|
Tasodifiy miqdorlarni modellashtirish usullari algoritmini
|
| bet | 5/10 | | Sana | 19.02.2024 | | Hajmi | 110,05 Kb. | | #159025 |
Bog'liq 1Chiziqli regressiya masalasi2. Tasodifiy miqdorlarni modellashtirish usullari algoritmini
ishlab chiqish
Regression va korrelyasion taxlil o’rganilayotgan tasodifiy miqdor – natijaviy Y parametrning bir yoki bir necha boshka miqdorlar – X omiliy belgilardan bog’liqligini tekshirish va baxolash imkonini beradi. Qiymati oldindan aniqlanishi talab etilayotgan Y parametr – bog’liq o’zgaruvchidir. Bizga olidindan ma’lum bo’lgan va Y ning qiymatiga ta’sir qiluvchi X parametr – erkin o’zgaruvchi deb hisoblanadi. Masalan, X – erga berilgan o’g’it miqdori, Y – olinayotgan hosil; X – kompaniyaning o’zi mahsulotini reklama qilish uchun ketgan xarajatlari miqdori, Y – shu mahsulotni sotish xajmi.
Y parametrining X parametrdan korrelyasion bog’likligi – bu quyidagi
, (9)
funksional bog’lanishdir, bu yerda - omiliy belgilarning X =x qiymatiga mos natijaviy Y parametrning barcha mumkin bo’lgan qiymatlarining o’rta arifmetigi(shartli o’rtachasi). (9) tenglama Y ni X ga nisbatan regressiya tenglamasi deyiladi. f(x) funksiya Y ning X ga nisbatan regressiyasi, uning grafigi esa Y ning X ga nisbatan regressiya chizig’i deyiladi.
Regression taxlilning asosiy masalasi – korrelyasion bog’lanish shaklini aniqlash, ya’ni regressiya funksiyasi ko’rinishini (chizikli, kvadratik, ko’rsatkichli va xokazo) topishdan iborat.
Korrelyatsion taxlilning asosiy masalasi – korrelyasion bog’lanish zichligini (kuchini) baxolashdan iborat. Y ning X dan korrelyasion bog’liklik zichligi Y parametr qiymatlarining shartli o’rtacha miqdorning atrofidagi tarqalishi (yoyilishi) miqdori bilan baholanadi. Yoyilishning kattaligi Y ning X dan kuchsiz bog’likligi yoki bunday bog’liqlikning yo’qligini bildiradi va, aksincha, yoyilishning kichikligi Y ning X dan yetarlicha kuchli bog’liqligini ko’rsatadi.
Determinatsiya koeffitsiyenti deb quyidagi
miqdorga aytiladi, bu yerda - , miqdorlarning o’rta arifmetik qiymati, ya’ni .
|
| |
