Regressiyaning kodlangan koeffitsientlarini ahamiyatliligini aniqlash

 
Regressiya tenglamasining monandligini tekshirish (TFT). 
Tekshirish xuddi passiv tajribada amalga oshirilgani kabi Fisher mezonining 
ishonchli soha β (ko‘pincha 0.95 ga teng) va qoldiq hamda qayta tiklanish 
dispersiyalarining erkinlik darajalari sonlari f
R
va f
e 
larda tanlangan jadval 
qiymatlaridan foydalanib amalga oshiriladi.
Monandlik sharti quyidagi tengsizlikdan foydalanib tekshiriladi: 
(6) 
bu erda tenglama aniqligini tavsiflovchi qoldiq dispersiya quyidagi formula 
bo‘yicha aniqlanadi:
(7) 
Bunda f
R
= n - p , bu erda n – fakutorlarning turli qiymatlaridagi tajribalar 
soni; p – regressiyaning ahamiyatli koeffitsientlari soni.
TFT ning kamchiligi faktorlarning soni 5 dan katta (m=5 da n=2
5
=32) 
bo‘lganda sinovlar sonining tez oshib ketishi hisoblanadi.
Faktorlarning o‘zaro ta’sirlarini mavjud emasligiga yaqin maqsadlarni 
e’tiborga olmasdan regression tahlilni o‘tkazish uchun kichik sonli sinovlarni 
amalga oshirish etarlidir. Bunday hollarda TFTning bu erda ko‘rib o‘tilmagan kasr 
faktorli tajriba (KFT) qismini amalga oshirish mumkin. 

Modellash asosida o‘xshashlik nazariyasi yotadi, u shuni tasdiqlaydiki, 

mutlaq o‘xshashlik bir ob’ektning boshqa xuddi shunday ob’ekt bilan almashtirish
mavqeiga ega bo‘lishi mumkin. Modellashda mutlaq o‘xshashlik o‘rinli emas va 
shuning uchun ob’ektni tadqiq qilinayotgan ishlash tarafini etarli yaxshi aks 
ettirishga intilish kerak. Shuning uchun modellash turlarini tasniflash alomatlardan 
biri sifatida – modelning to‘lalik darajasini tanlash mumkin va modellarni shu 
alomatga muvofiq to‘liq, to‘liq bo‘lmagan va taxminiylarga bo‘lish mumkin. 
To‘liq modellash asosida nafaqat vaqtda, balki fazoda ham namoyon bo‘ladigan 
to‘liq o‘xshashlik yotadi. To‘liq bo‘lmagan modellash uchun o‘rganilayotgan 
ob’ektga modelning to‘liq bo‘lmagan o‘xshashligi xarakterlidir. Taxminiy 
modelllash asosida taxminiy o‘xshashlik yotadi, bunda real ob’ektning ba’zi 
ishlash taraflari mutlaq modellashmaydi. 
S tizimlarini modellash turlarining tasnifi 1-rasmda keltirildi. S tizimda 
o‘rganilayotgan jarayonlar xarakteriga muvofiq modellashning barcha turlari 
determinanlangan va stoxastik, statik va dinamik, diskret, uzluksiz va diskret – 
uzluksizlarga bo‘linishi mumkin. Determinanlangan modellash determinanlangan 


,
табл
,
2
2
e
R
f
f
e
R
F
S
S




.
ˆ
2
1
I
2
R
R
n
i
i
i
R
f
SS
p
n
y
y
S








---

jarayonni aks ettiradi, ya’ni har qanday tasodifiy ta’sirlarning yo‘qligi inobatga 
oladigan jarayonlarni nazarda tutadi; Stoxastik modellash ehtimollik jarayonlar va 
hodisalarni aks ettiradi. Bu holda tasodifiy jarayonning qator amalga oshirilishlari 
tahlillanadi va o‘rta ta’riflar, ya’ni bir turdagi amalga oshirishlarning to‘plami 
baholanadi. Statik modellash qandaydir vaqt lahzasida ob’ekt xulqini tavsiflash 
uchun xizmat qiladi, dinamik modellash esa vaqtda ob’ektning xulqini aks ettiradi. 
Diskret modellash diskretliligi nazarda tutilgan jarayonlarni tavsiflash uchun 
xizmat qiladi va shunga muvofiq uzluksiz modellash tizimlarda uzluksiz 
jarayonlarni aks ettirish uchun imkon beradi, diskret – uzluksiz modellashdan esa 
diskret hamda uzluksiz jarayonlarni ajratib ko‘rsatish zarur bo‘lgan hollarda 
foydalaniladi.