4-loyiha hisob ishi Ekonometrik tadqiqotlarda vaqt qatorlari
Stat→Basic statistics→display descriptive statistics
Download 232 Kb.
|
Rajabov I LHI-4
- Bu sahifa navigatsiya:
- Variable Mean SE Mean
- Median Q3 Maximum
- Grafik va unga oid dastlabki xulosalar: Vaqt qatori
- Trend modeli (chiziqli va parabolik modellar tahlili)
- Forecasts Period
- Y( kasallanganlar soni) =
Stat→Basic statistics→display descriptive statistics Asosiy statistikalardan ko’rib turganimizdek, berilgan muddat davomida kasallanganlarning kunlik hajmi ozining maksimum nuqtasiga 12-kunida erishgan bolib, u 69 donani tashkil etgan. Undan keyingi muddatda bu nuqtaga erishilmagan. Eng minimum nuqtasi esa 17- kunga to’g’ri keladi va shu kunda kasallanganlar soni 7 taga to’g’ri kelgan . Barcha kundagi kasallanganlar hajmining o‘rtachasi esa 34.85 tani ko’rsatdi. Shu o‘rinda medianasi 33.5 taga teng bo‘ldi. O‘rtacha kvadratik chetlanish 19.52tani tashkil qildi. Berilgan qiymatlarning regressiya chizigi atrofida qanchalik sochilganligi esa 4.37 donani korsatadi: Statistics
Grafik va unga oid dastlabki xulosalar: Vaqt qatori - bu bir xil vaqt oralig‘ida (sekund, minut, oy, kvartal yoki yil) to‘plangan ma’lum bir ma’lumotlar ustidagi kuzatuv. Grafikdan kasallanganlar miqdori har bir davrdagi ozgarishi tendensiyasini kuzatishimiz mumkin. Umuman olganda grafikni bir nechta qismlarga bolib organish maqsadga muvofiq bo‘ladi. Grafikdan korinib turibdiki dastlab, kasallanganlar soni X ning qiymati ortish tendensiyasiga ega va bu holat 4-davrda pasaygan. 5-davrdan boshlab kasallanganlar soni X ning qiymati umumiy kamayish tendensiyasiga ega. 8-davrdan boshlab esa kasallanganlar soni X ning qiymati so’ngi davrgacha 12- va 19-davrlarni hisobga olamasak kamayish tandensiyasiga ega . Umuman olganda kasallanganlar soni X ning qiymati deyarli kamayaish tandensiyasiga ega. Demak, trend mavjud. Mavsumiylik va siklikni esa yoq ekanligini grafikdan osonlikcha korish mumkin. Yuqoridagi masala uchun korellogramma quyidagicha ko‘rinishda bo‘ladi. Avtokorrelyatsiya grafigidan quyidagicha xulosalarni qilishimiz mumkin: Qoidani esga oladigan bo‘lsak, trend mavjud bo‘lishi uchun qator nostatsionar bo‘lishi kerak. Qator nostatsionar bo‘lishi uchun esa korrelogrammadagi dastlabki bir nechta korrelyatsiya koeffitsiyentlari chegaraviy chiziqdan tashqarida yotishi kerak. Korrellogrammadagi ikkita lag chegaradan tashqaridaligi uchun, bizning modelimizda trend mavjud ekan va o‘z-o‘zidan qator nostatsionardir. Shuningdek, korrelyatsiya koeffitsiyenti tobora kamayib borayotganligi va bir xil qiymatni qayta qabul qilmayotganligi uchun mavsumiylik va siklik yo‘q ekan degan xulosaga ham kelamiz. Trend modeli (chiziqli va parabolik modellar tahlili) Chiziqli trend modelini ko‘rib chiqamiz: Trend tenglamasi:
Determinatsiya koeffitsiyenti: R2= 0,352ga teng. Xatoliklari: Accuracy Measures
Grafigi:
Forecasts
Endi parabolik trend modelini ko‘ramiz: Trend modeli tenglamasi:
R2= 0,385 Xatoliklari: Accuracy Measures
Forecasts
Grafigi: Demak, parabolik modelimiz yordamida bashorat qilgan keyingi kasallanganlar miqdori chiziqli trend modelida qilingan bashoratimizga nisbatan aniqroq chiqar ekan. Download 232 Kb. Do'stlaringiz bilan baham: |
ma'muriyatiga murojaat qiling