|
Eksponentsial trend modeli
|
| bet | 9/11 | | Sana | 06.12.2023 | | Hajmi | 0,79 Mb. | | #112232 |
Bog'liq 12- Mavzu. Dinamika qatorlarini qayta ishlashning statistik usullari 1 HTML dars, modal verbs, Jamshidbek11-20(1)[1] (2), mustaqil ta’lim (10), Qadimgi davrda geografiya ta`limi, 1540624314 68007, Zilzila platforma qo\'llanma, Informatika yakuniy nazorat, GFHJ, Маъруза 1 (3), 7.1 (1)Eksponentsial trend modeli
Yi= β0 β12 *Et
(6.3.)
Bu erda: β0- og’ish, burilish, (β1-1)*100 – yillik o’sish darajasi
Agar Vaqtli qator o’sib boruvchi, ma’lumotlarning nisbiy o’zgarishi esa doimiy bo’lsa ekspontsional trend usulini qo’llash mumkin. Agar Vaqtli qator o’sib boruvchi, ma’lumotlarning nisbiy o’zgarishi esa doimiy bo’lsa ekspontsional trend usulini qo’llash mumkin.
Eksponentsial trend modeli
Yi= β0 β12 *Et
(6.3.)
Bu erda: β0- og’ish, burilish, (β1-1)*100 – yillik o’sish darajasi
|
Eksponentsial trend tenglamasi.
log Yi=b0+b1Xt (6.5. a)
Yi= β0 β12 (6.5.b)
|
Eksponentsial trend tenglamasi
5.Avtoregressiya va prognozlash yordamida trendni aniqlash. Prognozlashning yana bir turi avtoregressiya modeliga ( autoregressive modeling) asoslangan. Ko'pincha Vaqtli qatorlar qaysidir yilga kelganda o'zidan oldingi va o'zidan keyingi yillar bilan bog'lanib ketadi. Birinchi tartib avtokorrelyatsiyasi (first-order autocorrelation) vaqt qatorining o'zidan keyingi qiymatlarning bog'liqlik darajasini baholaydi. 2- tartibli avtokorrelyatsiy - (second -order autocorrelation) 2 ta yillar intervali orasidagi qiymatlarning bog'liqligini baholaydi. r tartibli avtokorrelyatsiya (rth-order autocorrelation) r yillar intervali orasidagi korrelyatsiya qiymatini ifodalaydi. 1-tartibli avtoregressiya modeli 2-tartibli avtoregressiya modeli r-tartibli avtoregressiya modeli Bu yerda - i-chi momentdagi Vaqtli qator ning kuzatuv qiymati. - i-1 chi momentdagi Vaqtli qatorning kuzatuv qiymati, Bu yerda - i-chi momentdagi Vaqtli qator ning kuzatuv qiymati. - i-1 chi momentdagi Vaqtli qatorning kuzatuv qiymati,
|
| |
