2.2.
Ən kiçik kvadratlar üsulu
Tutaq ki, x iqtisadiyyatı xarakterizə edən hər hansı bir göstəricisidir.
(məsələn, ölkədə və ya müəssisədə işləyənlərin sayı, əsas fondların miqdarı və s.).
x iqtisadi göstəricinin qiymətinin dəyişməsi digər bir iqtisadi göstərici olan y
iqtisadi göstəricisinin məsələn, ölkə və ya müəssisənin məhsul istehsalının
95
həcminin dəyişməsinə səbəb olur. Başqa sözlə x və y iqtisadi göstəriciləri arasında
funksional asılılığı y=f(x) kimi ifadə edək. Bizdən bu asılılığın konkret aşkar
şəkilinin müəyyənləşdirilməsi tələb olunur. Bu məqsədlə n sayda sınaq və ya
müşahidə aparılaraq (x
i
, y
i
), i=1...n cütləri üçün aşağıdakı cədvəl düzəldilmişdir.
Cədvəl 2.1
x
1
x
2
x
...
i
x
…
1
n
x
n
x
y
1
y
2
y
...
i
y
…
1
n
y
n
y
Bu məsələnin həlli üçün ilk növbədə bu verilənləri qrafik olaraq təsvir edək:
düzbucaqlı koordinat sistemində koordinatları uyğun olaraq (x
1
, y
1
), (x
2
, y
2
), . . .,
(x
i
, y
i
), . . ., (x
n-1
, y
n-1
), (x
n
, y
n
) olan A
1
, A
2
, . . ., A
i
, . . ., A
n-1
, A
n
nöqtələrini quraq
(bax: şəkil 2.1).
Şəkil 2.1.
x və y dəyişənlərinin faktiki qiymətləri və onlar arasındakı asılılığın qrafiki təsviri.
Əgər x və y dəyişənləri arasında hər hansı asılılıq varsa, onda A
1
, A
2
, . . ., A
i
,
. . ., A
n-1
, A
n
nöqtələrinin qrafik təsviri müəyyən xəttin üzərində və ya ətrafında
olacaqlar. Əgər müşahidələrdən alınmış bütün A
1
, A
2
, . . ., A
i
, . . ., A
n-1
, A
n
nöqtələri PQ düz xəttinin üzərində yerləşərsə ( bu çox nadir halda rast gəlinə
bilər) məsələ xeyli sadələşər. Belə ki, kifayətdir ki, (x
1
, y
1
), (x
2
, y
2
), . . ., (x
i
, y
i
), . .
., (x
n-1
, y
n-1
), (x
n
, y
n
) nöqtələrindən ixtiyari ikisini götürüb onlardan keçən düz xəttin
96
tənliyini yazsaq x və y dəyişənləri arasındakı xətti asılılığı müəyyən etmiş olarıq.
Qeyd edək ki, praktikada ideal hal çox nadir olaraq alına bilər çünki, x və y
dəyişənlərinin ölçüləri müəyyən dəqiqliklə hesablanır, onların müəyyən ölçülərlə
verilmiş statistik qiymətlərinə həmişə təsadüfi xarakterli səbəblər təsir edir. Ona
görə də müşahidələrdən alınmış A
1
, A
2
, . . ., A
i
, . . ., A
n-1
, A
n
nöqtələri PQ düz
xəttinin
üzərində
yerləşən
n
1
-
n
2
1
A
,
A
,...,
'
...,
,
A
,
A
i
A
nöqtələri
ndən
fərqlənəcəkdir. Əgər (x
1
, y
2
), (x
2
, y
2
),…,(x
i
, y
i
),…,(x
n-1
, y
n-1
), (x
n
, y
n
) nöqtələri düz
xətt boyunca səpələnibsə onda axtarılan asılılığı
x
y
x
1
0
(2.1)
kimi axtarmaq olar.
Beləliklə məsələ
0
və
1
əmsallarının (parametrlərin) tapılmasına gətirilir.
(2.1)
tənliyi bizə x
1
, x
2
, . . ., x
i
, . . ., . . ., x
n-1
, x
n
-lərə uyğun elə
n
1
-
n
i
2
1
y
,
y
,...,
y
...,
,
y
,
y
ordinatlar çoxluğu verir ki, onlar PQ düz xəttinin
üzərində yerləşərsən A
1
, A
2
,…, A
i
,…, A
n-1
, A
n
nöqtələrinin
n
1
-
n
i
2
1
y
,
y
,...,
y
...,
,
y
,
y
ordinatları ilə üst-üstə düşmürlər. Müəyyən kənarlaşmalar
olur. Onda tənliyin
0
və
1
parametrlərini dəyişməklə A
1
, A
2
,…, A
i
,…, A
n-1
, A
n
nöqtələrinə
yaxınlaşmaq
və
ya
kənarlaşmaq
olar.
Kənarlaşmaları
n
n
1
-
n
1
-
n
i
i
2
2
1
1
A
A
,
A
A
,...,
A
A
...,
,
A
A
,
A
A
parçalarının uzunluqları xarakterizə
edir və onları uyğun olaraq
n
n
i
,
,...,
,...
,
1
2
1
ilə işarə edək
(bax: şəkil 2.1).
Deməli, məsələ xəttin tənliyinin tapılmasına gətirilir və bu tənlik axtarılan asılılığı
ifadə edəcək. Çoxlu sayda xəttlər çəkmək olar ki, bu nöqtələr həmin xətlərin
ətrafında yerləşmiş olsun. Bu halda xətlərdən hansının seçilməsi və onun tənliyini
qurmaq məsələsi yaranır. Aşağıdakı kimi hərəkət edirlər: əvvəlcə verilənlərin
hərtərəfli analizi əsasında və qrafikdəki nöqtələrin yerləşməsinə görə müəyyən tip
tənlik
seçilir.
Tənlik
seçildikdən sonra yalnız onun parametrlərini
müəyyənləşdirmək qalır.
97
Yuxarıda qeyd etdik ki, məqsədimiz elə bir xətt (əyri) keçirməkdir ki, bu xətt
(əyri) (x
1
, y
2
), (x
2
, y
2
),…,(x
i
, y
i
),…,(x
n-1
, y
n-1
), (x
n
, y
n
) nöqtələrindən mümkün
qədər yaxın keçsin.
1806-da fransız riyaziyyatçısı Lejandr təklif etmişdi ki, kənarlaşmaları
kvadrata yüksəldib onların çəminin ən kiçik qiymətinin tapılması nöqtələrin
yaxınlığından keçən ən yaxşı xəttin (əyrinin) tapılmasına imkan verir. Ona görə də
Ən Kiçik Kvadratlar Üsulu (ƏKKÜ)
(rus: Способ Наименших Квадратов,
ing.: Ordinary Least Squares (OLS) method)
adlandırılmışdır
.
Tutaq ki, əlaqə
(2.1)
şəklindədir yəni xəttidir.
(2.1)
tənliyindən
i
x
-lərə uyğun
alınmış qiymətləri
i
y
və ya
i
x
y
ilə işarə edək. Onda
n
n
n
x
n
x
x
y
x
y
y
y
x
y
y
y
x
y
y
n
1
0
2
2
1
0
2
2
1
1
1
0
1
1
2
1
olar.
Lejandrın təklif etdiyi kimi
n
,....
,
2
1
kənarlaşmalarını kvadrata yüksəldib
onların çəminin (S) minimumunu tapaq:
min
y
x
....
y
x
y
x
....
S
2
n
n
1
0
2
2
2
1
0
2
1
1
1
0
2
n
2
2
2
1
Bu cəmdə
0
və
1
parametrlərin qiyməti məlum deyil, (x
1
, y
1
), (x
2
, y
2
), . . ., (x
n
, y
n
)
cütlərinin qiymətləri isə müşahidələrdən məlumdur. Deməli S çəminə
0
və
1
parametrlərindən asılı funksiya kimi baxa bilərik.
min
,
1
0
S
Məlumdur ki, funksiyanın ekstremum üçün zəruri şərt ekstremum nöqtəsində
xüsusi törəmələrin sıfıra çevrilməsidir (Ferma teoremi).
0
0
1
0
S
S
0
2
.....
2
2
0
2
.....
2
2
1
0
2
2
2
1
0
1
1
1
1
0
1
0
2
2
1
0
1
1
1
0
n
n
n
n
n
x
y
x
x
y
x
x
y
x
y
x
y
x
y
x
98
i
i
n
i
i
n
i
i
n
i
i
n
i
i
n
i
y
x
x
x
y
x
n
1
2
1
1
1
0
1
1
1
0
(2.2)
(2.2)
xətti tənliklər sistemini həll edib
0
və
1
parametrlərinin qiymətlərini tapıb
(2.1)
xətti reqressiya tənliyində yerinə yazsaq y dəyişəninin x-dən xətti asılılığının
konkret şəklini tapmış olarıq.
İqtisadi proseslərdə bir çox hallarda iqtisadi göstəricilər arasında xətti
asılılıq deyil, başqa asılılıq şəkilində olur.
Əgər x və y göstəriciləri arasında əlaqə
1
0
x
y
x
(2.3)
şəkildə olarsa, onda
1
0
,
-i qiymətləndirməklə asılılığın konkret şəklini taparıq.
Əgər əlaqə hiperbolik şəkildə olarsa,
x
y
1
0
(2.4)
1
0
,
parametrlərinin tapılması tələb olunur.
Əgər əlaqə parabolik şəkildədirsə,
2
2
1
0
x
x
a
y
(2.5)
onda
2
1
0
,
,
-in tapılması əlaqəni konkretləşdirir.
Əgər
(2.3)
şəkilli asılılıq axtarılırsa, onda həmin asılılıq formasını asanlıqla
xətti şəklə gətirə bilərik.
Bərabərliyin hər iki tərifini loqarifmləsək,
)
(
)
(
)
(
1
0
x
Ln
Ln
y
Ln
alarıq. Burada
*
0
0
*
*
)
(
,
)
(
,
)
(
Ln
y
y
Ln
x
x
Ln
işarələmələrini aparsaq,
(2.3)
qeyri-xətti asılılığını
*
1
*
0
*
x
y
(2.6)
kimi xətti asılılığa gətirmiş olarıq.
(2.6)
-nın
*
0
və
1
tapmaq üçün normal
tənliklər sistemi
(2.2)
sisteminə müvafiq olaraq aşağıdakı kimi olacaqdır.
99
*
*
1
*
1
1
*
1
*
0
*
*
1
1
*
0
i
i
n
i
i
n
i
i
n
i
i
i
n
i
y
x
x
x
y
x
n
(2.7)
və ya
)
(
)
(
))
(
(
)
(
)
(
)
(
)
(
)
(
1
1
2
1
1
0
1
1
1
0
i
i
n
i
n
i
i
i
n
i
i
n
i
i
n
i
y
Ln
x
Ln
x
Ln
x
Ln
Ln
y
Ln
x
Ln
Ln
n
(2.8)
olacaqdır.
Deməli,
(2.3)
şəklində asılılığın
0
və
1
parametrlərini
(2.8)
sistemindən
tapmaq olar.
Əgər dəyişənlər arasında hiperbolik asılılıq mövcuddursa, yəni
(2.4)
şəkilli
asılılıq axtarılırsa, onda
0
və
1
parametrləri aşağıdakı sistemdən tapıla bilər.
i
i
n
i
i
n
i
i
n
i
i
n
i
i
n
i
x
y
x
x
y
x
n
1
2
1
1
1
0
1
1
1
0
1
1
1
(2.9)
Əgər dəyişənlər arasında
(2.5)
parabolik asılılıq axtarılırsa, onda
0
,
1
və
2
parametrləri
n
1
i
i
2
i
n
1
i
4
i
n
1
i
3
i
n
1
i
2
i
n
1
i
i
i
n
1
i
3
i
n
1
i
2
i
n
1
i
i
n
1
i
i
n
1
i
2
i
n
1
i
i
y
x
x
x
x
y
x
x
y
x
x
n
x
x
2
1
0
2
1
0
2
1
0
(2.10)
normal tənliklər sistemindən tapılır.
Nümunə 1
. Aşağıda verilmiş cədvələ əsasən dəyişənlər arasındakı asılılığı xətti şəkildə
axtarın və onun parametrlərini ən kiçik kvadratlar üsulu ilə tapın.
Cədvəl 2.2
x
-1
1
2
3
5
6
y
7,2
5,8
5
3,9
2
0,6
100
Həlli
: Burada x və y dəyişənləri arasında xətti asılılıq olduğundan bu funksiyanın ümumi
şəkli belədir:
y=bx+a
Yuxarıda deyilənlərdən göründüyü kimi, belə asılılığın şəklini tapmaq üçün, yəni a və b
parametrlərini müəyyənləşdirmək üçün
(2.2)
tənliklər sistemini həll etməliyik. Bunun üçün əv-
vəlcə aşağıdakı köməkçi cədvəli düzəldək:
Cədvəl 2.3
n
x
i
y
i
2
i
x
x
i
y
i
1
-1
7,2
1
-7,2
2
1
5,8
1
5,8
3
2
5
4
10
4
3
3,9
9
11,7
5
5
2
25
10
6
6
0,6
36
3,6
16
24,5
76
33,9
Verilmiş (x
i
, y
i
), i=1...n koordinatlarına uyğun A
i
, i=1...n (burada n=6) nöqtələrini düzbucaqlı
koordinat sistemində göstərək.
Şəkil 2.2
Şəkil 2.2
-dən göründüyü kimi A
1
, A
2
, A
3
, A
4
, A
5
, A
6
nöqtələri arasında demək olar ki, xətti
asılılıq var. Deməli, bu asılılığın şəklini tapmaq üçün aşağıdakı sistemə müraciət etmək olar:
598
,
6
943
,
0
3
,
94
100
5
,
24
6
16
7
,
101
48a
-
228
196
48
128
)
3
(
9
,
33
16
76
)
8
(
5
,
24
6
16
a
b
b
a
b
b
a
d
a
b
a
b
Deməli, x və y dəyişənləri arasında asılılığın şəkli aşağıdakı kimidir:
y = -0,943x +6,598
101
Nümunə 2.
Azərbaycanda 1997-2004-illədə ümumi daxili məhsulun (ÜDM) həçmi
aşağıdakı çədvəldəki kimi olmuşdur:
Cədvəl 2.4
İllər (t)
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
ÜDM, milyard ABŞ
dolları, (y)
4,0
4,5
4,6
5,3
5,7
6,2
7,3
8,5
ÜDM-in zaman faktorundan asılılığının konkret şəklini tapın.
Həlli:
Əgər cədvələ nəzər yetirsək görərik ki, ildən ilə ÜDM–in həcmi artır. Bu bizə ilk
baxışdan ÜDM-in zamandan asılı xətti funksiya kimi axtarmağımıza əsas verir. Beləliklə,
t
y
1
0
Hesablamanın sadə olması üçün zaman faktoru t-ni t = (t-2000) kimi yazaq. Onda zaman faktoru
-3, -2, -1, 0, 1, 2, 3 kimi olacaq.
i
i
i
i
i
i
i
y
i
i
i
y
i
2004
1997
2
2004
1997
1
2004
1997
0
2004
1997
2004
1997
1
0
2000
2000
2000
2000
7
6
,
0
6
,
5
4
,
48
44
4
1
,
46
4
8
1
0
1
0
1
0
)
2000
(
6
,
0
3
,
5
t
y
Bu onu göstərir ki, baza ili olan 2000-ci ildə Azərbaycanda ÜDM-in həcmi 5,3 milyard ABŞ
dollarına bərabərdir və hər il orta hesabla baza ilinə nəzərən ÜDM-in həcmi 600 milyon ABŞ
dolları artır.
Tapşırıqlar
Aşağıdakı cədvəldə Azərbaycanın bir sıra iqtisadi göstəricilərinin statistik qiymətləri
verilmişdir.
Cədvəl 2.5
İllər
Ümumi
daxili
məhsul (cari
qiymətlərlə),
milyard
AZN
ÜDM-
in
deflyato
ru, %-lə
İqtisadiyyat
da məşğul
olanların
orta illik
sayı, milyon
nəfərlə
Əsas
fondlar
(nominal
qiymətlə),
milyard
AZN
Real ümumi
daxili
məhsul
(1990-ci ilin
qiymətləri
ilə), min
AZN
Real əsas
fondlar,
(1990-ci
ilin
qiymətləri
ilə), min
AZN
İstehlak
xərcləri,
milyard
AZN
Çəmi
əhalinin
sayı,
milyon
nəfərlə
T
NUDM
UDMD
L
EF
Y
K
C
EHS
102
1995
2,1
645,8
3,6
12,2
122,5
700,3
1996
2,7
126,5
3,7
15,5
124,1
705,2
1997
3,2
109,2
3.7
15,6
131,3
650,1
2.8
7,8
1998
3,4
99,1
3,7
16,3
144,3
685,5
3.3
7,9
1999
3,8
102,2
3,7
16,9
154,9
696,7
3,5
8,0
2000
4,8
112,5
3,7
18,1
174,8
661,8
3,8
8,0
2001
5,3
102,5
3,7
21,0
189,2
746,4
4,0
8,1
2002
6,1
103,1
3,7
22,3
209,3
770,4
4,8
8,1
2003
7,2
104,0
3,7
25,4
237,2
843,6
5,2
8,2
2004
8,4
108,4
3,8
29,1
256,5
889,5
28,4
8,3
2005
11,9
110,2
3,9
330,0
-
8,4
Dostları ilə paylaş: |