00i11az titul(1-7)

60 
 
 
 
 
 
4.  Pəncərənin aşağısındakı 
 düyməsini çıqqıldadın. Add-Ins dialoq pəncərəsi 
açılacaq. 
 
5.  Siyahıda Analysis ToolPak bəndini qeyd edin və OK düyməsini çıqqıldadın. 
6.  Yeni komponentin quraşdırılması prosesinin sona çatmasını gözləyin. 
 
Sual  yarana  bilər:  münasib  funksiyanın  tapılması  və  düsturun  qurulması,  yəni 
prosesin  modelinin  qurulması  nəyə  lazımdır?  Modelləşdirmə  bu  asılılığın  kəmiy-
yətini  göstərməyə  imkan  verir  ki,  bunun  da  əsasında  proqnoz  vermək  və  həmin 
proqnoza söykənməklə hansısa planlaşdırma aparmaq mümkündür.  
  LAYİHƏ

---

 
61 
 
 
 
Modelləş
d
irm
ə 
2 
Reqressiya modeli üzrə proqnozlaşdırmanın iki üsulu vardır. Əgər proqnoz asılı 
olmayan  dəyişənin  eksperimental  qiymətləri  çərçivəsində  edilirsə,  onda  buna 
qiymətin bərpası deyilir. Eksperimental qiymətlərin çərçivəsi xaricindəki proqnoz-
laşdırmanı isə ekstrapolyasiya adlandırırlar. 
Reqressiya  modeli  olarsa,  elektron  cədvəl  vasitəsilə  hesablamalar  aparmaqla 
proqnozlaşdırmanı  asanca  yerinə  yetirmək  mümkündür;  məsələn,  ölkə  əhalisinin 
sayını  proqnozlaşdırmaqla  əmək  resursları,  qida  məhsulları,  mənzil  və  ya  təhsillə 
bağlı düzgün idarəetmə qərarları qəbul etmək mümkündür.  
 
 
Nöqtəli verilənlərə trend cizgisinin əlavə edilməsi 
 
1.  Azərbaycanda əhalinin sayının illər üzrə dəyişməsini göstərən elektron cədvəl faylını 
açın.
 
2.  B4:H5 xanalar diapazonunu seçdirin.   
 
3.  Nöqtəli diaqram qurmaq üçün Insert menyusunda 
 Scatter alətini seçin. 
4.  Açılan siyahıdan birinci variantı, sonra isə diaqramın başlığının və oxların adlarının 
əks olunması üçün 
 maketini seçin. İş vərəqində nöqtəli diaqram yaranacaq. 
5.  Siçanın  göstəricisini  diaqramın  üzərinə  aparın  və  sol  düyməni  çıqqıldadın.  Chart 
Tools menyusuna Design, Layout və Format səhifələri əlavə olunacaq. 
6.  Layout  səhifəsinin  Analysis  qrupundakı  Trendline  simgəsini  çıqqıldadın.  Trend 
cizgilərinin siyahısı açılacaq.
 
 
7.  Siyahının  ən  aşağısındakı  More  Trendline  Options...  istinadını  seçin.  Format 
Trendline dialoq pənəcərəsi açılacaq. 
A D D I M   2  
A D D I M –  
  LAYİHƏ

---

62 
 
 
 
 
 
8.  Təklif  olunan  trend  (reqressiya)  növlərindən  diaqrama  ən  uyğun  gələni,  məsələn, 
qüvvəti 4 olan çoxhədli funksiyanı seçin. Bunun üçün öncə  Polynomial variantını 
qeyd  edin,  sonra  isə  aktivləşən  Order  sahəsinin  qiymətini  4  edin.  Bundan  sonra 
Display Equation on chart və Display R-squared value on chart xanalarını qeyd 
edin.  
Qrafik üzərində trend cizgisi, ona uyğun tənlik (
y = –0,0002x
4
 + 1,1868x
3
 – 3480,9x
2
 
+ 5E+06x – 2E+09) və yaxınlaşma qiyməti (R² = 0,9957) görünəcək. Seçilmiş funk-
siyanın qrafikinin, demək olar ki, bütün eksperimental nöqtələrdən keçdiyinə diqqət 
edin. 
  
 
 
 
Qrafikin  üzərində  trendin  qurulması  nəticəsində  alınan  daha  bir  kəmiyyəti 
görmək olar. R
2
 kimi işarə olunan bu kəmiyyətə statistikada determinantlıq əmsalı 
  LAYİHƏ

---

 
63 
 
 
 
Modelləş
d
irm
ə 
2 
və ya yaxınlaşma kəmiyyəti deyilir. Məhz bu kəmiyyət alınmış reqressiya mode-
linin  nə  qədər  uğurlu  olmasını  göstərir.  Determinantlıq  əmsalı  həmişə  0  ilə  1 
aralığında  olur.  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 R
2 
= 0.9957.     
 Göründüyü kimi, reqressiya modelinə y = –0,0002x
4
 + 1,1868x
3
 – 3480,9x
2
 + 
5·10
6
x  –  2·10
9
  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  R
2
  kəmiyyətlərini  müqayisə  edin.  Reqressiya  modelinə 
hansı funksiya daha çox uyğun gəlir?  
2.  Azərbaycanda  pambıq  istehsalının  dinamikası  cədvəli  əsasında  bir  neçə  reqressiya 
modeli hazırlayın. Onları 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. 
R
2
 kəmiyyəti nəyi bildirir?
 
5. 
Qurulmuş trend bütün eksperimental nöqtələrin yuxarısından keçə bilərmi? 
 
 
ö y r ə n ə k
A R A Ş D I R A Q  –
  LAYİHƏ

---