Korrelyatsion va regression tahlil Mundarija Reja Kirish Korrelyatsionva regression tahlilning umumiy tushunchasi. Regression tahlilning vazifalari

Regressiya koeffitsientlarini talqin qilish (b)

Yuqoridagi tenglamalardan b koeffitsientlari mustaqil va qaram o'zgaruvchilar o'rtasidagi munosabatlarning quvvat va yo'nalishini ifodalaydi. GPA va IQ tenglamasiga qarasak, 1 + 0,02 * 130 = 3,6, 0,02 o'zgaruvchan IQ uchun regressiya koeffitsienti. Bu esa, munosabatlarning yo'nalishi ijobiy bo'lib, IQ o'sishida GPA ham ortadi. Tenglama 1 - 0,02 * 130 = Y bo'lsa, bu IQ va GPA o'rtasidagi munosabatlar salbiy bo'lgan degan ma'noni beradi.
Lineer regressiv tahlil qilish uchun bajarilishi kerak bo'lgan ma'lumotlar to'g'risida bir necha taxminlar mavjud:

• 
  Doğrusallık: Mustaqil va qaram o'zgaruvchilar o'rtasidagi munosabatlar doğrusaldır. Ushbu taxmin hech qachon to'liq tasdiqlanmasa-da, sizning o'zgaruvchan parametrlarga qarab, bu aniqlikka yordam berishi mumkin. O'zaro munosabatlardagi egrilik mavjud bo'lsa, siz o'zgaruvchilarni aylantirilishini yoki aniq bo'lmagan qismlarga ruxsat berishni o'ylashingiz mumkin.
  
• 
  Odatiylik: Sizning o'zgaruvchilaringizning qoldiqlari odatda taqsimlangan deb taxmin qilinadi. Ya'ni Y qiymatining prognozidagi xatolar (qaram o'zgarmaydigan) oddiy egri tomon yondashadigan tarzda taqsimlanadi. Argumentlaringiz va ularning qoldiq qiymatlari taqsimlanishini tekshirish uchun histogram yoki oddiy ehtimoli uchastkalarga qarashingiz mumkin.
  

• 
  Mustaqillik: Y qiymatining prognozidagi xatolar bir-biridan mustaqil emas (korrelyatsiya qilinmagan).
  
• 
  Homoskasteastlik: Regressiya chizig'i atrofidagi farqlar mustaqil o'zgaruvchan barcha qiymatlar uchun bir xil bo'ladi deb taxmin qilinadi.
  

5.Xulosa

O‘rganilayotgan ob’ektlar (davrlar) bo‘yicha ijtimoiy-iqtisodiy ma’lumotlar va ko‘rsatkichlar odatda matritsa (jadval) ko‘rinishida qaraladi. Ularni va ko‘rsatkichlar orasidagi bog‘lanishlarni, ularga ta’sir etuvchi umumiy “sabablar va omillarni” bilish va baholash kerak bo‘ladi.

Omiliy tahlil (latent omillar tahlili) - kuzatilgan ko‘rsatkichlarni (X_j larni), soni ulardan ancha kam bo‘lgan, umumiy omillarning (F_p lar) chiziqli kombinatsiyasi kabi ifodalash imkonini beradi.
Ko‘p ko‘rsatkichlarni oz sonli omillar yordamida oddiy ifodalashning oddiy modeli chiziqli modeldir. Bularning ikki asosiy turi bor: (9.1) va (9.2). bu modellardagi koeffitsiyentlarning ma’nosi omillarning “ulushi” yoki “hissasi”, “ta’siri” yoki “vaznini” bildiradi: (9.3).

Omiliy tahlil modelidagi umumiy omillar (F_p) ko‘rsatkichlar orasidagi korrelyatsiyani “g‘isobga oladi” va shu bilan birga dispersiyaning asosiy qismini “izohlaydi”: (9.4).

Omiliy tahlil modeli koeffitsiyentlarini baholashning usullari ko‘p bo‘lib, kompyuterdan foydalanish imkoniyati bo‘lganda, bosh omillar usuli (BOU) o‘ng‘aydir.
Matematik nuqtai nazardan omiliy tahlilning maqsadi - omillarga mos ustunlari soni (m), parametrlarga (ko‘rsatkichlarga) mos satrlar sonidan (n) ancha kam bo‘lgan A[n*m], omillar vaznlari matritsasini - topishdan iborat bo‘lib, u tanlangan to‘plam uchun parametrlar orasidagi korrelyatsiyalar koeffitsiyentlarini zarur aniqlik bilan tiklash imkonini berishi kerak: (9.6).
Agar korrelyatsiyalar matritsasi R(n*n) ni, o‘lchamlari undan ancha kichik bo‘lgan A matritsa yordamida “tiklash” mumkin bo‘lsa, bu qandaydir “tendensiya” yoki statistik ma’nodagi “qonuniyat” ochilganini bildiradi.
Omiliy tahlil modellarini tuzishda ko‘rsatkichlarning tabiiy o‘lchov birliklaridan (X_ji) “standartlashgan” o‘lchov birliklariga (z_ji) o‘tish qulaydir: (9.15).
Omillar koeffitsiyentlari (vaznlari, a_jp) – omil va ko‘rsatkich orasidagi korrelyatsiyani, ularning kvadratlari ushbu omilning ushbu ko‘rsatkich variatsiyasiga qo‘shgan “ulushini” bildiradi. A matritsaning satri bo‘yicha bularning yig‘indisi - ushbu j parametrning (ko‘rsatkichning) umumiyligiga teng: .A matritsaning har bir ustuni bo‘yicha koeffitsiyentlar kvadratlari yig‘indisi esa, p omilning ulushiga (hissasiga) tengdir: Barcha umumiy omillarning jami ulushi omillashtirish darajasini bildiradi: Omillar tahlilidagi ikkinchi muammo “birlamchi masalasining yechimi” asosida, “ikkilamchi masalasining yechimi”ni topishdir.
Omiliy tahlil modellarini amalda tuzish yuqorida sanalgan 6 ta bosqichdan iborat:
Omiliy tahlil bo‘yicha sinalgan dasturlar oxirgidan boshqa, barcha ishlarni o‘zi bajaradi va natijalarni jadval tarzida beradi.
O‘zbekistonning mustaqillik yillaridagi iqtisodiy o‘sishini ifodalovchi makroijtimoiy-iqtisodiy ko‘rsatkichlarning omiliy tahlili bo‘yicha kompyuterda yechilgan ba’zi masalalarning sonli natijalari keltirildi. Bular O‘zbekistonning iqtisodiy o‘sishidagi va aholi turmush darajasidagi asosiy tendensiyalarni aks ettiradi.
Statistik sezilarli bog‘lanishlar jihatidan, uchta modelda ham birinchi omil (K₁, F₁ va W₁) - ”umumiy iqtisodiy o‘sish indikatoriga” mos. Ko‘rsatkichlar (YaIM, aholi iste’moli, davlat sarflari va b.) ko‘rilgan davrda deyarli bir xil dinamika bilan o‘smoqda (faqat z₅, z₃, z₇ ko‘rsatkichlar istisno, bular, zaxiralarning o‘zgarishi, yalpi investitsiyalar, qishloq xo‘jaligidagi daromadlardir). Ikkinchi omil (K₂, F₂) - “mavsumiy” (davriy) o‘zgarishga mos “siklik komponenta”dir.
Siklik komponentaning qiymati har bir yilning uchinchi choragida (III-IV-kvartalda) yuqoriroq va birinchisida(I-II-kvartalda)nisbatan pastroqdir.
har bir omilning, indikatorning har bir davrdagi (kvartaldagi) qiymati, uning va u bilan yaqin bog‘langan (koeffitsiyenti, vazni yuqori va 1 ga yaqin) ko‘rsatkichlarning ham shu davrdagi umumiydarajasiniko‘rsatadi.
Iste’mol modellarini amalda, absolyut qiymatlarda (butun aholi uchun) va nisbiy qiymatlarda (aholi jon boshiga yoki bitta oila uchun); ko‘rsatkichlarning nominal va real qiymatlari uchun tuzish mumkin. O‘zbekiston uchun biroz modellar koeffitsiyentlarining amaldagi qiymatlari yillik va choraklik ma’lumotlar asosida baholandi (hisoblarda ishlatilgan KORT.pas - ko‘p omilli regression tahlil dasturi masalalar “seriyasini” ketma-ket yechish imkonini beradi.