Authors

  • Navruz Eshquvvatov
    TerDU, 2-bosqich magistranti

DOI:

https://doi.org/10.71337/inlibrary.uz.aijmr.80177

Keywords:

Klaster tahlil hosildorlik Surxondaryo viloyati K-means Silhouette koeffitsiyenti

Abstract

Ushbu maqolada Surxondaryo viloyatining shahar va tumanlari bo‘yicha qishloq xo‘jaligi mahsulotlari, xususan, g‘alla va paxtaning hosildorlik darajasi klaster tahlil yordamida o‘rganiladi. Tadqiqot uchun 2015–2024 yillar davomida viloyatdagi 14 ta tuman va shaharlar kesimida o‘rtacha hosildorlik, ishlab chiqarish xarajatlari, suv ta’minoti, ishchi kuchi kabi ko‘rsatkichlar asosida ma’lumotlar to‘plandi. Klaster tahlilning K-means, ierarxik agregatsiya va Silhouette koeffitsiyenti metodlari yordamida viloyat hududlari hosildorlik darajasiga ko‘ra guruhlarga ajratildi. Tahlil natijalari asosida strategik qarorlar qabul qilish, past hosildorlikka ega hududlarda resurslarni qayta taqsimlash kabi tavsiyalar berildi. Ushbu maqola agrar iqtisodiyotda hududiy tahlilga innovatsion yondashuvni taklif etadi.


background image

Acumen:

International Journal of

Multidisciplinary Research

ISSN: 3060-4745

IF(Impact Factor)10.41 / 2024

Volume 2, Issue 4

187

Acumen: International Journal of Multidisciplinary Research

SURXONDARYO VILOYATI SHAHAR VA TUMANLARIDA QISHLOQ

XO‘JALIGI MAHSULOTLARINING HOSILDORLIK KO‘RSATKICHLARI

DARAJASI: KLASTER TAHLIL

Eshquvvatov Navruz Normurot o’g’li

TerDU, 2-bosqich magistranti

Annotatsiya.

Ushbu maqolada Surxondaryo viloyatining shahar va tumanlari

bo‘yicha qishloq xo‘jaligi mahsulotlari, xususan, g‘alla va paxtaning hosildorlik
darajasi klaster tahlil yordamida o‘rganiladi. Tadqiqot uchun 2015–2024 yillar
davomida viloyatdagi 14 ta tuman va shaharlar kesimida o‘rtacha hosildorlik, ishlab
chiqarish xarajatlari, suv ta’minoti, ishchi kuchi kabi ko‘rsatkichlar asosida
ma’lumotlar to‘plandi. Klaster tahlilning K-means, ierarxik agregatsiya va Silhouette
koeffitsiyenti metodlari yordamida viloyat hududlari hosildorlik darajasiga ko‘ra
guruhlarga ajratildi. Tahlil natijalari asosida strategik qarorlar qabul qilish, past
hosildorlikka ega hududlarda resurslarni qayta taqsimlash kabi tavsiyalar berildi.
Ushbu maqola agrar iqtisodiyotda hududiy tahlilga innovatsion yondashuvni taklif
etadi.

Kalit so‘zlar:

Klaster tahlil, hosildorlik, Surxondaryo viloyati, K-means,

Silhouette koeffitsiyenti

Qishloq xo‘jaligida hosildorlikni tahlil qilish hududiy iqtisodiy siyosat va resurs

taqsimotini rejalashtirishda muhim ahamiyatga ega. Klaster tahlil esa bu maqsadda eng
samarali statistika usullaridan biri bo‘lib, turli ko‘rsatkichlar asosida hududlarni
guruhlarga ajratishga yordam beradi.

Tahlil uchun 2015–2024 yillarda Surxondaryo viloyatidagi quyidagi tuman va

shaharlar bo‘yicha ma’lumotlar olindi:

Termiz

Denov

Boysun

Sherobod

Sariosiyo


background image

Acumen:

International Journal of

Multidisciplinary Research

ISSN: 3060-4745

IF(Impact Factor)10.41 / 2024

Volume 2, Issue 4

188

Acumen: International Journal of Multidisciplinary Research

Muzrabot

Angor

Qiziriq

Sho‘rchi

Jarqo‘rg‘on

Oltinsoy

Bandixon

Uzun

Qumqo‘rg‘on

Ko‘rsatkichlar:

G‘alla va paxtaning o‘rtacha hosildorligi (s/ga)

Sug‘orish suviga kirish imkoniyati (balldik ko‘rsatkich)

Ishchi kuchi soni (ming nafar)

Texnika bilan ta’minlanganlik (100 ga yerga nisbatan texnika soni)

Klasterlashda quyidagi usullar qo‘llanildi:

Bu yerda:

a(i) — i-elementning o‘z klasteridagi o‘rtacha masofasi,

b(i) — i-elementning eng yaqin boshqa klasterga bo‘lgan masofasi.

Amaliy natijalar.

K-means tahlili K-means natijalariga ko‘ra barcha hududlar 3

klasterga ajratildi:

1-klaster: Termiz, Denov, Jarqo‘rg‘on — yuqori hosildorlik, yaxshi infrastrukturaga
ega


background image

Acumen:

International Journal of

Multidisciplinary Research

ISSN: 3060-4745

IF(Impact Factor)10.41 / 2024

Volume 2, Issue 4

189

Acumen: International Journal of Multidisciplinary Research

2-klaster: Sho‘rchi, Angor, Sariosiyo — o‘rtacha ko‘rsatkichlar

3-klaster: Bandixon, Boysun, Qumqo‘rg‘on — past hosildorlik, suv tanqisligi

Silhouette koeffitsiyenti 0.62 bo‘lib, bu yaxshi klasterlash sifatini bildiradi.

Ierarxik klasterlash Dendrogramma natijalariga ko‘ra Termiz va Denov alohida

guruhga ajralgan, bu ularning ishlab chiqarish salohiyati yuqoriligini tasdiqlaydi.

Masalan, 2022-yil uchun paxtaning hosildorlik darajasi (s/ga):

Tuman

Hosildorlik

Sug‘orish

Ishchi kuchi

Texnika

Termiz

34.2

4.5

11.2

0.76

Bandixon

19.4

2.1

6.9

0.32

Bu natijalarga asoslanib, K-means 1-klasterga Termizni, 3-klasterga esa Bandixonni
ajratdi.

Tahlil va muhokama Tahlillar shuni ko‘rsatadiki, yuqori hosildorlikka ega hududlarda:

Suv ta’minoti yaxshi

Texnika va infratuzilma mavjud

Malakali ishchi kuchi yetarli

Past hosildorlikka ega hududlarda esa:

Suv tanqisligi

Texnika kamligi

Ishlab chiqarishda mehnat unumdorligi pastligi

Klaster tahlil esa bu farqlarni aniqlashda va ularni statistik jihatdan asoslashda yordam
berdi.

Xulosa

. Surxondaryo viloyatining qishloq xo‘jalik salohiyatini baholashda

klaster tahlil amaliy yondashuv sifatida juda foydali bo‘ldi. Bu uslub orqali resurslarni
hududlar kesimida samarali taqsimlash, ishlab chiqarish siyosatini tumanlar bo‘yicha
farqlash imkoniyati paydo bo‘ladi. Maqola natijalari asosida past samaradorlikka ega
hududlarga nisbatan alohida subsidiyalar, texnik qo‘llab-quvvatlash, agronomik
xizmatlarni kengaytirish tavsiya etiladi.

Adabiyotlar

1.

Kaufman, L., & Rousseeuw, P. J. (2009). Finding Groups in Data: An
Introduction to Cluster Analysis.


background image

Acumen:

International Journal of

Multidisciplinary Research

ISSN: 3060-4745

IF(Impact Factor)10.41 / 2024

Volume 2, Issue 4

190

Acumen: International Journal of Multidisciplinary Research

2.

Jain, A. K. (2010). Data clustering: 50 years beyond K-means. Pattern
Recognition Letters.

3.

O‘zbekiston Respublikasi Davlat statistika qo‘mitasi ma’lumotlari (2015–2024)

References

Kaufman, L., & Rousseeuw, P. J. (2009). Finding Groups in Data: An Introduction to Cluster Analysis.

Jain, A. K. (2010). Data clustering: 50 years beyond K-means. Pattern Recognition Letters.

O‘zbekiston Respublikasi Davlat statistika qo‘mitasi ma’lumotlari (2015–2024)