Toshkent to’qimachilik va yengil sanoat instituti Mavzu: Regression usullar yordamida identifikatsiyalash Guruh: Bajardi:____________ Teksirdi:____________ Toshkent-2024 Regressiya so‘zi lotincha regressio so‘zidan olingan bo‘lib, orqaga harakatlanish degan lug‘aviy ma’noga ega. Bu atamani statistikaga kirib kelishi ham korrelyatsion tahlil asoschilari F.Galton va K.Pirson nomlari bilan bog‘liqdir. Regression tahlil natijaviy belgiga ta’sir etuvchi omillarning samaradorligini aniqlab beradi. Regression tahlil amaliy masalalarni yechishda muhim ahamiyat kasb etadi. U natijaviy belgiga ta’sir etuvchi belgilarning samaradorligini amaliy jihatdan yetarli darajada aniqlik bilan baholash imkonini beradi. Shu bilan birga regression tahlil yordamida iqtisodiy hodisalarning kelajak davrlar uchun istiqbol miqdorlarini baholash va ularning ehtimol chegaralarini aniqlash mumkin. Regression va korrelyatsion tahlilda bog‘lanishning regressiya tenglamasi aniqlanadi va u ma’lum ehtimol (ishonch darajasi) bilan baholanadi, so‘ngra iqtisodiy-statistik tahlil qilinadi. Ketma-ket kichik kvadratlar usuliga asoslangan identifikatsiyalash usuli chiziqli va nochiziqli statsionar sistemalarda ham qo‘llanilishi mumkin. Bu usullar ketma-ket bo‘lgani uchun ularni EHM da tez va ko‘p xotira sarf qilmasdan yechish mumkin. Ketma-ket usulda matritsani o`chirishga bog‘liq qiyinchiliklar yo‘qoladi, bu esa real sistemadagi ko‘p o‘lchamli regressiyalarni yechishni osonlashtiradi. Sekin o‘zgaruvchi nostatsionar jarayonlarga regression usulni qo‘llaganda regression idintifikatsiyalash uchun olinadigan ma’lumotlar intervalini statsionar deb qabul qilgan edik. Bundan regression interval r o‘lchanishlar intervalidan tashkil topgan bu holda idintifikatsiyalashuzluksiz bo‘ladi, regressiya intervalining oxiri esa bir yo ki bir necha o‘lchashlar intervaliga vektor parametrlarini yangidan identifikatsiyalashga to‘g‘ri keladi va bu intervalga kirmaydigan ma’lumotlar tashlab yuboriladi. Ketma-ket bo‘lmagan regressiya intervalida olingan ma’lumotlar vaqt o‘tishi bilan ko‘payadi va eski ma’lumotlar ham tashlab yuborilmaydi. Ko‘p parametrli sistemani ko‘rib chiqamiz: Turli xil tadqiqotlarni o'tkazishda korrelyatsiya-regressiya tahlili deyiladi. Bu bitta bog'liq o'zgaruvchi va bir nechta mustaqil o'zgaruvchilar o'rtasidagi bog'liqlikni tekshiradigan statistik metoddir. Shu bilan birga, usul sababoqibat munosabatlarini baholash imkoniyatini bermaydi. Regression tahlil korxonalarning moliyaviy holatini tahlil qilishda keng qo'llaniladi. Regressiya modelini tuzishda o'rganilayotgan o'zgaruvchilarning funktsional mustaqilligi mavjud degan taxmindan kelib chiqing. Agar ko'p satrli deb ataladigan omillar o'rtasida bog'liqlik mavjud bo'lsa, bu tuzilgan model parametrlarini topishni imkonsiz qiladi yoki simulyatsiya natijalarini talqin qilishni sezilarli darajada murakkablashtiradi. Modelni regressiya tahlili uchun zarur bo'lgan holatga keltirish uchun funktsional jihatdan boshqa muhim omillar bilan bog'liq bo'lgan omillardan birini kiriting. Bunday holda, bog'liq o'zgaruvchiga eng ko'p bog'liq bo'lgan omilni tanlash kerak. Ikkala o'rganilgan o'zgaruvchilar o'rtasidagi juftlik korrelyatsiyasi koeffitsienti 0,8 dan oshmasligini ta'minlash, bu asl ma'lumotlarda ko'p satrli hodisani istisno qiladi. Regressiya tahlilini aniqlash Regressiya tahlili-bu bog'liq o'zgaruvchi va bir yoki bir nechta mustaqil o'zgaruvchilar o'rtasidagi bog'liqlikni tekshirishga imkon beradigan statistik usul. U mustaqil o'zgaruvchilar qiymatlari asosida bog'liq o'zgaruvchining qiymatini bashorat qilish uchun ishlatiladi. Regressiya tahlilida maqsadli o'zgaruvchi deb ham ataladigan bog'liq o'zgaruvchi biz bashorat qilishga yoki tushuntirishga harakat qiladigan narsadir. Mustaqil o'zgaruvchilar, shuningdek, bashorat qiluvchilar yoki omillar sifatida ham tanilgan, biz bog'liq o'zgaruvchini bashorat qilish yoki tushuntirish uchun foydalanadigan o'zgaruvchilardir. Regressiya tahlili iqtisodiyot, moliya, marketing, sotsiologiya va boshqa ko'plab sohalarda qo'llanilishi mumkin. Bu tadqiqotchilarga o'zgaruvchilar o'rtasidagi munosabatlarni tahlil qilish va tushunish va bu bilimlardan kelajakdagi voqealarni bashorat qilish yoki qaror qabul qilish uchun foydalanish imkonini beradi.