1. ms excelda ma’lumotlar tahlili. Korellatsion tahlil

O'rtacha xususiyatlar :

• 
  O'rtachani hisoblashda yo'qolgan ma'lumotlar qiymatlariga yo'l qo'yilmaydi.
  
• 
  O'rtacha qiymat faqat raqamli ma'lumotlar va ikkilamchi tarozilar uchun hisoblanishi mumkin.
  
• 
  Ma'lumotlar to'plami bo'yicha bitta va bitta o'rtacha qiymatni hisoblash mumkin.
  

Namunaning eng oddiy xususiyatlari maksimal va minimaldir.

• 
  Minimal - namunadagi eng kichik qiymat. Maksimal - namunadagi eng katta qiymat.
  

• 
  Span - bu namunadagi eng katta va eng kichik qiymatlar orasidagi farq.
  
• 
  Dispersiya - bu qiymatlarning o'rtacha qiymatidan chetga chiqish kvadratlarining o'rtacha arifmetik qiymati.
  
• 
  Standart og'ish- namunaviy dispersiyaning kvadrat ildizi, ma'lumotlar nuqtalarining o'rtacha qiymatiga nisbatan qanchalik keng tarqalishini o'lchaydi.
  

Korrelyatsion tahlil o'lchovsiz shaklda taqdim etilgan ikkita ma'lumotlar to'plamlari o'rtasidagi munosabatni aniqlash uchun ishlatiladi. Korrelyatsion tahlil ma'lumotlar to'plamlari hajmiga bog'liqligini aniqlashga imkon beradi. Har doim lotincha r harfi bilan belgilanadigan korrelyatsiya koeffitsienti ikkita xususiyat o'rtasida bog'liqlik mavjudligini aniqlash uchun ishlatiladi. Xususiyatlar o'rtasidagi munosabatlar (Chaddok shkalasi bo'yicha) kuchli, o'rta va zaif bo'lishi mumkin. Ulanishning zichligi korrelyatsiya koeffitsienti qiymati bilan belgilanadi, u qiymatlarni o'z ichiga olgan holda -1 dan +1 gacha olishi mumkin. Pirsonning o'zaro bog'liqlik koeffitsienti r, ya'ni o'lchovsiz indeks bo'lib, shu jumladan -1.0 dan 1.0 gacha, shu jumladan, ikkita ma'lumotlar to'plamlari orasidagi chiziqlilik darajasini aks ettiradi.

• 
  bitta ma'lumotlar to'plamidan katta qiymatlar boshqa to'plamning katta qiymatlari bilan bog'liq (ijobiy korrelyatsiya) - to'g'ridan-to'g'ri chiziqli munosabatlarning mavjudligi;
  
• 
  bir to'plamning kichik qiymatlari boshqasining katta qiymatlari bilan bog'liq (salbiy korrelyatsiya) - manfiy chiziqli munosabat mavjudligi;
  
• 
  ikki diapazon ma'lumotlari hech qanday bog'liq emas (nol korrelyatsiya) - chiziqli bog'liqlik yo'q.
  

MS Excel tahlil to'plami va Korrelyatsion tahlil vositasi yordamida biz korrelyatsiya matritsasini tuzishimiz mumkin. O'zgaruvchilar o'rtasidagi har qanday bog'liqlik ikkita muhim xususiyatga ega: kattalik va ishonchlilik. Ikki o'zgaruvchining o'zaro aloqasi qanchalik kuchli bo'lsa, aloqaning qiymati shunchalik katta bo'ladi va bitta o'zgaruvchining qiymatini boshqa o'zgaruvchining qiymatidan taxmin qilish osonroq bo'ladi. Aloqaning kattaligini ishonchliligidan ko'ra osonroq o'lchash mumkin. Qaramlikning ishonchliligi uning kattaligidan kam emas. Ushbu xususiyat o'rganilayotgan namunaning vakolatliligi bilan bog'liq. Qarama-qarshilikning ishonchliligi ushbu bog'liqlikni boshqa ma'lumotlarda yana topish ehtimolini tavsiflaydi. O'zgaruvchilarga bog'liqlik qiymati o'sib borishi bilan uning ishonchliligi odatda ortadi.

Regressiya tahlilining asosiy xususiyati: uning yordami bilan o'rganilayotgan o'zgaruvchilar o'rtasidagi munosabatlar shakli va tabiati to'g'risida aniq ma'lumot olishingiz mumkin.
Regressiyani tahlil qilish bosqichlarining ketma-ketligi
Regressiya tahlilining bosqichlarini qisqacha ko'rib chiqamiz.
1. Muammoni shakllantirish. Ushbu bosqichda o'rganilayotgan hodisalarning bog'liqligi to'g'risida dastlabki taxminlar shakllanadi.
2. Bog'liq va mustaqil (tushuntiruvchi) o'zgaruvchilarni aniqlash.
3. Statistik ma'lumotlar to'plami. Regressiya modeliga kiritilgan o'zgaruvchilarning har biri uchun ma'lumotlar to'planishi kerak.
4. Aloqa shakli (oddiy yoki ko'p, chiziqli yoki chiziqli bo'lmagan) haqida gipotezani shakllantirish.
5. Regressiya funktsiyasini aniqlash (regressiya tenglamasi parametrlarining son qiymatlarini hisoblashdan iborat)
6. Regressiya tahlilining aniqligini baholash.
7. Olingan natijalarni talqini. Regressiya tahlilining olingan natijalari dastlabki gipotezalar bilan taqqoslanadi. Olingan natijalarning to'g'riligi va ehtimoli baholanadi.
8. Qaram o'zgaruvchining noma'lum qiymatlarini bashorat qilish.
Regressiya tenglamasi. Ushbu tenglama Y o'zgaruvchisini a o'zgaruvchisi va chiziqning (yoki qiyalikning) qiyaligi b ning X o'zgaruvchisidan qiymatiga nisbatan ifodalaydi.A doimiyligi kesma deb ham ataladi va qiyalik regressiya koeffitsienti yoki B koeffitsientidir. Ko'pgina hollarda (har doim ham bo'lmasa), regressiya chizig'iga nisbatan kuzatuvlarning ma'lum bir tarqalishi mavjud.
Qoldiq - bitta nuqtaning (kuzatuvning) regressiya chizig'idan (taxmin qilingan qiymat) chetga chiqishi.
MS Excel-da regressiya tahlili masalasini hal qilish uchun Asboblar menyusidan "Tahlillar to'plami" va "Regressiya" tahlil vositasini tanlang. Biz X va Y kirish diapazonlarini o'rnatdik. Y kirish oralig'i tahlil qilinadigan bog'liq ma'lumotlar doirasidir, u bitta ustunni o'z ichiga olishi kerak. Kirish oralig'i - bu tahlil qilinishi kerak bo'lgan mustaqil ma'lumotlar doirasi. Kirish diapazonlari soni 16 dan oshmasligi kerak. Ko'p sonli R - ko'p korrelyatsiya koeffitsienti R - mustaqil o'zgaruvchilar (X) va bog'liq o'zgaruvchiga (Y) bog'liqlik darajasini ifodalaydi. Ko'p sonli R aniqlanish koeffitsientining kvadrat ildiziga teng; bu qiymat noldan birgacha bo'lgan qiymatlarni oladi. Oddiy chiziqli regressiya tahlilida R ko'pligi Pirsonning korrelyatsiya koeffitsientiga teng. Darhaqiqat, bizning holatimizdagi R oldingi misoldan (0.998364) Pirson korrelyatsiya koeffitsientiga teng. O'zgaruvchilar o'rtasidagi bog'liqlik yo'nalishi regressiya koeffitsientlari (b koeffitsienti) belgilariga (salbiy yoki musbat) asoslangan holda aniqlanadi. Agar regressiya koeffitsientining belgisi ijobiy bo'lsa, bog'liq o'zgaruvchi va mustaqil o'zgaruvchining o'zaro munosabati ijobiy bo'ladi. Bizning holatimizda regressiya koeffitsientining belgisi ijobiy, shuning uchun munosabatlar ham ijobiydir. Agar regressiya koeffitsientining belgisi salbiy bo'lsa, bog'liq o'zgaruvchi va mustaqil o'zgaruvchining o'zaro bog'liqligi salbiy (teskari) bo'ladi.

Xulosa.
Mashg`ulotimizning ushbu qismida biz tavsiflovchi

statistikaning asosiy xususiyatlarini ko'rib chiqdik va ular orasida ma'lumotlarning o'rtacha, o'rtacha, maksimal, minimal va boshqa xususiyatlari kabi tushunchalar ko'rib chiqildi. Emissiya tushunchasi ham qisqacha muhokama qilindi. Ma'ruzada muhokama qilingan xususiyatlar kashfiyot ma'lumotlari tahlili deb ataladi, uning xulosalari umumiy aholiga taalluqli emas, faqat ma'lumotlarning namunalariga tegishli bo'lishi mumkin. Ma'lumotlarni qidiruv tahlili dastlabki xulosalar chiqarish va aholi to'g'risida farazlarni shakllantirish uchun ishlatiladi. Shuningdek, korrelyatsiya va regressiya tahlili asoslari, ularning vazifalari va amaliy foydalanish imkoniyatlari ko'rib chiqildi.