Mavzu: statistik modellashtirishning elementlari

Statistik modellashtirishda regressiya tahlili o'zgaruvchilar o'rtasidagi munosabatni baholash uchun ishlatiladi. Bu matematik uslub bir nechta o'zgaruvchini modellashtirish va tahlil qilishning boshqa ko'plab usullarini o'z ichiga oladi, bunda asosiy o'zgaruvchi va bir yoki bir nechta mustaqil o'zgaruvchilar o'rtasidagi munosabatlarga e'tibor qaratiladi. Aniqroq aytganda, regressiya tahlili tushuntiruvchi o'zgaruvchilardan biri o'zgarganda, boshqa tushuntiruvchi o'zgaruvchilar o'zgarmasa, qaram o'zgaruvchining odatiy qiymati qanday o'zgarishini tushunishga yordam beradi.

• 
  Statistik modellashtirishda regressiya tahlili o'zgaruvchilar o'rtasidagi munosabatni baholash uchun ishlatiladi. Bu matematik uslub bir nechta o'zgaruvchini modellashtirish va tahlil qilishning boshqa ko'plab usullarini o'z ichiga oladi, bunda asosiy o'zgaruvchi va bir yoki bir nechta mustaqil o'zgaruvchilar o'rtasidagi munosabatlarga e'tibor qaratiladi. Aniqroq aytganda, regressiya tahlili tushuntiruvchi o'zgaruvchilardan biri o'zgarganda, boshqa tushuntiruvchi o'zgaruvchilar o'zgarmasa, qaram o'zgaruvchining odatiy qiymati qanday o'zgarishini tushunishga yordam beradi.
  
• 
  Barcha holatlarda maqsadli bal tushuntirish o'zgaruvchilarining funktsiyasi bo'lib, regressiya funktsiyasi deb ataladi. Regressiya tahlilida, qaramlik o'zgaruvchisining o'zgarishini, ehtimollik taqsimoti yordamida tasvirlash mumkin bo'lgan regressiya funktsiyasi sifatida tavsiflash ham qiziq.
  

Bu statistik tadqiqot usuli bashorat qilishda keng qo'llaniladi, bunda undan foydalanish katta afzalliklarga ega, lekin ba'zida bu illuziya yoki noto'g'ri munosabatlarga olib kelishi mumkin, shuning uchun uni bu masalada ehtiyotkorlik bilan ishlatish tavsiya etiladi, chunki, masalan, korrelyatsiya degani emas sabab

• 
  Bu statistik tadqiqot usuli bashorat qilishda keng qo'llaniladi, bunda undan foydalanish katta afzalliklarga ega, lekin ba'zida bu illuziya yoki noto'g'ri munosabatlarga olib kelishi mumkin, shuning uchun uni bu masalada ehtiyotkorlik bilan ishlatish tavsiya etiladi, chunki, masalan, korrelyatsiya degani emas sabab
  
• 
  Regressiya tahlilini o'tkazish uchun juda ko'p usullar ishlab chiqilgan, masalan, chiziqli va oddiy eng kichik kvadratlar regressiyasi, ular parametrik. Ularning mohiyati shundaki, regressiya funktsiyasi ma'lumotlardan baholangan noma'lum parametrlarning cheklangan soniga qarab belgilanadi. Parametrik bo'lmagan regressiya uning funktsiyalarini cheksiz o'lchovli bo'lishi mumkin bo'lgan ma'lum funktsiyalar to'plamida yotishiga imkon beradi.
  
• 
  Statistik tadqiqot usuli sifatida, amalda regressiya tahlili ma'lumotlarni yaratish jarayonining shakliga va uning regressiya yondashuvi bilan qanday bog'liqligiga bog'liq. Ma'lumotlar jarayonining haqiqiy shakli odatda noma'lum raqam bo'lgani uchun, ma'lumotlarning regressiya tahlili ko'pincha ma'lum darajada jarayon haqidagi taxminlarga bog'liq. Agar etarli ma'lumotlar mavjud bo'lsa, bu taxminlar ba'zan sinovdan o'tkaziladi. Regressiya modellari, hatto taxminlar o'rtacha darajada buzilgan bo'lsa ham foydali bo'ladi, lekin ular iloji boricha samarali ishlamasligi mumkin.