Boshqaruv hisob fanidan o`quv tadqiqot loyihasi Qabul qildi: U. Tulayev Tayyorladi: Sh. Tursunboyev

Do`konlar	Reklama xarajatlari (x)
Sotishdan daromad (y)
Do`kon	90	700
Do`kon	70	630
Do`kon	100	850
Do`kon	70	780
Do`kon	80	630
Do`kon	40	460

Keyinchalik chiziqli regressiya uchun ba'zi hisob-kitoblarni amalga oshirdik hisoblash ntijalari quyidagicha:

Reklama xarajatlari ustuni ya’ni x lar yig’indisi ∑ x = 450-ga teng bo`ldi.
Sotishdan daromadlar ustuni ya’ni y lar yig’indisi ∑ y = 4050-ga teng bo`ldi.
Bu ikki ustun ko`paytmalarining yig`indisi esa ∑ xy = 326500-ga teng bo`ldi.
Reklama xarajatlari kvadratlari yig`indisi esa ∑ x² = 38300-ga teng bo`ldi.
Endilikda biz avval aytib o`tgan formulalarimiz yordamida hisob kitoblarni amalga oshiramiz.

= 5


Bundan kelib chiqib aytishimiz mumkinki
b – gradient = 5
a- o`zgarmas esa =300
Endilikda biz bu a va b o`zgaruvchilarimizdan kelib chiqib y funksiya tuza olamiz va u quyidagicha
y = a+bx
y =300 +5x
Demak biz xozirda tuzgan formulamizdan kelin chiqib tepada aytib o`tgan do`konlarimiz reklama uchun pul sarflashmaydigan bo`lishsa ularning sotishdan tushgan daromadi 300 ga teng ekanlaigicha qolaveradi.
Agarda reklama uchun 1 som pul sarflaydigan bo`lishsa ularning sotishdan tushgan daromadi 5 somga oshishini ko`rishimiz mumkin.
Oddiy chiziqli regressiyaning afzalliklari
1 oddiy va ishlatish uchun qulay.
2 ma'lumotlar ikki fotoalbomlarda o'rtasidagi asosiy munosabatlarni qaraydi.
3 byudjetlarni prognoz qilish va ishlab chiqarish uchun ishlatilishi mumkin.
4 chiziqli regressiya hisob-kitoblarini bajarish uchun zarur bo'lgan ma'lumotlar kerak tayyor bo'ling.
5 kompyuter elektron jadval dasturlari ko'pincha funktsiyaga ega ikki ma'lumotlar to'plami o'rtasidagi munosabatni hisoblaydi.
6 byudjet jarayonini soddalashtiradi.
Korrelyatsiya
Korrelyatsiyalar ikki o'zgaruvchi o'rtasidagi chiziqli munosabatlarning kuchi va yo'nalishini o'lchaydi.
Korrelyatsiya koeffitsienti -1 dan +1 gacha bo'lishi mumkin,
-1 mukammal salbiy korrelyatsiyani,
+1 mukammal ijobiy korrelyatsiyani va
0 umuman korrelyatsiyani ko'rsatmaydi.
Korrelyatsiya koeffitsientini boshqa o'zgaruvchining qiymatini hisobga olgan holda bir o'zgaruvchining qiymatini qay darajada taxmin qilish mumkinligi haqida o'ylashingiz mumkin.
Agar korrelyatsiya yuqoriroq bo'lsa, nuqtalar chiziqqa yaqinroq bo'ladi;
Agar u kichikroq bo'lsa, ular chiziqdan uzoqroq bo'lishga intiladi. Shuni ham yodda tutingki, ta'rifga ko'ra, o'zi bilan korrelyatsiya qilingan har qanday o'zgaruvchi 1 korrelyatsiyaga ega.
Uning formulasi quyidagicha:

Bunda biz tepadagi misolimizning korellayatsiyasini tekshirimiz mumkin.
Vaqtli qator.
Vaqtli qator- bu bir qancha davr mobaynida to`plangan figuralarning seriyalari hisoblanadi. Bundan oldingi tahlilda bir qancha dokonlar uchun bir xil ma’lumot yig`gan bo`lsak bunda esa bitta o`zgaruvchi uchun ma’lum bir vaqt mobaynidagi ma’lumotlar to`plami kerak bo`ladi. Misol uchun ishsizlikning so`ngi 5 yillikdagi o`zgarishi yoki xech bo`lmaganda 12- oylik tahrirlangan malumotlar kerak bo`ladi.
Vaqt seriyasida 4 ta komponent mavjud:
Trend
Mavsumiy o'zgarishlar
Davriy o'zgarishlari
Tasodifiy o'zgarishlar.