ekonometrika yn – 7-variant

DOCX 8 стр. 61,5 КБ Бесплатная загрузка

8 стр.

FaylHub.uz

Скачать через Telegram

Размер 61,5 КБ

Тип файла DOCX

Страницы 8

Обновлено Дек 2025

Предварительный просмотр (5 стр.)

Прокрутите вниз 👇

1 / 8

mm 62 bolliyeva aqida ekonometrika yn – 7-variant 7-вариант 1. даврий қаторлар автокорреляцияси нимани англатади. автокорреляция коэффициенти қайси формула ёрдамида ҳисобланади ва уни қандай хусусиятлари бор? 2. чизиқли регрессион моделлар ва уларни статистик моҳиятлилигини бахолаш усуллари. 3. корхона соф фойдаси ва асосий фондларнинг эскириш даражаси тўғрисида қуйидаги маълумотлар берилган: асосий фондларнинг эскириш даражаси, % 49 35 41 39 43 41 42 39 47 35 45 43 46 37 соф фойда, млн. сўм 736 197 254 112 145 176 50 76 44 81 40 73 41 30 бу маълумотлар асосида қуйидагиларни аниқланг: 1) регрессия тенгламаси параметрлари, корреляция индексини. 2) ҳосил қилинган модель ва унинг параметрларини 5% муҳимлик даражаси бўйича моҳиятлилигини текширинг. хулосалар беринг. javoblar 1-savol. qator darajalari avtokorrelyatsiyasi – bu dinamik qatorlarning ketma-ket darajalari orasidagi korrelyatsion bog’lanish: , bu yerda: qator darajalarining birinchi tartibli avtokorrelyatsiya koeffitsienti. bu erda: qator darajalarining ikkinchi tartibli avtokorrelyatsiya koeffitsienti. yuqori tartibli avtokorrelyatsiya koeffitsientlarini hisoblash uchun formulalarni …

2 / 8

, bog’liq o’zgaruvchi sifatida dinamik qatorning haqiqiy darajalari qatnashadi. trendning eng yaxshi shakllarini saralash kriteriyasi bo’lib, tuzatilgan determinatsiya koeffitsienti hisoblanadi. dinamik qatorlar bo’yicha regressiya modelini tuzishda tendensiyani yo’qotish uchun quyidagi usullar qo’llaniladi. trenddan chetlanish usulihar bir dinamik qator modeli uchun trend qiymatlarini hisoblashni ko’zda tutadi, masala.n va larni hamda va trenddan chetlashishlarni hisoblash. keyingi tahlil uchun berilgan darajalar emas, balki trenddan chetlashishlar qo’llaniladi. ketma-ket ayirmalar usulishundan iboratki, agar dinamik qator chiziqli tendentsiyaga ega bo’lsa, u holda berilgan ma’lumotlar birinchi tartibli ayirma bilan almashtiriladi: agar parabolik trend bo’lsa, ikkinchi tartibli ayirma bilan almashtiriladi: eksponentsial va darajali trend bo’lgan hollarda ketma-ket ayirmalar usuli berilgan ma’lumotlarning logarifmlariga qo’llaniladi. vaqt omili kiritilgan model quyidagi ko’rinishga ega: . vaqt omili kiritilgan modelning avab parametrlari ekku bilan aniqlaniladi. qoldiqda avtokorrelyatsiya–buqoldiqning joriy va avvalgi vaqtdagi qiymatlari orasidagi korrelyatsion bog’lanish. qoldiqda avtokorrelyatsiyani hisoblash uchun darbin-uotson kriteriysi qo’llaniladi va quyidagicha hisoblanadi: birinchi tartibli qoldiq avtokorrelyatsiya koeffitsienti quyidagi formula bilan …

3 / 8

uchun korrelyatsiya indeksi : bu erda , , tuzilgan modellar sifatini baholash approksimatsiyaning o’rtacha xatoligini hamda determinatsiya keffitsienti qo’llab amalga oshiriladi. approksimatsiyaning o’rtacha xatoligi – natijaviy belgini hisoblangan qiymatlariniyu haqiqiy qiymatlaridan o’rtacha og’ishi: ning mumkin bo’lgan qiymatlari 10 %dan katta bo’lmasligi kerak. regressiyatenglamasining sifatini baholashningf-test –.usuli. bu usulda regressiya tenglamasi va bog’lanish zichligi ko’rsatkichini statistik ma’nodor emasligi haqidagi h0 gipotezani tekshirishdan iborat. buning uchun haqiqiy(fhaq) va fisher f-kriteriyasining tablitsa(fjadv) qiymatlari taqqoslanadi. fhaq quyidagicha topiladi: bu erda n-kuzatuvlarsoni, m-erklio’zgaruvchilar soni. fjadv –berilgan erkinlik darajasi va α ma’nodorlik darajasida tasodifiy faktorlar ta’sirida kriteriyaning bo’lishi mumkin bo’lgan eng katta(maksimal) qiymati. α –ma’nodorlik darajasi, bu y teng bo’lgan qiymatda to’g’ri gipotezani inkor etish ehtimolligi. odatda α 0,05 yoki 0,01ga teng deb olinadi. agar shart bajarilsa baholanayotgan regressiya tenglamasida omillarning tasodifiyligi haqidagi h0 gipoteza rad etiladi hamda regressiya statistik ma’noga egaligi va ishonchliligi tan olinadi. agar shart o’rinli bo’lsa h0 gipoteza rad etilmaydi va regressiya …

4 / 8

b larga nisbatan echamiz: hisoblashlarni amalga oshirish uchun quyidagi ishchi jadvalini tuzamiz: y x yx x2 y2 ai,% 1 736 49 36064,00 541696,00 2401,00 304,85 431,15 58,6 2 197 35 6895,00 38809,00 1225,00 309,44 -112,44 57,08 3 254 41 10414,00 64516,00 1681,00 307,47 -53,47 21,05 4 112 39 4368,00 12544,00 1521,00 308,13 -196,13 175,1 5 145 43 6235,00 21025,00 1849,00 306,82 -161,82 111,6 6 176 41 7216,00 30976,00 1681,00 307,47 -131,47 74,7 7 50 42 2100,00 2500,00 1764,00 307,14 -257,14 514,28 8 76 39 2964,00 5776,00 1521,00 308,13 -232,13 305,43 9 44 47 2068,00 1936,00 2209,00 305,50 -261,5 594,32 10 81 35 2835,00 6561,00 1225,00 309,44 -228,44 282,02 11 40 45 1800,00 1600,00 2025,00 306,16 -266,16 665,4 12 73 43 3139,00 5329,00 1849,00 296,98 -223,98 306,82 13 41 46 1886,00 1681,00 2116,00 307,47 -266,47 649,93 14 30 37 1110,00 900,00 1369,00 311,08 -281,08 936,93 jami 2055,00 582,00 89094,00 735849,00 24436,00 …

5 / 8

i. 2) fisherning f-kriteriyasini hisoblaymiz: bu erda n-kuzatuvlar soni, m-erkli o’zgaruvchilar soni darajasi = 0,05 bo’lganda fisher f-kriteriyasi qiymatlari jadvaliga asosan f jad =4,60 xulosa qilib shuni ta’kidlash mumkinki, tenglamaning parametrlari statistik ahamiyatga ega emasligi haqidagi h0 gipotezani qabul qilinadi. ushbu natijalar ko’rib chiqilgan bog’lanishlar zichligi nisbatan yuqori emasligi va kuztuvlar sonining kamligi bilan tasdiqlanadi. oleobject3.bin image4.wmf oleobject4.bin image5.wmf oleobject5.bin image6.wmf oleobject6.bin image7.wmf oleobject7.bin image8.wmf oleobject8.bin image9.wmf oleobject9.bin image10.wmf oleobject10.bin image11.wmf oleobject11.bin image12.wmf oleobject12.bin image13.wmf oleobject13.bin image14.wmf oleobject14.bin image15.wmf oleobject15.bin image16.wmf oleobject16.bin image17.wmf oleobject17.bin image18.wmf oleobject18.bin image19.png image20.png image1.wmf oleobject1.bin image2.wmf oleobject2.bin image3.wmf . 2 ; 2 3 2 4 3 3 - = - = å å = - = n y y n y y n t t n t t ; ˆ t b a y t × + = ; / ˆ t b a y t + = ; ˆ t b a e t …

Хотите читать дальше?

Скачайте все 8 страниц бесплатно через Telegram.

Скачать полный файл

О "ekonometrika yn – 7-variant"

mm 62 bolliyeva aqida ekonometrika yn – 7-variant 7-вариант 1. даврий қаторлар автокорреляцияси нимани англатади. автокорреляция коэффициенти қайси формула ёрдамида ҳисобланади ва уни қандай хусусиятлари бор? 2. чизиқли регрессион моделлар ва уларни статистик моҳиятлилигини бахолаш усуллари. 3. корхона соф фойдаси ва асосий фондларнинг эскириш даражаси тўғрисида қуйидаги маълумотлар берилган: асосий фондларнинг эскириш даражаси, % 49 35 41 39 43 41 42 39 47 35 45 43 46 37 соф фойда, млн. сўм 736 197 254 112 145 176 50 76 44 81 40 73 41 30 бу маълумотлар асосида қуйидагиларни аниқланг: 1) регрессия тенгламаси параметрлари, корреляция индексини. 2) ҳосил қилинган модель ва унинг параметрларини 5% муҳимлик даражаси бўйича моҳиятлилигини текширинг. хулосалар беринг. javoblar 1-savol. qator dar...

Этот файл содержит 8 стр. в формате DOCX (61,5 КБ). Чтобы скачать "ekonometrika yn – 7-variant", нажмите кнопку Telegram слева.

Теги: ekonometrika yn – 7-variant DOCX 8 стр. Бесплатная загрузка Telegram