1- mustaqil ish. Tayyorladi: B. Q. Utanov


Download 0.66 Mb.
Pdf ko'rish
Sana14.05.2020
Hajmi0.66 Mb.
#105860
Bog'liq
MUSTAQIL ISHLASH UCHUN TOPSHIRIQ (1)


1- Mustaqil ish.                                                     Tayyorladi: B.Q.Utanov 

 



 

Assalomu alaykum hurmatli talabalar, sog’-omonmisizlar? Karantin vaqtida 

darslarni  masofaviy  tarzda  maroq  bilan  o’zlashtiryapsizmi?  Mavzularni  yanada 

mustahkam o’zlashtirish uchun quyidagi topshiriqlarni beraman. 

 1-topshiriq.  Guruh  bo’yicha  mavzu  yuzasidan  taqdimot  tayyorlash. 

Taqdimotning umumiy hajmi 20 slayddan kam bo’lmagan tarzda quyidagi holatda 

tayyorlanadi: 

➢  mavzu nomi; 

➢  mavzu rejasi 

➢  mavzuni  tayyorlashda  qaysi  manbalardan  foydalanganligi  (kitob, 

jurnal, internet sayti va hakazo) 

➢  mavzuning asosiy bayoni 

➢  mavzuga doir misollar bo‘lsa yanada yaxshi bo’ladi; 

 

Tavsiya 



etiladi: 

Guruh 


bilan 

ishlashni 

hisobga 

olgan 


holda 

tayyorlanayotgan taqdimotga kreativ yondoshilish. 



2-topshiriq.  Siz  o’zingiz  mutaxassislingizga  oid  emperik(iqtisodiy) 

ma’lumotlardan  yoki  bo’lmasa  mamlakatimiz  ijtimoiy-iqtisodiy  jarayoniga  doir 

ma’lumotlardan  foydalangan  holda  juft  regressiya  tenglamasini  (ekonometrik 

model)  tuzing.  (Exell  va  qo’lda  matematik  yo’l  bilan  ishlangan  holda).  Tuzilgan 

modelingizni interpritatsiya qiling(amaliy jihatdan tushuntiring). Har bir guruhning 

a’zosi  alohida  –  alohida  qilib  bir-birini  takrorlamaslik  sharti  bilan!  Pastda 

namunaviy emperik misol berib, har ikki usulda ishlab ko’rsatilgan. 

 

 

 


1- Mustaqil ish.                                                     Tayyorladi: B.Q.Utanov 

 



 

Toshkent moliya instituti “Byudjet hisobi va g’aznachilik” fakulteti ST – 60 guruh talabalariga “Ekonometrika“ fanidan berilgan 

Mustaqil ish 

GURUHLAR 

GURUH A’ZOLARI 

TAQDIMOT UCHUN MAVZU NOMI 

HAR BIR GURUH A‘ZOSINING 

EKONOMETRIK MODELI 

1-GURUH 

1.Usmonov Z 

2.G'afurov Q 

3.Raximov R 

Tenglamalar sistemasi ko’rinishidagi ekonometrik modellar 

parametrlarini baholash 

1.Amaliy ekonometrik model 

2. Amaliy ekonometrik model 

3. Amaliy ekonometrik model 

2-GURUH 

1. Qodirov J 

2. Jo'rayeva O 

3. Sharipov J 

Ekonometrikada ehtimollar nazariyasi va statistikaning asosiy 

tushunchalari 

4. Amaliy ekonometrik model 

5. Amaliy ekonometrik model 

6. Amaliy ekonometrik model 

3-GURUH 

1. Erishboyeva N 

2. Inomjonov M 

3. Tulavov A 

Vaqtli qatorlarda ekonometrik modellashtirish 

7. Amaliy ekonometrik model 

8. Amaliy ekonometrik model 

9. Amaliy ekonometrik model 



4-GURUH 

1. Mutalibov M 

2. Bozorov Sh 

Juft regressiya parametrlari uchun intervalli baholar. Juft regressiya 

tenglamasining ma’nodorligini baholash 

10. Amaliy ekonometrik model 

11. Amaliy ekonometrik model 

5-GURUH 

1. G'afurov G' 

2. Hamidov Sh 

3. Abdullayev M 

Chiziqsiz regressiya modeli 

12. Amaliy ekonometrik model 

13. Amaliy ekonometrik model 

14. Amaliy ekonometrik model 



6-GURUH 

1.Jumayev I 

2. Ro'zimatov X 

Ko’p faktorli regressiya modeli 

15. Amaliy ekonometrik model 

16. Amaliy ekonometrik model 



7-GURUH 

1. Hasanboyev A 

2. Bakirova M 

3. Tulinov M 

Iqtisodiy ko’rsatkichlarni prognozlashda ekonometrik modellardan 

foydalanish 

17. Amaliy ekonometrik model 

18. Amaliy ekonometrik model 

19. Amaliy ekonometrik model 

8-GURUH 

 1. Boybekova O 

2. Bobosharipov U 

Instrumental o’zgaruvchilar 

20. Amaliy ekonometrik model 

21. Amaliy ekonometrik model 



9-GURUH 

1.Yunusaliyev A 

2.

 Urolova D 



Davriy qatorlarda o’zaro bog’lanishlarni baholash 

22. Amaliy ekonometrik model 

23. Amaliy ekonometrik model 

Izoh: Har bir guruh o’ziga biriktirilgan mavzuni yoritishda kreativ yondashuv talab etiladi.  Tayyorlanayotgan taqdimot ishi kamida 20 ta slayddan iborat 

bo’lishi  shart.  Har  bir  guruh  a’zosi  alohida  yo’nalishiga  oid  bo’lgan  ma’lumotlardan  foydalanib,  model  tuzadi.  Demak,  butun  guruh  bo’yicha  23  ta 

ekonometrik  model  tuzilar  ekan.  Agar  mutaxassislik  bo’yicha  emperik  ma’lumotlar  cheklanish  holati  kuzatilsa,  ommaviy  ijtimoiy-iqtisodiy  voqea-

hodisalardan  foydalanishlari  mumkin  bo’ladi.  MUSTAQIL  ISHNI  BAJARISHGA  JIDDIY  QARANGLAR!!!(Bu  topshiriqdan  har  bir  talaba  to’g’risida  yetarlicha 

xulosa qilib olinadi va pirovardida bahoga ta’sir qiladi) 



1- Mustaqil ish.                                                     Tayyorladi: B.Q.Utanov 

 



 

Misol.  Sirg’ali  mashina  bozoridagi  03/03/2020  yildagi  Lacetti  (Gentra) 

avtomobili  savdosi  to’g’risida  quyidagi  ma’lumotlar  keltirilgan.  Emperik 

ma’lumotlarni  yig’ishda  ushbu  markadagi  avtomobillarini  sotgan  30  ta  odamdan 

so’rovnoma o’tkazildi. Mazkur so’rovnoma natijasida quyidagi ma’lumotlar olindi: 

Y-avtomobilning narxi (shartli birlikda,  ming $), X-avtomobilning yoshi (yil). Bu 

ma’lumotlar  asosida  juft  regressiya  tenglamasini  tuzing  hamda  tuzilgan  model 

asosida amaliy xulosa bering. 

1-jadval 

  

Y - Avtomobilning narxi, (shartli birlikda, ming $) 



X - Avtomobilning yoshi, yil 

8,1 



12,3 



6,6 



4,0 



10 

15,4 



14,9 



16,0 



5,4 



6,3 



10 


7,3 

11 



5,8 

12 



6,9 

13 



7,6 

14 



5,9 

15 



6,8 

16 



7,7 

17 



8,8 

18 



7,7 

19 



6,1 

20 



9,5 

21 



15,2 

22 



16,8 

23 



13,2 

24 



8,8 

25 



10,3 

26 



6,7 

27 



9,4 

28 



7,9 

29 



14,4 

30 



13,6 



Yechish. 



Mazkur  masalani  yechishdan  oldin  talabalarga  eslatma  sifatida 

misol bo’yicha quyidagilarni aytib o’tish joiz deb bildim. Ma’lumki avtomobilning 

narxiga  nafaqat  uni  yoshi,  balki  boshqa  omillar  ham  ta’sir  ko’rsatadi  (masalan, 

qaysi  holatdaligi,  rangi  va  hakazo).  Uni keyingi  topshiriqlarda  ma’lumot  sifatida 

qo’shamiz).  Shuning  uchun  talabalar  emperik  ma’lumotlarni  to’plashda  keyingi 

bosqich  topshiriqlarni  ham  inobatga  olgan  holda  (ko’p  omill  bo’ladi)  puxta 

o’ylangan holda yig’ishni tavsiya qilaman!!!!

  


1- Mustaqil ish.                                                     Tayyorladi: B.Q.Utanov 

 



 

Demak,  masalani  yechimiga  kelsak,  yig’ilgan  ma’lumotlar  bo’g’lanishi 

qanday analitik ko’rinishga ekanligini bilib olishimiz kerak (chiziqli yoki chiqziqli 

bo’lmagan)ga  e’tibor  berish  kerak.  1-rasmdan  ko’rinib  turibdiki  ma’lumot  siniq 

chiziqqa  ega,  bu  holatda  chiziqli  bo’lmagan  degan  xulosaga  kelish 

mumkin(shundan  ham  bilsa  bo’ladi  avtomobilning  narxiga  faqatgina  uning  narxi 

ta’sir  qilmasligini).  Lekin  ma’lumotga  yaxshilab  qarasak  yoshi  oshgan  sari  uning 

narxi tushib ketmoqda. Bu holatni yaxshilab ko’rish uchun ma’lumotlarni zanjirlab 

(Rang)  olamiz.  (2-rasm)  Ko’rib  turganingizdek  aslida  ma’lumotimiz  chiziqli 

bog’lanishga ega ekan.  

1-rasm 

 

2-rasm 



 

Yuqorida  ma’lumotimizning  analitik  ko’rinishi  chiziqli  ekanligini  bilgan 

holda 

𝑌 = 𝑎 + 𝑏 ∗ 𝑥   (1) 



(1) tenglamadan biz uchun noma’lum bo’lgan 

a

 hamda 


b

 parametrlarni eng kichik 

kvadratlar usulidan (2) foydalangan holda topib, regressiya tenglamasini tuzamiz. 

{

𝑛𝑎 + 𝑏 ∑ 𝑥 = ∑ 𝑦



𝑎 ∑ 𝑥 + 𝑏 ∑ 𝑥

2

= ∑ 𝑥𝑦



             (2) 

Biz misolimizga qaytadigan bo’lsak, mazkur sistemaga tushirish uchun bir qancha 

qo’shimchalar kiritishimiz kerak bo’ladi (2-jadval). 

0

5000



10000

15000


20000

1 5 9 13 17 21 25 29

X -

Avtomobilni



ng narxi, yil

Y -


Avtomobilni

ng narxi,

0

5000


10000

15000


20000

1 5 9 13 17 21 25 29

Y -

Avtomobilni



ng narxi,

X -


Avtomobilni

ng narxi, yil



1- Mustaqil ish.                                                     Tayyorladi: B.Q.Utanov 

 



 

2-jadval 

 



 

X



X*Y 


Y

𝒀



̂ = 𝟏𝟑, 𝟗𝟓 − 𝟏, 𝟏 ∗ 𝒙 + 𝜺 

 

|𝑌 − Ŷ



|

𝑌 − Ŷ

𝑌



(𝑌 − 𝑌)



̂

2

 



(𝑥 − 𝑥)

2

 



8,1 


16 


32,4 

65,61 


9,55 

1,45 


0,179012 

2,1025 


0,0009 

12,3 



24,6 



151,29 

11,75 


0,55 

0,044715 

0,3025 

4,1209 


6,6 


64 


52,8 

43,56 


5,15 

1,45 


0,219697 

2,1025 


15,7609 

4,0 



10 

100 


40 

16 


2,95 

1,05 


0,2625 

1,1025 


35,6409 

15,4 



15,4 



237,16 

12,85 


2,55 

0,165584 

6,5025 

9,1809 


14,9 


14,9 



222,01 

12,85 


2,05 

0,137584 

4,2025 

9,1809 


16,0 


16 



256 

12,85 


3,15 

0,196875 

9,9225 

9,1809 


5,4 


16 


21,6 

29,16 


9,55 

4,15 


0,768519 

17,2225 


0,0009 

6,3 



25 


31,5 

39,69 


8,45 

2,15 


0,34127 

4,6225 


0,9409 

10 


7,3 

36 



43,8 

53,29 


7,35 

0,05 


0,006849 

0,0025 


3,8809 

11 


5,8 

36 



34,8 

33,64 


7,35 

1,55 


0,267241 

2,4025 


3,8809 

12 


6,9 

16 



27,6 

47,61 


9,55 

2,65 


0,384058 

7,0225 


0,0009 

13 


7,6 



22,8 

57,76 


10,65 

3,05 


0,401316 

9,3025 


1,0609 

14 


5,9 

49 



41,3 

34,81 


6,25 

0,35 


0,059322 

0,1225 


8,8209 

15 


6,8 

81 



61,2 

46,24 


4,05 

2,75 


0,404412 

7,5625 


24,7009 

16 


7,7 



23,1 

59,29 


10,65 

2,95 


0,383117 

8,7025 


1,0609 

17 


8,8 



17,6 

77,44 


11,75 

2,95 


0,335227 

8,7025 


4,1209 

18 


7,7 

25 



38,5 

59,29 


8,45 

0,75 


0,097403 

0,5625 


0,9409 

19 


6,1 

36 



36,6 

37,21 


7,35 

1,25 


0,204918 

1,5625 


3,8809 

20 


9,5 



28,5 

90,25 


10,65 

1,15 


0,121053 

1,3225 


1,0609 

21 


15,2 



15,2 

231,04 


12,85 

2,35 


0,154605 

5,5225 


9,1809 

22 


16,8 



16,8 

282,24 


12,85 

3,95 


0,235119 

15,6025 


9,1809 

23 


13,2 



13,2 

174,24 


12,85 

0,35 


0,026515 

0,1225 


9,1809 

24 


8,8 

64 



70,4 

77,44 


5,15 

3,65 


0,414773 

13,3225 


15,7609 

25 


10,3 



20,6 

106,09 


11,75 

1,45 


0,140777 

2,1025 


4,1209 

26 


6,7 

25 



33,5 

44,89 


8,45 

1,75 


0,261194 

3,0625 


0,9409 

27 


9,4 

36 



56,4 

88,36 


7,35 

2,05 


0,218085 

4,2025 


3,8809 

28 


7,9 



23,7 

62,41 


10,65 

2,75 


0,348101 

7,5625 


1,0609 

29 


14,4 



14,4 

207,36 


12,85 

1,55 


0,107639 

2,4025 


9,1809 

30 


13,6 



40,8 

184,96 


10,65 

2,95 


0,216912 

8,7025 


1,0609 

Jami 

285,4 

121 

689 

930 

3116,34 

285,4 



7,1044 

157,955 

200,967 

O’rtacha 

9,51 

4,03 

23,0 

31 

103,878 

 

 

 

 

 

1- Mustaqil ish.                                                     Tayyorladi: B.Q.Utanov 

 



 

(2)  sistemani  2-jadval  ma’lumotlaridan  foydalangan  holda  quyidagi 

ko’rinishga keltiramiz: 

{

30𝑎 + 121𝑏 = 285,4



121𝑎 + 689𝑏 = 930

 

Bundan bizga noma’lum bo’lgan 



a

 hamda 


b

 parametrlarni matematik hisob-

kitob  orqali  hisoblab  topamiz.  Yoki  bo’lmasa  parametrlarni  topishning  quyidagi 

formulalari orqali hisoblaymiz: 

𝑎 = 𝑦̅ − 𝑏 ∗ 𝑥̅   ,            𝑏 =

𝐶𝑜𝑣(𝑥,𝑦)


𝛿

𝑥

2



  

Bunda 


𝐶𝑜𝑣(𝑥, 𝑦) = 𝑦𝑥

̅̅̅ − 𝑦̅ ∗ 𝑥̅ ,   𝛿

𝑥

2

= 𝑥



2

̅̅̅ − (𝑥̅)

  ga teng. 



Yuqorilardan foydalanib 

a=13,95

 hamda 


b=-1,1

 ni hosil qilamiz. 

Bundan quyidagi regressiya tenglamasi hosil bo’lganini ko’rishimiz mumkin: 

𝑌̂ = 13,95 − 1,1 ∗ 𝑥 + 𝜀  (3) 

(3)  hosil  bo’lgan  regressiya  tenglamasi  ko’rinishicha  X  –  omil  belgining  Y  – 

natijaviy  belgiga  teskari  ta’sir  qilib,  X  ning  1  birlikka  o’zgarishi  natijani  -1,1 

birlikka o’zgarishi olib kelar ekan. Iqtisodiy jihatdan tavsiflasak, Sirga’ali mashina 

bozoridagi  sotilayotgan  Lacetti  (Gentra)  avtomobil  yoshining  1  yilga  uzayishi 

uning narxini 1,1 ya’ni 1100 dollarga tushishiga olib kelar ekan.  Bundan tashqari 

o’rganish natijasida biz qabul qilgan omil belgi hamda natijaviy belgining o’zaro 

bog’liqlik  zichligini  bilish  ham  muhim  ahamiyat  kasb  etadi.  Qanday  zichlikda 

ekanligini bilish uchun korrelyatsiya koeffitsiyenti orqali hisoblab topamiz (4). 

𝑟

𝑦,𝑥


=

𝑦𝑥

̅̅̅ − 𝑦̅ ∗ 𝑥̅



𝜎

𝑥

∗ 𝜎



𝑦

=

𝑦𝑥



̅̅̅ − 𝑦̅ ∗ 𝑥̅

√𝑥

2



̅̅̅ − 𝑥̅

2

  ∗ √𝑦



2

̅̅̅ − 𝑦̅


2

 

=



31 − 9,5 ∗ 4,03

√23 − 4,03

2

∗ √103,88 − 9,5



2

=

31 − 38,37



√23 − 16,27 ∗ √103,88 − 90,25

=

−7,37



2,59 ∗ 3,69

=

−7,37



9,562

= −0,771 

Odatda -1≤r≤1 bo’lib, quyidagicha talqin qilinadi 


1- Mustaqil ish.                                                     Tayyorladi: B.Q.Utanov 

 



 

O’zgaruvchilar  orasidagi  bog’lanish  zichligi  darajasi  quydagicha  Cheddok 

jadvalidan foydalanib baholanadi: 

3-jadval 

O’zgaruvchilar orasidagi bog’lanish zichligi darajalari 

xy

 

0,1-0,3 


0,3-0,5 

0,5-0,7 


0,7-0,9 

0,9 va undan 

yuqori 

Bog’lanish 



zichligi 

darajasi 

 

bo’sh 


 

o’rta miyona  

 

sezilarli  



 

yuqori 


juda ham 

yuqori 


Yuqoridagi  jadval  ma’lumotlari  teskari  bog’lanishga  ega  bo’lganda  shu  tartibda    

(- minus) ishora bilan tavsiflanadi. Bizning misolda -0,771 ko’rinishga ekanligidan 

foydalanib,  buu  bog’lanish  teskari  kuchli  bog’lanishga  ega  degan  xulosa 

berishimiz  mumkin.  Demak,  Lacetti(Gentra)  avtomobili  qanchalik  yoshi  oshgan 

sari uning narxi tushib borishini ko’rsatadi. 

Albatta  bu  ko’rsatkichlarni  isbotlanmagan  nazariya  sifatida  qabul  qilib 

turamiz.  Chunki  ekonometrikada  har  bir  regressiya  tenglamasini  (ekonometrik 

modelni)  hosil  qilganimizda  uni  amaliyotga  qo’llash  mumkinmi  yoki 

mumkinmasmi  degan  savolga  javob  berishi  kerak  bo’ladi.  Bundan  tashqari 

modelda aproksimatsiyaning o’rtacha xatolini hisoblash ham kerak bo’ladi. Buning 

uchun bir nechta ko’rsatkichlarni hisoblash talab etiladi. 

Aproksimatsiyaning o’rtacha hatoligi quyidagi formula yordamida aniqlanadi:  

%

100



ˆ

1

1



=





n

i

i

xi

i

y

y

y

n

,   (5) 


𝐴̅ =

1

30



∗ 7,1044 ∗ 100 = 2,368%  Demak,  modelimiz  natijalari  bilan  haqiqiy 

daraja o’rtasidagi o’rtacha xatoligi 2,268 % ekan. Bu yaxshi ko’rsatkich deb qabul 

qilinadi.  Aproksimatsiyaning  o’rtacha  xatoligi  8-10  %  gacha  normal  holat  deb 

qaraladi. 

Hosil  qilgan  modelning  umumiy  ko’rinishining  ahamiyatliligini  Fisherning 

F

haqiqiy



-kriteriyasini  (5)  formula  bilan  hisoblab,  F

jadval


  qiymati  bilan  solishtirib 

modelning  umumiy  ko’rinishini  baholaymiz.  Bu  yerda  n-to’plam  birliklari  soni 

(bizning misolda n=30), m-omillar soni(1 ta omil, m=1) 

𝐹

ℎ𝑎𝑞𝑖𝑞𝑖𝑦



=

𝑟

2



1−𝑟

2



𝑛−𝑚−1

𝑚

          (6)  



𝐹

ℎ𝑎𝑞𝑖𝑞𝑖𝑦


=

−0,771


2

1−(0,771)

2



30−1−1



1

=

0,594



1−0,594

∗ 28 =


16,64

0,406


=40,98            

1- Mustaqil ish.                                                     Tayyorladi: B.Q.Utanov 

 



 

Endi  hisoblagan  natijani  F

jadval

  ma’lumoti  bilan  solishtirib,  modelga  xulosa 



beramiz. Ilovadagi Fisherning jadvalida agar bitta bo’lib, to’plam birliklari soni 30 

ta  bo’lganda  (n-2)  ligini  hisobga  olib  F

jadval

=  4,20  ga  teng  ekanligini  ko’rishimiz 



mumkin.  Demak,  F

haqiqiy

(40,98)

 

>  F

jadval

(4,20)  ekanligi  kelib  chiqdi.    Regressiya 

tenglamasiga  X  larning  qiymatini  qo’yib  Ŷ  larni  hisoblab  topib  2-jadvalga 

yozamiz.  Bu  qiymat  avvalo  Y  ning  nazariy  qiymatlari  bilan  haqiqiy  qiymatlari 

orasidagi  tafovutni  ko’rish  uchun  kerak  bo’ladi.  Bundan  tashqari 

regressiya 

tenglamasini  qurishdagi  xatoliklarga  tenglamadagi 

"

"a



 va   

"

"b



parametrlarni 

hamda 


xy

r

 - korrelyatsiya koeffitsentini hisoblashdagi tasodifiy xatoliklar ham ta’sir 

etadi.  Shuning  uchun   

"

"a



 va   

"

"b



 parametrlarni  hisoblashdagi  standart  xatoliklar 

b

a

m

,

 lar aniqlaniladi.

 

Regressiya  koeffitsientining  tasodifiy  xatoligi  quyidagi  formula  bilan 



aniqlaniladi: 

.

)



(

)

2



/(

)

ˆ



(

2

2





=



x

x

n

y

y

m

x

b

                        (7)   

 

Bizning misolda 



𝑚

𝑏

= √



157,955/(30−2)

200,967


= √

5,64125 


200,967 

= √0,0281 = 0,1676 

Regressiya  tenglamasining 

"

"a



parametri  tasodifiy  xatoligi  quyidagi  formula 

bilan aniqlaniladi: 

.

)

(



2

)

ˆ



(

2

2



2







=

x

x

n

x

n

y

y

m

x

a

                     (8)

 

Bizning 


misolda 

𝑚

𝑎



= √

157,955


30−2

689



30∗200,967

= √5,64125 ∗ 0,1143 =

√0,6447 = 0,803 

Regressiya  tenglamasi  parametrlarining  statistik  ma’nodorligini  baholash 

Styudent- 

t

 kriteriyasi  yordamida  amalga  oshiriladi(erkinlik  darajasi  soni 

2



n



 va 

05

,



0

=



 bo’lganda 

t

 belgining  jadval  qiymatlari  ilovada  keltirilgan  Styudent 

taqsimoti jadvalidan topiladi). Unda quydagilar hisoblanadi; 


1- Mustaqil ish.                                                     Tayyorladi: B.Q.Utanov 

 



 

,

,



b

b

a

a

m

b

t

m

a

t

=

=



                        (9)

 

Agar 



t

 belgining  topilgan  asl  qiymatlari  uning  jadval  qiymatidan  katta  bo’lsa 

(ya’ni 

jadv

a

t

 



jadv

b

t

)

  



"

"a

 va  

"

"b



 parametrlar statistik ma’nodor hisoblanadi. 

Bizning misolda 

𝑡

𝑎

=



13,95

0,803


= 17,37,      𝑡

𝑏

=



−1,1

0,1676


= −6,56 

Ilovada  t

jadval

  =2,0484  ga  teng.  Ko’rib  turganimizdek,  ikkala  ko’rsatkichning 



moduldan olgan qiymati jadval ma’lumotidan katta. Bundan xulosa shuki, modelni 

tashkil qiluvchi parametrlarning ikkalasi ham statistik ahamiyatga ega.  

Bu  misolni  Excel  dasturi  orqali  ham  ishlaymiz.  Buning  uchun  Excel 

dasturga kirib, tepadan «Данные» bo’limini tanlab, quyidagi 1-rasm bo’yicha ish 

qilamiz: 

 

1-rasm. Boshlang’ich holatda kerakli buyruqni topish 

Keyin  davom  ettirish  uchun  o’sha  bo’limdan  «Анализ  данных»  ni  belgilab, 

quyidagi 2-rasmdagi kabi ko’rinishdagi buyruqlarni hosil qilamiz. Agar «Данные» 

bo’limiga  kirganimizda  «Анализ  данных»  buyrug’i  bo’lmasa,  uni  «Настройка 

панели быстрого доступа» ga kirib aktiv qilib olish kerak bo’ladi. 



1- Mustaqil ish.                                                     Tayyorladi: B.Q.Utanov 

 

10 



 

 

2-rasm. Ma’lumotlarni hisoblash uchun buyruqni topish 

Biz  buyruqlar  ichidan  «Регрессия»  buyrug’ini  topib,  “OK“  ni  bossak  3-rasm 

ko’rinishidagi holat yuzaga keladi. 

 

3-rasm. Omil va natijaviy ko’rsatkichni hisob-kitobga tayyorlash 

«Входной  интервал  Y»  ga  misolimizdagi  Y-natijaviy  ko’rsatkich  ustunini  to’liq 

kiritamiz. «Входной интервал X» ga esa X-omil belgi ustunidagi ko’rsatkichlarni 

kiritamiz.  Shundan  keyin  “OK”  tugmasini  bosib  4-rasm  ko’rinishidagi  oynada 

natijalar hosil bo’ladi.  


1- Mustaqil ish.                                                     Tayyorladi: B.Q.Utanov 

 

11 



 

 

4-rasm. Natijaviy holat 

Bu  yerda  ko’rsatib  o’tilganidek,  quyidagi  natijalarga  ega  bo’ldik:  Korrelyatsiya 

koeffitsiyenti  r

x,y

  0,7808  ya’ni  78,08  %  .  Bu  degani  bu  berilgan  2  ta  ko’rsatkich 



orasidagi  bog’lanish  kuchliroq  bog’lanishga  ega  ekan.  Eslasangiz  bu  misolni 

o’zimiz  ishlaganimizda  teskari  bog’lanish  hosil  bo’lgandi,  bu  yerda  esa  to’g’ri 

bo’lgan.  Buni  yanada  aniq  bilishimiz  uchun  1-  rasmdagi  holatdan  keyin  5- 

rasmdagi  kabi  holatni  hosil  qilib,  «Корреляция»  buyrug’ini  tanlab,  “OK” 

tugmasini bosib 6-rasmni hosil qilamiz. 

 

5- rasm. Korrelyatsiya koeffitsiyentini hisoblash buyrug’i 

 

6 – rasm. Korrelyatsiya koeffitsiyentining natijaviy holati 


1- Mustaqil ish.                                                     Tayyorladi: B.Q.Utanov 

 

12 



 

Bu  holatda  korrelyatsiya  koeffitsiyenti  r

x,y 

=  -0,778  ekanligi  xuddi  oldingi  qo’lda 



ishlaganimiz kabi qiymat hosil bo’ldi.   

Demak  Fisher  ayniyati  bo’yicha  tuzgan  modelimiz  ahamiyatli  bo’lgan. 

F=43,125  «Значимость  F  =4,0369Е-07»  bu  esa  bu  qiymatning  0,05  dan  kichik 

ekanligini  ko’rsatadi.  Agar  «Значимость  F»  0,05  dan  kichik  bo’lsa  takilf 

qilinayotgan  model  statistic  ma’noga  ega  bo’ladi.  Agar  bu  ko’rsatkich  aksincha 

bo’lsa model statistic ma’noga ega bo’lmaydi. Shu yerda misolni to’xtatib, model 

ma’lumotlarini  qayta  ko’rib  chiqish  kerak  degan  xulosaga  yoki  bo’lmasa 

kuzatuvlar  sonini  oshirish  zarurligi  ko’riladi.  Bundan  tashqari  parametrlar  ham 

statistic 

ma’noga 


ega. 

Parametrlarning 

ma’nodarligini 

ham 


5-jadval 

ma’lumotlaridagi 

ko’rsatkichlar 

bilan 


qiyoslab 

xulosa 


beramiz. 

Bizni 


misolimizdagi ikkita parametrga mos ravishda t-Statistika qiymatlari hosil bo’lgan. 

Ularning yonida turgan «P-Значение» qiymatlarini 0,05 qiymatdan katta-kichikligi 

bilan  tavsiflanadi. Agar qiymatlar 0,05  dan kichik bo’lsa hisoblangan  parametrlar 

statistic ma’noga ega bo’ladi. Bizning misolda “a” parametrniki 1,5678E-16 hamda 

“b” parametrniki esa 4,03693E-07 ga teng ekan. Ikkala ko’rsatkich ham 0,05 dan 

kichik. 


Bundan 

ko’rinadiki, 

bizning 

modelni 


tashkil 

qiluvchi 

ta 


parametrlar(

a=13,95

  hamda 


b=-1,1

)  ham  ma’noga  ega.  Demak  hosil  qilgan 

modelni  Sirg’ali  mashina  bozorida  Lacetti(Gentra)  avtomobilning  narxiga  uning 

yoshi  qanchalik  ta’sir  qilishi  haqida  birlamchi  xulosalar  chiqarsak  bo’lar  ekan. 

Demak,  agar  avtomobil  1  yoshga  to’lsa  yangi  holatdagiga  qaraganda  1,1  ming 

dollarga  kamroq  narxga  sotishi  isbotlandi.  Albatta  bu  yerda  taklif  qilinayotgan 

modeldan  kamchiliklar  ham  bor.  Chunki,  biz  bilamizki  avtomobilning  narxi 

faqatgina  uning  yoshiga  bog’liq  bo’lmay,  balki  qolgan  faktorlar  hisobiga  ham 

o’zgarishi mumkin. Bu kabi misollar haqida to’liqroq xulosalarga kelishimiz uchun 

omillar sonini oshirib, o’rganish ishlarini olib borsak maqsadga muvofiq bo’ladi.  

Talabalarga  yana  bir  narsani  aytishni  joiz  deb  bilamiz,  odatda  bu  kabi 

ma’lumotlarni qo’lda ishlash bilan kompyuterda ishlagan orasida ayrim tafovutlar 



1- Mustaqil ish.                                                     Tayyorladi: B.Q.Utanov 

 

13 



 

kuzatilishi  mumkin.  Bunga  asosiy  sabab  qilib  qo’lda  ishlaganimizda  natijalarni 

qisqartirib  (yaxlitlab)  olish  asosida  vujudga  kelishidir.  Bundan  tahlikaga 

tushmaslikni so’rab, kompyuter natijasini olib davom etib ketaverish kerak.



 

Download 0.66 Mb.

Do'stlaringiz bilan baham:




Ma'lumotlar bazasi mualliflik huquqi bilan himoyalangan ©fayllar.org 2024
ma'muriyatiga murojaat qiling