Guruh talabasi Asatullayeva Feruzaning Ehtimollar va statistika fanidan


Eslatma.Xning Yga nisbatan regressiya tо‘g‘ri chizig‘ining  tenglamasini shunga о‘xshash topish mumkin, bu yerda  X ning Y ga regressiya koeffitsiyenti


Download 269.97 Kb.
bet3/6
Sana15.06.2023
Hajmi269.97 Kb.
#1482407
1   2   3   4   5   6
Bog'liq
ehtimol 2

Eslatma.Xning Yga nisbatan regressiya tо‘g‘ri chizig‘ining  tenglamasini shunga о‘xshash topish mumkin, bu yerda  X ning Y ga regressiya koeffitsiyenti.
1-misol. Semestr yakunida yakuniy nazoratdan avval guruh talabalaridan 12 tasi orasida sо‘rov о‘tkazildi. Sо‘rovdan maqsad talabalar semestrni qanday ballarda о‘zlashtirishlarini aniqlash (5 balli bahoda). Kutilgan ballar va yakuniy baholashdan keyingi natijalar quyidagi jadvalda keltirilgan.

Kutilgan ballar 

3,2

3,0

3,10

2,8

3,4

3,8

4,0

3,7

2,9

4,5

4,6

4,2

Olingan ballar 

4,0

3,8

3,5

3,0

4,4

4,2

4,6

4,5

3,1

4,1

4,8

4,0

Berilgan ma’lumotlar bо‘yicha chiziqli regressiya tenglamasini tuzing.


Yechish. Y ning ga nisbatan regressiya tenglamasini tuzamiz. Shu maqsadda quyidagi jadvalni tuzamiz.

















1

3,2

4,0

12,80

10,24

16,00

4,06

3,67

2

3,0

3,8

11,40

9,00

14,44

4,08

3,56

3

3,10

3,5

10,85

9,61

12,25

4,07

3,40

4

2,8

3,0

8,40

7,84

9,00

4,10

3,14

5

3,4

4,4

14,96

11,56

19,36

4,03

3,88

6

3,8

4,2

15,96

14,44

17,64

3,98

3,78

7

4,0

4,6

18,40

16,00

21,26

3,96

3,99

8

3,5

4,5

15,75

12,25

20,25

4,02

3,94

9

3,9

3,1

12,09

15,21

9,61

3,97

3,19

10

4,5

4,1

18,45

20,25

16,81

3,9

2,72

11

4,6

4,8

22,08

21,26

23,04

3,89

4,09

12

4,2

4,0

16,80

17,64

16,00

3,93

3,67



44

48

177,94

145,05

195,66

48

44



Shunday qilib,  =-0,12x+4,44.
2. Endi X ning ga regressiya  tenglamasini tuzamiz.


Shunday qilib,  =0,53y+1,55.
3. Regression tahlil
Regression tahlilning misoli Beton qoplamini hisoblash uchun modelni yaratish misolidan foydalanib, ta'sirlarni (omillar va o'zaro ta'sirlar) yo'q qilish orqali regressning maqbul shaklini tanlash bilan ko'p o'lchovli regressiya va korrelyatsion tahlil misolini ko'rib chiqamiz. Ushbu muammoda C (t, t) betonning o'ziga xos nisbiy o'tish shtammining o'nta omilga bog'liqligi qurilgan. Dastlabki ma'lumotlar matritsasida y \u003d C (t, t) qiymatlari qayd etilgan beton namunalari bo'yicha 367 ta tajriba natijalari va quyidagi 10 ta omil mavjud: - tsement massasining 1 m 3 betonda agregat massasiga nisbati (Ts / 3); - 1 m 3 beton uchun tsement iste'moli (C); - muhitning namligi (Vt); - o'lchov koeffitsienti (M); - suv-tsement nisbati (W / C); - o'rnatish paytida betonning yoshi (t); - yukning harakat vaqti (t - t); - tsement pastasining normal zichligi (NG); - stress qiymati (); - agregatning egiluvchanligi moduli (E 3).

Regressiya tahlili- usul statistik ishlov berish bir yoki bir nechta sabablar (omil belgilari) va oqibat (samarali belgi) o'rtasidagi munosabatni o'lchash imkonini beruvchi ma'lumotlar.

belgisi- bu o'rganilayotgan hodisa yoki jarayonning asosiy farqlovchi belgisi, xususiyati.

Samarali belgi - tekshirilgan ko'rsatkich.

Faktor belgisi- samarali xususiyatning qiymatiga ta'sir qiluvchi ko'rsatkich.

Regression tahlilning maqsadi samarali xususiyatning o'rtacha qiymatining funktsional bog'liqligini baholashdir ( da) faktorial ( x 1, x 2, ..., x n), sifatida ifodalanadi regressiya tenglamalari

da= f(x 1, x 2, ..., x n). (6.1)

Ikki xil regressiya mavjud: juftlik va ko'p.

Juftlangan (oddiy) regressiya- shakl tenglamasi:

da= f(x). (6.2)

Juftlik regressiyadagi natijaviy xususiyat bitta argumentning funktsiyasi sifatida qaraladi, ya'ni. bitta omil.

Regressiya tahlili quyidagi bosqichlarni o'z ichiga oladi:

funksiya turini aniqlash;

regressiya koeffitsientlarini aniqlash;

Samarali xususiyatning nazariy qiymatlarini hisoblash;

Regressiya koeffitsientlarining statistik ahamiyatini tekshirish;

Regressiya tenglamasining statistik ahamiyatini tekshirish.

Ko'p regressiya- shakl tenglamasi:

da= f(x 1, x 2, ..., x n). (6.3)

Olingan xususiyat bir nechta argumentlarning funktsiyasi sifatida qaraladi, ya'ni. ko'p omillar.

2. Funksiya turini to’g’ri aniqlash uchun nazariy ma’lumotlarga tayangan holda bog’lanish yo’nalishini topish kerak.

Bog'lanish yo'nalishi bo'yicha regressiya quyidagilarga bo'linadi:

· to'g'ridan-to'g'ri regressiya, mustaqil qiymatning oshishi yoki kamayishi bilan yuzaga keladigan " X" qaram miqdorning qiymatlari " da" ham mos ravishda oshirish yoki kamaytirish;

· teskari regressiya, mustaqil qiymatning oshishi yoki kamayishi sharti bilan yuzaga keladi "X" qaram qiymat" da" mos ravishda kamayadi yoki ortadi.

Munosabatlarni tavsiflash uchun juftlashgan regressiya tenglamalarining quyidagi turlari qo'llaniladi:

· y=a+bx– chiziqli;

· y=e ax + b – eksponensial;

· y=a+b/x – giperbolik;

· y=a+b 1 x+b 2 x 2 – parabolik;

· y=ab x – eksponensial va boshq.

qayerda a, b 1, b 2- tenglamaning koeffitsientlari (parametrlari); da- samarali belgi; X- omil belgisi.

3. Regressiya tenglamasini qurish uning koeffitsientlarini (parametrlarini) baholashga qisqartiriladi, buning uchun ular foydalanadilar. eng kichik kvadrat usuli(MNK).

Eng kichik kvadratlar usuli sizga samarali xususiyatning haqiqiy qiymatlarining kvadratik og'ishlari yig'indisi bo'lgan parametrlarning bunday baholarini olish imkonini beradi. da»nazariydan» y x» minimal, ya'ni

Regressiya tenglamalari variantlari y=a+bx Eng kichik kvadratlar usuli bilan quyidagi formulalar yordamida baholanadi:

qayerda lekin - erkin koeffitsient, b- regressiya koeffitsienti, natija belgisi qanchalik o'zgarishini ko'rsatadi y» omil atributini o'zgartirganda « x» o'lchov birligi uchun.

4. Regressiya koeffitsientlarining statistik ahamiyatini baholash uchun Student t-testidan foydalaniladi.

Regressiya koeffitsientlarining ahamiyatini tekshirish sxemasi:

1) H 0: a=0, b=0 - regressiya koeffitsientlari noldan unchalik farq qilmaydi.


Download 269.97 Kb.

Do'stlaringiz bilan baham:
1   2   3   4   5   6




Ma'lumotlar bazasi mualliflik huquqi bilan himoyalangan ©fayllar.org 2024
ma'muriyatiga murojaat qiling