31-variant “Eng kichik kvadratlar usuli” ning mohiyatini tushuntirib bering

31-variant

1. 
   “Eng kichik kvadratlar usuli” ning mohiyatini tushuntirib bering.
   

Eng kichik kvadratlar usuli — tasodifiy xatoliklarni oʻlchash natijasida hosil boʻladigan nomaʼlum miqdor qiymatini baholash usullaridan biri. Eng kichik kvadratlar usuli k. u. berilgan funksiyani yanada soddaroq funksiyalar orqali taqriban ifodalashda ham qoʻllanadiEng kichik k v ad ra tlar usuli Regressiya tenglamasining koeffisiyentlarini eng kichik kvadratlar usuli asosida hisoblash mumkun. Mezon: haqiqiy miqdorlaming tekislangan miqdorlardan farqining kvadratlari yig'indisi eng kam bo'lishi zarurEng kichik kvadratlar usuli o'zining eng keng tarqalgan va eng rivojlangan usullaridan biridir chiziqli parametrlarni baholash usullarining soddaligi va samaradorligi. Shu bilan birga, undan foydalanishda ehtiyot bo'lish kerak, chunki uning yordamida qurilgan modellar o'z parametrlarining sifati uchun bir qator talablarga javob bermasligi mumkin va natijada jarayonning rivojlanish naqshlarini "yaxshi" aks ettirmaydi.Eng kichik kvadrat usuli(ingliz adabiyotida Oddiy eng kichik kvadratlar, OLS) - bu berilgan eksperimental ma'lumotlar massividagi nuqtalarga eng yaqin joyda qurilgan, yaqinlashuvchi funktsiyani aniqlashga asoslangan matematik usul. F(x) boshlang‘ich va yaqinlashuvchi funksiyalarning yaqinligi sonli o‘lchov bilan aniqlanadi, ya’ni: F(x) yaqinlashtiruvchi egri chiziqdan eksperimental ma’lumotlarning kvadratik og‘ishlari yig‘indisi eng kichik bo‘lishi kerak.Eng kichik kvadratlar usuli bilan yaqinlashuvchi funktsiya berilgan eksperimental ma'lumotlar massividan hisoblangan yaqinlashuvchi funktsiyaning kvadrat og'ishlarining minimal yig'indisi shartidan aniqlanadi. Eng kichik kvadratlar usulining bu mezoni quyidagi ifoda sifatida yoziladi:

Taxminlovchi funktsiyaning darajasi tugun nuqtalari soniga bog'liq emas, lekin uning o'lchami har doim berilgan eksperimental ma'lumotlar massivining o'lchamidan (nuqtalar soni) kichik bo'lishi kerak.

∙ Agar yaqinlashuvchi funktsiyaning darajasi m=1 bo'lsa, jadval funksiyasini to'g'ri chiziq bilan (chiziqli regressiya) yaqinlashtiramiz.
∙ Agar yaqinlashuvchi funktsiyaning darajasi m=2 bo'lsa, jadval funksiyasini kvadratik parabola (kvadrat yaqinlik) bilan yaqinlashtiramizAgar yaqinlashuvchi funktsiyaning darajasi m=3 bo'lsa, jadval funksiyasini kubik parabola bilan yaqinlashtiramiz (kubik yaqinlik).




32-variant

1. 
   Tuzilgan ekonometrik modelni baholash mezonlar ma’nosi va bajarilish shartlari (Fisher mezoni, Styudent mezoni, approksimatsiya xatoligi).
   

2.