REGRESSIYA TENGLAMALARINING MATEMATIK MODELLARINI TUZISHDA NORMAL TENGLAMALAR TIZIMIDAN FOYDALANISH

Abstract

Ushbu maqolada chiziqli va chiziqsiz regressiya modellarini tuzishda normal tenglamalar tizimidan foydalanishni ko’rib o‘taganmiz. Ma’lumki, korrelyatsion va regression tahlilning samaradorligi ko‘pgina iqtisodiy va ijtimoiy muammolarni hal qilishda muhim ro‘l o‘ynaydi. Korrelyatsion va regression tahlil qilishdan oldin o‘rganilayotgan hodisalar o‘rtasida bog‘lanish har tomonlama sinchiklab tahlil qilinishi lozim

Source type: Conferences
Years of coverage from 2022
inLibrary
Google Scholar

Downloads

Download data is not yet available.
To share
Umarov , T. . . (2024). REGRESSIYA TENGLAMALARINING MATEMATIK MODELLARINI TUZISHDA NORMAL TENGLAMALAR TIZIMIDAN FOYDALANISH. Pedagogy and Psychology in the Modern World: Theoretical and Practical Research, 3(13(Special Issue), 157–159. Retrieved from https://www.inlibrary.uz/index.php/zdpp/article/view/57981
Crossref
Сrossref
Scopus
Scopus

Abstract

Ushbu maqolada chiziqli va chiziqsiz regressiya modellarini tuzishda normal tenglamalar tizimidan foydalanishni ko’rib o‘taganmiz. Ma’lumki, korrelyatsion va regression tahlilning samaradorligi ko‘pgina iqtisodiy va ijtimoiy muammolarni hal qilishda muhim ro‘l o‘ynaydi. Korrelyatsion va regression tahlil qilishdan oldin o‘rganilayotgan hodisalar o‘rtasida bog‘lanish har tomonlama sinchiklab tahlil qilinishi lozim


background image

157

https://eyib.uz

1-sho‘ba.

O‘zbekiston iqtisodiyoti va boshqa sohalarida raqamlashtirish jarayonlari.


Iqtisodiy-ijtimoiy muammolarni korrelyatsion-regression tahlil usullari bilan

samarali modellashtirishda qaralayotgan omillar o‘rtasidagi eng yaxshi bog‘lanish
shakllarini tanlash katta rol o‘ynaydi. Biz ushbu bo‘limda ko‘pchilik hollarda
foydalaniladigan regressiya funksiyalarining matematik modellarini va modellardagi
noma’lum parametrlarni aniqlash uchun eng kichik kvadratlar usuli bilan hosil qilingan
normal tenglamalar tizimini keltiramiz

1

.

1. Chiziqli funksiya

y = a

0

+a

1

x



=

+

=

+

.

,

2

1

0

1

0

x

y

x

a

x

a

y

x

a

na

(1)

2

.

Ikkinchi darajali parabola

2

2

1

0

x

a

x

a

a

y

+

+

=



=

+

+

=

+

+

=

+

+

.

,

,

2

4

2

3

1

2

0

3

2

2

1

0

2

2

1

0

x

y

x

a

x

a

x

a

x

y

x

a

x

a

x

a

y

x

a

x

a

na

(2)

1

TA'LIM V. A. R. T., JURNALI O. I

. КОРРЕЛЯЦИЯ КОЕФФИЦИЕНТИНИ СТАТИСТИК БАҲОЛАШ.

REGRESSIYA TENGLAMALARINING MATEMATIK

MODELLARINI TUZISHDA NORMAL

TENGLAMALAR TIZIMIDAN FOYDALANISH.

Umarov Tursunboy

Sayfidin o`g`li

AIQI “Tarmoqlar iqtisodiyoti” kafedrasi asistenti

ekonometrika95@gmail.com

A

nno

ta

ts

iy

a

Ushbu maqolada chiziqli va chiziqsiz regressiya modellarini tuzishda normal
tenglamalar tizimidan foydalanishni ko’rib o‘taganmiz. Ma’lumki, korrelyatsion
va regression tahlilning samaradorligi ko‘pgina iqtisodiy va ijtimoiy
muammolarni hal qilishda muhim ro‘l o‘ynaydi. Korrelyatsion va regression
tahlil qilishdan oldin o‘rganilayotgan hodisalar o‘rtasida bog‘lanish har
tomonlama sinchiklab tahlil qilinishi lozim.

Kalit so‘zlar:

Chiziqli funksiya, Ikkinchi darajali parabola, Kubik parabola, k –

darajali polinom, Giperbola, k – darajali giperbola, Ko‘rsatkichli
funksiya, Darajali (bir resursli ishlab chiqarish) funksiya, Logarifmik
funksiya, Logistik funksiya, Kobba-Duglas ishlab chiqarish funksiyasi


background image

158

https://eyib.uz

1-sho‘ba.

O‘zbekiston iqtisodiyoti va boshqa sohalarida raqamlashtirish jarayonlari.

3. Kubik parabola

3

3

2

2

1

0

x

a

x

a

x

a

a

y

+

+

+

=



=

+

+

+

=

+

+

+

=

+

+

+

=

+

+

+

.

,

,

,

3

6

3

5

2

4

1

3

0

2

5

3

4

2

3

1

2

0

4

3

3

2

2

1

0

3

3

2

2

1

0

x

y

x

a

x

a

x

a

x

a

x

y

x

a

x

a

x

a

x

a

x

y

x

a

x

a

x

a

x

a

y

x

a

x

a

x

a

na

(3)

4.

k

– darajali polinom

k

n

x

a

x

a

x

a

a

y

+

+

+

+

=

...

2

2

1

0



=

+

+

+

+

=

+

+

+

+

=

+

+

+

+

+

+

+

.

...

,

...

,

...

2

2

2

1

1

0

1

3

2

2

1

0

2

2

1

0

k

k

n

k

k

k

k

n

k

n

x

y

x

a

x

a

x

a

x

a

x

y

x

a

x

a

x

a

x

a

y

x

a

x

a

x

a

na

(4)

5. Giperbola

x

a

a

y

1

0

+

=



=

+

=

+

.

1

1

,

1

2

1

0

1

0

x

y

x

a

x

a

y

x

a

na

(5)

6.

k

– darajali giperbola

k

x

a

a

y

1

0

+

=



=

+

=

+

.

1

1

,

1

2

1

0

1

0

k

k

k

k

x

y

x

a

x

a

y

x

a

na

(6)

7.Ko‘rsatkichli funksiya

x

a

a

y

1

0

=



=

+

=

+

.

ln

ln

ln

,

ln

ln

ln

2

1

0

1

0

y

x

x

a

x

a

y

x

a

a

n

(7)

8. Darajali (bir resursli ishlab chiqarish) funksiya

1

0

a

x

a

y

=



=

+

=

+

.

ln

ln

ln

ln

ln

,

ln

ln

ln

2

1

0

1

0

x

y

x

a

x

a

y

x

a

a

n

(8)

9. Logarifmik funksiya

x

a

a

y

1

0

ln

+

=



=

+

=

+

.

ln

,

ln

2

1

0

1

0

y

x

x

a

x

a

y

x

a

na

(9)

10. Yarim logarifmik funksiya

x

a

a

y

ln

1

0

+

=



=

+

=

+

.

ln

ln

ln

,

ln

2

1

0

1

0

x

y

x

a

x

a

y

x

a

na

(10)


background image

159

https://eyib.uz

1-sho‘ba.

O‘zbekiston iqtisodiyoti va boshqa sohalarida raqamlashtirish jarayonlari.

11. Logistik funksiya

bx

e

a

a

y

+

=

1

0

1

Eng avvalo berilgan funksiyani

bx

e

a

y

a

+

=

1

0

1

ko‘rinishga keltiramiz, so‘ngra eng

kichik kvadratlar usuli bilan quyidagi tenglamalar tizimini hosil qilamiz:



=

+





=





+

.

,

1

1

2

1

0

1

2

0

bx

bx

bx

bx

e

e

a

y

e

a

y

y

e

a

y

a

(11)

12. Neoklassik foydalilik Kobba-Duglas ishlab chiqarish funksiyasi

2

1

2

1

0

a

a

x

x

a

y

=

)

1

(

2

1

+

a

a

.

Model darajasidagi parametrlarni aniqlash uchun, avvalo modelni logarifmik-

chiziqli ko‘rinishga o‘zgartirish lozim:

2

2

1

1

0

ln

ln

ln

ln

a

a

x

a

a

y

+

+

=

.

Shundan so‘ng normal tenglamalar tizimini tuzishda loga-rifmlardan

foydalanamiz:



=

+

+

=

+

+

=

+

+

.

ln

ln

ln

ln

ln

ln

ln

,

ln

ln

ln

ln

ln

ln

ln

,

ln

ln

ln

ln

2

2

2

2

2

1

1

2

0

1

2

1

2

1

2

1

1

0

2

2

1

1

0

y

x

x

a

x

x

a

x

a

y

x

x

x

a

x

a

x

a

y

x

a

x

a

a

n

(12)

Demak, regressiya tenglamasining shaklini tanlashda quyidagilarga e’tibor qilish

lozim:

1. Bog‘lanishni umumiy shakli, bog‘lanishning tabiati va xususiyatiga nisbatan

professional tushuncha mos kelishi kerak.

2. Imkoni boricha interpretatsiya va amaliy qo‘llashda oson bo‘lgan

tenglamalarning

eng

sodda

shakllaridan

foydalanish

kerak.

Boshlang‘ich

ma’lumotlarning grafik tasviri - tarqoqlik diagrammasi va regressiyaning empirik
chiziqlari regressiyalarini tenglama shakllarini tanlashda yordam beradi.

Foydalanilgan adabiyotlar

1. Das N.G. Statistical Methods, Mc Graw Hill, 2017.
2. Abdushukurov A.A. Ehtimollar nazariyasi va matematik statistika, O’quv

qo’llanma, T.: 2010.

3. Cheryl A. Willard Statistical Methods, Pyrczak Publishing, 2010.
4. Wolberg J. Data analysis using the method of least squares, Springer, 2006.
5. Robert H. Shumway, David S. Stoffer Time series analysis and its applications,

Springer, 2017.

References

Das N.G. Statistical Methods, Mc Graw Hill, 2017.

Abdushukurov A.A. Ehtimollar nazariyasi va matematik statistika, O’quv

qo’llanma, T.: 2010.

Cheryl A. Willard Statistical Methods, Pyrczak Publishing, 2010.

Wolberg J. Data analysis using the method of least squares, Springer, 2006.

Robert H. Shumway, David S. Stoffer Time series analysis and its applications,

Springer, 2017