|
Muhammad al-Xorazmiy nomidagi Toshkent Axborot Texnologiyalari Universiteti Urganch filiali. Ehtimollar va statistika
|
| Sana | 09.04.2024 | | Hajmi | 27.17 Kb. | | #192267 |
Bog'liq Regressiya.2 Intellekt tushunchasi. Intellekt yuqori rivojlanish-fayllar.org
Muhammad al-Xorazmiy nomidagi
Toshkent Axborot Texnologiyalari Universiteti
Urganch filiali.
Ehtimollar va statistika
Mavzu: Ko'p o'lchovli regressiya.
Bajardi: Saparboyeva Mahliyo
Guruh: 912-22
Tekshirdi: Masharipova Fazilat
Reja:
Regressiya tahlili.
Regressiya tahlili usullari.
Natijalar va xulosalarni tekshirish.
Birinchi marta «regressiya» atamasi biometrika asoschisi F.Galton (XIX asr) tomonidan kiritilgan bo‘lib, uning g‘oyalari uning izdoshi K.Pirson tomonidan ishlab chiqilgan.
Regressiya tahlili- usul statistik ishlov berish bir yoki bir nechta sabablar (omil belgilari) va oqibat (samarali belgi) o'rtasidagi munosabatni o'lchash imkonini beruvchi ma'lumotlar.
belgisi- bu o'rganilayotgan hodisa yoki jarayonning asosiy farqlovchi belgisi, xususiyati.
Samarali belgi - tekshirilgan ko'rsatkich.
Faktor belgisi- samarali xususiyatning qiymatiga ta'sir qiluvchi ko'rsatkich.
Regression tahlilning maqsadi samarali xususiyatning o'rtacha qiymatining funktsional bog'liqligini baholashdir ( da) faktorial ( x 1, x 2, ..., x n), sifatida ifodalanadi regressiya tenglamalari
da= f(x 1, x 2, ..., x n). (6.1)
Ikki xil regressiya mavjud: juftlik va ko'p.
Juftlangan (oddiy) regressiya- shakl tenglamasi:
da= f(x). (6.2)
Juftlik regressiyadagi natijaviy xususiyat bitta argumentning funktsiyasi sifatida qaraladi, ya'ni. bitta omil.
Regressiya tahlili quyidagi bosqichlarni o'z ichiga oladi:
funksiya turini aniqlash;
regressiya koeffitsientlarini aniqlash;
Samarali xususiyatning nazariy qiymatlarini hisoblash;
Regressiya koeffitsientlarining statistik ahamiyatini tekshirish;
Regressiya tenglamasining statistik ahamiyatini tekshirish.
Ko'p regressiya- shakl tenglamasi:
da= f(x 1, x 2, ..., x n).
Olingan xususiyat bir nechta argumentlarning funktsiyasi sifatida qaraladi, ya'ni. ko'p omillar.
2. Funksiya turini to’g’ri aniqlash uchun nazariy ma’lumotlarga tayangan holda bog’lanish yo’nalishini topish kerak.
Bog'lanish yo'nalishi bo'yicha regressiya quyidagilarga bo'linadi:
· to'g'ridan-to'g'ri regressiya, mustaqil qiymatning oshishi yoki kamayishi bilan yuzaga keladigan " X" qaram miqdorning qiymatlari " da" ham mos ravishda oshirish yoki kamaytirish;
· teskari regressiya, mustaqil qiymatning oshishi yoki kamayishi sharti bilan yuzaga keladi "X" qaram qiymat" da" mos ravishda kamayadi yoki ortadi.
Munosabatlarni tavsiflash uchun juftlashgan regressiya tenglamalarining quyidagi turlari qo'llaniladi:
· y=a+bx– chiziqli;
· y=e ax + b – eksponensial;
· y=a+b/x – giperbolik;
· y=a+b 1 x+b 2 x 2 – parabolik;
· y=ab x – eksponensial va boshq.
qayerda a, b 1, b 2- tenglamaning koeffitsientlari (parametrlari); da- samarali belgi; X- omil belgisi.
3. Regressiya tenglamasini qurish uning koeffitsientlarini (parametrlarini) baholashga qisqartiriladi, buning uchun ular foydalanadilar. eng kichik kvadrat usuli(MNK).
Eng kichik kvadratlar usuli sizga samarali xususiyatning haqiqiy qiymatlarining kvadratik og'ishlari yig'indisi bo'lgan parametrlarning bunday baholarini olish imkonini beradi. da»nazariydan» y x» minimal, ya'ni
Regressiya tenglamalari variantlari y=a+bx Eng kichik kvadratlar usuli bilan quyidagi formulalar yordamida baholanadi:
qayerda lekin - erkin koeffitsient, b- regressiya koeffitsienti, natija belgisi qanchalik o'zgarishini ko'rsatadi y» omil atributini o'zgartirganda « x» o'lchov birligi uchun.
Ko'pgina ekonometrik modellarni yaratishda regressiya tahlili yotadi, ular orasida xarajatlarni baholash modellari ham bo'lishi kerak. Baholash modellarini yaratish uchun ushbu usuldan foydalanish mumkin, agar analoglar soni (taqqoslash mumkin bo'lgan ob'ektlar) va xarajat omillari soni (taqqoslash elementlari) bir-biri bilan quyidagicha bog'liq bo'lsa: P> (5 -g-10) x uchun, bular. xarajat omillaridan 5-10 barobar ko'p analoglar bo'lishi kerak. Ma'lumotlar miqdori va omillar sonining nisbati bo'yicha bir xil talab boshqa vazifalar uchun ham qo'llaniladi: ob'ektning narxi va iste'mol parametrlari o'rtasidagi munosabatni o'rnatish; tuzatuvchi indekslarni hisoblash tartibini asoslash; narx tendentsiyalarini aniqlashtirish; eskirish va ta'sir etuvchi omillarning o'zgarishi o'rtasidagi munosabatni o'rnatish; xarajat standartlarini hisoblash uchun bog'liqliklarni olish va boshqalar. Ushbu talabning bajarilishi tasodifiy o'zgaruvchilarning normal taqsimlanishi talabini qondirmaydigan ma'lumotlar namunasi bilan ishlash ehtimolini kamaytirish uchun zarur.
Regressiya munosabatlari faqat bir yoki bir nechta omil o'zgaruvchilari, masalan, joylashuv, xonalar soni, maydon, qavat va boshqalarning o'zgarishi natijasida olingan o'zgaruvchining o'rtacha tendentsiyasini, masalan, xarajatlarni aks ettiradi. Bu regressiya munosabatlari va funktsional munosabatlar o'rtasidagi farq bo'lib, unda olingan o'zgaruvchining qiymati omil o'zgaruvchilarning berilgan qiymati uchun qat'iy belgilangan.
Regressiya munosabatlarining mavjudligi / natijada da va omil o'zgaruvchilari x p ..., x k(omillar) bu bog'liqlik nafaqat tanlangan omil o'zgaruvchilari ta'siri, balki o'zgaruvchilar ta'siri bilan ham belgilanishini ko'rsatadi, ularning ba'zilari umuman noma'lum, boshqalari esa baholanmaydi va hisobga olinmaydi:
Hisobga olinmagan o'zgaruvchilarning ta'siri ushbu tenglamaning ikkinchi hadi bilan belgilanadi ?, bu taxminiy xato deb ataladi.
Regressiyaga bog'liqlikning quyidagi turlari mavjud:
juftlashgan regressiya - ikki o'zgaruvchi (natijaviy va faktorial) o'rtasidagi munosabat;
ko'p regressiya - bir natija o'zgaruvchiga va tadqiqotga kiritilgan ikki yoki undan ortiq omil o'zgaruvchilarga bog'liqligi.
Regressiya tahlilining asosiy vazifasi o'zgaruvchilar (juftlashgan regressiyada) va ko'p o'zgaruvchilar (ko'p regressiyada) o'rtasidagi munosabatlarning yaqinligini miqdoriy jihatdan aniqlashdir. O'zaro bog'liqlikning mustahkamligi korrelyatsiya koeffitsienti bilan belgilanadi.
Regressiya tahlilidan foydalanish o'rganilayotgan ko'rsatkichga asosiy omillarning (gedonik xususiyatlar) ta'sir qilish sxemasini ularning umumiyligida ham, har biri alohida-alohida aniqlashga imkon beradi. Usul sifatida regressiya tahlilidan foydalanish matematik statistika, birinchidan, hosil bo'lgan (istalgan) o'zgaruvchining faktoriallarga analitik bog'liqligi shaklini topish va tavsiflash va ikkinchidan, bu bog'liqlikning qattiqligini baholash mumkin.
Birinchi masalani yechish orqali matematik regressiya modeli olinadi, uning yordamida keyin berilgan omil qiymatlari uchun kerakli ko'rsatkich hisoblanadi. Ikkinchi masalani hal qilish hisoblangan natijaning ishonchliligini aniqlash imkonini beradi.
Shunday qilib, regressiya tahlilini natijaviy va omil o'zgaruvchilari o'rtasidagi munosabatlar shaklining qattiqligi, yo'nalishi va analitik ifodasini o'lchash uchun mo'ljallangan rasmiy (matematik) protseduralar to'plami sifatida belgilash mumkin, ya'ni. Bunday tahlilning natijasi shaklning tarkibiy va miqdoriy jihatdan aniqlangan statistik modeli bo'lishi kerak:
Matematikada regressiya deganda ma'lumotlar to'plamining o'rtacha qiymatining boshqa miqdorning qiymatlariga bog'liqligini tavsiflovchi ma'lum miqdor tushuniladi. Regressiya tenglamasi ma'lum bir xususiyatning funktsiyasi sifatida boshqa xususiyatning o'rtacha qiymatini ko'rsatadi. Regressiya funksiyasi shaklga ega oddiy tenglama y \u003d x, bunda y - qaram o'zgaruvchi va x - mustaqil o'zgaruvchi (xususiyat omili). Aslida, regressiya y = f (x) shaklida ifodalanadi.
Ko'p regressiya uchun korrelyatsiya
Determinatsiya koeffitsienti ko'p korrelyatsiya kvadratining ko'rsatkichidir. U taqdim etilgan ko'rsatkichlar to'plamining o'rganilayotgan belgi bilan bog'liqligi haqida gapiradi. Parametrlarning natijaga ta'sirining tabiati haqida ham gapirish mumkin. Ko'p regressiya tenglamasi ushbu ko'rsatkich yordamida baholanadi.
Ko'p korrelyatsiya indeksini hisoblash uchun uning indeksini hisoblash kerak.
Excelda regressiya tahlili
Ba'zi qiymatlarning (mustaqil, mustaqil) qaram o'zgaruvchiga ta'sirini ko'rsatadi. Masalan, iqtisodiy faol aholi soni qanday korxonalar soniga, ish haqiga va boshqa ko'rsatkichlarga bog'liq. Yoki xorijiy investitsiyalar, energiya narxlari va boshqalar YaIM darajasiga qanday ta'sir qiladi.
Tahlil natijasi sizga ustuvorlik berishga imkon beradi. Va asosiy omillarga asoslanib, rivojlanishni bashorat qilish, rejalashtirish ustuvor sohalar boshqaruv qarorlarini qabul qilish.
Regressiya sodir bo'ladi:
chiziqli (y = a + bx);
parabolik (y = a + bx + cx 2);
eksponensial (y = a * exp(bx));
quvvat (y = a*x^b);
giperbolik (y = b/x + a);
logarifmik (y = b * 1n(x) + a);
eksponentsial (y = a * b^x).
|
|
Bosh sahifa
Aloqalar
Bosh sahifa
Muhammad al-Xorazmiy nomidagi Toshkent Axborot Texnologiyalari Universiteti Urganch filiali. Ehtimollar va statistika
|
