avtomobil transportida tashilgan yo‘lovchilar soni prognzlash

DOCX 25 pages 94.5 KB Free download

25 pages

FaylHub.uz

Download via Telegram

Size 94.5 KB

File type DOCX

Pages 25

Updated Dec 2025

Page preview (5 pages)

Scroll down 👇

1 / 25

uo‘k: 332.54 surxondaryo viloyatida avtomоbil transportida tashilgan yo‘lovchilar soni ko‘rsatkichini arima modellari yordamida prognozlashtirish aymatov sirojiddin to‘raqul o‘g’li termiz davlat universiteti o’qituvchisi turayev baxtiyor ergashevich termiz iqtisodiyot va servis universiteti katta o’qituvchisi, i.f.f.d. annotatsiya: ushbu maqolada surxandaryo viloyatida avtomabil transportida tashilgan yo’lovchilar soni ko’rsatkichi arima modellari yordamida prognozlashtirilgan. dastlab vaqtli qator statsionarligi tekshirilib, arima (1,1,0) modeli tuzilgan. model ahamiyatliligi mape bo’yicha hamda parametrlari statistik ahamiyatliligi esa fisherning z mezoni bilan baholangan. qoldiqlarda avtokorrelatsiya mavjud emasligi o’rganilgan. natijada 2029 yilga qadar prognoz qiymatlar ishlab chiqilgan. kalit so’zlar: adf test, acf, pacf, model, arima, sarima, mape, fisher, o’zgarmas. аннотация: в данной статье с помощью моделей arima прогнозируется показатель количества пассажиров, перевезенных автомобильным транспортом в сурхандарьинской области. первоначально была исследована стационарность временного ряда и построена модель arima(1,1,0). значимость модели оценивалась с помощью mape, а статистическая значимость ее параметров оценивалась с помощью z-критерия фишера. было изучено отсутствие автокорреляции в остатках. в результате были разработаны …

2 / 25

s: adf test, acf, pacf, model, arima, sarima, mape, fisher, constant. kirish. vaqtli qatorlarni prognoz qilish uchun mashhur va keng qo'llaniladigan statistik usullardan biri arima modellashtirish usulidir. arima qisqartmasi integratsiyalashgan avtoregressiya va harakatlanuvchi o’rtacha ma’nosini berib, avtoregressiya va harakatlanuvchi o’rtacha modellarining qo’shilishidan tarkib topadi. arima vaqtli qatorlarni tahlil qilish va prognoz qilish imkonini beruvchi statistik modeldir. arima modeli tarkibiy qismlari: 1. avtoregressiya (ar(p)): bu qism joriy darajalarni prognoz qilish uchun vaqtli qatorlarning oldingi darajalaridan foydalanadi. bunda joriy darajalar o'tgan davr darajalarining chiziqli kombinatsiyasiga bog'liq deb taxmin qilinadi. "p" bilan belgilangan ar tarkibiy qismining tartibi modelda qo'llaniladigan laglar sonini ifodalaydi. 2. integratsiyalashgan (i(d)): ushbu qism ma'lumotlarning statsionar yoki statsionar emasligini ko'rib chiqadi. vaqtli qatorlar odatda ko'pincha statsionar bo’lmaydi, ya'ni ularning statistik xususiyatlari vaqt o'tishi bilan o'zgaradi. integratsiyalashgan qism og’ish va mavsumiylikni olib tashlash orqali ma'lumotlarni statsionar qilish uchun farqlardan foydalanadi. “d” bilan belgilangan i tarkibiy qismning tartibi ma’lumotlarning necha marta farqlanishini …

3 / 25

– km ni tashkil etgan. ko’rsatkichning o’sishi oldingi davrga nisbatan o’sish 104,5% ni tashkil etgan. ushbu ko’rsatkichning kelajakdagi qiymatlarini prognozlashtirish tarmoqda muhim boshqaruv qarorlarini qabul qilish, transport korxonalariga esa xatarlarni kamaytirish, resurslarni boshqarish, investitsiyalarni jalb etish, xizmatlar sifati darajasini yaxshilash imkonini beradi. shu sababli, surxandaryo viloyatida xizmatlar sohasi holatini belgilab beruvchi asosiy ko’rsatkichlardan biri bo‘lgan transport xizmatlari soni (1-rasm)ni prognozlashtiramiz. 1-rasm. surxandaryo viloyatida avtomobil transportida tashilgan yo’lovchilar soni ko’rsatkichi , (mln. yo’lovchi - km)[footnoteref:1] [1: www.surxonstat.uz - o’zbekiston respublikasi prezidennti huzuridagi statistika agentligi surxondaryo viloyati statistika boshqarmasi.] malumki, arima yordamida modellashtirish quyidagi bosqichlarda amalga oshiriladi: 1. spetsifikatsiyalash bosqichi. bu bosqichda vaqtli qatorlarning statsionarligini tekshirish, avtokorrelatsiya funksiyasini ko’zdan kechirish hamda model tartibini belgilash va boshqa amallar bajariladi. 2. idenfikatsiyalash bosqichi. bu bosqichda model parametrlari baholanadi. arima modellari umumiy ko’rinishi quyidagicha: (1) 3. verifikatsiyalash bosqichi. bu bosqichda fisherning z mezoni bo‘yicha parametrlarni baholash, mape bo‘yicha model ahamiyatliligini baholash, qoldiqlarda avtokorrelatsiya mavjud emasligini …

4 / 25

ajasi d=1 bo’ladi (1-jadval). 1-jadval kengaytirilgan dikki-fuller testi natijalari[footnoteref:2] [2: muallif ishlanmasi] augmented dickey-fuller test for d_y testing down from 4 lags, criterion aic sample size 22 unit-root null hypothesis: a = 1 test without constant including 0 lags of (1-l)d_y model: (1-l)y = (a-1)*y(-1) + e estimated value of (a - 1): -0.571617 test statistic: tau_nc(1) = -2.85432 asymptotic p-value 0.004197 1st-order autocorrelation coeff. for e: -0.058 test with constant including 0 lags of (1-l)d_y model: (1-l)y = b0 + (a-1)*y(-1) + e estimated value of (a - 1): -1.00052 test statistic: tau_c(1) = -4.52104 asymptotic p-value 0.0001754 1st-order autocorrelation coeff. for e: -0.017 1-jadvalga ko‘ra p-qiymatlar 0,05 ahamiyatlilik darajasidan katta emas. shu sababli 1-farqlar statsionar hisoblanadi. endi navbatdagi bosqichda korrelogramma ko‘zdan kechiriladi (2-rasm). 2-rasm. vaqtli qator bo’yicha korrelogramma. 2-rasmga ko‘ra jarayon avtoregressiyaga hos bo’lib, acf eksponentsial tarzda kamayib borayapdi hamda pacf da esa 1 lag dan keyin uzilish …

5 / 25

asiz model tajriba qilindi (3-jadval) 3-jadval regression tahlil natijalari[footnoteref:4] [4: muallif ishlanmasi] model 2: arima, using observations 2001-2023 (t = 23) dependent variable: (1-l) y standard errors based on hessian coefficient std. error z p-value phi_1 0.410585 0.185927 2.208 0.0272 ** mean dependent var 245.3659 s.d. dependent var 291.9518 mean of innovations 149.6120 s.d. of innovations 341.2062 r-squared 0.970223 adjusted r-squared 0.970223 log-likelihood −166.8751 akaike criterion 337.7502 schwarz criterion 340.0212 hannan-quinn 338.3213 real imaginary modulus frequency ar root 1 2.4356 0.0000 2.4356 0.0000 2-jadvaldan modelning umumiy ko’rinishi quyidagicha bo’ladi: (3) modelning barcha parametrlari fisherning z mezoni bo’yicha ahamiyatli ekanligi 2-jadvaldan ko’rinib turibdi. shuningdek, tajribalarda modelning approksimatsiya xatoligini mape=6,4% ekanligi malum bo’ldi. bundan tashqari, (3) model qoldiqlarida avtokorrelatsiya kuzatilmadi. shunday qilib, model iqtisodiy jarayonga mos. (3) modeldan foydalanib prognoz qiymatlar ishlab chiqamiz (3-jadval). 3-jadval surxandaryo viloyatida avtomobil transportida tashilgan yo’lovchilar soni ko’rsatkichi prognoz qiymatlari[footnoteref:5] [5: muallif ishlanmasi] yillar prognoz qiymatlar ishonch …

Want to read more?

Download all 25 pages for free via Telegram.

Download full file

About "avtomobil transportida tashilgan yo‘lovchilar soni prognzlash"

uo‘k: 332.54 surxondaryo viloyatida avtomоbil transportida tashilgan yo‘lovchilar soni ko‘rsatkichini arima modellari yordamida prognozlashtirish aymatov sirojiddin to‘raqul o‘g’li termiz davlat universiteti o’qituvchisi turayev baxtiyor ergashevich termiz iqtisodiyot va servis universiteti katta o’qituvchisi, i.f.f.d. annotatsiya: ushbu maqolada surxandaryo viloyatida avtomabil transportida tashilgan yo’lovchilar soni ko’rsatkichi arima modellari yordamida prognozlashtirilgan. dastlab vaqtli qator statsionarligi tekshirilib, arima (1,1,0) modeli tuzilgan. model ahamiyatliligi mape bo’yicha hamda parametrlari statistik ahamiyatliligi esa fisherning z mezoni bilan baholangan. qoldiqlarda avtokorrelatsiya mavjud emasligi o’rganilgan. natijada 2029 yilga qadar prognoz qiymatlar ishlab chiqilg...

This file contains 25 pages in DOCX format (94.5 KB). To download "avtomobil transportida tashilgan yo‘lovchilar soni prognzlash", click the Telegram button on the left.

Tags: avtomobil transportida tashilga… DOCX 25 pages Free download Telegram