Samarqand davlat universiteti қозон миллий тадқИҚотлар технология университети

Regressiya koeffitsiyentlarini hisoblash 
Reja (rejalashtirish matritsasi) tuzilgandan so„ng tajribalar 
o„tkaziladi (takrorlovchi tajribalar) va natijalar asosida regressiya 
tenglamasidagi 
koeffitsiyentlar 
quyidagi 
formulalar 
yordamida 
hisoblanadi: 
∑
∑
∑
 
Keltirilgan (7.35) formulalar rejalashtirish matritsalari xossalari 
(7.32-7.34) hisobga olingan holda qisqa kvadratlar usli asosida olingan 
(7.14, 7.15 ga qarang). 

---

135 
Misol. 7.2-jadvalda keltirilgan tajribaviy ma‟lumotlar asosida 
regressiya koeffitsiyentlarini hisoblang. 
7.2-jadval 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Olingan koeffitsiyentlarni hisobga olib, regressiya tenglamasini 
yozamiz: 
̂
Regressiya koeffitsiyentlari hisoblangandan keyin regressiya 
tenglamasining statistik tahliliga kirishiladi. 
7.3.1.2. Regressiya tenglamasining statistik tahlili 
 
Statistik (regression) tahlil quyidagi bosqichlardan tashkil topgan: 
1. takrorlanish dispersiyasini baholash: 
1) parallel tajribalar natijalari bo„yicha chiqish parametrining 
o„rtacha qiymati aniqlanadi: 
 
∑
 
2) Tanlangan dispersiya hisoblanadi: 
∑
̅
 
3) Tanlangan dispersiyaning yig„indisi hisoblanadi

---

136 
∑
4) Nisbat topiladi: 
∑
 
Dispersiyaning bir hilligiga Koxren me‟oni (G) bo„yicha 
tekshiriladi, agar G
jad
(q,f
1
,f
2
) bo„lsa, u holda dispersiya bir hilli. Agar 
dispersiya bir xilli bo„lmasa, u holda parallel tajribalar soni oshiriladi va 
qaytadan dispersiya bir xillikka tekshiriladi. 
5) Takrorlanish dispersiyasi hisoblanadi: 
∑
 
2. Regressiya koeffitsiyentlarini ahamiyatliligini baholash Styudent 
me‟zoni bo„yicha amalga oshiriladi: 
| 
|
 
bunda |
| – regressiya koeffitsiyentining absolyut qiymati;
– 
chi koeffitsiyentning o„rtacha kvadratik chetlanishi: 
Agar 
bo„lsa, u holda koeffitsiyent 
ahamiyatli. Agar shart bajarilmasa, u holda koeffitsiyent ahamiyatsiz va 
nulga aylantirilishi mumkin. 
O„z-o„zidan ushbu koeffitsiyent oldida turgan omil berilgan 
jarayonga ahamiyatsiz ta‟sir etadi. 
3. Modelning Fisher me‟zoni (F) bo„yicha adekvatlikka 
tekshirilishi bajariladi: 
∑
( ̅
̂
)
 
bunda l = n + 1. 
 
Agar F
jad
(q,f
1
,f
2
) bo„lsa, u holda chiziqli regressiya tenglamasi 
jarayonni adekvat ifodalaydi. 

---

137 
Erkinlik darajasi soni: f
1 
= N – n – 1; 
 
 
 
 
 
 
f
2 
= N(m – 1).