mahsulot sifati boshqaruvining statistik usullarida korrelision va regressiv taxlili

DOCX 8 pages 613.1 KB Free download

8 pages

FaylHub.uz

Download via Telegram

Size 613.1 KB

File type DOCX

Pages 8

Updated Dec 2025

Page preview (5 pages)

Scroll down 👇

1 / 8

12-mavzu: mahsulot sifati boshqaruvining statistik usullarida korrelision va regressiv taxlili. reja. 12.1. korrelyasion aloqa haqida tushuncha 12.2. regressiya tenglamalarini aniqlash 12.3. korrelyasiya koeffitsientini aniqlash 1. korrelyasion aloqa haqida tushuncha ko‘p iqtisodiyot tarmoqlarida tadqiq qilinayotgan omillar orasidagi statistik bog‘liqlikni qo‘llamasdan ko‘p muammolarni to‘g‘ri echish mumkin emas. 1-rasm. sifatli usul prognazlarining aniqligi d – delfelskiy; m – bozorni o‘rganish, r – konsensus usuli g – sotuvchilar chizig‘i h – tarixiy anologiya a), b), v) mos ravishda qisqa muddatli, o‘rta muddatli, uzoq muddatli prognozlar. 1, 2, 3, 4, 5 –mos ravishda prognozlar yomon, o‘rta, yaxshi, a’lo va juda yaxshi. bu orasida o‘zaro bog‘liqliklarning judda katta soni funksional emas. balki statistik xarakteristikalardan kelib chiqqan. masalan mahsulot sotilishining hajmini narx navo o‘zgarishi bilan oldindan aniq aytib berish mumkin emas, xomaki mahsulotga stanoklarda ishlov berish unimdorligi ehtimol kesish rejimiga bog‘liqdir, silliqlangan yuzalar sifati ham qandaydir ehtimollik ulushi bilan abraziv insterument donodorligining kattaligi bilan belgilanadi va shu …

2 / 8

rligini oshirishda olingan q material hajmi proporsional tarzda oshadi. hajmning kesish chuqurligiga funksianal bog‘liqligi q=k·s tenglama bilan ifodalanadi, bu erda k – o‘zgarmas ko‘paytuvchi. haqiqatda esa esa kesish chuqurligining o‘zgarishida olingan material hajimning o‘sishi keltirilgan tenglamaga aniq bo‘ysunmaydi, chunki kesish jarayonida keskich va detalga dinamik g‘alayonlanish ko‘rinishadi, keltirilgan tenglamada hisoblangan jarayon ko‘rsatkich qiymatlarini qandaydir doimiy ishlov berish shartlariga o‘zgartiradigan tasodifiy omillar ta’sir qiladi. bu doimiy shartlar k o‘zgarmas ko‘paytuvchiga qo‘yiladi. kesish dinamik omillarga kesish xarorati, keskich kesuvchi chetining eyilishi, texnologik tizim elementlarining vibratsiyasi va boshqalar kiradi. material hajmining kesish chuqurligiga stoxostik bog‘liqligining mumkin bo‘lgan grafigi 2-rasmda aks ettirilgan ko‘rinishga ega. 2-rasm. q va s o‘zgaruvchanlarning stoxostik bog‘liqligi 1-regressiya chizig‘i. o‘zgaruvchan kattaliklar orasidagi bunday turdagi statistik bog‘lik bog‘liqlik korilyasion deyiladi. korrelyasion bog‘liqlik belgilarining biri faqat ikkinchi emas, balki bir qator tasodifiy omil ham ularga bog‘liq bo‘lgan sharoitlarga bog‘liq bo‘lganda yuzaga keladi. korrelyasion aloqalar sabab-oqibat bog‘liqliklar dalili sifatida ko‘rilishi mumkin emas. ular …

3 / 8

qilinadi. juft stoxostik bog‘liqlikni tadqiq qilishni boshlashdan avval, ma’lumotlar massivi korrelyasion aloqalar ochilishi kerak bo‘lgan faqat ikki o‘zgaruvchan mavjudligini tavsiflashga ishonch hosil qilish zarur, ya’ni to‘plangan ma’lumotlarni o‘lchash ma’lumotlarining qatlamlariga ajralish nado predmetiga tahlil qilish, qo‘shimcha sertifikatlovchi omil o‘zgaruvchanlarining birga aralashish imkonini tekshirish kerak. 3-rasm. sochilish diagrammasi: a) musbat korrelyasiya, b) manfiy korrelyasiya v) korrelyasiya mavjud emas, g) korrelyasiya maydonidan o‘lchashlarni chiqarish. korrelyasion tahlil vazifalariga quyidagilar kiradi: - variatsiyalanayotgan belgilar orasidagi aloqa yo‘nalishi (musbat yoki manfiy) shaklini (chiziqli yoki nochiziqli) o‘rnatish: - aloqa zichligini o‘lchash (korrelyasiya koeffitsientlarining qiymatlari); - korrelyasiya koeffitsientlari ahamiyatlilik darajasini tekshirish. 12.2. regressiya tenglamalarini aniqlash. x va y orasidagi korrelyasion bog‘liqlikni regressiya tenglamasi deb ataladigan yoki turdagi tenglamalar yordamida ifodalash mumkin. bu tenglamalarda xx va yu, x va y o‘zgaruvchanlarning o‘rtacha arifmetiklari hisoblanadi. regression tenglamaning grafik ifodasi regressiya chizig‘i deb ataladi. regressiya chizig‘i mustaqil x o‘zgaruvchanlar bo‘yicha y bog‘liq o‘zgaruvchanning eng yaxshi bashoratini ifodalaydi (4-rasm). bu mustaqil …

4 / 8

icha oson aniqlash mumkin: , , bu erda sx va su – mos ravishda va o‘zgaruvchanlar uchun hisoblangan o‘rtacha kvadratik og‘ish. regressiya koeffitsientlarini o‘rtacha kvadratik og‘ishlarni hisoblashdan ham, quyidagi formulalar bo‘yicha hisoblash mumkin. (12) (13) bu holda, agar korrelyasiya koeffitsienti noma’lum bo‘lasa, regressiya koeffitsientlarini quyidagi formulalar bo‘yicha hisoblash mumkin: (14) (15) regressiya koeffitsientini bilgan holda, korrelyasiya koeffitsientini oson olish mumkin. (16) (17) (17) regressiya tenglamasining a0 va b0 erkin a’zolari yo‘qoridagi (17) formulalar bo‘yicha hisoblanadi. erkin a’zolar va regressiya koeffitsientlarining (14), (15), (16), (17) formulalar bo‘yicha hisoblashning sermashaqqatliligi dyarli katta, shuning uchun regression tahlilda ularni aniqlashning eng kichik kvadratlari usuliga asoslangan soddaroq usullar ishlatiladi. bu usulni o‘zgaruvchanlar bog‘liqligining chiziqli funksiyasi uchun qo‘lagan holda, bitta kattalik tizimidan a0 va a1. (18) boshqa kattalik tizimida esa b0 va b1 aniqlashga imkon beradigan ikki tenglama tizimini olamiz: bu erda n – (x) yoki (y) o‘zgaruvchanlar soni. chiziqli regressiya koeffitsientlarini hisoblashga misol keltiramiz. aytalik, …

5 / 8

sperimental bog‘liqligi; a – regressiya chizig‘i (18) tenglamalarni echish uchun yordamchi 12-jadvalni to‘ldiramiz. eksperiment raqami x xx y yy xy 1 2,2 4,84 2,70 7,29 5,94 2 2,4 5,76 3,15 9,92 7,56 3 2,6 6,76 3,44 11,83 8,94 4 2,8 7,84 3,52 12,39 9,86 5 3,0 9,00 4,05 16,40 12,15 6 3,2 10,24 4,12 16,97 13,18 7 3,4 11,56 4,54 20,61 15,44 8 3,6 12,96 4,61 21,25 16,60 9 3,8 14,44 4,80 23,04 18,24 10 4,0 16,00 5,31 28,20 21,24 11 4,2 17,64 5,53 30,58 23,23 12 4,4 19,36 5,66 32,04 24,90 39,60 136,40 51,43 230,32 177,28 12-jadval ma’lumot qiymatlarini (18) tenglamaga qo‘yib, quyidagi chiziqli tenglamalar tizimini olamiz: bu tenglamalar tizimini echib, a0 = - 0,44; a1 = 1,40 ni olamiz. unda y = - 0,44+1,40 x regressiya tenglamasini echish uchun x = b0 + b1 y quyidagi tenglamalar tizimini olamiz. b0·12 + b1·51,43 = 39,60 b0·51,43 + b1·230,52 = …

Want to read more?

Download all 8 pages for free via Telegram.

Download full file

About "mahsulot sifati boshqaruvining statistik usullarida korrelision va regressiv taxlili"

12-mavzu: mahsulot sifati boshqaruvining statistik usullarida korrelision va regressiv taxlili. reja. 12.1. korrelyasion aloqa haqida tushuncha 12.2. regressiya tenglamalarini aniqlash 12.3. korrelyasiya koeffitsientini aniqlash 1. korrelyasion aloqa haqida tushuncha ko‘p iqtisodiyot tarmoqlarida tadqiq qilinayotgan omillar orasidagi statistik bog‘liqlikni qo‘llamasdan ko‘p muammolarni to‘g‘ri echish mumkin emas. 1-rasm. sifatli usul prognazlarining aniqligi d – delfelskiy; m – bozorni o‘rganish, r – konsensus usuli g – sotuvchilar chizig‘i h – tarixiy anologiya a), b), v) mos ravishda qisqa muddatli, o‘rta muddatli, uzoq muddatli prognozlar. 1, 2, 3, 4, 5 –mos ravishda prognozlar yomon, o‘rta, yaxshi, a’lo va juda yaxshi. bu orasida o‘zaro bog‘liqliklarning judda katta soni funksional ema...

This file contains 8 pages in DOCX format (613.1 KB). To download "mahsulot sifati boshqaruvining statistik usullarida korrelision va regressiv taxlili", click the Telegram button on the left.

Tags: mahsulot sifati boshqaruvining … DOCX 8 pages Free download Telegram