kўp omilli regressiya

PDF 16 стр. 803,2 КБ Бесплатная загрузка

16 стр.

FaylHub.uz

Скачать через Telegram

Размер 803,2 КБ

Тип файла PDF

Страницы 16

Обновлено Дек 2025

Предварительный просмотр (5 стр.)

Прокрутите вниз 👇

1 / 16

8-мавзу. кўп омилли регрессия режа: 8.1. кўп омилли регрессион таҳлил ва унинг масалалари 8.2. кўп омилли регрессияда омилларни саралаш 8.3. мультиколлениарлик: келиб чиқиш сабаблари, аниқлаш ва бартараф этиш йўллари 8.4. кўп омилли регрессия тенгламасининг параметрларини аниқлаш 8.1. кўп омилли регрессион таҳлил ва унинг масалалари моделлаштиришда жуфт регрессия тадқиқот объектига таъсир этувчи асосий омилдан бошқа омилларни эътиборга олмаган ҳолатда яхши натижа беради. масалан, у ёки бу маҳсулот истеъмолининг даромадга боғлиқлигини моделлаштиришда тадқиқотчи даромаддан ташқари истеъмолга бир хилда таъсир этувчи маҳсулот баҳоси, оиланинг катта-кичиклиги, оила таркиби каби омилларни ҳам таъсири борлигини эътиборга олади. шу билан бирга тадқиқотчи бундай ҳолатни ҳар доим ҳам тўғри бўлишига ишонмаслиги ҳам мумкин. даромадни истеъмолга таъсири ҳақида тўғри тасаввурга эга бўлиш учун, бошқа таъсир этувчи омилларни ўзгармас деб қараган ҳолда, уларни корреляциясини ўрганиши зарур. бундай масалани ечишнинг тўғри йўлларидан бири, омиллар тўпламидан даромаддан ташқари бошқа омилларни бир хилда таъсир этувчиларини танлаб олишдан иборат. бу йўл химия, физика, биология …

2 / 16

асрнинг 30-йилларида дж.м. кейнс ўзининг истеъмол функцияси гипотезасини таклиф этади. истемол функцияси қуйдаги модель кўринишида ифодаланади.   ,,,pyfc , бу ерда: c истеъмол; y даромад; p -баҳо, хаёт қиймати индекси;  - истеъмолчи ихтиёридаги пул;  харажатлар. бунда 10  dy dc шарт бажрилиши талаб этилади. кўп омилли регрессия акцияларнинг даромадлилиги муаммоларини ечишда, ишлаб чиқариш ҳаражатлари функцияларини ўрганишда, макроиқтисодий ҳисоблашларда ва эконометриканинг қатор бошқа муаммоларини ўрганишда қўлланилади. ҳозирги шароитда кўп омилли регрессия-эконометрикада энг кўп қўлланиладиган усуллардан бири ҳисобланади. кўп омилли регрессиянинг асосий мақсади омилларнинг ҳар бирини моделлаштирилувчи кўрсаткичга алоҳида ҳамда уларнинг умумий биргаликдаги таъсирларини ўрганиб кўп ўлчовли моделларни қуришдан иборат. кўп омилли регрессия тенгламаларини тузиш моделларни шакллантириш масалаларини ечишдан бошланади. улар ўз ичига икки масалани олади: -биринчиси, омилларни саралаш бўлса, иккинчиси, регрессия тенгламаси кўринишини танлашдан иборат. 8.2. кўп омилли эконометрик моделларни тузишда омилларни саралаш кўп омилли моделларни тузишда аввало жараённи акс эттирувчи кўп омилли регрессия тенгламаси тузилади. кўп омилли …

3 / 16

нкционал боғланишда ҳам бўлиши керак эмас. моделга юқори даражадаги корреляцияда бўлган омилларнинг киритилиши, 211 xxyx rr  бўлганда  2211 xbxbay боғланиш учун нормал тенгламалар системасида регрессия коэффициентларини баҳолашда ноаниқликлар вужудга келади. агар омиллар орасида ўта юқори боғланиш мавжуд бўлса, у ҳолда уларнинг ҳар бирини натижавий белгига таъсирини алоҳида аниқлаб бўлмайди ва регрессия тенгламасининг параметрлари маънога эга бўлмай қолади.  2211 xbxbay регрессия тенгламасида 1x ва 2x омиллар бир- бирига боғлиқ бўлмаса, яъни 0 21 xxr бўлса, у ҳолда 1b параметр 1x омилни 2x омилнинг қиймати ўзгармаган ҳолатда y натижавий белгига таъсир кучини ўлчайди. агар 1 21 xxr бўлса, у ҳолда 1x омилнинг қиймати ўзгариши билан 2x омилнинг қиймати ўзгармай қолмайди. бундан келиб чиқадики 1b ва 2b параметрлар 1x ва 2x омилларнинг y натижавий белгига алоҳида – алоҳида таъсирларини тўғри тавсифлаб бера олмайди. мисол. махсулот бирлиги таннархини ( y , сўм ), ишчининг иш ҳақига ( x , сўм ) …

4 / 16

инг таъсири 21 r ифода билан ва унга мос қолдиқ дисперсия ( 2 qql )билан баҳоланади. регрессия тенгламасига қўшимча 1p омил киритилганда детерминация коэффиценти ўсиши, қолдиқ дисперсия эса камайиши керак, яъни: 22 1 pp rr  ва 22 1 pp   . агарда бу шарт бажарилмаса ва кўрсаткичларнинг қийматлари бир- биридан кам фарқ қилса, у ҳолда моделга киритилган 1px -омил моделни яхшиламайди ва ортиқча омил бўлиб ҳисобланади. моделга ортиқча омилларни киритиш ҳар доим ҳам қолдиқ дисперсия кўрсаткичини камайишига ва детерминация кўрсаткичи қийматини ортишига олиб келмайди, регрессия параметрларини эса стьюдент t-критерияси бўйича баҳолаганда уларни статистик маънодорлигини йўқотишга олиб келади. ортиқча, такрорланувчи омилларни моделдан чиқариб ташлаш эса омилларни ўзаро корреляциясини ўрганиш орқали амалга оширилади. бунинг учун интеркорреляция, яъни омилларни ўзаро корреляцияси коэффициенти ҳисоблаб чиқилади. агар омиллар ўртасидаги чизиқли боғланиш шартни қаноатлантирса, уларни аниқ коллениар дейилади. кўп омилли регрессия тенгламасини тузишнинг асосий шартларидан бири омилларни ўзаро боғлиқ бўлмаслигини таъминлаш, яъни ҳар бир …

5 / 16

ги боғланишни ўрганишда жуфт корреляция коэффиценти матрицаси қуйдагича бўлсин; y x z v y 1 x 0,8 1 z 0,7 0,8 1 v 0,6 0,5 0,2 1 жадвалдан кўриниб турибдики x ва z омиллар бир-бирини такрорлайди, яъни уларнинг y белги билан корреляция даражалари жуда яқин. z омилнинг натижа y билан корреляцияси x омилнинг натижа y билан корреляциясига нисбатан кучсизроқ  yõyz rr < , ҳамда уларнинг v омил билан корреляциясида z омилнинг корреляцияси кучсиз. демак ушбу ҳолатда кўп омилли регрессия тенгламасига z ва v омилларни киритилиши мақсадга мувофиқ. 8.3. мультиколлениарлик: келиб чиқиш сабаблари, аниқлаш ва бартараф этиш йўллари аввалги мавзудан маълум бўлдики кўп омилли моделларни тузиш омилларни саралашдан бошланади. бунинг учун омилларнинг ўзаро корреляцияси, яъни интеркорреляция ўрганилади. агар омиллар ўртасидаги чизиқли боғланиш бўлса, уларни аниқ коллениар дейилади. кўп омилли регрессия тенгламасини тузишнинг асосий шартларидан бири омилларни ўзаро боғлиқ бўлмаслигини таъминлаш, яъни ҳар бир омилни натижавий белгига алоҳида-алоҳида таъсирини таъминлашдан иборат. …

Хотите читать дальше?

Скачайте все 16 страниц бесплатно через Telegram.

Скачать полный файл

О "kўp omilli regressiya"

8-мавзу. кўп омилли регрессия режа: 8.1. кўп омилли регрессион таҳлил ва унинг масалалари 8.2. кўп омилли регрессияда омилларни саралаш 8.3. мультиколлениарлик: келиб чиқиш сабаблари, аниқлаш ва бартараф этиш йўллари 8.4. кўп омилли регрессия тенгламасининг параметрларини аниқлаш 8.1. кўп омилли регрессион таҳлил ва унинг масалалари моделлаштиришда жуфт регрессия тадқиқот объектига таъсир этувчи асосий омилдан бошқа омилларни эътиборга олмаган ҳолатда яхши натижа беради. масалан, у ёки бу маҳсулот истеъмолининг даромадга боғлиқлигини моделлаштиришда тадқиқотчи даромаддан ташқари истеъмолга бир хилда таъсир этувчи маҳсулот баҳоси, оиланинг катта-кичиклиги, оила таркиби каби омилларни ҳам таъсири борлигини эътиборга олади. шу билан бирга тадқиқотчи бундай ҳолатни ҳар доим ҳам тўғри бўлишига ...

Этот файл содержит 16 стр. в формате PDF (803,2 КБ). Чтобы скачать "kўp omilli regressiya", нажмите кнопку Telegram слева.

Теги: kўp omilli regressiya PDF 16 стр. Бесплатная загрузка Telegram