59-masala. Viloyat bo‘yicha ishlab chiqarilgan sabzavot maxsulotlari xajmi to‘g‘risida quyidagi ma’lumotlar berilgan (min tonna):
Yillar
2015
2016
2017
2018
2019
2020
2021
2022
Sabzavot
175
186
192
206
215
222
233
242
Berilgan ma’lumotlar asosida: 1) to‘rt yillik sirg‘anchiq o‘rtachalarni aniqlang; 2) darajali funktsiya bo‘yicha analitik tekislang; 3) approksimatsiya o‘rtacha xatosini aniqlang; 4) avtokorrelyatsiya mavjud yoki mavjud emasligini tekshiring. To'rt yillik sirg'anchiq o'rtachalarni aniqlash:
Yillar: 2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020, 2021, 2022
Sabzavot hajmi (min tonna): 175, 186, 192, 206, 215, 222, 233, 242
To'rt yillik sirg'anchiq o'rtacha (4-yillik sirg'anchiq o'rtacha) quyidagi formula asosida hisoblanadi:
Four-Year Moving Average (4-Yillik Sirg'anchiq O'rtacha) = (Q1 + Q2 + Q3 + Q4) / 4
2019-2022 yillar uchun to'rt yillik sirg'anchiq o'rtachalarni hisoblaymiz:
2019: (215 + 206 + 192 + 186) / 4 = 199.75
2020: (222 + 215 + 206 + 192) / 4 = 208.75
2021: (233 + 222 + 215 + 206) / 4 = 219
2022: (242 + 233 + 222 + 215) / 4 = 228
To'rt yillik sirg'anchiq o'rtachalar:
2019: 199.75
2020: 208.75
2021: 219
2022: 228
Darajali funktsiya bo'yicha analitik tekislanish:
Berilgan ma'lumotlar asosida darajali funktsiya bo'yicha analitik tekislanishni topish uchun, eng yaxshi qarash usuli yoki tezlashtirilgan chiziqli interpolatsiya usulidan foydalaniladi. Bu usul orqali berilgan ma'lumotlar ustida darajali funktsiya yoki chiziqli modellarni yarata olamiz.
Approksimatsiya o'rtacha xatosini aniqlash:
Approksimatsiya o'rtacha xatosi, to'rt yillik sirg'anchiq o'rtachalarni asl qiymatlardan nechta o'tganligini ifodalaydi. Xato, o'rtacha qiymatlari va asl qiymatlarning farqini anglatadi.
2019 yili uchun approksimatsiya xatosi: |199.75 - 215| = 15.25
2020 yili uchun approksimatsiya xatosi: |208.75 - 222| = 13.25
2021 yili uchun approksimatsiya xatosi: |219 - 233| = 14
2022 yili uchun approksimatsiya xatosi: |228 - 242| = 14
Avtokorrelyatsiya mavjud yoki mavjud emasligini tekshirish:
Avtokorrelyatsiya, bir o'zgaruvchining o'zining oldingi obyektlar bilan bog'liqlik darajasini ifodalaydi. Ushbu ma'lumotlar ustida avtokorrelyatsiyani hisoblash uchun statistik analizlaridan foydalanish kerak bo'ladi.
