Nomalum parametrlar qiymatini (a,b) aniqlashda eng kichik kvadratlar usulidan fo’ydalaniladi.. Bunda quyidagi formulalarda foydalaniladi: - Nomalum parametrlar qiymatini (a,b) aniqlashda eng kichik kvadratlar usulidan fo’ydalaniladi.. Bunda quyidagi formulalarda foydalaniladi:
- ∑x - omil belgi qiymatlarining jami summasi.,
- ∑ - omil belgi qiymatlari kvadratlarining jami summasi.,
- ∑u - natijaviy belgi qiymatlarining jami summasi.,
- ∑ux- omil belgi bilan natijaviy belgi qiymatlari ko’paytmasining jami summasi Quyida jadvalda keltirilgan malumotlar asosida yuqoridagi tenglamalarning a va b parametrlarini aniqlash usulini ko’rib chiqamiz.Nomalum a va b koefisiyentlarni aniqlaymiz. Buning uchun har bir tenglama qiymatlarini a oldidagi koefisiyentga bo’lib,quyidagi natijaga ega bo’lamiz
Korrelyatsion va regression tahlil bo`yicha umumiytushuncha - Yilda statistik modellashtirish, regressiya tahlili uchun to'plamidir taxmin qilish o'rtasidagi munosabatlar qaram o'zgaruvchi (ko'pincha "natija o'zgaruvchisi" deb nomlanadi) va bir yoki bir nechtasi mustaqil o'zgaruvchilar (ko'pincha "taxminchilar", "kovaryatlar" yoki "xususiyatlar" deb nomlanadi). Regressiya tahlilining eng keng tarqalgan shakli bu chiziqli regressiya, unda tadqiqotchi chiziqni topadi (yoki undan murakkabroq) chiziqli birikma) ma'lum bir matematik mezon bo'yicha ma'lumotlarga eng mos keladigan. Masalan, usuli oddiy kichkina kvadratchalar noyob qatorni hisoblab chiqadi (yoki giperplane) bu haqiqiy ma'lumotlar va ushbu chiziq (yoki giperplane) orasidagi kvadratik farqlar yig'indisini minimallashtiradi.
Matematik sabablarga ko'ra (qarang chiziqli regressiya), bu tadqiqotchiga taxmin qilishga imkon beradi shartli kutish (yoki aholi) o'rtacha qiymat) mustaqil o'zgaruvchilar berilgan qiymatlar to'plamini qabul qilganda qaram o'zgaruvchining. Regressiyaning kamroq tarqalgan shakllari alternativani taxmin qilish uchun biroz boshqacha protseduralardan foydalanadi joylashish parametrlari (masalan, kvantli regressiya yoki zaruriy vaziyatni tahlil qilish) yoki chiziqli bo'lmagan modellarning kengroq to'plamida shartli kutishni taxmin qilish (masalan, parametrsiz regressiya). - Matematik sabablarga ko'ra (qarang chiziqli regressiya), bu tadqiqotchiga taxmin qilishga imkon beradi shartli kutish (yoki aholi) o'rtacha qiymat) mustaqil o'zgaruvchilar berilgan qiymatlar to'plamini qabul qilganda qaram o'zgaruvchining. Regressiyaning kamroq tarqalgan shakllari alternativani taxmin qilish uchun biroz boshqacha protseduralardan foydalanadi joylashish parametrlari (masalan, kvantli regressiya yoki zaruriy vaziyatni tahlil qilish) yoki chiziqli bo'lmagan modellarning kengroq to'plamida shartli kutishni taxmin qilish (masalan, parametrsiz regressiya).
Do'stlaringiz bilan baham: |
