REGRESSIYA KOEFFITSIENTLARINING XOLISLIGI VA ANIQLIGI
Keywords:
Regressiya tahlili, chiziqli regressiya modeli, regressiya koeffitsienti, xolis baho, baholash aniqligi, eng kichik kvadratlar usuli, baholovchi dispersiyasi, statistik xossalar, klassik regressiya shartlari, Gauss–Markov teoremasi, ekonometrik modellashtirish, omillar ta’sirini baholash, ma’lumotlar tahlili, iqtisodiy talqin, prognozlashAbstract
Ushbu maqolada regressiya tahlilining muhim nazariy va amaliy jihatlari bo‘lgan regressiya koeffitsientlarining xolisligi va aniqligi masalalari batafsil yoritilgan. Regressiya modellarida koeffitsientlarni baholash jarayonida eng kichik kvadratlar usulining tutgan o‘rni, ushbu usul asosida olingan baholarning statistik xossalari hamda ularning matematik kutilmasi va dispersiyasi chuqur tahlil qilingan. Xolis baho tushunchasi regressiya modelining klassik shartlari bilan bog‘liq holda izohlanib, ushbu shartlar bajarilganda baholash natijalarining ishonchliligi qanday ta’minlanishi ko‘rsatib berilgan.
References
1. Regressiya tahlili va baholash usullari
veb sahifa:https://uz.wikipedia.org/wiki/Regressiya_%28matematika%29
2. Regressiya koeffitsientlari aniqligi va siljimasligi haqida amaliy material – veb sahifa: https://staff.tiiame.uz/storage/users/112/presentations/4mc2x3KpTuRpRpo0iuHUZeHVtdBKqssxU81P1PFL.pdf
3. Unbiased Least Squares Regression Coefficients for Multiple Linear Regression – veb sahifa: https://www.researchgate.net/publication/356446814_Unbiased_Least_Squares_Regression_Coefficients_for_Multiple_Linear_Regression_Mathematical_Models
4. Assumptions of Multiple Regression: correcting biases – veb sahifa: https://files.eric.ed.gov/fulltext/EJ1015680.pdf
5. Omitted variable bias va regressiya xatoligi haqida izoh – veb sahifa: https://en.wikipedia.org/wiki/Omitted-variable_bias
