1- mustaqil ish. Tayyorladi: B. Q. Utanov
Download 0.66 Mb. Pdf ko'rish
|
MUSTAQIL ISHLASH UCHUN TOPSHIRIQ (1)
- Bu sahifa navigatsiya:
- GURUHLAR GURUH A’ZOLARI TAQDIMOT UCHUN MAVZU NOMI HAR BIR GURUH A‘ZOSINING EKONOMETRIK MODELI
- 6-GURUH
- 2-jadval
- Jami 285,4 121 689 930 3116,34 285,4
- 3-jadval O’zgaruvchilar orasidagi bog’lanish zichligi darajalari
- 1-rasm. Boshlang’ich holatda kerakli buyruqni topish
- 2-rasm. Ma’lumotlarni hisoblash uchun buyruqni topish
- 4-rasm. Natijaviy holat
- 5- rasm. Korrelyatsiya koeffitsiyentini hisoblash buyrug’i
1- Mustaqil ish. Tayyorladi: B.Q.Utanov
1 Assalomu alaykum hurmatli talabalar, sog’-omonmisizlar? Karantin vaqtida darslarni masofaviy tarzda maroq bilan o’zlashtiryapsizmi? Mavzularni yanada mustahkam o’zlashtirish uchun quyidagi topshiriqlarni beraman.
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
2 Toshkent moliya instituti “Byudjet hisobi va g’aznachilik” fakulteti ST – 60 guruh talabalariga “Ekonometrika“ fanidan berilgan Mustaqil ish
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
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
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 11. Amaliy ekonometrik model
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
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
3 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.
Y - Avtomobilning narxi, (shartli birlikda, ming $) X - Avtomobilning yoshi, yil 1 8,1 4 2 12,3 2 3 6,6 8 4 4,0 10 5 15,4 1 6 14,9 1 7 16,0 1 8 5,4 4 9 6,3 5 10
7,3 6 11 5,8 6 12 6,9 4 13 7,6 3 14 5,9 7 15 6,8 9 16 7,7 3 17 8,8 2 18 7,7 5 19 6,1 6 20 9,5 3 21 15,2 1 22 16,8 1 23 13,2 1 24 8,8 8 25 10,3 2 26 6,7 5 27 9,4 6 28 7,9 3 29 14,4 1 30 13,6 3
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
4 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
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
5 2-jadval
Y X X 2 X*Y
Y 2 𝒀 ̂ = 𝟏𝟑, 𝟗𝟓 − 𝟏, 𝟏 ∗ 𝒙 + 𝜺
|𝑌 − Ŷ| | 𝑌 − Ŷ 𝑌 |
̂ 2
(𝑥 − 𝑥) 2
1 8,1
4 16
32,4 65,61
9,55 1,45
0,179012 2,1025
0,0009 2 12,3 2 4 24,6 151,29 11,75
0,55 0,044715 0,3025 4,1209
3 6,6
8 64
52,8 43,56
5,15 1,45
0,219697 2,1025
15,7609 4 4,0 10 100
40 16
2,95 1,05
0,2625 1,1025
35,6409 5 15,4 1 1 15,4 237,16 12,85
2,55 0,165584 6,5025 9,1809
6 14,9
1 1 14,9 222,01 12,85
2,05 0,137584 4,2025 9,1809
7 16,0
1 1 16 256 12,85
3,15 0,196875 9,9225 9,1809
8 5,4
4 16
21,6 29,16
9,55 4,15
0,768519 17,2225
0,0009 9 6,3 5 25
31,5 39,69
8,45 2,15
0,34127 4,6225
0,9409 10
7,3 6 36 43,8 53,29
7,35 0,05
0,006849 0,0025
3,8809 11
5,8 6 36 34,8 33,64
7,35 1,55
0,267241 2,4025
3,8809 12
6,9 4 16 27,6 47,61
9,55 2,65
0,384058 7,0225
0,0009 13
7,6 3 9 22,8 57,76
10,65 3,05
0,401316 9,3025
1,0609 14
5,9 7 49 41,3 34,81
6,25 0,35
0,059322 0,1225
8,8209 15
6,8 9 81 61,2 46,24
4,05 2,75
0,404412 7,5625
24,7009 16
7,7 3 9 23,1 59,29
10,65 2,95
0,383117 8,7025
1,0609 17
8,8 2 4 17,6 77,44
11,75 2,95
0,335227 8,7025
4,1209 18
7,7 5 25 38,5 59,29
8,45 0,75
0,097403 0,5625
0,9409 19
6,1 6 36 36,6 37,21
7,35 1,25
0,204918 1,5625
3,8809 20
9,5 3 9 28,5 90,25
10,65 1,15
0,121053 1,3225
1,0609 21
15,2 1 1 15,2 231,04
12,85 2,35
0,154605 5,5225
9,1809 22
16,8 1 1 16,8 282,24
12,85 3,95
0,235119 15,6025
9,1809 23
13,2 1 1 13,2 174,24
12,85 0,35
0,026515 0,1225
9,1809 24
8,8 8 64 70,4 77,44
5,15 3,65
0,414773 13,3225
15,7609 25
10,3 2 4 20,6 106,09
11,75 1,45
0,140777 2,1025
4,1209 26
6,7 5 25 33,5 44,89
8,45 1,75
0,261194 3,0625
0,9409 27
9,4 6 36 56,4 88,36
7,35 2,05
0,218085 4,2025
3,8809 28
7,9 3 9 23,7 62,41
10,65 2,75
0,348101 7,5625
1,0609 29
14,4 1 1 14,4 207,36
12,85 1,55
0,107639 2,4025
9,1809 30
13,6 3 9 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
6 (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
2 ̅̅̅ − (𝑥̅) 2 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
7 O’zgaruvchilar orasidagi bog’lanish zichligi darajasi quydagicha Cheddok jadvalidan foydalanib baholanadi:
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.
% 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 ∗
1 = 0,594 1−0,594 ∗ 28 =
16,64 0,406
=40,98 1- Mustaqil ish. Tayyorladi: B.Q.Utanov
8 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 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-
kriteriyasi yordamida amalga oshiriladi(erkinlik darajasi soni 2 −
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
9 , , 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 b t t )
" "a va "
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:
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
Biz buyruqlar ichidan «Регрессия» buyrug’ini topib, “OK“ ni bossak 3-rasm ko’rinishidagi holat yuzaga keladi.
«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
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.
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 2 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'muriyatiga murojaat qiling