Yakuniy malaka ishi magistrlik
Download 1.23 Mb.
|
m th m.r.lababidi 2021
|
X3 va Y o'zgaruvchilar o'rtasidagi korrelyatsiya tahlili :
O'rganilgan uchinchi munosabatlar o'rtasidagi munosabatlardir foydalanish asosida qabul qilingan qarorlarning sifati matematik va statistik usullar va boshqaruv samaradorligi yechimlar. Ma'lumotlarning grafik ko'rinishi 11-rasmda ko'rsatilgan. Y 5 to'rtta
2 1 0,5 1.5 X3 2.5 4.5 3.5 11-rasm – X3 va Y o’zgaruvchilar orasidagi bog’lanish Grafikdagi nuqtalarning joylashuvining tabiati ko'rilgan gipotezaga imkon beradi X3 va Y o'rtasidagi munosabatlarning mavjudligi, munosabatlarning yo'nalishi to'g'ridan-to'g'ri, chunki bilan X3 qiymatlari ortishi bilan Y qiymatlari ham ortadi. Ushbu gipotezani tekshirish uchun korrelyatsiya tahlili o'tkazildi, natijalari 23-jadvalda keltirilgan. jadval - X3 va Y o'rtasidagi korrelyatsiya tahlili jadvaldagi Pearson koeffitsientining qiymati bizni yuqori ko'rsatadi X3 va Y o'rtasidagi to'g'ridan-to'g'ri bog'liqlik , chunki X3 qiymatlari ortishi bilan Y qiymatlari ham ortadi. Statistik ahamiyatlilik testi koeffitsientni ko'rsatadi Pearson 5% xatolik ehtimoli bilan ahamiyatli, chunki ahamiyat darajasining qiymati 5% dan kam. 2.3.4 Regressiya modellari Regressiya tahlili statistik analitik usul bo'lib, imkon beradi bir yoki bir nechta qaram o'zgaruvchining bog'liqligini baholang mustaqil o'zgaruvchilar. Regressiya tahlilining mohiyati topishdir qaram o'zgaruvchiga ta'sir qiluvchi eng muhim omillar. Qiymatni bashorat qilish uchun regressiya modeli keng qo'llaniladi mustaqil o'zgaruvchilar o'zgarganda qaram o'zgaruvchi. Bizning holatda biz bog'liq o'zgaruvchining uchtaga bog'liqligini o'rganamiz mustaqil o'zgaruvchilar, shuning uchun tahlil qilish uchun bir nechta o'zgaruvchilar ishlatilgan. regressiya tahlili. Biz ikkita usul yordamida bir nechta regressiya tahlilini o'tkazdik. Birinchi usul uchta mustaqil o'zgaruvchini birgalikda taqdim etish edi modelda, ularning ahamiyatidan qat'i nazar. Bir vaqtning o'zida inklyuziya qilishning bu usuli barcha regressorlar modeli tenglamani shunday baholashni nazarda tutadi bir vaqtning o'zida modelga kiritilgan va barchasining statistik ahamiyati omillar.
tenglama eng kichik F ehtimolli yangi mustaqil o'zgaruvchidir. Regressiya tenglamasiga allaqachon kiritilgan o'zgaruvchilar ulardan chiqarib tashlanadi, agar ularning ehtimolligi F etarlicha katta bo'lsa. Algoritm to'xtaydi qo'shish yoki chiqarib tashlash mezonlariga mos keladigan o'zgaruvchilar mavjud bo'lmaganda. jadvalda regressiya modelining ball qiymatlari keltirilgan. jadval - Regressiya modelining parametrlari
jadvalda normalangan qiymatning qiymati ko'rsatilgan aniqlash) barcha regressorlarni bir vaqtda kiritish usulida 0,704, 2 (koeffitsient bu model qaramlikdagi o'zgarishlarning 70,4% ni izohlaydi, degan ma'noni anglatadi o'zgaruvchan. Ushbu modeldagi test statistikasi 95,25 va model muhim (chunki muhimlik darajasining mos keladigan qiymati 5% dan kam). Bosqichma-bosqich usulga kelsak, jadval uchta ekanligini ko'rsatadi qiymatlari normallashtirilgan modellar 2 (0,660, 0,688 va 0,704) 66%, 68,8% va 70,4% qaram o'zgaruvchining o'zgarishi sifatida talqin etiladi. Hamma modellari katta ahamiyatga ega. jadvalda mustaqil o'zgaruvchilarni baholash qiymatlari keltirilgan. jadval - Mustaqil o'zgaruvchilarni baholash qiymatlari
25-jadvalda keltirilgan tahlil natijalariga asoslanib, E'tibor bering, eng ko'p hissa qo'shadigan mustaqil o'zgaruvchi barcha regressorlarni bir vaqtning o'zida kiritish usuli bo'yicha model, hisoblanadi eng yuqori beta qiymatiga ega X3 o'zgaruvchisi . Bu shuni anglatadiki, bu o'zgaruvchi tobening talqinidagi eng muhim o'zgaruvchidir Y o'zgaruvchisidan keyin X1 o'zgaruvchisi va keyin X2 o'zgaruvchisi. Bu haqida bosqichma-bosqich kiritish jarayonida baholangan modellar ham tasdiqlaydi regressorlarni tenglamalarga aylantiradi. X3 o'zgaruvchisi birinchi modelga kiritilgan edi tobening talqinidagi eng muhim o‘zgaruvchini ifodalaydi o'zgaruvchisi Y, keyin X1 o'zgaruvchisi 2-modelga kiritildi va nihoyat X2 o'zgaruvchisi 3-modelga kiritilgan. Bundan tashqari, oldingi jadvaldan barcha parametrlar mustaqil ekanligini ta'kidlaymiz o'zgaruvchilar statistik ahamiyatga ega, chunki tegishli darajadagi qiymat ahamiyati 5% dan kam. Quyidagi jadvalda olingan modellar ko'rsatilgan. jadval - Regressiya model raqami Shunday qilib, natijada olingan model solishtirish imkonini beradi, deb aytishimiz mumkin o'zaro regressorlarni ajratib ko'rsatish va ularga eng katta ta'sir ko'rsatadiganlarni aniqlash qaram o'zgaruvchi. Oldingi statistik tahlilga asoslanib, asosiyga javob berish mumkin tadqiqot savol bering va tadqiqot gipotezalarini natijalar sifatida baholang Tahlil quyidagi gipotezalarning to'g'riligini ko'rsatdi: H1: sifatida matematik va statistik usullardan foydalanish boshqaruv qarorlarini qabul qilish uchun axborot-tahliliy asos bo'yicha boshqaruv qarorlarining samaradorligiga ijobiy ta'sir ko'rsatadi sanoat korxonalari. Subgipotezalar: - H1.1: matematikadan foydalanishda yuqori boshqaruvni qo'llab-quvvatlash va statistik usullar boshqaruv samaradorligiga ijobiy ta'sir ko'rsatadi sanoat korxonalari uchun yechimlar. - H1.2: Boshqaruv qarorlarini qabul qilishda foydalaniladigan ma'lumotlar sifati qarorlar bo'yicha boshqaruv qarorlarining samaradorligiga ijobiy ta'sir ko'rsatadi sanoat korxonalari. Machine Translated by Google - H1.3: foydalanishga asoslangan qarorlar sifati matematik va statistik usullar samaradorlikka ijobiy ta'sir ko'rsatadi sanoat korxonalarida boshqaruv qarorlari. Ushbu bob foydalanish ta'sirini o'rganishga bag'ishlangan edi boshqaruv samaradorligining matematik va statistik usullari sanoat korxonalari uchun yechimlar. Tadqiqot modeli aniqlandi, va foydalanish o'rtasidagi munosabatlarni o'rganish uchun bir qator farazlarni taklif qildi qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimida matematik va statistik usullar va sanoat korxonalarida boshqaruv qarorlarining samaradorligi. Kerakli ma'lumotlarni to'plash uchun tadqiqot uchun so'rovnoma ishlab chiqilgan Download 1.23 Mb. Do'stlaringiz bilan baham: 
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||