Mavzu: Ko'p o'lchovli regressiya.
Reja:
1 Regressiya tenglamasi
2 Regression tahlil
Xulosa
Foydalanilgan adabiyotlar
1. Regressiya tenglamasi
Qirrali kompleks omillar omillar o'rtasida mavjud, shuning
uchun ularni ajratilgan
ta'sirlarning oddiy yig'indisi sifatida ko'rib bo'lmaydi. Uch yoki undan ortiq bog'liq
xususiyatlarning o'zaro bog'liqligini o'rganish ko'p darajali korrelyatsiya va regressiya
tahlili deb nomlanadi. Ushbu tushuncha birinchi marta Pearson tomonidan 1908 yilda
paydo Jamiyat hayotidagi hodisalar bir qator omillar ta'siri ostida shakllanadi, ya'ni ular
ko'p bo'lgan. Ko'p o'zgaruvchan korrelyatsiya va regressiya tahlili quyidagi
bosqichlarni o'z ichiga oladi: Vazifa uchun zarur bo'lgan omil belgilarini tanlashga
qaratilgan nazariy tahlil; aloqa shaklini tanlash (regressiya tenglamasi);
muhim omil
xususiyatlarini tanlash, modeldan muhim bo'lmagan xususiyatlarni olib tashlash, bir
nechta omil xususiyatlarini bittasiga birlashtirish (bu xususiyat har doim ham mazmunli
izohga ega emas); olingan modelning mosligini tekshirish; natijalarni sharhlash. Faktor
belgilarini tanlash bosqichida, agar raqamli ma'lumotlar ikki qiymat o'rtasidagi
bog'liqlikni ko'rsatsa ham, bu ularning ikkalasi ham bir yoki bir nechta qiymatlarga
bog'liqligini ko'rsatishi mumkin (masalan, soch uzunligi - bo'yi - jinsi; pingvin
sindromi).
Faktorlarni tanlash quyidagilar asosida amalga oshiriladi. bosqichma-bosqich chiqarib
tashlash usuli; bosqichma-bosqich regressiya usuli.
Bosqichma-bosqich chiqarib
tashlash usulining mohiyati talabalar mezoni tomonidan sinovdan o'tkazilganda
parametrlari ahamiyatsiz bo'lgan omillarni regressiya tenglamasidan ketma-ket
chiqarib tashlashdir. Bosqichli regressiya usulidan foydalanib, omillar regressiya
tenglamasiga birma-bir kiritiladi va kvadratlar qoldiqlari va ko'p
korrelyatsiya
koeffitsientlarining o'zgarishi baholanadi. Faktor ahamiyatsiz deb hisoblanadi va agar
u regressiya tenglamasiga kiritilgan bo'lsa, kvadrat registri o'zgargan bo'lsa ham,
kvadratik qoldiqlarning miqdori o'zgarmagan bo'lsa e'tiborga olinmaydi. Regressiya
modellarini qurishda ko'pkolinearlilik bilan bog'liq muammo paydo bo'lishi mumkin.
Ko'p omillar hodisalarning bir tomonini aks ettirganda yoki biri ikkinchisining ajralmas
qismi bo'lganida yuzaga keladi. Bu hisoblangan regressiya parametrlarining buzilishiga
olib keladi, muhim omillarni tanlashni murakkablashtiradi va regressiya
koeffitsientlarining iqtisodiy talqinining ma'nosini o'zgartiradi. Ko'p omillilik
ko'rsatkichi bu korrelyatsion koeffitsientlar bo'lib, bu omillar orasidagi o'zaro
bog'liqlikni:
Ko'p yo'nalishli aloqadorlikni yo'q qilish korrelyatsion modeldan
bir yoki bir nechta
chiziqli bog'liq xususiyatlarni yo'q qilish yoki asl omil xususiyatlarini yangi,
kattalashtirilgan omillarga aylantirish orqali amalga oshirilishi mumkin. Regressiya
tenglamasini qurgandan so'ng, modelning mosligi tekshiriladi,
unga regressiya
tenglamasi
va
regressiya
koeffitsientlarining
ahamiyati
tekshiriladi.
Bir
misol.Olinadigan ko'mir ishlab chiqarish (t) tikuvning qalinligiga (m) va
mexanizatsiyalash darajasiga (%) bog'liq: Qisman egiluvchanlik koeffitsientlari tahlil
qilinadigan indikator o'rtacha har bir omilning 1% o'zgarganda boshqalarning sobit
pozitsiyasiga ega bo'lgan holda qancha o'zgarishini ko'rsatadi: qaerda qabul qiluvchi
omilning regressiya koeffitsienti, o'sha omilning o'rtacha qiymati,
samarali belgining
o'rtacha qiymati. Koeffitsientlar shuni ko'rsatadiki, standart omilning og'ish natijasi
bo'lgan atribut shu omil o'zgarishi bilan qanchalik o'zgaradi, uning o'rtacha kvadratik
og'ishining qiymati ko'rsatilgan. bu erda omilning o'rtacha kvadrat og'ishi, natijada
bo'lgan atributning o'rtacha kvadrat og'ishi. Ko'p o'lchovli korrelyatsion tahlilda ikkita
tipik muammolar ko'rib chiqiladi: Tahlilga kiritilgan bitta o'zgaruvchi (mahsuldor
atribut) va boshqa barcha o'zgaruvchilar (omil atributlari) o'rtasidagi o'zaro bog'liqlikni
aniqlash. Qolgan o'zgaruvchilarning ta'sirini yo'q qilish yoki yo'q qilishda ikkita
o'zgaruvchini o'zaro bog'liqligini aniqlash. Ushbu muammolar ko'p
va qisman
korrelyatsiya koeffitsientlari yordamida hal qilinadi. Ularni aniqlash uchun namunaviy
korrelyatsiya koeffitsientlarining matritsasidan foydalanish mumkin. bu erda
funktsiyalar soni, namunaviy juftlikning korrelyatsiya koeffitsienti.
Shunda samarali atributning butun faktor atributlari yig'indisi bilan o'zaro bog'liqligini
ko'p (jami) korrelyatsiya koeffitsienti yordamida o'lchash mumkin. Ushbu ko'rsatkichni
baholash korrelyatsiya koeffitsientining namunasidir Regressiya tenglamasi va
regressiya chizig‘i Korrelyatsion bog‘liqlik ta’rifini aniqlashtiramiz,
buning uchun
shartli
о‘rtacha
qiymat
tushunchasini
kiritamiz.
