Guruh talabasi Eltazarov Bekzod Mavzu: Karrelyatsion taxlilni statistika muhitidan foydalanib amalga oshirish

Turli xil dastur maydonlari, o'rniga turli xil terminologiyalar qo'llaniladi qaram va mustaqil o'zgaruvchilar. Ko'pgina regressiya modellari buni taklif qiladi ning funktsiyasi va , bilan vakili an qo'shimcha xato muddati ning modellashtirilmagan determinantlari uchun turishi mumkin yoki tasodifiy statistik shovqin: Tadqiqotchilarning maqsadi funktsiyani taxmin qilishdir bu ma'lumotlarga eng mos keladi. Regressiya tahlilini o'tkazish uchun funktsiya shakli ko'rsatilishi kerak. Ba'zan ushbu funktsiya shakli o'rtasidagi munosabatlar haqidagi bilimlarga asoslanadi va bu ma'lumotlarga ishonmaydi. Agar bunday bilim bo'lmasa, moslashuvchan yoki qulay shakl tanlangan. Masalan, oddiy o'zgaruvchan regressiya taklif qilishi mumkin , tadqiqotchining ishonishini taklif qiladi ma'lumotlarni ishlab chiqaradigan statistik jarayon uchun oqilona taxminiy bo'lish.Bir marta tadqiqotchilar o'zlarining afzalliklarini aniqlaydilar statistik model, regressiya tahlilining turli shakllari parametrlarni baholash uchun vositalarni taqdim etadi . Masalan, eng kichik kvadratchalar (shu jumladan uning eng kengtarqalgan varianti, oddiy kichkina kvadratchalar) ning qiymatini topadi bu kvadrat xatolarining yig'indisini minimallashtiradi . Berilgan regressiya usuli, oxir-oqibat, baholashni ta'minlaydi , odatda belgilanadi ma'lumotni hosil qilgan haqiqiy (noma'lum) parametr qiymatidan smetani ajratish.

• Turli xil dastur maydonlari, o'rniga turli xil terminologiyalar qo'llaniladi qaram va mustaqil o'zgaruvchilar. Ko'pgina regressiya modellari buni taklif qiladi ning funktsiyasi va , bilan vakili an qo'shimcha xato muddati ning modellashtirilmagan determinantlari uchun turishi mumkin yoki tasodifiy statistik shovqin: Tadqiqotchilarning maqsadi funktsiyani taxmin qilishdir bu ma'lumotlarga eng mos keladi. Regressiya tahlilini o'tkazish uchun funktsiya shakli ko'rsatilishi kerak. Ba'zan ushbu funktsiya shakli o'rtasidagi munosabatlar haqidagi bilimlarga asoslanadi va bu ma'lumotlarga ishonmaydi. Agar bunday bilim bo'lmasa, moslashuvchan yoki qulay shakl tanlangan. Masalan, oddiy o'zgaruvchan regressiya taklif qilishi mumkin , tadqiqotchining ishonishini taklif qiladi ma'lumotlarni ishlab chiqaradigan statistik jarayon uchun oqilona taxminiy bo'lish.Bir marta tadqiqotchilar o'zlarining afzalliklarini aniqlaydilar statistik model, regressiya tahlilining turli shakllari parametrlarni baholash uchun vositalarni taqdim etadi . Masalan, eng kichik kvadratchalar (shu jumladan uning eng kengtarqalgan varianti, oddiy kichkina kvadratchalar) ning qiymatini topadi bu kvadrat xatolarining yig'indisini minimallashtiradi . Berilgan regressiya usuli, oxir-oqibat, baholashni ta'minlaydi , odatda belgilanadi ma'lumotni hosil qilgan haqiqiy (noma'lum) parametr qiymatidan smetani ajratish.