Yuqori tartibli avto regresssiv modellarda yagona ildiz uchun test

Yuqori tartibli avto regresssiv modellarda yagona ildiz uchun test

Bajardi: Sohibjon Farmonov

Qabul qildi: Hamdamov .M

Reja:

1. Avtoregression modellar tahlil.

2. Avtoregression modellar tahlilning mohiyati.

3. Avto regressiv moodellarning ahamiyati.

1. Hodisalarni dastlabki tahlil qilish va ushbu hodisalarni tavsiflovchi omillar (belgilar) o‘rtasidagi o‘zaro bog‘liqliklar paydo bo‘lishining sabablarini aniqlash.

1. Hodisalarni dastlabki tahlil qilish va ushbu hodisalarni tavsiflovchi omillar (belgilar) o‘rtasidagi o‘zaro bog‘liqliklar paydo bo‘lishining sabablarini aniqlash.

2. Omillarni ta’sir etuvchi va natijaviy omillarga bo‘lish hamda ularni korrelyatsion-regression modellarga kiritish nuqtai nazaridan tadqiq etish uchun eng muhim omillarni tanlash.

3. Juft korrelyatsiya koeffitsiyentlari

matritsasini tuzish va

korrelyatsion-regression modellar

omillarini guruhlashning

ehtimol tutilgan variantlarini baholash.

4. Regressiya tenglamasi shaklini

dastlabki baholash.

5. Regressiya tenglamasini yechish, regressiya koeffitsiyentlarini hisoblash va ularning ma’nosini talqin etish. 6. Natijaviy omilning nazariy jihatdan kutilayotgan (regressiya tenglamasi bo‘yicha takroriy chiqarilgan) qiymatlarini hisoblab chiqish. 7. Umumiy, omilli va qoldiq dispersiyalarni aniqlash va qiyosiy tahlil qilish; regression modelga kiritilgan omillar o‘rtasidagi bog‘liqlikning zichligini baholash. 8. Modelning sifatini umumiy baholash, muhim bo‘lmagan omillarni chiqarib tashlash (yoki qo‘shimcha omillarni kiritish), modelni tuzish, ya’ni 1- 7-bandlarni takrorlash.

9. Regressiya tenglamasi parametrlarining ishonchliligini statistik baholash, funksiyaning regressiya tenglamasi bo‘yicha nazariy jihatdan kutilayotgan qiymatlari uchun ishonch chegaralarini tuzish.

9. Regressiya tenglamasi parametrlarining ishonchliligini statistik baholash, funksiyaning regressiya tenglamasi bo‘yicha nazariy jihatdan kutilayotgan qiymatlari uchun ishonch chegaralarini tuzish.

10. Tahlildan kelib chiqadigan amaliy xulosa qilish. O‘zgaruvchi x variatsiyasining u o‘zgaruvchiga ta’sirini ko‘rib chiquvchi hamda bir omilli korrelyatsion va regression tahlilni o‘zida namoyon etuvchi juft chiziqli korrelyatsiya ekonometrikada eng chuqur ishlab chiqilgan metodologiya hisoblanadi va u bir omilli

korrelyatsion va regression tahlilni

namoyon etadi

Regression tahlil bog‘liqlikning unda natijaviy omilning o‘zgarishi bir yoki bir necha omillarning ta’siri bilan shartlangan, natijaviy omilga ta’sir ko‘rsatuvchi boshqa barcha omillar ko‘pligi esa doimiy va o‘rtacha qiymat sifatida qabul qilinadigan tahliliy shaklini aniqlashdan iborat. Regression tahlilning maqsadi – natijaviy omil shartli o‘rtacha qiymatining omilli belgilarga funksional bog‘liqligini baholashdan iborat.

Regression tahlil bog‘liqlikning unda natijaviy omilning o‘zgarishi bir yoki bir necha omillarning ta’siri bilan shartlangan, natijaviy omilga ta’sir ko‘rsatuvchi boshqa barcha omillar ko‘pligi esa doimiy va o‘rtacha qiymat sifatida qabul qilinadigan tahliliy shaklini aniqlashdan iborat. Regression tahlilning maqsadi – natijaviy omil shartli o‘rtacha qiymatining omilli belgilarga funksional bog‘liqligini baholashdan iborat.

Regression tahlilning asosiy omili shundan iboratki, faqat natijaviy omil taqsimlashning normal qonuniga, ta’sir etuvchi omillar esa taqsimlashning ixtiyoriy qonuniga bo‘ysunadi. Bunda regression tahlilda natija (u) va omillar (xi) o‘rtasidagi sabab-oqibat bog‘liqlikning mavjudligi oldindan nazarda tutiladi. Regressiya tenglamasi yoki ijtimoiy-iqtisodiy hodisalar bog‘liqlik modeli quyidagi funksiya bilan ifodalanadi:

Regression tahlilning asosiy omili shundan iboratki, faqat natijaviy omil taqsimlashning normal qonuniga, ta’sir etuvchi omillar esa taqsimlashning ixtiyoriy qonuniga bo‘ysunadi. Bunda regression tahlilda natija (u) va omillar (xi) o‘rtasidagi sabab-oqibat bog‘liqlikning mavjudligi oldindan nazarda tutiladi. Regressiya tenglamasi yoki ijtimoiy-iqtisodiy hodisalar bog‘liqlik modeli quyidagi funksiya bilan ifodalanadi:

Bunda juft regressiya: natijaviy va bitta omil o‘rtasidagi bog‘liqlikni tavsiflaydi.
bu yerda k –omillar soni.

Bunda ko‘plik regressiyasi mavjud bo‘lib, u natijaviy omil ( y ) bilan ikki va undan ko‘p omil o‘rtasidagi bog‘liqlikni tavsiflaydi. Tenglama uni tuzishda talablarga amal qilingan taqdirda real modellashtiriladigan hodisa yoki jarayonga mos keladi. Regressiya tenglamasini tuzishga nisbatan quyidagi talablar qo‘yiladi. 1). Boshlang‘ich ma’lumotlar yig‘indisi bir xil bo‘lishi va matematik jihatdan uzluksiz funksiyalar bilan ta’riflanishi kerak. 2). Ancha katta hajmdagi tadqiq etiladigan tanlangan yig‘indining mavjudligi.

Modellashtiriladigan hodisaning sababli-oqibatli bog‘liqliklarning bir yoki bir necha tenglamalar bilan ta’riflash mumkinligi. 3). Hodisalar va jarayonlar o‘rtasidagi sababli-oqibatli bog‘liqliklarni, imkon qadar, bog‘liqlikning chiziqli (yoki chiziqli holatga keltiriladigan) shakl bilan ta’riflash lozim. 4). Model parametrlariga nisbatan miqdoriy cheklovlarning mavjud emasligi. 5). Omillarning miqdoriy ifodasi. 6). O‘rganiladigan obyektlar yig‘indisining hududiy va vaqt tarkibining doimiyligi.

– tasodifiy kattalik (qoldiq miqdori). Chiziqli juft regressiya modeli parametrlarining mazmuni: a0 – regression tenglamaning erkin koeffitsiyenti (a’zosi). Iqtisodiy ma’noga ega emas va, agar omil x = 0 bo‘lsa, u natijaviy omilning belgining qiymatini ko‘rsatadi

Etiboringiz uchun Raxmat !