📍 MAQOLANING HAR BIR BO'LIMDA BERILISHI KERAK BO'LGAN MA'LUMOTLAR ⬆️ Kanalda orqali Maqolaning har bir bo'limida qanday ma'lumotlar ko'rsatilishi kerakligi haqida postlarni topish qulay bo'lishi uchun MAQOLA MA'LUMOTLAR XARITASIni qilishga qaror qildik. ➖ MA'LUMOTLAR XARITASI 👁 Maqola mavzusi, Annotatsiya (Abstract) va Kalit so’zlarini yozishda e’tibor berilishi kerak bo’lgan ma’lumotlar ➕ Abstract qismini yozishda namuna ➕Qanday qilib tadqiqot mavzusini tanlash kerak? 👁 Maqolaning Kirish qismi haqida ➕Kirish qismini yozishda namuna ➕Adabiyot sharhini yozishda namuna 👁 Maqolaning Metodologiya qismi haqida ➕ Maqolaning Metologiya (Methodology) qismida berilishi kerak bo'lgan ma'lumotlar tartibi ➕ Tadqiqot usullari 👁 Maqolaning Natija qismi haqida ➕ Maqolaning Natija (Result) qismida berilishi kerak bo'lgan ma'lumotlar tartibi 👁 Maqolaning Muhokama qismi haqida ➕ Maqolaning Muhokama qismida berilishi kerak bo'lgan ma'lumotlar tartibi 👁 Maqolaning Xulosa qismi haqida ➕ Xulosa qismini yozishda namuna 👁 Adabiyotlar ro'yxati haqida 😎 Agar ma'lumot foydali bo'lgan bo'lsa, saqlab qo'ying va yaqinlarga ham yuborib qo'ying. Bu kanal rivoji va davomiy yuboriladigan postlar uchun juda muhim. Barchaga rahmat ‼️ ✅ Kanalga a'zo bo'lishni unutmang TheRealPublishing

Munira Aminova Fanlar akademiyasi huzuridagi Oliy attestatsiya komissiyasi raisi etib tayinlandi. U bunga qadar Xalqaro qişloq xöjaligi universiteti rektori edi. @magistrlarofficial

📊 Ekonometrik prognozlash: tadqiqotchi bilishi kerak bo‘lgan 5 yondashuv Prognoz modelini tanlashda ma’lumotlarning tuzilishi, mavsumiylik va necha davr oldinga prognoz qilinishi hisobga olinadi. Quyidagi usullar turli vazifalar uchun qo‘llanadi. 1️⃣ ARIMA oilasidagi modellar AR, MA, ARMA va ARIMA vaqt qatorining oldingi qiymatlari hamda tasodifiy xatolari o‘rtasidagi bog‘liqliklardan foydalanadi. ARIMA’da zarur hollarda qatorni statsionarlashtirish uchun farqlash qo‘llanadi. Mavsumiy bog‘liqliklarni hisobga olishda SARIMA modellaridan foydalanish mumkin. 2️⃣ Regressiyaga asoslangan prognozlash Natijaviy ko‘rsatkichni bir yoki bir nechta tushuntiruvchi o‘zgaruvchi orqali prognoz qiladi. 📌 Kelajakdagi omillar modelga kiritilsa, ularning qiymatlari oldindan ma’lum bo‘lishi, alohida prognoz qilinishi yoki ssenariy sifatida belgilanishi kerak. Regressiyadagi bog‘liqlikning o‘zi sababiy ta’sirni isbotlamaydi. 3️⃣ Eksponensial silliqlash Yaqin davrdagi kuzatuvlarga kattaroq vazn beradi. Oddiy eksponensial silliqlash yaqqol trend va mavsumiylik bo‘lmagan qatorlarga mos; Holt usuli trendni, Holt–Winters esa trend va mavsumiylikni hisobga oladi. Usul varianti ma’lumotdagi xususiyatlarga qarab tanlanadi. 4️⃣ Mashinali o‘rganish usullari Random Forest, gradient boosting va neyron tarmoqlar ushbu guruhga kiradi. Xususan, neyron tarmoqlar natija va omillar o‘rtasidagi murakkab nochiziqli bog‘liqliklarni modellashtira oladi. Ularning tuzilishi va parametrlarini tanlashda tekshiruv ma’lumotlaridan foydalanish muhim. 5️⃣ Prognozlarni birlashtirish Bir nechta model prognozi oddiy yoki vaznli o‘rtacha orqali birlashtiriladi. Bu aniqlikni yaxshilashi mumkin, ammo har bir ma’lumotlar to‘plamida ustun natija berishi kafolatlanmaydi. 🔍 Modelni qanday tekshirish kerak? ✅ Uni oddiy boshlang‘ich usul — masalan, mavsumiy sodda prognoz bilan taqqoslang. ✅ Vaqt tartibini saqlang: kelajak ma’lumotlari modelni o‘qitishga kirmasligi kerak. ✅ MAE yoki RMSE kabi xatolik mezonlarini model ko‘rmagan davrda hisoblang. ✅ Baholashni kerakli prognoz muddatiga moslang. ✅ Natija bilan birga noaniqlikni ifodalovchi prognoz intervalini ham ko‘rsating. 😎 Agar ma'lumot foydali bo'lgan bo'lsa, saqlab qo'ying va yaqinlarga ham yuborib qo'ying. Bu kanal rivoji va davomiy yuboriladigan postlar uchun juda muhim. Barchaga rahmat ‼️ ✅ Kanalga a'zo bo'lishni unutmang TheRealPublishing