6-laboratoriya ishi Iqtisodiyot modellarida vaqt qatorlari va ularning ahamiyati

Stat→Basic statistics→display descriptive statistics


Descriptive Statistics:o’lim koeffitsenti
ariable Mean SE Mean StDev Minimum Median Q3 Maximum
y 5,1000 0,0640 0,2478 4,8000 5,1000 5,3000 5,5000
Grafik va unga oid dastlabki xulosalar:
Vaqt qatori - bu bir xil vaqt oralig‘ida (sekund, minut, oy, kvartal yoki yil) to‘plangan ma’lum bir ma’lumotlar ustidagi kuzatuv.

Grafikdan ko’rinib turibdiki o’zbekistonda o’lim koeffitsenti 2000 yildan boshlaganda aholin soniga nisbatan kamayishni boshlagan . Va bu ko’rsatkichlar faqat kamdan kam holatda o’sgan ammo sezilali darajada o’smaganligini kuzatishimiz mumkin/ Mavsumiylik va siklikni esa yo‘q ekanligini grafikdan osonlikcha ko‘rish mumkin.
Yuqoridagi masala uchun korellogramma quyidagicha ko‘rinishda bo‘ladi.
Avtokorrelyatsiya grafigidan quyidagicha xulosalarni qilishimiz mumkin:
Qoidani esga oladigan bo‘lsak, trend mavjud bo‘lishi uchun qator nostatsionar bo‘lishi kerak. Qator nostatsionar bo‘lishi uchun esa korrelogrammadagi dastlabki bir nechta korrelyatsiya koeffitsientlari chegaraviy chiziqdan tashqarida yotishi kerak. Korrellogrammadagi ikkita lag chegaradan tashqaridaligi uchun, bizning modelimizda trend mavjud ekan va o‘z-o‘zidan qator nostatsionardir.
Shuningdek, korrelyatsiya koeffitsienti tobora kamayib borayotganligi va bir xil qiymatni qayta qabul qilmayotganligi uchun mavsumiylik va siklik yo‘q ekan degan xulosaga ham kelamiz.
Trend modeli (chiziqli va parabolikmodellar tahlili)
Chiziqli trend modelini ko‘rib chiqamiz:
Trend Analysis for Mashinalar soni
Trend Analysis for y

Data y
Length 15

NMissing 0
Fitted Trend Equation

Yt = 5,538 - 0,0681?t + 0,00128?t^2

Accuracy Measures

MAPE 1,86808

MAD 0,09499
MSD 0,01476

Grafigi:

Endi parabolik trend modelini ko‘ramiz: