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.
ARAŞDIRAQ -
öyrənək
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?

# Modelləşdirmə