Ehtimollar va Statistika fanidan Mavzu: Ko’p o’lchovli regressiya tenglamasi mustaqil ish

Download 295.85 Kb.
bet	2/2
Sana	17.05.2023
Hajmi	295.85 Kb.
	#60752

1 2

Bog'liq
Adhamjon
lab tar, Iroda, 2 - Лаборатория машғулот, ЖБ (1), 5 ta tashabbus, writing, english, 3- amaliy ish, 1-MAVZU, funksional-ketma-ketliklar-va-qatorlarning-tekis-yaqinlashishi-koshi-kriteriysi, nnnnn[1], KompyuterMa ruza, Jumaboyev Shohzod kurs ishi, hfx

21 039,3 summ

O`zbekiston Respublikasi

1	98,1	94,6	131,8	132,1
2	141,7	146,6	201,6	197,3
3	209,6	217,3	265,7	294,8
4	266,5	264,9	354,0	385,0
5	309,9	304,9	437,6	474,0
6	400,7	379,3	578,9	608,5
7	529,7	505,5	790,8	797,5
8	675,5	618,2	946,6	1 049,2
9	823,5	760,8	1 140,9	1 427,3
10	971,8	894,0	1 354,6	1 778,2
11	2 061,3	1 597,5	2 342,0	2 763,7
12	2 491,6	2 374,6	3 237,8	3 518,6
13	2 968,3	2 873,8	3 941,0	4 285,2
14	3 627,9	3 255,2	4 552,1	5 069,3
15	4 447,2	3 948,6	5 341,8	6 074,2
16	5 216,0	4 660,3	6 477,3	7 072,2
17	6 380,5	4 997,8	7 605,2	8 020,1
18	7 335,8	5 788,9	8 399,8	9 802,1
19	8 741,5	7 346,2	10 443,8	12 887,7
20	10 174,4	8 614,6	14 257,5	15 764,9
21	11 089,2	9 333,1	15 145,6	17 591,5
22	13 472,8	11 095,3	17 915,7	21 039,3
summ	82 433,6	70 072,0	105 862,1	121 032,6

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 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 Excel dasturlar paketida avtomatlashtirilgan, olgan natijalarimizni dastur bo‘yicha hisoblash natijalari bilan taqqoslaymiz.

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 В скобках указаны расчётные значения t-критерия для проверки гипотезы о значимости коэффициента регрессии. Критическое значение =1,746 при уровне значимости α=0,1 и числе степеней свободы (n-h)=20-4=16. Из уравнения следует, что статистически значимыми являются коэффициенты регрессии только при и , т.к. . Таким образом, полученное уравнение регрессии неприемлемо.

Bu esa ozod haddan tashqari barcha koeffitsiyentlar ahamiyatli 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.
2080 Bu yerda - kuzatishlar soni, h – baholanayotgan parametrlar soni.

Ushbu statistika Fisher-Snedokkor taqsimotiga ega boʻladi. Fisher-Snedokkor taqsimoti jadvalidan F –kriteriyaning kritik qiymati F_kr ni ahamiyatlilik darajasi (asosan 0.05 ga teng deb olinadi) va ikkita erkinlik darajalari va orqali topiladi.

yani 2080> bo‘lgani uchun regressiya tenglamasi statistic ahamiyatli hisoblanadi va ushbu tenglamani bashorat qilishda, statistic tahlilda ishlatish mumkin

Xulosa:
Men ushbu mustaqil ishda Ko'p o’lchovli regressuya tenglamalari tuzishni va ushbu regressiya tenglamasining bashorat qilishda statistic tahlilda ishlatish mumkinmi yo mumkinmasligini o’rganib chiqdim. Ishni dabajarishda dast avval o’z variantimga tegishli bo’lga viloyatlarning 2000 yildan 2021 yilgacha bo’lgan aholi jon boshiga to’g’ri keladigan yalpi ichki mahsulotlar haqidagi statistikani jadvalga tushurib oldim va ushbu parametrlarga qarab ko’p o’lchovli regressiya tenglamasi uchun EKKU(eng kichik kvadratlar usuli) tenglamalarini tuzib chiqdim. Va ush tenglamalar sistemasini yechib b0, b1 ,b2 va b3 parametrlarni topib ko’p o’lchovli regressiya tenglamasii tuzdim va ushbu tenglamadagi koeffitsiyentlar ahamiyatli ekanligini aniqlash uchun excel dasturlar paketi yordamida t_b0 ,t_b1,t_b2va t_b3 aniqladim ushbu chiqqan qiymatlarning absolut qiymatlarini javaldan chiqqanv t_jadval kriterik qiymat bilan solishtirib regressiya tenglamasidagi koeffisiyentlar ahamiyatligini aniqlaganimda b0 ozod koeefitsiyentda tashqari barcha koeffitsiyentlar ahamiyatli ekanligini aniqladim. Va nihoyat ushbu tenglamani statistic bashorat qilish uchun foydalansa bo’lishini isbotlash uchun F_kuzatish sheffer koeffitsiyentini aniqlab uning absolyut qiymatini SHefer-Snedokkor taqsimot jadvalidan F_kr aniqlab ikkovini solishtiganda F_kuzatish> F_kr chiqqanligi uchun hosil bo’lga ko’p o’lchovli regressya tenlamasini statistic bashoratlarda foydalansa bo’lishini aniqladim

Download 295.85 Kb.