ekonometrika yn

DOCX 7 стр. 82,8 КБ Бесплатная загрузка

Предварительный просмотр (5 стр.)

Прокрутите вниз 👇
1 / 7
mm-62 guruh talabasi ro`ziboev muhammad ekonometrika yn 20-вариант 1. чизиқли бўлмаган регрессия тўғрисида нималарни биласиз? 2. кўп ўлчовли регрессияда моделларни тузиш қандай амалга оширилади? жавоб: 1. ночизиқли регрессия-кузатиш маълумотлари модел параметрларининг ночизиқли комбинацияси бўлган ва бир ёки бир неча мустақил ўзгарувчиларга боғлиқ бўлган функция билан моделлаштирилган регрессия таҳлили шакли. маълумотлар кетма-кет аппроксиматсия усули билан баҳоланади. ночизиқли регрессияда шаклнинг статистик модели: y ~ ƒ ( x,β ) мустақил ўзгарувчилар бир вектор билан боғлиқ, х, ва унинг боғлиқ кузатилган қарама-қарши ўзгарувчилар, й. функтсия ф параметрларни β вектор компонентларида ночизиқли. мисол учун, фермент кинетикаси учун мичаэлис-ментен модели иккита параметрга эга ва битта мустақил ўзгарувчига эга: ƒ ( x,β ) = бу функция ночизиқли, чунки уни иккита β ларнинг чизиқли комбинацияси сифатида ифодалаб бўлмайди. ночизиқли функцияларга бошқа мисоллар кўрсаткичли функциялар, логарифмик функциялар, тригонометрик функциялар, куч функциялари, гаусс функцияси ва лоренз эгри чизиқларини ўз ичига олади. кўрсаткичли ёки логарифмик функциялар каби баъзи функциялар чизиқли бўлиши …
2 / 7
а, яъни битта ўрганилаётган омилни таъсирини баҳолаш учун барча шароитларни бирдек таъминлаб бериш мумкин эмас. бундай ҳолатларда бошқа омилларни моделга киритиб уларнинг таъсирини ўрганишга ҳаракат қилинади, яъни қуйидаги кўп омилли регрессия тенгламаси тузилади: y = a + b1 x1 + b2 x2 + b3 x3 + … + bp xp + ɛ бу эрда bj – коэффитцентлари мос xj – омиллар бўйича y– истеъмолнинг хусусий ҳосиласи: b1 = , b2 = , … , bp = бунда қолган барча xi лар ўзгармас деб қабул қилинади. бундай тенгламани, масалан истеъмолни ўрганишда қўллаш мумкин. хх асрнинг 30-йилларида дж.м. кейнс ўзининг истеъмол функтсияси гипотезасини таклиф этади. истемол функтсиясини қуйдаги модел кўринишида ифодаланади: c = f ( y, p,m,z ) бу ерда: c - истеъмол; y - даромад; p-баҳо, хаёт қиймати индекси; м - истеъмолчи ихтиёридаги пул; z- харажатлар. бунда 0 < < 1 шарт бажарилиши талаб этилади. кўп омилли регрессия актсияларнинг даромадлилиги муаммоларини …
3 / 7
: y x yx x2 y2 ai,% 1 736 49 36064,00 541696,00 2401,00 336,91 399,09 2 197 35 6895,00 38809,00 1225,00 332,32 -135,32 3 254 41 10414,00 64516,00 1681,00 334,29 -80,29 4 112 39 4368,00 12544,00 1521,00 333,63 -221,63 5 145 43 6235,00 21025,00 1849,00 334,94 -189,94 6 176 41 7216,00 30976,00 1681,00 334,29 -158,29 7 50 42 2100,00 2500,00 1764,00 334,62 -284,62 8 76 39 2964,00 5776,00 1521,00 333,63 -257,63 9 44 47 2068,00 1936,00 2209,00 336,26 -292,26 10 81 35 2835,00 6561,00 1225,00 332,32 -251,32 11 40 45 1800,00 1600,00 2025,00 335,60 -295,60 12 73 43 3139,00 5329,00 1849,00 334,94 -261,94 13 41 46 1886,00 1681,00 2116,00 335,93 -294,93 14 30 37 1110,00 900,00 1369,00 332,98 -302,98 жами 2055,00 582,00 89094,00 735849,00 24436,00 4682,66 -2627,66 0,00 ўртача қиймат 293,57 83,14 12727,71 105121,29 3490,86 668,95 -375,38 0,00 σ 665,76 188,55 x x x x x x σ2 443232,94 35551,21 …
4 / 7
араметрлари ҳамда богъланиш зичлигини статистик маънога эга эмаслигини кўрсатади. 3) спирмен ранглар коррелясия коэффисиэнти бўйича текширинг. y белгиси ва х факторига рангларни берамиз. яъни юқоридаги жадвал асосида энг пастдан юқорисига қараб баллаб борамиз минимум 1 ва максимум 14 балл берилади: x y ранг x, dx ранг y, dy 49 736 14 14 35 197 1 12 41 254 6 13 39 112 4 9 43 145 9 10 41 176 6 11 42 50 8 5 39 76 4 7 47 44 13 4 35 81 1 8 45 40 11 2 43 73 9 6 46 41 12 3 37 30 3 1 матрицада 1 церийасининг тегишли даражалари (бир хил тартиб рақами) бўлгани учун биз уларни қайта шакллантирамиз. сафларни қайта тузиш унвоннинг аҳамиятини ўзгартирмасдан амалга оширилади, яъни тегишли нисбатлар (кўпроқ, камроқ ёки тенг) тартиб рақамлари ўртасида сақланиши керак. бундан ташқари, 1-дан юқори ва параметрларнинг сонига тенг қийматдан паст бўлган …
5 / 7
ekonometrika yn - Page 5

Хотите читать дальше?

Скачайте все 7 страниц бесплатно через Telegram.

Скачать полный файл

О "ekonometrika yn"

mm-62 guruh talabasi ro`ziboev muhammad ekonometrika yn 20-вариант 1. чизиқли бўлмаган регрессия тўғрисида нималарни биласиз? 2. кўп ўлчовли регрессияда моделларни тузиш қандай амалга оширилади? жавоб: 1. ночизиқли регрессия-кузатиш маълумотлари модел параметрларининг ночизиқли комбинацияси бўлган ва бир ёки бир неча мустақил ўзгарувчиларга боғлиқ бўлган функция билан моделлаштирилган регрессия таҳлили шакли. маълумотлар кетма-кет аппроксиматсия усули билан баҳоланади. ночизиқли регрессияда шаклнинг статистик модели: y ~ ƒ ( x,β ) мустақил ўзгарувчилар бир вектор билан боғлиқ, х, ва унинг боғлиқ кузатилган қарама-қарши ўзгарувчилар, й. функтсия ф параметрларни β вектор компонентларида ночизиқли. мисол учун, фермент кинетикаси учун мичаэлис-ментен модели иккита параметрга эга ва битта муста...

Этот файл содержит 7 стр. в формате DOCX (82,8 КБ). Чтобы скачать "ekonometrika yn", нажмите кнопку Telegram слева.

Теги: ekonometrika yn DOCX 7 стр. Бесплатная загрузка Telegram