korrelyatsion-regression tahlil modellari

DOCX 6 стр. 122,7 КБ Бесплатная загрузка

6 стр.

FaylHub.uz

Скачать через Telegram

Размер 122,7 КБ

Тип файла DOCX

Страницы 6

Обновлено Дек 2025

Предварительный просмотр (5 стр.)

Прокрутите вниз 👇

1 / 6

8-mavzu. korrelyatsion-regression tahlil modellari reja 1. korrelyatsiya va regressiya modellari 2. prognozlashning ekstrapolyatsiya usullari. 3. ekonometrik modellarning ijtimoiy – iqtisodiy jarayonlarni prognozlashda qo‘llanilishi. ushbu mavzu materiallarini muvaffaqiyatli o‘zlashtirgandan so‘ng talabalar quyidagi bilim, ko‘nikma va mahoratga ega bo‘ladilar: - korrelyatsiya va regressiya modellarini tuzish, turlash va mohiyatini tushunish; - eng kichik kvadratlar usuli orqali regressiya chizig‘ining para-metrlarini topishdagi shartlarni bilish - regessiya tenglamasini hisoblash, talqin etish va amaliyotda qo‘llash tajribasini egallash. korrelyatsiya va regressiya modellari bir omilli chiziqli bog‘lanishni olaylik bu yerda, parametrlar doimiy kattaliklar (const); y - natijaviy ko‘rsatkich miqdori, bog‘liq omilga nisbatan hisoblanadi. x - bog‘liq bo‘lmagan omil. x va y lar orasidagi bog‘liqlik korrelyatsiya koeffitsiyenti (r) orqali topiladi. bu yerda, - ko‘paytma o‘rtachalari qiymati; - x ning o‘rtacha qiymati; - y ning o‘rtacha qiymati; - x ning o‘rtacha kvadratik farqi; - y ning o‘rtacha kvadratik farqi. x o‘zgaruvchining ta'sirini o‘lchash uchun determinatsiya koeffitsiyenti hisoblanadi. qoldiq dispersiyasi deb ataladi …

2 / 6

qiqatda har qanday stoxastik xatoni ko‘p sabablar oqibati deb qarash zarur. uchinchi taxmin - har qanday xato bir xil variatsiyaga teng deb qaraladi. to‘rtinchi taxmin - qoldiq avtokorrelyatsiyasi haqida xatolar orasida avtokorrelyatsiya yo‘q deb taxmin etiladi. beshinchi taxmin - x qiymatlari nostoxastik va u tanlov hajmiga bog‘liq emas: limiti cheklangan son. amaliyotda, albatta, yuqoridagi taxminlarni to‘la bajarish mushkul. eng kichik kvadratlar usuli regression modelning parametrlarini baholash bog‘liq o‘zgaruvchi y ning taqsimlanish ehtimolini topishdir. modelda yi normal taqsimlangan va variatsiyasi var (y)= 2 ga teng. eng kichik kvadratlar usulida hisoblash tamoyili yi larning xaqiqiy qiymatlarining o‘rtacha qiymatidan farqining kvadrati summasini topishdan iborat. demak: yoki bu yerda, s - farqlar kvadratlari summasi. va , qiymatlarini topish uchun s ning va bo‘yicha birinchi xosilasini topamiz: har bir xosilani nolga tenglashtirib hisoblab topilgan larning qiymatini hisoblaymiz. yoki bunga ekvivalent ravishda bu tenglamalar eng kichik kvadratlar usulida normal tenglamalar deb ataladi. bunda е eng kichik …

3 / 6

lari, qatorlarning o‘rta qiymatlari, o‘rtacha absolyut o‘sish va o‘sishning o‘rtacha tezligiga nisbatan o‘zgarmas qiymatlarga ega degan xulosaga asoslangan. prognozning murakkab ekstrapolyatsiya usuli, trendni ifodolovchi statistik formulalarni qo‘llashga asoslangan bo‘lib ikki turga: takomillashgan va analitik turlarga bo‘linadi. prognozning takomillashgan usulida vaqt bo‘yicha ketma-ket keladigan prognoz qiymatlarini avvaldan mavjud bo‘lgan ko‘rsatkichlar asosida hisoblab topiladi. bunga o‘zgaruvchan va eksponentsial o‘rta qiymat, garmonik vaznlar avtoregression o‘rta qiymat, garmonik vaznlar avtoregression o‘zgartirish usullari kiradi. analitik usul eng kichik kvadrat usuli yordamida - ning determinik tarkibini aniqlashdan iboratdir. ekonometrik modellarning ijtimoiy – iqtisodiy jarayonlarni prognozlashda qo‘llanilishi. bir o‘lchamli vaqtli qatorlarni modellash usullari. qisqa muddatga prognozlash keng qo‘llaniladigan prognozlash usuli ekstrapolyatsiya usulidir. ekstropolyatsiya usuli prognozlashni odatda bir o‘lchamli vaqtli qatori asosida amalga oshiradi. ma'lumki bir o‘lchamli vaqtli qatorlarni modellash usullari iqtisodiy ko‘rsatkichlarning dinamik qatorlarga asoslangan bo‘lib quyidagi to‘rt tarkibiy qismlardan tashkil topgandir: 1) tahlil qilinadigan jarayonning uzoq davrda rivojlanish qonuniyatlari yo‘nalishi tendentsiyasi; 2) tahlil qilinadigan jarayonda ayrim …

4 / 6

fiy omillar sababli yuzaga keladi. ishlab chiqarish funktsiyalarini prognozlashda qo‘llanishi. ekonometrik model deganda, prognozlantirish ob'ektning barcha mavjud omillarini o‘zaro bog‘lanishini ifodalovchi regressiya tenglamalar tizimlari tushuniladi. ilmiy tadqiqotlarda keng tarkalgan ekonometrik tenglamalar - bu ishlab chiqarish funktsiyasidir. ishlab chiqarish funktsiyalarini qurishdan maqsad - ishlab chiqarish jarayonini natijalariga omillarning ta'siri darajasi va xarakteristikalarini aniqlash, miqdoriy baholashdir. ishlab chiqarish funktsiyalari turli ko‘rinishga ega bo‘lib, analitik ko‘rinishi bo‘yicha ikki guruhga bo‘linadi: to‘g‘ri chiziqli va egri chiziqli. noma’lum o‘zgaruvchilar soni bo‘yicha ishlab chiqarish funktsiyalari quyidagilarga bo‘linadi: - bir omilli: ishlab chiqarish mahsuloti, yoki asosiy fondlar, yoki mehnat harajatlari bilan bog‘liqligini bildiradi; - ko‘p omilli: ishlab chiqarilgan mahsulot bir nechta omillar bilan bog‘langan. ishlab chiqarish funktsiyalar bo‘yicha prognozlash uchun ketma-ket bir nechta bosqichlardan o‘tish lozim: 1. berilgan ma’lumotlar asosida korrelyatsion tahlil o‘tkaziladi: a) xususiy korrelyatsiya koeffitsiyentlar matritsasi hisoblanadi; b) juft korrelyatsiya koeffitsiyentlari matritsasi hisoblanadi. 2. korrelyatsion tahlil natijasida tanlangan omillar asosida regressiya tenglamasi quriladi; 3. qurilgan …

5 / 6

ularning turlari. faktorlararo bog‘lanishni faqatgina bitta ishlab chiqarish funktsiyasi orqali qarab chiqmasdan, ularni ekonometrik tenglamalar tizimi yordamida tahlil etish mumkin. ekonometrik tenglamalar tizimi uch xilga bo‘linadi: a) tizimga bir-biri bilan bog‘lanmagan tenglamalar kiradi. har biri alohida yechilib, umumiy iqtisodiy-matematik modelni bir qismi bo‘lib koladi; b) tizimga bir-biri bilan bog‘langan statistik xususiyatga ega bo‘lgan tenglamalar kiradi. masalan, ishlab chiqarilgan mahsulotga bir nechta omillar, ya'ni ishchilar soni va asosiy fondlar o‘z ta'sir kuchini ko‘rsatadilar. o‘z navbatida, ishchilar soni aholi soni bilan va asosiy fondlar miqdori kapital qo‘yilmalar bilan bog‘langan. image1.tmp image2.tmp

Хотите читать дальше?

Скачайте все 6 страниц бесплатно через Telegram.

Скачать полный файл

О "korrelyatsion-regression tahlil modellari"

8-mavzu. korrelyatsion-regression tahlil modellari reja 1. korrelyatsiya va regressiya modellari 2. prognozlashning ekstrapolyatsiya usullari. 3. ekonometrik modellarning ijtimoiy – iqtisodiy jarayonlarni prognozlashda qo‘llanilishi. ushbu mavzu materiallarini muvaffaqiyatli o‘zlashtirgandan so‘ng talabalar quyidagi bilim, ko‘nikma va mahoratga ega bo‘ladilar: - korrelyatsiya va regressiya modellarini tuzish, turlash va mohiyatini tushunish; - eng kichik kvadratlar usuli orqali regressiya chizig‘ining para-metrlarini topishdagi shartlarni bilish - regessiya tenglamasini hisoblash, talqin etish va amaliyotda qo‘llash tajribasini egallash. korrelyatsiya va regressiya modellari bir omilli chiziqli bog‘lanishni olaylik bu yerda, parametrlar doimiy kattaliklar (const); y - natijaviy ko‘rsatkich...

Этот файл содержит 6 стр. в формате DOCX (122,7 КБ). Чтобы скачать "korrelyatsion-regression tahlil modellari", нажмите кнопку Telegram слева.

Теги: korrelyatsion-regression tahlil… DOCX 6 стр. Бесплатная загрузка Telegram

korrelyatsion-regression tahlil modellari

Предварительный просмотр (5 стр.)

Хотите читать дальше?

О "korrelyatsion-regression tahlil modellari"

Похожие файлы