1. Kənd təsərrüfatı statistikası da daxil olmaqla, müəssisələr statistikası üzrə seçmə statistik müşahidələrin aparılmasının yeni qaydaları

Cədvəldən göründüyü kimi, əlavə dəyərin orta qiyməti birinci qrupda 49.46, 2-ci qrupda 37.9, 3-cü qrupda 26.4, 4-cü qrupda 19.66 və 5-ci qrupda 4.14 və qrupların intervalları aşağıdakı kimi olmuşdur:

1-ci qrup 45.0-54.0

2-ci qrup 33.4-42.4

3-cü qrup 24.9-28.5

4-cü qrup 17.5-22.5

5-ci qrup 1.2-7.8

Rayon üzrə yekun göstəricisini müəyyət etmək üçün mövcud müəssisələrin sayı bu intervallar üzrə qruplaşdırılır. Tutaq ki, 150 mövcud müəssisədən 15 müəssisə 1-ci qrupa, 25 müəssisə 2-ci qrupa, 50 müəssisə 3-cü qrupa, 40 müəssisə 4-cü qrupa, 20 müəssisə isə 5-cü qrupa aiddir. Onda həmin fəaliyyət növü üzrə yekun göstərici-3878.6 (49.46 x 15 + 37.9 x 25 + 26.4 x 50+19.66 x 40 + 4.14 x 20) olar. Lakin qruplaşmadan əvvəlki əlavə dəyərin orta qiymətini müəssisələrin sayına vursaq, cəmi əlavə dəyər- 2266.5 (150 x 15.11) olar. Hər iki metodun tətbiqindən alınmış nəticəni müqayisə etsək, əlavə dəyərlərin cəmlərinin fərqi -1612.1 (3878.6-2266.5) olar.

Təhlil göstərir ki, qruplar üzrə əlavə dəyər göstəricilərinin variasiya əmsalları aşağıdakı kimidir:

1-ci qrup 7.7 %

2-ci qrup 16.8 %

3-cü qrup 7.1 %

4-cü qrup 10.0 %

5-ci qrup 48.8 %

Qruplaşmadan əvvəl - 109.3%
5-ci qrupda variyasiya əmsalı 48.8%-dən çox olduğu üçün həmin qrup yenidən qruplaşdırılmalıdır. Bu əməliyyat normallıq şərti ödənilənə kimi davam etdirilməlidir.

Reqressiya modeli vasitəsi ilə yekun göstəricilərinin hesablanması

Korrelyasiya təhlili zamanı məlum olmuşdur ki, əlavə dəyərin aralıq istehlak xərcləri ilə korrelyasiyası-0.86, işçilərin sayı ilə korrelyasiyası-0.9 olmuşdur. Bu misalda asılı dəyişən kimi əlavə dəyəri (Y), sərbəst dəyişən kimi aralıq istehlak xərcləri (X₁) və işçilərin sayını (X₃) götürək.

SPSS proqram paketindən istifadə edib aşağıdakı nəticəni alarıq (əlavə 2). Alınmış nəticəyə görə reqressiya modeli aşağıdakı kimi olur.

Y = 0.93+2.19 * X₁ + 0.41 * X₃

Modelin adekvatlığını xarakterizə edən parametrlər aşağıdakı kimidir:

Korrelyasiya əmsalı R=0,93

Determinasiya əmsalı R² = 0,86

Darbin Uotson əmsalı DW = 1.505

Fişer meyarı F=111.9. Fişer meyarının cədvəl qiyməti F_2,40,0.005=3.232 dir. Göründüyü kimi, F>F_2,40,0.05 - dir, yəni, model adekvatdır.

Styudent meyarının (t) qiyməti sərbəst hədd üçün-0.66, ikinci hədd üçün-3.25 (X₁), üçüncü hədd (X₂) üçün-5.36 - dir. Styudent paylanmasının (t) cədvəl qiyməti t_0.05,40=1.684 olduğundan sərbəst hədd modelə daxil edilmir. Yəni, t > t_0.005,40.

Modelin son variantı aşağıdakı kimidir.

Y = 2.19*X₁ + 0.41*X₃

Reqressiya tənliyinin paramaetlərinə görə X₁ və X₃ – üzrə elastiklik əmsallarını hesablasaq (X₁)= 0.30 və (X₃)= 0.63 alarıq. Yəni işçilərin sayını sabit saxlamaq şərtində aralıq istehlak xərclərini bir faiz artırsaq əlavə dəyər 0.30 faiz artar, aralıq istehlak xərclərini sabit saxlamaq şərtində işçilərin sayını bir faiz artıqsaq əlavə dəyər 0.63 faiz artır. Elastiklik əmsallarından göründüyü kimi əlavə dəyərin artmasına insan amili daha çox təsir edir.
Əlavə 1

Sıra N-si	Əlavə dəyər (manat) Y	Aralıq istehlak (min manat) X1	Əsas fondların istehlakı (manat) X2	İşçilərin sayı (nəfər) X3	Enerji istehlakı (ton neft ekvivalenti) X4
1	54.8	6.25	7.9	64	1700
2	45.0	4.98	5.5	45	1360
3	2.4	0.36	0.70	4	250
4	1.3	0.195	0.50	3	300
5	1.8	0.27	0.85	7	1335
6	3.4	0.408	1.20	7	946
7	22.5	2.7	3.20	35	1435
8	25.8	3.096	0.65	48	1820
9	50.4	6.048	5.70	42	1256
10	7.5	0.9	0.36	7	450
11	5.1	0.765	0.75	8	400
12	18.3	2.745	5.00	34	1216
13	7.8	1.17	0.71	6	500
14	24.9	2.988	6.50	47	1445
15	28.5	3.42	4.80	41	1246
16	42.4	5.088	6.80	52	1800
17	6.3	0.756	0.90	15	380
18	33.4	4.01	6.90	35	1435
19	17.5	2.625	5.01	34	1582
20	4.8	0.48	0.3	7	670
21	7.1	0.852	2.5	12	990
22	5.3	0.636	0.67	16	1050
23	5.4	0.54	1.2	6	678
24	1.2	0.144	0.31	3	1380
25	1.9	0.228	0.61	8	480
26	2.8	0.336	0.09	14	450
27	2.9	0.348	0.12	15	720
28	3.7	0.444	0.25	10	520
29	3.4	0.408	0.56	9	670
30	50.4	6.048	19.25	109	3000
31	19.5	2.34	7.89	40	1850
32	5.5	0.66	0.89	4	180
33	6.7	0.804	1.02	6	250
34	1.3	0.156	0.30	5	100
35	4.8	0.72	0.96	4	360
36	2.3	0.345	0.75	5	520
37	4.9	0.735	1.07	7	850
38	46.7	14.67	10.01	78	2005
39	20.5	2.46	0.60	40	1650
40	4.0	0.48	0.56	5	250

Əlavə 2

Regression Statistics
Multiple R	0.93
R Square	0.86
Adjusted R Square	0.85
Standard Error	6.39
Observations	40
ANOVA
	df		SS	MS		F		Significance F
Regression	2		9138.7	4569.3		111.9		0.0
Residual	37		1510.7	40.8
Total	39		10649.4
	Coefficients		Standard Error	t Stat		P-value		Lower 95%		Upper 95%
Intercept	0.93		1.42	0.66		0.52		-1.95		3.82
X Variable 1	2.19		0.67	3.25		0.00		0.82		3.55
X Variable 2	0.41		0.08	5.36		0.00		0.26		0.57
RESIDUAL OUTPUT
Observation	Predicted Y	Residuals			Standard Residuals			Percentile	Y
1	40.98	13.82			2.22			1.25	1.2
2	30.37	14.63			2.35			3.75	1.3
3	3.37	-0.97			-0.16			6.25	1.3
4	2.60	-1.30			-0.21			8.75	1.8
5	4.41	-2.61			-0.42			11.25	1.9
6	4.71	-1.31			-0.21			13.75	2.3
7	21.26	1.24			0.20			16.25	2.4
8	27.49	-1.69			-0.27			18.75	2.8
9	31.47	18.93			3.04			21.25	2.9
10	5.79	1.71			0.28			23.75	3.4
11	5.90	-0.80			-0.13			26.25	3.4
12	20.95	-2.65			-0.43			28.75	3.7
13	5.97	1.83			0.29			31.25	4
14	26.84	-1.94			-0.31			33.75	4.8
15	25.31	3.19			0.51			36.25	4.8
16	33.49	8.91			1.43			38.75	4.9
17	8.77	-2.47			-0.40			41.25	5.1
18	24.13	9.27			1.49			43.75	5.3
19	20.69	-3.19			-0.51			46.25	5.4
20	4.87	-0.07			-0.01			48.75	5.5
21	7.74	-0.64			-0.10			51.25	6.3
22	8.92	-3.62			-0.58			53.75	6.7
23	4.59	0.81			0.13			56.25	7.1
24	2.49	-1.29			-0.21			58.75	7.5
25	4.73	-2.83			-0.45			61.25	7.8
26	7.44	-4.64			-0.75			63.75	17.5
27	7.88	-4.98			-0.80			66.25	18.3
28	6.03	-2.33			-0.37			68.75	19.5
29	5.54	-2.14			-0.34			71.25	20.5
30	59.08	-8.68			-1.39			73.75	22.5
31	22.54	-3.04			-0.49			76.25	24.9
32	4.03	1.47			0.24			78.75	25.8
33	5.17	1.53			0.25			81.25	28.5
34	3.34	-2.04			-0.33			83.75	33.4
35	4.16	0.64			0.10			86.25	42.4
36	3.75	-1.45			-0.23			88.75	45
37	5.43	-0.53			-0.08			91.25	46.7
38	65.17	-18.47			-2.97			93.75	50.4
39	22.80	-2.30			-0.37			96.25	50.4
40	4.05	-0.05			-0.01			98.75	54.8