Muhammad al-xorazmiy nomidagi toshkent axborot texnologiyalari universiteti kompyuter Injiniring Fakulteti

Baholash xususiyatlari . Ko'rsatish oson, agar M _i = 0 , D _i = ² bo'lsa, u
holda:

1) M \u003d a, M \ u003d b , ya'ni. taxminlar xolis;

2) D = ² / n , D = ² / ;
3) cov ( ) = 0;
agar _{i ning taqsimlanishini qo'shimcha ravishda normal deb hisoblasak} , u holda
4) hisoblaydi va normal taqsimlanadi va mustaqildir;
5) kvadratlarning qoldiq yig'indisi
Q2 ⁼ ( 3,7)
) dan mustaqil va Q ^2/2 n ^-2 erkinlik darajasi bilan chi-kvadrat qonuniga muvofiq taqsimlanadi .
va ishonch oralig'i uchun taxminiy
Mulk noma'lum parametr ² ni qiymati bo'yicha xolis baholash imkonini beradi


s ² \ u003d Q ² / ( n -2). (3.8)

s ² va dan mustaqil bo'lgani uchun , munosabat

va , qayerda ,

n -2) erkinlik darajasiga ega bo'lgan Student taqsimotiga ega va shuning uchun a va b uchun ishonch oraliqlari :
, , (3.9)

Bu erda t _{p -} n – 2 erkinlik darajasi bilan Talaba taqsimotining C darajali kvantili (1 + P _D ) / 2 , P _D - ishonch koeffitsienti.

Regressiya tahlilini yakunlovchi eng qiyin bosqich bu ­tenglamani talqin qilish, ya’ni uni statistika va matematika tilidan ta’lim sohasi tiliga tarjima qilishdir.
qilish o'rganilayotgan hodisalar tegishli bo'lgan bilim sohasi usullari bilan amalga oshiriladi . ­Ammo har qanday talqin ­regressiya tenglamasini yaxlit statistik baholashdan va modelga kiritilgan omil belgilarining ahamiyatini baholashdan, ya'ni ular ­hosil bo'lgan xususiyatning qiymatiga qanday ta'sir qilishini aniqlashdan boshlanadi. Regressiya koeffitsientining ­qiymati qanchalik katta bo'lsa, bu xususiyatning ­modellashtirilgan jarayonga ta'siri shunchalik katta bo'ladi.­
Bunday holda, regressiya koeffitsienti oldidagi belgi alohida ahamiyatga ega. Regressiya koeffitsientlarining belgilari natijaviy atributga ta'sir qilish xususiyatini ko'rsatadi. Agar omil atributi ortiqcha belgisiga ega bo'lsa, bu omil ortishi bilan samarali ­atribut ortadi; agar omil belgisi minus belgisi bilan bo'lsa, uning ortishi bilan samarali belgi kamayadi.
Ushbu belgilarning talqini ­modellashtirilgan (natijadagi) xususiyatning mazmuni bilan to'liq aniqlanadi. Agar uning ­qiymati o'sish yo'nalishi bo'yicha o'zgarsa, unda omil belgilarining ortiqcha belgilari ­ijobiy ta'sir ko'rsatadi. Natija belgisi "-1" ga, ya'ni pasayish yo'nalishida o'zgarganda, ­omil ­belgilarining minus belgilari ijobiy qiymatga ega bo'ladi ­.
Agar nazariya omil belgisi ijobiy qiymatga ega bo'lishi va minus belgisiga ega bo'lishi kerakligini taklif qilsa, regressiya tenglamasining parametrlari va ­ushbu parametr uchun kodlash tizimining hisoblarini tekshirish kerak.­
Ushbu hodisa ko'pincha ­qarorda qilingan xatolar tufayli yuzaga keladi. Ammo shuni yodda tutish kerakki, ­omillarning birgalikdagi ta'sirini tahlil qilganda, agar ular o'rtasida o'zaro bog'liqlik mavjud bo'lsa, ularning ta'sir qilish xarakteri o'zgarishi mumkin. Faktor belgisi ta'sir belgisini o'zgartirganligiga ishonch hosil qilish uchun ­ushbu modelning echimini sinchkovlik bilan tekshirish kerak, chunki belgilar ko'pincha ma'lumotlarni yig'ish yoki qayta ishlashda ruxsat etilgan xatolar tufayli o'zgarishi mumkin.