Mustaqil ish bajardi: O‘rinboyev Diyorbek Tekshirdi: Ohunboboyev M Orinboyev Diyorbek

|
Mustaqil ish bajardi: O‘rinboyev Diyorbek Tekshirdi: Ohunboboyev M
|
Sana | 15.05.2024 | Hajmi | 0,54 Mb. | | #235053 |
Bog'liq Orinboyev Diyorbek
MUHAMMAD AL-XORAZMIY NOMIDAGI TOSHKENT AXBOROT TEXNALOGIYALARI UNIVERSITETI
TELEKOMUNIKATSIYALAR (MOBIL TIZIMLAR) FAKULTETI
Ehtimolar va Statistika
MUSTAQIL ISH
Bajardi: O‘rinboyev Diyorbek
Tekshirdi: Ohunboboyev M
TOSHKENT-2024
Ko‘p o‘lchovli regressiya tenglamasini EKKU yordamida qo‘lda hisoblansin.
Ko‘p o‘lchovli regressiya tenglamasini Excel dasturlar paketi yordamida tuzish talab etiladi.
t-kriteriya yordamida ahamiyatlilig darajasi va erkinlik darajalari soni (n-h)-larga ko‘ra (n tanlanma hajmi, h-noma‘lum parametrlar soni) Regressiya parametrlari ahamiyatliligi aniqlansin.
Agar biror bir faktor ahamiyatsiz deb topilsa, ushbu faktorni tushirib qoldirib, qaytadan ko‘p o‘lchovli regressiya tenglamasi tuzilsin.
Ko‘p o‘lchovli regressiya tenglamasining to‘laligicha ahamiyatliligi Fisherning F-kriteriyasi orqali tekshirilsin.
Olingan natijalar xulosalari berilsin.
Xususan EKKU da nomaʼlum parametrlarni topish uchun keltirilgan sistemasi 4 ta o‘zgaruvchi uchun quyidagicha ko‘rinishni oladi:
Natijada -nomaʼlum parametrlarga bog‘liq bo‘lgan 4 o‘zgaruvchili 4 ta chiziqli algebraik tenglamalar sistemasiga ega bo‘lamiz. Ushbu sistemani ixtiyoriy maʼlum usulda (Gauss, Kramer, Jordano-Gauss va hokazo) yechimini topamiz. Hisoblashlarni excel dasturlar paketida amalga oshirish mumkin.
Yordamchi hisoblash jadvalini to‘ldiramiz:
Yordamchi jadval asosida tuzilgan 4 o‘zgaruvchili chiziqli algebraik tenglamalar sistemasini Kramer usulida Excel dasturlar paketi determinantni hisoblash komandasi orqali hisoblaymiz
Natijada quyidagicha ko‘p o‘lchovli regressiya tenglamasiga ega bo‘ldik:
Ushbu jarayon Excei dasturlar paketida avtomatlashtirilgan, olgan natijalarimizni dastur bo‘yicha hisoblash natijalari bilan taqqoslaymiz. Buning uchun quyidagicha amallar ketma-ketligini bajaramiz:
Natijada bir vaqtning o‘zida bizga zarur bo‘lgan bir qancha maʼlumotlarni olish imkoniyatiga ega bo‘lamiz.
Olingan natijalardan ko‘rinadiki regressiya tenglamasi parametrlari ahamiyatliligini tekshirish uchun zarur bo‘lgan t-alomatning hisoblangan qiymatlari:
; ;
Ushbu koeffitsiyentlar ahamiyatlilig darajasi va erkinlik darajalari soni
n-h=22-4=18-larga ko‘ra Styudent taqsimoti (yoki t-taqsimot) jadvalidan topilgan t-alomatning jadval qiymati bilan taqqoslanadi. Agar xisoblangan qiymatlar jadval qiymatdan katta bo‘lsa, u holda regressiya tenglamasi koeffitsiyentlari ahamiyatli hisoblanadi.
Bizning holda
statistika qiymatlari
Bu esa b3-haddan tashqari barcha koeffitsiyentlar ahamiyatsiz ekanligidan dalolat beradi.
Regressiya tenglamasi to‘laligicha ahamiyatli ekanligini tekshirish uchun esa Fisher F-alomatidan foydalanamiz, buning uchun hisoblangan Fisher koeffitsiyenti bilan, jadval orqali topilgan Fisher koeffitsiyentini taqqoslaymiz.
3813
Bu yerda - kuzatishlar soni, h – baholanayotgan parametrlar soni.
Ushbu statistika Fisher-Snedokkor taqsimotiga ega boʻladi. Fisher-Snedokkor taqsimoti jadvalidan F –kriteriyaning kritik qiymati Fkr ni ahamiyatlilik darajasi (asosan 0.05 ga teng deb olinadi) va ikkita erkinlik darajalari va orqali topiladi.
Bo‘lgani uchun regressiya tenglamasi statistic ahamiyatli hisoblanadi va ushbu tenglamani bashorat qilishda, statistic tahlilda ishlatish mumkin.
Xulosa. Ko`p o`lchovi regressiya tenglamasini viloyatlar iqtisodining O`zbekiston iqtisodidagi o`rnini va ahamiyat darajasini ko`rib o`tdik.
Bu tenglama shuni anlatadiki bizning variantimizdagi viloyatlar yo`q bo`lgan taqdirda ham O`zbekiston iqtisodi o`sadi. Chunki b0 koeffitsiyentimiz musbat ya’ni
2.0741 ko`rsatmoqda. b1, b2, b3 koeffitsiyentlar mos ravishda variatimizdagi berilgan viloyatlarining O`zbekiston iqtisodiga ta’sirining funksiya ko`rinishda ifodalanishidir.
Endi viloyatlarning ahmiyat darsajasini ko`ramiz
Ya’ni b3 Fargona viloyati boshqa ikki viloyamiz oldida O`zbekiston uchun ahamiyatliroq ekanligini ko`rishimiz mumkin.
|
| |