Əgər o, 1-ə bərabərdirsə, onda funksiya dəqiq olaraq cədvəldəki
qiymətlərdən keçir. Əmsalın 0 olması isə reqressiya modelinin
seçilmiş növünün son dərəcə uğursuz olması deməkdir. Beləliklə,
əmsal 1-ə nə qədər çox yaxınlaşırsa, reqressiya modeli də bir o
qədər uğurlu hesab edilir. Yuxarıdakı polinomial funksiya misalında
R2 = 0.9957.
Göründüyü kimi, reqressiya modelinə y= -0,0002x4
+ 1,1868x3 - 3480,9x2
+ 5⋅106x - 2⋅109
funksiyası uyğundur. Deməli, sonrakı illər üçün proqnozlaşdırma
aparmaq üçün bu funksiyadan yararlanmaq olar.
1.
Azərbaycan əhalisinin sayını göstərən cədvəl verilənləri üçün başqa trendlər
qurun. Fərqli trendlər üçün alınan R2 kəmiyyətlərini müqayisə edin.
Reqressiya
modelinə hansı funksiya daha çox uyğun gəlir?
2.
Azərbaycanda pambıq istehsalının dinamikası cədvəli əsasında bir neçə
reqressiya modeli hazırlayın. Onlan müqayisə edin və ən optimal modeli seçin.
3.
Son bir həftə (və ya 10 gün, yaxud 20 gün) ərzində yaşadığınız bölgədəki
gündüz vaxtı orta temperatur haqqında məlumat toplayın. Bu müddətdə
temperatur dəyişikliyini təsvir etmək üçün xətti trendin nə dərəcədə münasib
olduğunu gözəyarı qiymətləndirin. Alınan qrafik əsasında gələcək 2-5 gün
üçün temperaturun necə olacağını proqnozlaşdırın.
Özünüzü yoxlayın
1. Statistika elmi nəyi öyrənir?
2. Statistik hesablamaların nəticələrini dəqiq hesab etmək olarmı?
3. "Reqressiya modeli" nədir və onun "trend" anlayışı ilə hansı əlaqəsi var?
4. R2 kəmiyyəti nəyi bildirir?
5. Qurulmuş trend bütün eksperimental nöqtələrin yuxarısından keçə bilərmi?