ko’p omilli regresiya

DOCX 8 стр. 75,9 КБ Бесплатная загрузка

8 стр.

FaylHub.uz

Скачать через Telegram

Размер 75,9 КБ

Тип файла DOCX

Страницы 8

Обновлено Дек 2025

Предварительный просмотр (5 стр.)

Прокрутите вниз 👇

1 / 8

ko’p omilli regresiya reja: 1. ko’p omilli ekonometrik modellarni tuzish uslubiyoti. 2. chiziqli va chiziqsiz ko’p omilli regression bog’lanishlar. 3. umumlashtirilgan va bavosita “eng kichik kvadratlar usuli”. 4. ekonometrik model parametrlarining iqtisodiy tahlili va elastiklik koeffitsientlarini hisoblash. tayanch iboralar: ko’p omilli korrelyatsiya, ko’p omilli regression bog’lanishlar, korrelyatsiya koeffitsienti, bevosita eng kichik kvadratlar usuli, elastiklik koeffitsientlar 1. ko’p omilli ekonometrik modellarni tuzish uslubiyoti ko’plik korrelyatsiyasi tasodifiy ko’rsatkichlar guruhi o’rtasidagi bog’lanishlarni o’rganadi. iqtisodiy tahlilda ko’plik korrelyatsiya usulini qo’llanilishi hisoblash texnikasi yaratilganidan so’ng kengaydi va qisqa muddatda katta yutuqlarga erishildi, ham iqtisodiy, ham matematika fanlarini rivojlanishiga o’z ulushini qo’shdi. ko’plik (ko’p omilli) korrelyatsiya usuli murakkab jarayonlarni tahlil qilishning asosiy usullaridan biri hisoblanadi. bu usul murakkab jarayonlarda ro’y berayotgan alohida hodisalarni modellashtirish va bashorat qilish imkonini beradi. ko’p omilli korrelyatsiya usulidan foydalanish quyidagi tartibda amalga oshiriladi. 1. kuzatishlar asosida to’plangan katta miqdordagi dastlabki ma’lumotlarni qayta ishlash asosida bir argumentning o’zgarishida funktsiya qiymatini o’zgarishini qolgan …

2 / 8

ni rag'batlantirish kabi ko'p omillar ta'siri ostida paydo bo'ladi. natijaviy belgining o'zgarishiga ikki va undan ortiq bo'lgan asosiy (muhim) omil belgilarining ta'sirini aniqlash uchun ko'p omilli korrellyatsiya qo'llaniladi. korrelyatsion bog'lanishning xususiyati regressiya tenglamasida bir necha muhim va mohiyatli omillar ishtirok etishini taqozo qiladi. shuning uchun regressiya tenglamasiga kiritiladigan mohiyatli omillarni tanlash katta ahamiyatga egadir. ko'p omilli regressiya tenglamasida o'zaro kuchli chiziqli korrelyatsion bog'langan omillar bir vaqtda ishtirok etmasligi kerak. chunki ular regressiya tenglamasida bir-birini ma'lum darajada takrorlab, natijada regressiya va korrelyatsiya ko'rsatkichlarining buzilishiga sababchi bo'ladi. demak, tanlangan omillar ichida o'zaro kuchli chiziqli korrelyatsion bog'lanishda bo'lgan omillardan ba'zilarini regressiya tenglamasiga kiritmaydi. buning uchun chiziqli juft korrelyatsiya koeffitsientlarining matritsasi tuziladi. korrelyatsiya tahlili usullarini qo’llayotgan izlanuvchilar oldida turadigan asosiy muammolar bo’lib quyidagilar hisoblanadi: - funktsiya ko’rinishini (turini) aniqlash; - omillar-argumentlarni ajratish; - jarayonlarni to’g’ri baholash uchun zarur bo’lgan kuzatishlar sonini aniqlash. funktsiyaning ko’rinishini tanlashning qandaydir aniq ishlab chiqilgan uslubiy ko’rsatmalari bo’lamasa ham, har …

3 / 8

iqotlar tajribasi usuli; – mantiqiy tahlil usuli. analitik funktsiya turini regressiyaning empirik grafigi bo’yicha aniqlash mumkin. lekin mazkur grafik usulni faqat juft bog’lanish hollarida hamda kuzatishlar soni nisbatan ko’p bo’lganda muvaffaqiyatli qo’llash mumkin. 2. chiziqli va chiziqsiz ko’p omilli regression bog’lanishlar. regression tahlil o’tkazilganda avvalo bog’lanish turi aniqlanadi va tanlangan funktsiyaning parametrlari hisoblanadi: funktsiya turi: 1) chiziqli y=a0+a1x y=a1x y x 2) turli darajali polinomlar y x 3) giperbola y x y=c/x 4) darajali funktsiya y 0 1 a1<-1 x regression taxlil asosida tanlangan omillar asosida bog’lanish turi aniqlanadi. natijaviy ko’rsatkich y va unga ta’sir etuvchi omillar guruxi , , , … bog’lanish turini umumiy ko’rinishini quyidagi funktsiya yordamida ifodalash mumkin: analitik ifodalarining ko’rinishiga qarab bog’lanishlar to’g’ri chiziqli (yoki umuman chiziqli) va egri chiziqli (yoki chiziqsiz) bo’ladi. agar bog’lanishning tenglamasida omil belgilar (, , , … ) faqat birinchi daraja bilan ishtirok etib, ularning yuqori darajalari va aralash ko’paytmalari qatnashmasa, …

4 / 8

qiymatidan farqi kvadratlari yig'indisini minimallashtiradigan koeffitsientlarining qiymatlarini topish talab qilinadi. ushbu qiymat eng kam bo’lishi ushun birinchi darajali hosilalari nolga teng bo’lishi kerak: uning echimi quyidagicha amalga oshirilishi mumkin: , , …, bu erda - tenglama tizimi aniqlovchisi, – hususiy aniqlovchilar. bunda tizimning aniqlovchilari esa matritsasining tegishli ustunini tizimning chap tomonidagi ma'lumotlar bilan almashtirish orqali olinadi. ikki omilli model uchun ushbu tenglamalar tizimi quyidagi ko’rinishda bo’ladi: iqtisodiy qatorlar dinamikasi tendentsiyasini aniqlash vaqtida ko’pshilik hollarda turli darajadagi polinomlar: (bunda va ) va eksponentsional funktsiyalar qo’llaniladi: (bunda va ) shuni qayd etib o’tish lozimki, funktsiya shakli tenglashtirilayotgan qatorlar dinamikasi xarakteriga muvofiq, shuningdek, mantiqiy asoslangan bo’lishi lozim. polinomning eng yuqori darajalaridan foydalanish ko’pshilik hollarda o’rtasha kvadrat xatolarining kamayishiga olib keladi. lekin bunday vaqtlarda tenglashtirish bajarilmay qoladi. tenglashtirish parametrlari bevosita eng kishik kvadratlar usuli yordamida baholanadi. eksponensional funktsiya parametrlarini baholash ushun esa boshlang’ish qatorlar qiymatini logarifmlamoq lozim. normal tenglamalar tizimi quyidagisha bo’ladi: a) k …

5 / 8

omilli determinatsiya indeksi quyidagicha: ikki omilli chiziqli bog’lanishlarda quyidagi to’plam korrelyatsiyasi koeffitsienti formulasidan foydalanish mumkin: ko'p omilli regressiya tenglamasini tuzishda omillarning multikolinearligi va ularning zich chiziqli bog'liqligi muammosi paydo bo'lishi mumkin. agar regressiya tenglamasiga kiritilgan omil belgilar o'rtasidagi korrelyatsiya koeffitsienti bo'lsa, u holda omillar multikolleniar hisoblanadi. agar omillarni tanlash bosqichida multikolleniarlik aniqlansa, u holda y bilan kam korrelyatsiyalangan omilni olib tashlash kerak va y bilan korrelyatsiyalangan va allaqachon kiritilgan omil bilan bog'liq bo'lmagan omilni kiritish kerak. 4. ekonometrik model parametrlarining iqtisodiy tahlili va elastiklik koeffitsientlarini hisoblash. regressiya tenglamasini koffitsentlarini mohiyatlik darajasini tekshirish ushun, styudent mezoni yordamida quyidagi formula orqali hisoblanadi: bu erda har bir parametrga mos kelgan qiymatlari hisoblanadi va qabul ko’riladi. mezonning nazorat qiymati () styudent taqsimotining jadvalidan aniqlanadi. agar biror parametr ushun bo’lsa, u holda bu parameter qabul qilingan daraja bilan mohiyatli hisoblanadi. ijtimoiy-iqtisodiy tekshirishlarda mohiyatlilik darajasi ushun 0,05 olinadi ya’ni ko’rsatkishlarning mohiyatli bo’lish ehtimoli: ga teng. styudent …

Хотите читать дальше?

Скачайте все 8 страниц бесплатно через Telegram.

Скачать полный файл

О "ko’p omilli regresiya"

ko’p omilli regresiya reja: 1. ko’p omilli ekonometrik modellarni tuzish uslubiyoti. 2. chiziqli va chiziqsiz ko’p omilli regression bog’lanishlar. 3. umumlashtirilgan va bavosita “eng kichik kvadratlar usuli”. 4. ekonometrik model parametrlarining iqtisodiy tahlili va elastiklik koeffitsientlarini hisoblash. tayanch iboralar: ko’p omilli korrelyatsiya, ko’p omilli regression bog’lanishlar, korrelyatsiya koeffitsienti, bevosita eng kichik kvadratlar usuli, elastiklik koeffitsientlar 1. ko’p omilli ekonometrik modellarni tuzish uslubiyoti ko’plik korrelyatsiyasi tasodifiy ko’rsatkichlar guruhi o’rtasidagi bog’lanishlarni o’rganadi. iqtisodiy tahlilda ko’plik korrelyatsiya usulini qo’llanilishi hisoblash texnikasi yaratilganidan so’ng kengaydi va qisqa muddatda katta yutuqlarga erishildi, ha...

Этот файл содержит 8 стр. в формате DOCX (75,9 КБ). Чтобы скачать "ko’p omilli regresiya", нажмите кнопку Telegram слева.

Теги: ko’p omilli regresiya DOCX 8 стр. Бесплатная загрузка Telegram