармас ҳаражатларга ажратиш мумкин. (3.3) функция дискрет нуқталарда (х-кўрсаткичнинг дискрет қийматларида) юзага келиши мумкин бўлган ҳатоликларни эътиборга олган ҳолда қуйидаги кўринишда ифодаланади  iix bxaxy )(ˆ (3.4) регрессия тенгламасини танлашни аналитик усулининг моҳияти оҳирги (3.4) тенгламада a, b - параметрларнинг қийматларини аниқлаш ҳамда ε – тасодифий миқдорни баҳолашдан иборат. ε -тасодифий миқдорни баҳолашда қолдиқ дисперсиядан фойдаланилади. қолдиқ дицперсия қуйдагича ифодаланади. 22 ))(ˆ( 1 ixiêîë xyy n   ( 3.5) агарда қолдиқ дисперсия 02 кол бўлса, натжавий белгининг асл қийматлари, уларнинг назарий қийматлари билан устма-уст тушади. демак, қолдиқ дисперсиянинг қиймати қанчалик нолга яқин бўлса, регрессия тенгламасида эътиборга олинмаган кўрсаткичларни таъсири шунчалик камлигини …

Хотите читать дальше?

Скачайте все 13 страниц бесплатно через Telegram.

Скачать полный файл

О "жуфт регрессия модели"

3-мавзу.жуфт регрессия модели режа: 1. регрессия ҳақида тушунча 2. жуфт регрессия 3. жуфт регрессияни тузиш усуллари 4. чизиқли регрессия ва унинг параметрларини баҳолаш юқорида айтиб ўтилганидек эконометрикада статистика усуллари кенг қўлланилади. эконометрика иқтисодий ўзгарувчилар орасидаги ўзаро боғланишни миқдорий жиҳатдан ифодалашни мақсад қилган ҳолда у аввало регрессия ва корреляция усуллари билан боғланган. 1. регресси ҳақида тушунча ўрганилувчи эркли параметрлар ,...,, 21 nxxx ўрганилувчи эрксиз параметр y бўлсин. алоҳида ҳолларда yни nxxx ...,, 21 параметрларнинг функцияси деб қараш мумкин, яъни ),....,,( 21 nxxxfy  (3.1) агар y ҳосил хажми бўлса, у суғоришлар сонига, ишлатилган минерал озуқа ҳажмига, ҳавонинг ҳарорати ва бошқаларга боғлиқ. бундан кўринадики, ҳосилдорлик тасоди...

Этот файл содержит 13 стр. в формате PDF (655,2 КБ). Чтобы скачать "жуфт регрессия модели", нажмите кнопку Telegram слева.

Теги: жуфт регрессия модели PDF 13 стр. Бесплатная загрузка Telegram