Mustaqil ishi Bajardi: sm-50 guruh talabasi Bobojonov Oxunjon Tekshirdi: Utanov B. 2023 y

Beta koeffitsienti
Beta koeffitsienti faktor atributi o'zining standart og'ish qiymatiga o'zgarganda, uning standart og'ish qiymatining qaysi qismiga samarali atribut qiymati o'zgarishini ko'rsatadi. doimiy daraja:

ya'ni. _{X ni standart og'ish S x} qiymatiga oshirish Y ning o'rtacha qiymatini standart og'ish S _y ning 96,2% ga oshiradi .
1.5. Empirik korrelyatsiya munosabati .
Empirik korrelyatsiya nisbati ulanishning barcha shakllari uchun hisoblanadi va bog'liqlikning yaqinligini o'lchash uchun xizmat qiladi. [0;1] ichidagi o'zgarishlar.


Qayerda
∑( y - y _x ) ² = 387875000 - 29028706,05 = 358846293,945
Korrelyatsiya ko'rsatkichi . _{Chiziqli regressiya uchun korrelyatsiya indeksi korrelyatsiya koeffitsienti r xy}
= 0,962 ga teng . Olingan qiymat omil x sezilarli darajada ta'sir qilishini ko'rsatadi y Har qanday bog'liqlik shakli uchun ulanishning yaqinligi ko'p korrelyatsiya koeffitsienti yordamida aniqlanadi : Bu koeffitsient universaldir, chunki u ulanishning yaqinligini va modelning aniqligini aks ettiradi, va o'zgaruvchilar orasidagi bog'lanishning har qanday shakli uchun ham ishlatilishi mumkin Bir faktorli korrelyatsiya modelini qurishda ko'p korrelyatsiya koeffitsienti juft korrelyatsiya koeffitsienti r _xy ga teng .



Chiziqli korrelyatsiya koeffitsientidan farqli o'laroq, u chiziqli bo'lmagan munosabatlarning qattiqligini tavsiflaydi va uning yo'nalishini tavsiflamaydi. [0;1] ichidagi o'zgarishlar.
Chiziqli munosabatlar uchun nazariy korrelyatsiya nisbati r _xy korrelyatsiya koeffitsientiga teng .
1.6. Aniqlash koeffitsienti .
(Ko'p) korrelyatsiya koeffitsientining kvadrati determinatsiya koeffitsienti deb ataladi, bu omil atributining o'zgarishi bilan izohlangan natijaviy atributning o'zgarishining nisbatini ko'rsatadi.
Ko'pincha, determinatsiya koeffitsientini talqin qilgan holda, u foiz sifatida ifodalanadi.
R ² \u003d 0,962 ² \u003d 0,9252
bular. 92,52% hollarda x ning o'zgarishi y ning o'zgarishiga olib keladi. Boshqacha aytganda, regressiya tenglamasini tanlashning aniqligi yuqori. Y o'zgarishining qolgan 7,48% modelda hisobga olinmagan omillar (shuningdek, spetsifikatsiya xatolari) bilan bog'liq.
Regressiya parametrlarining sifatini baholash uchun biz hisoblash jadvalini tuzamiz (2-jadval)
Chiziqli korrelyatsiya koeffitsienti -1 dan +1 gacha bo'lgan qiymatlarni oladi.
Xususiyatlar o'rtasidagi munosabatlar zaif yoki kuchli (yaqin) bo'lishi mumkin. Ularning mezonlari Chaddock shkalasi bo'yicha baholanadi:
0.1 < r_xy < 0.3: zaif;
0.3 < r_xy < 0.5: o'rtacha;
0.5 < r_xy < 0.7 sezilarli;
0.7 < r_xy < 0.9 yuqori
0.9 < r_xy < 1 juda yuqori;