OZIQ-OBQAT YETISHTIRISHDA BASHORAT QILISHNI REGRESSION MODELI

ISSN: 3030-3931, Impact factor: 7,241 Volume 10, issue 1, Oktabr 2025 https://worldlyjournals.com/index.php/Yangiizlanuvchi worldly knowledge OAK Index bazalari : research gate, research bib. Qo’shimcha index bazalari: zenodo, open aire. google scholar. Original article 357 OZIQ-OBQAT YETISHTIRISHDA BASHORAT QILISHNI REGRESSION MODELI AbdurazaqovAbdujabbor Farg ‘ona davlat texnika universiteti,“Oliy matematika” kafedrasi dotsenti Maxmudova Nasibaxon Abdujabborovna Farg ‘ona davlat texnika universiteti,“Oliy matematika” kafedrasi katta o’qituvchisi [email protected] Annotatsiya. Ushbu maqolada qishloq xo‘jaligi mahsulotlarini yetishtirish hajmini bashorat qilish (prognozlash) uchun regressiya modelini yaratish jarayoni o‘rganilgan. Statistik modelni qurishda matritsaviy usuldan foydalanishga alohida e’tibor qaratilgan. Matritsaviy usuldan foydalanish modelning aniqligini oshirish va hisoblash jarayonini optimallashtirish imkonini beradi.. Kalit so‘zlar: regressiya modeli, qishloq xo‘jaligi, mahsulot yetishtirish, bashorat qilish, matritsaviy usul, iqtisodiy-matematik usul. Aннотация. Данная статья посвящена изучению процесса построения регрессионной модели для прогнозирования объемов производства сельскохозяйственной продукции. Основное внимание в исследовании уделено применению матричного метода при построении данной статистической модели. Ключевые слова: pегрессионная модель, сельское хозяйство, производство продукции, прогнозирование, матричный метод, эконометрика. Annotation. This article investigates the process of developing a regression model for forecasting the volume of agricultural product output. The study specifically focuses on the application of the matrix method in constructing this statistical model. Utilizing the matrix approach allows for increased model accuracy and optimization of the computational process. Key words: regression model, agriculture, product output, forecasting, matrix method, econometrics. Oziq-ovqat xavfsizligi va uni yetishtirish iqtisodiyotda muhim o‘rin tutadi. Oziq-obqat yetishtirish ko‘p omillarga bog‘liq: suv, o‘g‘it, yer, energiya, xashorat va boshqalar. Bu omillar maxsulot yetishtirishni samaradorligiga ta’sir etadi. Bu ta’sirlarni o‘rganish asosida oziq-obqat yetishtirishni bashorat qilish , maxsulot yetishtirishni samaradorligini oshiradi. Bugungi kunda qishloq xo‘jaligi prognozlashda iqtisodiy-matematik usullar, xususan, regressiya tahlili keng qo‘llanilmoqda. Regressiya modellari ishlab chiqarish hajmi (bog‘liq o‘zgaruvchi) va unga ta’sir qiluvchi omillar (erkli o‘zgaruvchilar) o‘rtasidagi miqdoriy bog‘liqlikni aniqlashga xizmat qiladi. Biroq, ko‘p omilli modellar (ko‘p o‘lchovli regressiya) murakkab hisob-kitoblarni ISSN: 3030-3931, Impact factor: 7,241 Volume 10, issue 1, Oktabr 2025 https://worldlyjournals.com/index.php/Yangiizlanuvchi worldly knowledge OAK Index bazalari : research gate, research bib. Qo’shimcha index bazalari: zenodo, open aire. google scholar. Original article 358 talab qiladi. Shu nuqtai nazardan, matritsaviy usuldan foydalanish regression modellarni qurish va ularning parametrlarini baholash jarayonini algoritmik jihatdan soddalashtiradi va hisoblash samaradorligini oshiradi. Quyidagi masalani ko’raylik. Muammoni qo‘yilishi. Oziq-obqat maxsulotlarini yetishtirish samaradorligini oshirishni bashorat qilish uchun ko‘p omilli regression model qurish. Tajriba natijalari ( shartli) Maxsulotlarini yetishtirishni 10 yillik statistik ma’lumotlarini olamiz. Yillar Suv sarfi m3/T O‘g‘it (kg/T) Yer maydoni (Gr) Energiya sarfi (kBt0 Kasallik % Xosildorlik (T/g) 2015 2600 160 105 200 7 2000 2016 2700 120 110 210 8 2100 2017 2750 140 115 215 5 2050 2018 2850 155 129 220 6 2200 2019 2650 180 134 225 9 2170 2020 2500 190 140 230 10 2600 2021 2450 196 145 235 16 2700 2022 2800 200 150 240 8 2500 2023 2900 220 152 245 7 2900 2024 3120 240 155 250 6 3000 Matematik model Maxsulotlarini yetishtirishni bashorat qilish regressiya modelini quyidagicha axtaramiz: 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 Y x x x x x b b b b b b e = + + + + + + Bu yerda e - tasodifiy xatolik. Bu modelni bahosini matritsa ko‘rinishda izlaymiz. € y xb e= + ISSN: 3030-3931, Impact factor: 7,241 Volume 10, issue 1, Oktabr 2025 https://worldlyjournals.com/index.php/Yangiizlanuvchi worldly knowledge OAK Index bazalari : research gate, research bib. Qo’shimcha index bazalari: zenodo, open aire. google scholar. Original article 359 bu yerda x - ma’lumotlar asosida tuzilgan transponirlangan matritsa, ( ) 12345 T b b b b b b= - noma’lum koeffisiyentlar, ( ) 12345 T e e e e e e= qoldiqlar. Kichik kvsdratlar usuli asosida, Gauss-Markov teoremasidan foydalanib ma’lum koeffisiyentlarni topamiz [2] ( ) ( ) 10.002, 0.183,2.992, 5.848,20.714,17.633 T T T b x x x y - = = - - - Demak bashorat modeli 1 2 3 4 5 €0,002 0.183 2,992 5,848 20,714 17.633y x x x x x= - - + - + + Diterminasiya koeffisiyentini hisoblaymiz 2 20,962 T T T b x y ny R x y ny - = = - , demak 20,985, 2422R y= = Diterminasiya koeffisiyenti 1R< yaqin bashorat qilishga imkoniyat yaratadi. Modelni 0.05 a = qiymatdorlikda regressiya tenglamasini Fisher kriteriyasi asosida tekshiramiz. 2 2 ( 1) 9.812, (0.05,4) 0.193 (1 ) 5 kr R n p F qF F R p - - = = = - demak kr F F> - model adeokvat ekan. Demak, model qishloq xo‘jaligi maxsulotlarini yetishtirishni bashorat qilishga imkon yaratadi, qishloq xo‘jaligi maxsulotlarini yetishtirishni samaradorligini oshiradi Xulosa, qurilgan regressiya modeli qishloq xo‘jaligi ishlab chiqarishiga ta’sir etuvchi asosiy erkli o‘zgaruvchilar (masalan, ekin maydoni, resurslar sarfi, o‘g‘itlar miqdori va boshqalar) bilan bog‘liq bo‘lgan miqdoriy bog‘liqlik darajasini aniq ko‘rsatib berdi. Bu esa ta’sir etuvchi omillarning ahamiyatini ierarxik tartiblash imkonini beradi. Adabiyotlar: 1. Кремер, Н. Ш. Эконометрика: Учебник и практикум. Москва: Юрайт. 2012. 2. Klimov, A. M. Ekonometrika: Darslik. Toshkent: O‘qituvchi. 2018