Исследование в XXI веке август, 2022 г 1

Рисунок 2. Объем производства плодоовощной продукции (млрд. сумов)
7
 
Используя приведенные статистические данные, изучим влияние объемов 
производства плодоовощной продукции (Х
1
) (данные Госкомстата) и транспортных 
расходов (Х
2
) (экспериментальные оценки транспортных расходов по результатам 
экспертного опроса) на объем экспорта плодоовощной продукции (У).
Выявление влияния этих факторов дает возможность разработать научно 
обоснованные предложения и рекомендации для дальнейшего развития отрасли. 
Для этого в первую очередь проверяется коэффициент корреляции (табл.1) с целью 
проверки взаимосвязи результирующего фактора и влияющих факторов. 
8
 

y 
x1 
x2 
y 
1 
x
1
-0,3813 
1 
x
2
0,966446 
-0,40263 
1 
Таблица 1 
Коэффициент корреляции между факторами 
Из таблицы видно, что результирующий фактор находится ниже обратного 
среднего по первому влияющему фактору, а со вторым влияющим фактором 
существует правильная плотная корреляция. Поскольку между влияющими 
факторами 
не 
наблюдается 
мультиколлинеарности, 
из 
анализируемых 
статистических данных можно сделать вывод, что экспорт плодоовощной продукции 
тесно связан непосредственно с транспортными издержками. 
С целью изучения связей между анализируемыми факторами требуется 
составить уравнение линейной регрессии во множественном числе следующего вида: 
n
n
x
a
x
a
x
a
a
y





...
*
*
2
2
1
1
0
(1) 
Где y - результирующий фактор, 
n
x
x
x
,...,
,
2
1
- влияющие факторы и 
n
a
a
a
a
,...,
,
,
2
1
0
-параметры уравнения регрессии. Используя метод наименьших 
7
Данные Госкомстата, 
www.stat.uz
 
8
Авторская обработка 
25,9 30,6 
36,3 43,2 
55,4 61,7 
83,3 
102,4 108,3 
123,6 
0
50
100
150
2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020

---

Международный научный журнал № 1 (100), часть 1 
«Новости образования: исследование в XXI веке» август, 2022 г
158 
квадратов, можно будет определить параметры уравнения регрессии с помощью 
следующей системы нормальных уравнений: 




































n
n
n
n
n
n
n
n
n
n
x
y
x
a
x
x
a
x
x
a
x
a
x
y
x
x
a
x
x
a
x
a
x
a
y
x
a
x
a
x
a
a
n
*
...
*
*
..........
..........
..........
..........
..........
..........
..........
..........
..........
*
*
...
*
...
*
2
2
2
1
1
0
1
1
2
1
2
2
1
1
1
0
2
2
1
1
0
(2)