Matematika va miqdoriy usullar

Ris. 8. Oylik sotish hajmlari 
Grafikka asosan, ikkita ma’lumotlar to‘plami o‘rtasida to‘g‘ridan -to‘g‘ri bog‘liqlik mavjud. 
Bunda "eng yaxshi mos kelish" to‘g‘ri chizig‘i tarqoqlik grafigi nuqtalarining markazidan 
o‘tkazilgan. 4 - rasmdagi grafikda esa bir qator qiymatlar uchun "eng yaxshi mos kelish" egri 

---

58 
chizig‘i ko‘rsatilgan. Bu misollarda "eng yaxshi mos kelish" chizig‘i bizga mavjud ma’lumotlarga 
asoslanib boshqa qiymatlarni baholash imkonini beradi. 
10. Regressiya usullari 
Resessiya usullari ikki yoki undan ortiq o‘zgaruvchilar o‘rtasidagi bog‘lanishni aniqlash 
uchun ishlatiladi. Ko‘p hollarda bunday bog‘liklikni matematik shaklda ifodalash maqsadga 
muvofiqdir. Masalan, bu bog‘liqlik reklama xarajatlari (x) va sotish daromadlari (y) o‘rtasida 
bog‘liqlik bo‘lishi mumkin. Bunday holda, biz y ning qiymatini x orqali ifodalamoqchimiz. Unda 
masalan, y = 10x kabi oddiy ifoda bizga sotish hajmining reklama uchun sarflangan mablag‘lardan 
o‘n barobar ko‘p ekanligini bildiradi. Amalda esa, albatta mavjud bog‘liklik bu misoldagi kabi 
sodda bo‘lmasligi aniq. Ammo, bunday holatda ikkita x va y o‘zgaruvchilarni bog‘laydigan 
tenglamani topish jarayoni muhim va bunday tenglamani topsa bo‘ladi. 
Biz yuqorida ikkita x va y o‘zgaruvchilar o‘rtasidagi bog‘liqlikni tasvirlash uchun tarqoqlik 
chizig‘idan foydalanishni ko‘rdik. Buning uchun biz koordinatalar tekisligida ikkita 
o‘zgaruvchining qiymat juftlarini ifodalovchi nuqtalarni aniqlaymiz. Bu nuqtalar orqali chizilgan 
"eng yaxshi mos kelish" to‘g‘ri chizig‘i regressiya chizig‘i deb atalib, bu regressiya chizig‘ining 
tenglamasi quyidagicha bo‘ladi: 
Bu x va y ni o‘zaro bog‘laydigan to‘g‘ri chiziq tenglamasidir. Bunda b o‘zgarmasning 
qiymatini quyidagi formula yordamida hisoblash mumkin: