Determinatsiya koeffitsiyenti:
Determinatsiya koeffitsienti bog’liq o’zgaruvchi o’zgarishining bog’liqsiz o’zgaruvchi yordamida tushuntiriladigan qismi hisoblanadi.
Demak, sof foydaning o’zgarishini 80,6% ini jismoniy shaxslarga berilgan muddati tugagan kreditlar va jismoniy shaxslarga berilgan omonatlar o’zgarishi bilan tushuntirish mumkin ekan.
Prediktorlar qatnashgan model uchun F-sinov:
Y o’zgaruvchini o’zgarishini model uchun tanlangan prediktorlar o’zgarishi uchun ahamiyatli qismini tushuntirish mumkinmi, yo’qligini tushuntirib beradi.
Regressiya tahlilida yana bir muhim statistika – bu F-statistikadir. Bu statistika tanlanma regressiya tenglamasining statistik ahamiyatliligini tekshirish uchun ishlatiladi. Nolinchi va alternativ taxmin quyidagidan iborat:
H0: ρ2=0
H1: ρ2>0
1-α ishonchlilik darajasi uchun mos hal qiluvchi qoida quyidagicha:
– Agar F ≥ Fα(k;n-k-1) bo’lsa, u holda H0 rad etiladi, H1 qabul qilinadi. Bu tenglama statistik ahamiyatli bo’lib, prediktorlar olingan regressiya tenglamasi orqali Y dispersiyasining ahamiyatli qismini tushuntira olishini bildiradi.
– Agar F < Fα(k;n-k-1) bo’lsa, u holda H0 qabul qilinadi, ya’ni olingan model statistik ahamiyatsiz deb topiladi.
Analysis of Variance
Source DF SS MS F P
Regression 2 1,31761E+18 6,58806E+17 49,93 0,000
Residual Error 24 3,16669E+17 1,31945E+16
Total 26 1,63428E+18
Minitab programma hisoblab bergan yuqoridagi natijalar oynasiga ko’ra F=49,93 ga teng ekan.
Endi Fcr=Fα(k;n-k-1) Minitab programmasi yordamida F ning kritik qiymatini hisoblaymiz:
bunda,
k- chiziqli bog’liq bo’lmagan baholanayotgan parametrlar soni;
n- tanlanma hajmi;
Inverse Cumulative Distribution Function
F distribution with 2 DF in numerator and 28 DF in denominator
P( X <= x ) x
0,95 3,34039
Fcr = Fα(k;n-k-1) = F0,05(2;28) = 3,34039;
Demak, F=49,93 > F0,05(2;28)=3,34039 bo’lganligi uchun H1 gipoteza qabul qilinadi, H0 gipoteza rad etiladi.
Xulosa: Banklar sof foydasi o’zgarishini jismoniy shaxslarga berilgan muddati tugagan kreditlar va jismoniy shaxslar qo’ygan omonatlar o’zgarishi bilan regressiya tenglamasi yordamida ahamiyatli qismini tushuntirishi mumkin ekan.
Do'stlaringiz bilan baham: |