yx = a±bx,
burada yxx faktor əlamətinə uyğun nəticə əlamətinin orta qiyməti; a reqressiya tənliyinin sərbəst həddi; b x faktor əlamətinə uyğun reqressiya əmsalıdır.
Reqressiya əmsalı aid olduğu faktor əlamətinin bir vahid dəyişməsi ilə nəticə əlamətinin neçə vahid dəyişməsini ifadə edir. Reqressiya əmsalının işarəsi asılılığın istiqamətini xarakterizə edir. Əgər b > 0 olarsa, onda asıhlq düz, b < 0 olarsa, tərs olur, x-in ilkin verilənləri arasında “0” qiyməti olan halda a sərbəst həddi j-in orta qiymətini ifadə edir. Digər bütün hallarday- a + bx ödənilir, a-nm qiyməti interpretasiya olunmur. Sərbəst həddin işarəsi x və y dəyi- şənlərinin variasiya etməsinin intensivlikləri arasındakı münasibətdən asıh olur. Yəni əgər y-ə görə variasiya əmsalı x-ə görə variasiya əmsalından böyük olarsa, sərbəst hədd mənfi, əks halda müsbət olur.
Cüt reqressiya tənliyini qeyri xətti asılılığa uyğun qurmaq lazım gəldikdə aşağıdakı tənliklərdən istifadə oluna bilər:
y = a + bx - xətti;
y = a + bx+cx2 - parabolik;
y - a + hiperbolik;
y = abx - üstlü;
y = axb - dərəcəli.
2. Çoxölçülü reqresiya
3 və daha artıq bir-birindən asılı olan əlamətlər arasında münasibətlərin öyrənilməsi çoxsayh və ya çoxfaktorlu
reqressiya adlanır və ümumi şəkildə aşağıdakı kimi ifadə olunur:
=f(x1.x2 x,).
Çoxfaktorlu reqressiya modeli qurularkən asılılıq formasının seçilməsi, əlamət faktorlarının müəyyən olunması və daha dəqiq, düzgün nəticələrin alınması üçün tədqiq olunan külliyatm lazımi həcminin təmin olunması əhəmiyyət kəsb edən məsələlərdəndir.
Reqressiya tənliyi ilk növbədə tədqiq olunan faktorlar arasında qarşılıqlı münasibətləri yaxşı əks etdirməli, bu asılılıqların kəmiyyətcə ifadələrini verməli və izah etməlidir.
Sosial-iqtisadi hadisələr arasında real asılılıqları təsvir etmək üçün çoxfaktorlu asılılıq modelləri aşağıdakı tiplərdə ola bilər:
iqtisadi interpritasiyasına görə xətti modellər daha sadə və məntiqli xətti modellər hesab olunur. Qeyri-xətti asılılıq formasına görə qurulan modellər xəttiləşdirilir.
Modelin tipi seçildikdən sonra növbəti mərhələdə faktor əlamətləri seçilir. Bu məsələ intiutiv-məntiqi və ya çoxölçülü statistik analiz metodları ilə həll oluna bilər. Daha çox tətbiq olunan üsul “addım reqressiya analizi”dir. Bu üsulun mahiyyəti reqressiya tənliyinə ardıcıl şəkildə və əhəmiyyətliliyi yoxlanılaraq faktorların daxil edilməsi ilə bağlıdır. Növbəti şəkildə modelə daxil olunan faktorların əhəmiyyətliliyi yoxlanılarkən qalıqların kvadratları cəminin nə qədər azalaması və çoxölçülü korrelyasiya əmsalının nə qədər artması əhəmiyyət kəsb edir.
3.Reqressiya analizində modellərin adekvathğının yoxlanılması
Reqressiya analizində modellərin adekvatlığmın yoxlanılması ayn-ayrı şəkildə hər bir reqressiya əmsallarının əhəmiyyətliliyinin qiymətləndirilməsi ilə başlanır. Reqressiya əmsallarının əhəmiyyətliliyini yoxlamaq üçün tətbiq olunan t styudent meyarı aşağıdakı şəkildədir:
burada a1 reqressiya əmsalının dispersiyasıdır. Əgər a və v=n-k-1 giriş parametrləri ilə t-statistikası üçün kritik nöqtələr cədvəlindən tapılmış 1cədvəl hesablanan t-dən kiçik olarsa ai faktoru əhəmiyyətli sayılır: thesablamaq˃tcədvəl .
tcədvəl a əhəmiyyətlilik dərəcəsi və ya ehtimalı və v sərbəstlik həddi əsasında cədvəldən müəyyən olunur, v sərbəstlik həddi n müşahidələrin sayı və k faktorların sayı ilə müəyyən olunur.
a, - yə görə dispersiya üçün növbəti düstur istifadə olunur:
burada a2y nəticə əlamətinin dispersiyası; k faktor əlamətlərinin sayıdır.
Dispersiyanın daha dəqiq qiymətləndirilməsini
şəklində aparmaq olar. R1 xt faktorunun digər fa^uila/d görə çoxsaylı korrelyasiya əmsalıdır.
Modelin tam şəkildə adekvatlığmın yoxlanılması üçün F- Fişer meyarı tətbiq edilir:
burada R2 determinasiya əmsalıdır.
Trend tənliklərdə seçim məsələləri. Qalıqların avtokor- relyasiyası
Bir çox tətbiqi proqram paketləri elə tərtib olunub ki, trendin hər bir tənliyi üçün determinasiya əmsalı, Fişer və Darbin Vatson meyarı verilir. R2 nə qədər yüksək qiymət alarsa, dinamik sıranın səviyyələrinin variasiya etməsinin trendin bu tənliyi ilə xarakterizə olunması ehtimalı daha yüksək olur. Təsadüfi faktorun təsiri (l-R2)kimi qəbul edilir. F meyarı nə qədər böyük qiymət alarsa, baxılan trcnd tənliyinə bir o qədər üstünlük verirbr.
Darbin - Vatson meyan qalıqların avtokorrelyasiyasını qiymətləndirir. Əgər (y- ) qalıqlarında avtokorrelyasiya müşahidə edilmirsə, onda seçilən trcnd tənliyi proqnoz üçün yararlı hesab edilir.
Trend tənlikləri qurularkən e=y1- qalıqlan təsadüfi, asılı olmayan və orta qiymətləri “0"-ra bərabər olan (et =0) dəyişən kimi fərz edilir. Lakin bu fərziyyə yalnız funksiyanın növü düzgün seçildikdə doğru olur. Əks halda qalıqlar arasında avtokorrelyasiya baş verir. Qalıqların avtokorrelyasiyası cari (et) və əvvəlki zaman periodları (e,.t) və ya momcntləri arasında korrelyasiya asılılığının baş verməsidir. Qalıqların avtokorrelyasiyasını qiymətləndirmək üçün M.Ezekiel və K.Foks tərəfindən təklif olunmuş avtokorrelyasiya əmsalı tətbiq oluna bilər
Avtokorrelyasiya əmsalı [- 1,1]aralığmda qiymət alır.
nə qədər kiçik qiymət alarsa, baxılan trend tənliyi bir o qədər proqnoz üçün yararlı olur.
Avtokorrelyasiya əmsalının dəyərləndirilməsi üçün Darbin Uatson meyan aşağıdakı kimidir:
Avtokorrelyasiya əmsalı və Darbin Uatson meyarı arasında aşağıdakı şəkildə münasibət doğrudur:
Dostları ilə paylaş: |