REGRESSIYA TENGLAMALARIDA NOMA’LUM PARAMETRLARNI BAHOLASH

В данной статье исследуются теоретические основы регрессионного анализа и вопросы оценки неизвестных параметров в уравнениях регрессии. Рассмотрены подходы к описа-нию статистической зависимости между переменными с помощью линейных, квадратичных, ку-бических и общих регрессионных моделей n-го порядка. Для оценки параметров моделей использован метод наименьших квадратов, а также выведены соответствующие системы нормальных урав-нений. На основе данных наблюдений показаны способы построения уравнений регрессии, их прак-тическое применение и проверка адекватности построенных моделей с использованием критерия Фишера. Полученные результаты свидетельствуют о том, что регрессионный анализ является эффективным инструментом математического моделирования и исследования зависимостей в различных прикладных задачах.

This article examines the theoretical foundations of regression analysis and the problem of estimating unknown parameters in regression equations. Approaches to describing statistical relationships between variables using linear, quadratic, cubic, and general n-th order regression models are discussed. The least squares method is employed to estimate model parameters, and the corresponding systems of normal equations are derived. Based on observational data, the paper demonstrates the construction of regression equations, highlights their practical applications, and evaluates the adequacy of the fitted models using the Fisher criterion. The obtained results show that regression analysis is an effective tool for mathematical modeling and for studying dependencies in a wide range of applied problems