Avtobaza 9 Reja: Kirish Avtobaza tashkil topishi Avtobuslar haqida ma`lumot

Korrelyatsiya tahlili. O'zgaruvchilar (tasodifiy o'zgaruvchilar) o'rtasida funktsional bog'liqlik bo'lishi mumkin, bu ularning biri ikkinchisining funktsiyasi sifatida aniqlanishida namoyon bo'ladi. Ammo o'zgaruvchilar o'rtasida boshqa turdagi bog'lanish ham bo'lishi mumkin, bu ularning biri ikkinchisining o'zgarishiga uning taqsimot qonunini o'zgartirish orqali reaksiyaga kirishishida namoyon bo'ladi. Bunday munosabat stokastik deb ataladi. Bu ikkala o'zgaruvchiga ta'sir qiluvchi umumiy tasodifiy omillar mavjud bo'lganda paydo bo'ladi. O'zgaruvchilar o'rtasidagi bog'liqlik o'lchovi sifatida -1 dan +1 gacha bo'lgan korrelyatsiya koeffitsienti (r) qo'llaniladi. Agar korrelyatsiya koeffitsienti manfiy bo'lsa, demak, bir o'zgaruvchining qiymatlari oshgani sayin, ikkinchisining qiymatlari pasayadi. Agar o'zgaruvchilar mustaqil bo'lsa, u holda korrelyatsiya koeffitsienti 0 ga teng (aksisi faqat normal taqsimotga ega bo'lgan o'zgaruvchilar uchun to'g'ri keladi). Ammo korrelyatsiya koeffitsienti 0 ga teng bo'lmasa (o'zgaruvchilar korrelyatsiyasiz deb ataladi), bu o'zgaruvchilar o'rtasida bog'liqlik mavjudligini anglatadi. r ning qiymati 1 ga qanchalik yaqin bo'lsa, bog'liqlik shunchalik kuchli bo'ladi. Korrelyatsiya koeffitsienti o'zining ekstremal qiymatlariga +1 yoki -1 ga etadi, agar o'zgaruvchilar orasidagi munosabatlar chiziqli bo'lsa. Korrelyatsiya tahlili o'zgaruvchilar (tasodifiy o'zgaruvchilar) o'rtasidagi stokastik munosabatlarning kuchi va yo'nalishini aniqlash imkonini beradi. Agar o'zgaruvchilar hech bo'lmaganda intervalli shkalada o'lchansa va normal taqsimotga ega bo'lsa, u holda korrelyatsiya tahlili Pearson korrelyatsiya koeffitsientini hisoblash yo'li bilan amalga oshiriladi, aks holda Spearman , Kendal tau yoki Gamma korrelyatsiyasi qo'llaniladi.
Regressiya tahlili. Regressiya tahlili bitta tasodifiy o'zgaruvchining bir yoki bir nechta boshqa tasodifiy o'zgaruvchilar bilan aloqasini modellashtiradi. Bunday holda , birinchi o'zgaruvchiga bog'liq deyiladi, qolganlari esa mustaqildir. Bog'liq va mustaqil o'zgaruvchilarni tanlash yoki belgilash ixtiyoriy (shartli) bo'lib, tadqiqotchi tomonidan o'zi hal qilayotgan muammoga qarab amalga oshiriladi. Mustaqil o'zgaruvchilar omillar, regressorlar yoki bashorat qiluvchilar, bog'liq o'zgaruvchilar esa natija xususiyati yoki javob deb ataladi.
Agar bashorat qiluvchilar soni 1 ga teng bo'lsa, regressiya oddiy yoki bir o'zgaruvchan, bashorat qiluvchilar soni 1 dan ortiq bo'lsa, ko'p yoki ko'p omilli deb ataladi. Umuman olganda, regressiya modelini quyidagicha yozish mumkin:
y = f(x ₁ , x ₂ , …, x _n ),
bu erda y - bog'liq o'zgaruvchi (javob), x _i (i = 1,…, n) - bashorat qiluvchilar (omillar ), n - bashorat qiluvchilar soni.
Regressiya tahlili yordamida o'rganilayotgan muammo uchun muhim bo'lgan bir qator muammolarni hal qilish mumkin: 1). Tahlil qilinadigan o'zgaruvchilar maydonining o'lchamini kamaytirish (omillar maydoni), omillarning bir qismini bitta o'zgaruvchiga almashtirish orqali - javob. Bu muammo omilli tahlil orqali toʻliqroq hal qilinadi.2). Har bir omilning ta'sirini miqdoriy baholash, ya'ni. ko'p regressiya, tadqiqotchiga "nima uchun eng yaxshi bashoratchi ..." haqida savol berish (va ehtimol javob olish) imkonini beradi . Shu bilan birga , individual omillarning javobga ta'siri aniqroq bo'ladi va tadqiqotchi o'rganilayotgan hodisaning mohiyatini yaxshiroq tushunadi.
3). Muayyan omillar qiymatlari uchun bashoratli javob qiymatlarini hisoblash, ya'ni. regressiya tahlili, "Agar ... nima bo'ladi" kabi savollarga javob olish uchun hisoblash tajribasi uchun asos yaratadi.4). Regressiya tahlilida sabab mexanizmi aniqroq shaklda namoyon bo'ladi. Bunday holda, prognoz mazmunli talqin qilish uchun yaxshiroq bo'ladi.