logo
Русский O'zbekcha
  1. Bosh sahifa
  2. Referatlar
  3. Umumiy
  4. Juft korrelyasion-regression tahlil

Juft korrelyasion-regression tahlil

Yuklangan vaqt:

05.03.2025

Ko'chirishlar soni:

0

Hajmi:

91.4 KB
Ko'chirib olish shartlari
Juft korrelyasion-regression tahlil Reja: 1. Iqtisodiy-ijtimoiy jarayonlarda bog likliklar turlarini o rganish.ʻ ʻ 2. Korrelyasiya koeffitsientining turlari va hisoblash usullari. 3. CHiziqli va chiziqsiz regression bog lanishlar. ʻ 4. Korrelyasion-regression tahlilda eng kichik kvadratlar usulining qo llanilishi ʻ . 1. Iqtisodiy-ijtimoiy jarayonlarda bog likliklar turlarini o rganish.ʻ ʻ Ijtimoiy-iqtisodiy jarayonlar o rtasidagi o zaro bog lanishlarni ʻ ʻ ʻ o rganish ekonometrika fanining muhim vazifalaridan biridir. Bu jarayonda ʻ ikki xil belgilar yoki ko rsatkichlar ishtirok etadi, biri bog liq bo lmagan ʻ ʻ ʻ o zgaruvchilar, ikkinchisi bog liq o zgaruvchilar hisoblanadi. Birinchi ʻ ʻ ʻ turdagi belgilar boshqalariga ta’sir etadi, ularning o zgarishiga sababchi ʻ bo ladi. shuning uchun ular omil belgilar deb yuritiladi, ikkinchi toifadagilar ʻ esa natijaviy belgilar deyiladi. Masalan, iste’molchining daromadi ortib borishi natijasida uning tovar va xizmatlarga bo lgan talabi oshadi. Bu ʻ bog lanishda talabning ortishi natijaviy belgi, unga ta’sir etuvchi omil, ya’ni ʻ daromad esa omil belgidir. Omillarning har bir qiymatiga turli sharoitlarida natijaviy belgining har xil qiymatlari mos keladigan bog lanish korrelyasion bog lanish yoki ʻ ʻ munosabat deyiladi. Korrelyasion bog lanishning xarakterli xususiyati ʻ shundan iboratki, bunda omillarning to liq soni noma’lumdir. SHuning uchun ʻ bunday bog lanishlar to liqsiz hisoblanadi va ularni formulalar orqali ʻ ʻ taqriban ifodalash mumkin, xolos. Korrelyasiya so zi lotincha ʻ correlation so zidan olingan bo lib, o zaro ʻ ʻ ʻ munosabat, muvofiqlik, bog liqlik degan ma’noga ega. ʻ Ikki hodisa yoki omil va natijaviy belgilar orasidagi bog lanish ʻ juft korrelyasiya deb ataladi. Korrelyasion bog lanishlarni o rganishda ikki toifadagi masalalar ʻ ʻ ko ndalang bo ladi. Ulardan biri o rganilayotgan hodisalar (belgilar) orasida ʻ ʻ ʻ qanchalik zich (ya’ni kuchli yoki kuchsiz) bog lanish mavjudligini ʻ baholashdan iborat. Bu korrelyasion tahlil deb ataluvchi usulning vazifasi hisoblanadi. Korrrelyasion tahlil deb hodisalar orasidagi bog lanish zichlik ʻ darajasini baholashga aytiladi. Omillarning uzaro boglanishi 2 turga bulinadi: funksional boglanish va korrelyasion boglanish. Yunalishlarning o zgarishiga karab, bog lanishlar ikki turga bo linadi:ʻ ʻ ʻ to gri bog lanish va teskari bog lanishlar. ʻ ʻ ʻ Analitik ifodalarning ko rinishlariga qarab ham bog lanishlar ikki turga ʻ ʻ bo linadi: to g ri chiziqli va chiziksiz bog lanishlar. ʻ ʻ ʻ ʻ Fuksional bog lanishlarda bir o zgaruvchi belgining har qaysi ʻ ʻ qiymatiga boshqa o zgaruvchi belgining anik bitta qiymati mos keladi. ʻ 2. Korrelyasiya koeffitsientining turlari va hisoblash usullari. Korrelyasion tahlil korrelyasiya koeffitsientlarini aniqlash va ularning muhimligini, ishonchliligini baholashga asoslanadi. CHiziqli korrelyasiya koeffitsientining hisoblash formulasi: rY X = X⋅Y− ¯X⋅¯Y σX⋅σY (1) bu erda, σx - X belgining kvadratik farqining o rtachasi; ʻ - U belgining kvadratik farqining o rtachasi. ʻ σX= √¯X 2−(¯X )2 ; (2) σY= √¯Y2−(¯Y )2 . (3) Determinatsiya koeffitsienti korrelyasiya koeffitsientining kvadratiga teng. Korrelyasiya koeffitsienti ( r ) –1 dan +1 oralig ida bo ladi. Agar ʻ ʻ r=0 bo lsa omillar o rtasida bog lanish mavjud emas, ʻ ʻ ʻ 0<r<1 bo lsa, to g ri ʻ ʻ ʻ bog lanish mavjud ʻ −1<r<0 - teskari bog lanish mavjud ʻ r=1 funksional bog lanish mavjud. ʻ Bog lanish zichlik darajasi odatda quyidagicha talqin etiladi. Agar ʻ 0,2 gacha – kuchsiz bog lanish; ʻ 0,2 ÷0,4 – o rtacha zichlikdan kuchsizroq bog lanish; ʻ ʻ 0,4 ÷0,6 – o rtacha bog lanish; ʻ ʻ 0,6 ÷0,8 – o rtachadan zichroq bog lanish; ʻ ʻ 0,8 ÷0,99 – zich bog lanish. ʻ Korrelyasion taxlil o tkazilganda quyidagi korrelyasiya koeffitsientlari ʻ hisoblanadi: 1. Xususiy korrelyasiya koeffitsientlari. Xususiy korrelyasiya koeffitsienti asosiy va unga ta’sir etuvchi omillar o rtasidagi bog lanish ʻ ʻ zichligini bildiradi. 2. Juft korrelyasiya koeffitsientlari asosiy omil inobatga olinmagan nuqtada hisoblanadi. Agar juft korrelyasiya koeffitsienti 0,6 dan katta bo lsa, ʻ unda omillararo bog lanish kuchli deb hisoblanadi va erkin omillar ma’lum ʻ darajada bir birini takrorlaydi. Agar modelda o zaro bog langan omillar ʻ ʻ qatnashsa, model yordamida qilingan hisoblar noto g ri chiqishi mumkin va ʻ ʻ omillar ta’siri ikki barovar hisoblanishi mumkin. O zaro bog langan ta’sir ʻ ʻ etuvchi omillardan bittasi modeldan chiqarib tashlanadi. Albatta modelda kuchliroq va mustahkamroq omil qoladi. 3. Ko p omilli modellarda agar natijaviy omilga bir necha omillar ʻ ta’sir ko rsatsa, unda omillar orasida ʻ ko plikdagi korrelyasiya koeffitsienti ʻ hisoblanadi. Ijtimoiy-iqtisodiy jarayonlar o rtasida bog lanishlarni o rganishda ʻ ʻ ʻ quyidagi funksiyalardan foydalaniladi 3. CHiziqli va chiziqsiz regression bog lanishlar. ʻ Ijtimoiy-iqtisodiy jarayonlar o rtasida bog lanishlarni o rganishdaʻ ʻ ʻ quyidagi funksiyalar bilan foydalaniladi: CHiziqli – y=a0+a1x Ikkinchi darajali parabola – y=a0+a1x+a2x2 Uchinchi darajali parabola – y=a0+a1x+a2x2+a3x3 n -darajali parabola – y=a0+a1x+a2x2+...+anxn Giperbola – y=a0+a1 x b - darajali giperbola – y=a0+a1 xb Logarifmik – log y=a0+a1x YArim logarifmik – y=a0+a1ln x Ko rsatkichli funksiya – ʻ y=a0a1x Darajali funksiya – y=a0x1 a1 Logistik funksiya – y= a0 1+a1e−bx Bog lanishlar chiziqli bo lsa, u holda bog lanish zichligi baholashda ʻ ʻ ʻ korrelyasiya koeffitsientidan foydalanish mumkin: r= x⋅y− x⋅y σx⋅σy , bu erda, σx va σy mos ravishda x va y o zgaruvchilarning o rtacha ʻ ʻ kvadratik chetlanishidir va ular quyidagi formulalar yordamida hisoblanadi: σx=√ ∑i=1 n (xi−¯x)2 n , σy= √ ∑i=1 n (yi− ¯y)2 n SHuningdek, korrelyasiya koeffitsientini hisoblashning quyidagi modifikatsiyalangan formulalaridan ham foydalanish mumkin: r= ∑i=1 n (xi− ¯x)(yi− ¯y) n⋅σx⋅σy yoki r= n∑i=1 n xy −∑i=1 n x∑i=1 n y √[n∑i=1 n x2− (∑i=1 n x) 2 ]⋅[n∑i=1 n y2−(∑i=1 n y) 2 ] . Regression tahlil natijaviy belgiga ta’sir etuvchi omillarning samaradorligini aniqlab beradi. Regressiya so zi lotincha ʻ regressio so zidan olingan bo lib, orqaga ʻ ʻ harakatlanish degan ma’noga ega. Bu atama korrelyasion tahlil asoschilari F.Galton va K.Pirson nomlari bilan bog liqdir. ʻ Regression tahlil natijaviy belgiga ta’sir etuvchi belgilarning samaradorligini amaliy jihatdan etarli darajada aniqlik bilan baholash imkonini beradi. Regression tahlil yordamida ijtimoiy-iqtisodiy jarayonlarning kelgusi davrlar uchun bashorat qiymatlarini baholash va ularning ehtimol chegaralarini aniqlash mumkin. Regression va korrelyasion tahlilda bog lanishning regressiya ʻ tenglamasi aniqlanadi va u ma’lum ehtimol (ishonchlilik darajasi) bilan baholanadi, so ngra iqtisodiy-statistik tahlil qilinadi. ʻ 4. Korrelyasion-regression tahlilda eng kichik kvadratlar usulining qo llanilishi ʻ . Regression modelning parametrlarini baholash bog liq o zgaruvchi ʻ ʻ Y ning taqsimlanish ehtimolini topishdir. Modelda Y i normal taqsimlangan va variatsiyasi var ( Y )=  2 ga teng. Eng kichik kvadratlar usulida hisoblash tamoyili Y i larning xaqiqiy qiymatlarining o rtacha qiymatidan farqining kvadrati summasini topishdan ʻ iborat. Demak: S=∑i=1 n [Yi−E(Yi)]2 yokiS=∑i=1 n [Yi−α− β⋅Xi]2 bu erda, S - farqlar kvadratlari summasi.  va  , qiymatlarini topish uchun S ning  va  bo yicha birinchi ʻ xosilasini topamiz: ∂S ∂α=∑i ∂(Yi−α− β⋅Xi)2 ∂α =−∑i 2(Yi−α− β⋅Xi)=−2∑i Yi−α− β⋅Xi, ∂S ∂β=∑i ∂(Yi− α− β⋅Xi)2 ∂β =−∑i 2(Yi− α− β⋅Xi)⋅(− Xi)=− 2∑i Xi(Yi−α− β⋅Xi) Har bir xosilani nolga tenglashtirib hisoblab topilgan α ва { β¿ larning qiymatini hisoblaymiz. −2∑ i (Yi−α− β⋅Xi)=0 −2∑ i Xi(Yi− α− β⋅Xi)=0 yoki bunga ekvivalent ravishda ∑ Xi⋅Yi=α(∑ Xi)+β (∑ i Xi 2 ) (*) ∑ Y i= α⋅n+ β (∑ i X i) , Bu tenglamalar eng kichik kvadratlar usulida normal tenglamalar deb ataladi. Bunda e eng kichik kvadratlar qoldig i:ʻ ∑ ei=0 ∑ Xi⋅ei=0 (  ) tenglama α ва { β¿ larga nisbatan echiladi. β= n(∑ Xi⋅Yi)−(∑ Xi)⋅(∑ Yi) n(∑ Xi2)−(∑ Xi)2 Bu tenglikni boshqacha ko rinishda ham yozish mumkin: ʻ n⋅∑(Xi−¯X)⋅(Yi−¯Y)=n⋅¿∑(Xi⋅Yi)−n⋅¯X⋅(∑Yi)−n⋅¯Y⋅(∑Xi)+n2⋅¯X⋅¯Y=¿=n⋅(∑Xi⋅Yi)−(∑Xi)⋅(∑Yi)−(∑Xi)⋅(∑Yi)+(∑Xi)⋅(∑Yi)= ¿n⋅(∑Xi⋅Yi)−(∑Xi)⋅(∑Yi) Demak β= ∑ (Xi− ¯X )⋅(Yi− ¯Y) ∑ (Xi− ¯X )2 ^β larning qiymati topilgandan so ng ʻ  larni birinchi tenglamadan (  ) topamiz. Demak, α= ( 1 n)⋅(∑ Yi)− β⋅( 1 2)⋅(∑ Xi)= ¯Y− β⋅¯X Regressiya tenglamasini hisoblash. Oddiy regressiya modelini hisoblash. Quyidagi jadvalda keltirilgan ma’lumotlar asosida regressiya tenglamasi hisoblanasin. Bu erda Y - iste’mol harajatlari; X - SHaxsiy daromad. Yillar Y X X 2 X  Y Y 2 1980 195 ,0 207,7 43139,3 40501,5 38025,0 1991 209,8 227,5 51756,3 47729,5 44016,0 1992 219,8 238,7 56977,7 52466,3 48312,0 1993 232,6 252,5 63756,3 58731,5 54102,8 1994 238,0 256,9 65997,6 61142,2 56644,0 1995 256,9 274,4 75295,4 70493,4 65997,6 1996 269,9 292,9 85790,4 79053,7 72846,0 1997 285,2 308,8 95357,4 88069,8 81339,0 1998 293,2 317,9 101060,4 93208,3 85966,2 1999 313,5 337,1 113636,4 105681,4 98282,2 2000 328,2 349,9 122430,0 114837,2 107715,0 2001 337,3 364,7 133006,1 123013,4 113771,1 2002 356,8 384,6 147917,2 137225,0 127306,2 2003 375,0 402,5 162006,3 150937,1 140625,3 2004 399,2 431,8 186451,2 172375,2 159361,2 Summa 4310,4 4647,9 1504576,0 1395464,0 1294309, 0 T=15; = 4310,4/15=287,36 (X-X)=X-TX=1504576-15(309,86)=64378 (Y-Y)=Y-TY=1294309-15(287,36)=55672=SST (X-X)(Y-Y)=XY-TXY==1395464-15(309,86)(287,36)=59843(X − X )(Y− Y ) (X − X ) = 59843 60123 = 0,92956 Y-X=287,36-(0,92956)(309,86)=0,6735 SSR= [(X − X )(Y − Y )] (X − X ) = 59843 64378 = 55627 SSE=SST-SSR=55672-55627=45 R= SSR SST = 0,9992 F=(T-2)R/(1-R)=13(0,9992 ) (0,0008 ) =16237 t=F=127,4 S=SSE/(T-2)=45/13=3,46 Y=-0,6735+0,92956  X=(127,4) R=0,9992 F=16237 T=15 (Y-Y)=Y-TY=1294309-15(287,36)=55672 SST=(X-X)(Y-Y)=XY-TXY=1395464-16(309,86)(287,36)=59843 = (X − X )(Y− Y ) (X − X ) = 59843 60123 =0,92956 =Y-X=287,36-(0,92956)(309,86)=0,6735 SSR= [(X − X )(Y − Y )] (X − X ) = 59843 64378 = 55627 SSE=SST-SSR=55672=45 R= SSR SST = 0,9992 F=(T-2)R/(1-R)=13 (0,9992 ) (0,0008 ) =16237 Qisqa xulosalar. Ijtimoiy-iqtisodiy jarayonlar o rtasidagi o zaro bog lanishlarni ʻ ʻ ʻ o rganish ekonometrika fanining muhim vazifalaridan biridir. Bu jarayonda ʻ ikki xil belgilar yoki ko rsatkichlar ishtirok etadi, biri bog liq bo lmagan ʻ ʻ ʻ o zgaruvchilar, ikkinchisi bog liq o zgaruvchilar hisoblanadi. Birinchiʻ ʻ ʻ turdagi belgilar boshqalariga ta’sir etadi, ularning o zgarishiga sababchi ʻ bo ladi. shuning uchun ular omil belgilar deb yuritiladi, ikkinchi toifadagilar ʻ esa natijaviy belgilar deyiladi. Masalan, iste’molchining daromadi ortib borishi natijasida uning tovar va xizmatlarga bo lgan talabi oshadi. Bu ʻ bog lanishda talabning ortishi natijaviy belgi, unga ta’sir etuvchi omil, ya’ni ʻ daromad esa omil belgidir. Korrelyasiya so zi lotincha ʻ correlation so zidan ʻ olingan bo lib, o zaro munosabat, muvofiqlik, bog liqlik degan ma’noga ega. ʻ ʻ ʻ Ikki hodisa yoki omil va natijaviy belgilar orasidagi bog lanish ʻ juft korrelyasiya deb ataladi. Regression tahlil natijaviy belgiga ta’sir etuvchi belgilarning samaradorligini amaliy jihatdan etarli darajada aniqlik bilan baholash imkonini beradi. Regression tahlil yordamida ijtimoiy-iqtisodiy jarayonlarning kelgusi davrlar uchun bashorat qiymatlarini baholash va ularning ehtimol chegaralarini aniqlash mumkin. Regressiya tenglamasining koeffitsientlarini eng kichik kvadratlar usuli asosida hisoblash mumkun. Foydalanilgan adabiyotlar ro yxatiʻ 1.Berkinov B. Ekonometrika. – T.: SHarq, 2016. 2. Christopher Dougherty. Introduction to Econometrics. Oxford University Press, 2011. – 573 p. 3. Gujarati D.N. Basic Econometrics. McGraw-Hill, 5 th edition, 200 9 . – 922 p. 4.Abdullaev O.M., Xodiev B.YU., Ishnazarov A.I. Ekonometrika. Uchebnik. –T.: Fan va texnologiya. 2007. – 612 s. 5.SHodiev T.SH. va boshqalar. Ekonometrika. – T.: TDIU , 2007 . –2 7 0 b. 6. www.mf.uz – O zbekiston Respublikasi ʻ Moliya vazirligi sayti. 7. www.lex.uz – O zbekiston Respublikasi Qonun hujjatlari ʻ ma’lumotlari milliy bazasi. 8. www.ifmr.uz –Oʻzbekiston Respublikasi Prognozlashtirish va makroiqtisodiy tadqiqotlar instituti sayti .

Juft korrelyasion-regression tahlil Reja: 1. Iqtisodiy-ijtimoiy jarayonlarda bog likliklar turlarini o rganish.ʻ ʻ 2. Korrelyasiya koeffitsientining turlari va hisoblash usullari. 3. CHiziqli va chiziqsiz regression bog lanishlar. ʻ 4. Korrelyasion-regression tahlilda eng kichik kvadratlar usulining qo llanilishi ʻ .

1. Iqtisodiy-ijtimoiy jarayonlarda bog likliklar turlarini o rganish.ʻ ʻ Ijtimoiy-iqtisodiy jarayonlar o rtasidagi o zaro bog lanishlarni ʻ ʻ ʻ o rganish ekonometrika fanining muhim vazifalaridan biridir. Bu jarayonda ʻ ikki xil belgilar yoki ko rsatkichlar ishtirok etadi, biri bog liq bo lmagan ʻ ʻ ʻ o zgaruvchilar, ikkinchisi bog liq o zgaruvchilar hisoblanadi. Birinchi ʻ ʻ ʻ turdagi belgilar boshqalariga ta’sir etadi, ularning o zgarishiga sababchi ʻ bo ladi. shuning uchun ular omil belgilar deb yuritiladi, ikkinchi toifadagilar ʻ esa natijaviy belgilar deyiladi. Masalan, iste’molchining daromadi ortib borishi natijasida uning tovar va xizmatlarga bo lgan talabi oshadi. Bu ʻ bog lanishda talabning ortishi natijaviy belgi, unga ta’sir etuvchi omil, ya’ni ʻ daromad esa omil belgidir. Omillarning har bir qiymatiga turli sharoitlarida natijaviy belgining har xil qiymatlari mos keladigan bog lanish korrelyasion bog lanish yoki ʻ ʻ munosabat deyiladi. Korrelyasion bog lanishning xarakterli xususiyati ʻ shundan iboratki, bunda omillarning to liq soni noma’lumdir. SHuning uchun ʻ bunday bog lanishlar to liqsiz hisoblanadi va ularni formulalar orqali ʻ ʻ taqriban ifodalash mumkin, xolos. Korrelyasiya so zi lotincha ʻ correlation so zidan olingan bo lib, o zaro ʻ ʻ ʻ munosabat, muvofiqlik, bog liqlik degan ma’noga ega. ʻ Ikki hodisa yoki omil va natijaviy belgilar orasidagi bog lanish ʻ juft korrelyasiya deb ataladi. Korrelyasion bog lanishlarni o rganishda ikki toifadagi masalalar ʻ ʻ ko ndalang bo ladi. Ulardan biri o rganilayotgan hodisalar (belgilar) orasida ʻ ʻ ʻ qanchalik zich (ya’ni kuchli yoki kuchsiz) bog lanish mavjudligini ʻ baholashdan iborat. Bu korrelyasion tahlil deb ataluvchi usulning vazifasi hisoblanadi. Korrrelyasion tahlil deb hodisalar orasidagi bog lanish zichlik ʻ darajasini baholashga aytiladi.

Omillarning uzaro boglanishi 2 turga bulinadi: funksional boglanish va korrelyasion boglanish. Yunalishlarning o zgarishiga karab, bog lanishlar ikki turga bo linadi:ʻ ʻ ʻ to gri bog lanish va teskari bog lanishlar. ʻ ʻ ʻ Analitik ifodalarning ko rinishlariga qarab ham bog lanishlar ikki turga ʻ ʻ bo linadi: to g ri chiziqli va chiziksiz bog lanishlar. ʻ ʻ ʻ ʻ Fuksional bog lanishlarda bir o zgaruvchi belgining har qaysi ʻ ʻ qiymatiga boshqa o zgaruvchi belgining anik bitta qiymati mos keladi. ʻ 2. Korrelyasiya koeffitsientining turlari va hisoblash usullari. Korrelyasion tahlil korrelyasiya koeffitsientlarini aniqlash va ularning muhimligini, ishonchliligini baholashga asoslanadi. CHiziqli korrelyasiya koeffitsientining hisoblash formulasi: rY X = X⋅Y− ¯X⋅¯Y σX⋅σY (1) bu erda, σx - X belgining kvadratik farqining o rtachasi; ʻ - U belgining kvadratik farqining o rtachasi. ʻ σX= √¯X 2−(¯X )2 ; (2) σY= √¯Y2−(¯Y )2 . (3) Determinatsiya koeffitsienti korrelyasiya koeffitsientining kvadratiga teng. Korrelyasiya koeffitsienti ( r ) –1 dan +1 oralig ida bo ladi. Agar ʻ ʻ r=0 bo lsa omillar o rtasida bog lanish mavjud emas, ʻ ʻ ʻ 0<r<1 bo lsa, to g ri ʻ ʻ ʻ

bog lanish mavjud ʻ −1<r<0 - teskari bog lanish mavjud ʻ r=1 funksional bog lanish mavjud. ʻ Bog lanish zichlik darajasi odatda quyidagicha talqin etiladi. Agar ʻ 0,2 gacha – kuchsiz bog lanish; ʻ 0,2 ÷0,4 – o rtacha zichlikdan kuchsizroq bog lanish; ʻ ʻ 0,4 ÷0,6 – o rtacha bog lanish; ʻ ʻ 0,6 ÷0,8 – o rtachadan zichroq bog lanish; ʻ ʻ 0,8 ÷0,99 – zich bog lanish. ʻ Korrelyasion taxlil o tkazilganda quyidagi korrelyasiya koeffitsientlari ʻ hisoblanadi: 1. Xususiy korrelyasiya koeffitsientlari. Xususiy korrelyasiya koeffitsienti asosiy va unga ta’sir etuvchi omillar o rtasidagi bog lanish ʻ ʻ zichligini bildiradi. 2. Juft korrelyasiya koeffitsientlari asosiy omil inobatga olinmagan nuqtada hisoblanadi. Agar juft korrelyasiya koeffitsienti 0,6 dan katta bo lsa, ʻ unda omillararo bog lanish kuchli deb hisoblanadi va erkin omillar ma’lum ʻ darajada bir birini takrorlaydi. Agar modelda o zaro bog langan omillar ʻ ʻ qatnashsa, model yordamida qilingan hisoblar noto g ri chiqishi mumkin va ʻ ʻ omillar ta’siri ikki barovar hisoblanishi mumkin. O zaro bog langan ta’sir ʻ ʻ etuvchi omillardan bittasi modeldan chiqarib tashlanadi. Albatta modelda kuchliroq va mustahkamroq omil qoladi. 3. Ko p omilli modellarda agar natijaviy omilga bir necha omillar ʻ ta’sir ko rsatsa, unda omillar orasida ʻ ko plikdagi korrelyasiya koeffitsienti ʻ hisoblanadi. Ijtimoiy-iqtisodiy jarayonlar o rtasida bog lanishlarni o rganishda ʻ ʻ ʻ quyidagi funksiyalardan foydalaniladi 3. CHiziqli va chiziqsiz regression bog lanishlar. ʻ

Ko'chirib oling, shunda to'liq holda ko'ra olasiz

O'xshashlar

Ekonometrik modellarni baholash
Ekonometrik modellarning axborot ta’minoti
Nazorat ostida o’qitish algoritmlari. Ridge Regression
QIYOSIY TAHLIL METODOLOGIYASI
Spektral tahlil usullari