JOURNAL OF NEW CENTURY INNOVATIONS
Volume–78_Issue-4_June-2025
153
153
QISHLOQ XO‘JALIGIDA EKONOMETRIK MODELLAR:
REGRESSION TAHLIL
Xamrakul Urdushev
Iqtisodiyot fanlari nomzodi, dotsent ORCID:0000-0003-4984-0214
Samarqand davlat veterinariya meditsinasi, chorvachilik
va biotexnologiyalar universiteti
Annotatsiya.
Maqolada qishloq xo‘jaligi tarmoqlarini samaradorligini oshirishda
regressiya modellarining afzalliklari ko‘rsatib berilgan. Shuningdek, maqolada
tokzorlar hosildorligini – tokzorlarni o‘g‘itlash miqdoriga bog‘liqligi – regressiya
modellari yordamida o‘rganilgan.
Kalit so‘zlar:
qishloq xo‘jaligi, sektor, tarmoq, tokzor, korrelyatsiya, regressiya
tenglamasi, boshlang‘ich ma’lumotlar, model, samaradorlik, hosildorlik.
ECONOMETRIC MODELS IN AGRICULTURE: REGRESSION ANALYSIS
Khamrakul Urdushev, Candidate of Economic Sciences, Associate Professor
University of Samarkand State Veterinary Medicine, Animal Husbandry and
Biotechnology
Abstract.
The article presents the advantages of correlation and regression
models for increasing efficiency in agricultural sectors. Additionally, it examines the
relationship between vineyard yield and fertilizer application using correlation and
regression analysis methods.
Keywords:
agriculture, sector, industry, vineyard, correlation, regression
equation, initial data, model, efficiency, productivity.
Kirish.
Korrelyatsion-regression modellar iqtisodiy jarayonlarni tadqiq qilishda
va bashoratlashda keng qo‘llaniladi. Ushbu modellardan asosan dinamik jarayonlarni,
ya’ni vaqtli qatorlarni qayta ishlashda foydalaniladi. Korrelyatsion modellar
o‘rganilayotgan jarayonlar o‘rtasida bog‘lanish shakllarini o‘rgansa, regression
modellar yordamida ushbu jarayonlarning regression tenglamalarini olish mumkin.
Regression modelning parametrlarini baholash bog‘liq o‘zgaruvchining
taqsimlanish ehtimolini topishdan iborat bo‘ladi. Eng kichik kvadratlar usulida
hisoblash tamoyili natijaviy ko‘rsatkichning haqiqiy qiymatlarining o‘rtacha
qiymatidan farqining kvadrati summasini topishdan iborat.
Hisoblangan regressiya tenglamalarini real jarayonga mos kelishini bir necha
mezonlar yordamida tekshirish mumkin. Regressiya tenglamalari orqali natijaviy
ko‘rsatkichlarning bashorat qiymatlarini hisoblash mumkin bo‘ladi.
JOURNAL OF NEW CENTURY INNOVATIONS
Volume–78_Issue-4_June-2025
154
154
Iqtisodiy tahlilda iqtisodiy-matematik usullarni qo‘llash quyidagi bosqichlarni o‘z
ichiga oladi: masala sharti belgilanadi; ta’sir etuvchi omillar aniqlanadi; matematik
hisoblash usuli aniqlanadi; eksperiment model tuziladi; bevosita hisoblashlar
bajariladi; aniq yechimlar topiladi.
Tadqiqot metodologiyasi.
Ushbu maqola qaralayotgan muammoni tahlil qilish,
xulosa va tavsiyalar ishlab chiqishda induksiya va deduksiya, statistik va qiyosiy tahlil,
kabi usullarini qamrab oladi.
Tadqiqot natijalari va muhokamalar.
Iqtisodiy tahlilda eng ko‘p
qo‘llaniladigan matematik statistika usullari haqida to‘xtalamiz. Ko‘p sonli kuzatishlar
asosida namoyon bo‘ladigan va aniqlanadigan bir omilning o‘zgarishi ikkinchi
omilning o‘rtacha qiymatini o‘zgartirishga olib keladigan bog‘lanishlar, statistik yoki
korrelyatsion bog‘lanishlar deyiladi.
Ko‘p sonli omillarning ishlab chiqarish natijalariga ta’sirini korrelyatsion tahlilga
asoslanib o‘rganiladi. Korrelyatsion tahlil – bu matematik statistikaning uslublar
to‘plamidan iborat bo‘lib, u tadqiq qilinayotgan hodisalarning belgilari o‘rtasidagi sonli
bog‘liqliklarni o‘zaro aloqasini o‘rganadi.
Korrelyatsiya-regressiya tahlili qishloq xo‘jaligida hosildorlik, ob-havo sharoiti,
o‘g‘it turlari va boshqalar kabi turli xil o‘zgaruvchilar o‘rtasidagi munosabatlarni
o‘rganish uchun keng qo‘llaniladi. Bu usul ma’lumotlardagi bog‘liq xususiyatlarini
aniqlash va mavjud omillar asosida natijalarni bashorat qilish imkonini beradi.
Dastavval, turli xil o‘zgaruvchilar o‘rtasidagi korrelyatsiya tahlili o‘tkaziladi.
Korrelyatsiya ikki o‘zgaruvchi o‘rtasidagi bog‘lanish kuchi va yo‘nalishining statistik
o‘lchovidir. Masalan, ob-havo sharoiti hosilga qanday ta’sir qilishini aniqlash uchun
hosildorlik va yog‘ingarchilik o‘rtasidagi bog‘liqlikni o‘rganish mumkin.
Keyin regressiya tahlili o‘tkaziladi, bu bog‘liq (qaram) o‘zgaruvchi (masalan,
hosildorlik) va bog‘liqmas (mustaqil) o‘zgaruvchilar (masalan, ob-havo sharoiti)
o‘rtasidagi bog‘liqlikni tavsiflovchi matematik modelni yaratishga imkon beradi.
Regressiya modeli ob-havo prognozlari yoki boshqa omillar asosida hosilni bashorat
qilish uchun ishlatilishi mumkin.
Korrelyatsiya-regressiya tahlilidan qishloq xo‘jaligidagi ishlab chiqarish
jarayonlarini takomillashtirish, masalan, o‘g‘itlarning optimal dozalarini aniqlash yoki
pestitsidlardan oqilona foydalanish uchun ham foydalanish mumkin. Ma’lumotlarni
tahlil qilish va modellarni tuzish orqali minimal xarajat bilan maksimal rentabellikka
erishish uchun maqbul strategiyalarni aniqlash mumkin.
JOURNAL OF NEW CENTURY INNOVATIONS
Volume–78_Issue-4_June-2025
155
155
1-jadval Meva-sabzavotchilik fermer xo‘jaligida tokzorlarini o‘g‘itlash
hosildorlik bo‘yicha ko‘rsatkichlari*
Yillar
Tokzorlar hosildorligi,
s/ga
Mineral o‘g‘it miqdori,
s
Organiq o‘g‘it miqdori,
t
№
Y
x
1
x
2
2014
138
2,7
10,4
2015
137
2,5
10,5
2016
121
2,5
10,4
2017
122
2,6
9,6
2018
125
2,7
10,2
2019
133
2,9
10,5
2020
145
2,7
10,4
2021
151
2,8
13,9
2022
153
2,7
13,8
2023
173
2,9
14,5
O‘rtacha
138
2,7
11,42
*Tajribaviy ma’lumotlar.
Regressiya modellari.
Ishlab chiqarish funksiyalar modellarining yozilishi,
algebraik tenglamalarning (ko‘rinishlari) berilishlariga binoan aniqlanadi. Bunday modellar
regressiya tenglamalari deb yuritiladi. Regressiya tenglamalari bir yoki bir necha
o‘zgaruvchili bo‘lishi mumkin. Masalan, ikki omilli bog‘lanish, umumiy holda quyidagi
chiziqli funksiya ko‘rinishda ifodalanadi:
Y =a
0
+a
1
x
1
+a
2
x
2
.
Bu yerda:
Y
- ishlab chiqarish natijasi;
x
1
va x
2
- ishlab chiqarish omillari;
a
0
- omillar
ta’siri hisobga olinmaydigan ozod had;
a
1,
a
2
- regressiya koeffitsientlari. Regressiya
koeffitsientlarining har birini alohida qiymati, qolgan qiymatlar o‘zgarmagan holda, ishlab
chiqarish natijasi ko‘rsatkichi, regressiyani mos koeffitsiyentiga ko‘ra o‘zgarishini
ko‘rsatadi. Regressiya modellari ikki va undan ortiq ko‘rsatkichlarning o‘zgarishi bir-
biri bilan qanchalik bog‘langanligini hisoblashda qo‘llaniladi.
JOURNAL OF NEW CENTURY INNOVATIONS
Volume–78_Issue-4_June-2025
156
156
Fermer xo‘jaligi ma’lumotlari asosida (1-jadval) tokzorlar hosildorligini mineral
va organik o‘g‘itlarga bog‘liqligini
Y =a
0
+a
1
x
1
+a
2
x
2
funksiya ko‘rinishdagi ikki omilli
regressiya tenglamasini
a
0
, a
1
va
a
2
parametrlari aniqlandi. Bu yerda
Y-
tokzorlar hosildorligi
(s/ga), x
1
-mineral (
s
) va
x
2
-organik (
t
) o‘g‘itlar miqdorini ifodalaydi.
Xulosa va takliflar
1)
Regressiya masalasini Excel ilovasida yechish natijasida “Ravot dalalari”
meva-sabzavotchilik fermer xo‘jaligi ma’lumotlarи bo‘yicha tokzorlar hosildorligini
(
Y
) uning mineral (
x
1
) va organiq o‘g‘itlash (
x
2
) miqdoriga bog‘liqligi ifodalovchi
quyidagi tenglamasi olindi (rasm.):
Y = 1,62+22,7x
1
+6,7x
2
Hisoblangan regressiya koeffitsentlari quyidagi xulosalarni qilishga asos bo‘ladi:
Fermer xo‘jaligi bo‘yicha 1 gektar tokzor maydoniga solinadigan mineral o‘g‘it
miqdori 1 sentnerga oshirilsa, tokzorlar hosildorligi 22,7 sentnerga oshadi.
Fermer xo‘jaligi bo‘yicha 1 gektar tokzor maydoniga solinadigan organiq o‘g‘it
miqdori 1 birlikka ya’ni 1 tonnaga oshirilsa, tokzorlar hosildorligi 6,7 sentnerga oshadi.
1-jadval “Ravot dalalari” meva-sabzavotchilik fermer xo‘jaligida tokzorlarni mineral
va organik o‘g‘itlar bilan oziqlantirish bo‘yicha tavsiyalar
t/r
Ko‘rsatkichlar
1.
Tokzorlar maydoni, ga
6
2.
2014-2023 yillar bo‘yicha tokzorlarni o‘rtacha hosildorligi, s/ga
138
3.
Tokzorlar oziqlantirishda: mineral o‘g‘itlarni 1 sentnerga oshirish
hisobiga olinishi kutilayotgan qo‘shimcha hosildorlik, s/ga
22,7
4.
Tokzorlar oziqlantirishda organiq o‘g‘itlarni 1 tonnaga oshirish
hisobiga olinishi kutilayotgan qo‘shimcha hosildorlik, s/ga
6,7
5.
Jami kutilayotgan qo‘shimcha hosildorlik, s/ga
29,4
6.
Tokzorlarining bir gektaridan kutilayotgan o‘rtacha hosildorlik, s/ga
167,4
7.
Tokzorlar o‘rtacha hosildorligini oshishi, %
21,3
2)
Determinatsiya koeffitsiyenti R
2
=0,79 ga teng. Bu ko‘rsatkich tokzorlar
hosildorligini qaralayotgan omillarga yuqori darajada bog‘liq ekanligini ko‘rsatadi. Ya’ni,
tokzorlarning hosildorligi 79% holatda solinagan mineral va organik o’g‘itlarga bog‘liq
bo‘lib, 31% holatda boshqa omillarga bog‘liq bo‘ladi. Demak, korrelyatsion-regression
modellar iqtisodiy jarayonlarni tadqiq qilishda va bashoratlashda keng qo‘llaniladi.
Ushbu modellar asosan dinamik jarayonlarni, ya’ni vaqtli qatorlarni qayta ishlashda
foydalaniladi. Korrelyatsion modellar o‘rganilayotgan jarayonlar o‘rtasida bog‘lanish
shakllarini o‘rgansa, regression modellar yordamida ushbu jarayonlarning regression
tenglamalarini olish mumkin.
JOURNAL OF NEW CENTURY INNOVATIONS
Volume–78_Issue-4_June-2025
157
157
Shunday qilib, korrelyatsiya-regressiya tahlili qishloq xo‘jaligi ishlab chiqarish
jarayonlarni o‘rganish va takomillashtirish uchun kuchli vosita bo‘lib, qishloq xo‘jaligi
ishlab chiqaruvchilariga ma’lumotlar va prognozlar asosida ilmiy asoslangan qarorlar
qabul qilish imkonini beradi.
Adabiyotlar /Литература/Reference:
1.
Urdushev X., Mavlyanov M.,.Eshanqulov S. Sohada axborot-kommunikatsiya
texnologiyalari. II-qism. O‘quv qo‘llanma. – Samarqand: Samarqand davlat
veterinariya meditsinasi, chorvachilik va biotexnologiyalar universiteti Nashr matbaa
markazi, 2025. 200 b.
2.
Урдушев, Х., & Эшанқулов, С. (2025). ЎЗБЕКИСТОН МЕВА-
САБЗАВОТЧИЛИГИ:
КЛАСТЕРЛАРНИНГ
СОҲАНИНГ
РИВОЖЛАНИШИДАГИ РОЛИ. In Iqtisodiy taraqqiyot va tahlil.
https://doi.org/10.60078/2992-877X-2025-vol3-iss4-pp385-395.
i- p.uz/index.php/eitt/article/view/2608
3.
Urdushev, X., & Eshanqulov, S. (2025). MEVA-SABZAVOTCHILIK
KLASTERLARI: EKSPORTGA YOʻNALTIRILGAN RIVOJLANISH.
Ижтимоий-гуманитар фанларнинг долзарб муаммолари Актуальные
проблемы социально-гуманитарных наук Actual Problems of Humanities and
Social Sciences., 5(5), 89–98. https://doi.org/10.47390/SPR1342V5I5Y2025N16
4.
Urdushev
Xamrakul,
Sirojiddin
Eshanqulov.
(2025).
IQTISODIY-
MATEMATIK
MODELLASHTIRISH:
MEVA-SABZAVOTCHILIK
KLASTERLARI EKIN
MAYDONLARINI TAKOMILLASHTIRISH. “Yashil iqtisodiyot va taraqqiyot”
ijtimoiy, iqtisodiy, texnologik, ilmiy va ommabop jurnal. Elektron nashr. Maxsus
son/№5, 2025. 374-378 b. (Agrar iqtisodiyotni barqaror rivojlantirishda buxgalteriya
hisobi, iqtisodiy tahlil va auditning roli hamda istiqboldagi vazifalar”mavzusidagi
xalqaro ilmiy-amaliy konferensiya. Maxsus son/№5. 2025- yil 17-18 aprel. 374-378
b.)
5.
Akbarov Husan O‘zbekxonovich, Urdushev Xamrakul, Jalilov Shoxrux Zafar
o‘g‘li.(2025)BOG‘DORCHILIK
TARMOG‘INING
HOLATI
VA
RIVOJLANTIRISH TENDENSIYALARINING EKONOMETRIK TAHLILI.
“Yashil iqtisodiyot va taraqqiyot” ijtimoiy, iqtisodiy, texnologik, ilmiy va
ommabop jurnal. Elektron nashr. Maxsus son/№5, 2025. 379-384 b. (Agrar
iqtisodiyotni barqaror rivojlantirishda buxgalteriya hisobi, iqtisodiy tahlil va auditning
roli hamda istiqboldagi vazifalar”mavzusidagi xalqaro ilmiy-amaliy konferensiya.
Maxsus son/№5. 2025-yil 17-18 aprel. 379-384 b.)
6.
Yunusov X., Urdushev X., Eshankulov S. (2021). Agroindustrial clusters as an
innovative mechanism Of economic development // “Development issues of innovative
economy in the agricultural sector” International scientific-practical conference on
March
25-26,
2021.
135-141
pp.
http://papers.conference.sbtsue.uz/index.php/DIIEAS/article/view/42
JOURNAL OF NEW CENTURY INNOVATIONS
Volume–78_Issue-4_June-2025
158
158
7.
Urdushev
Xamrakul,
Mavlyanov
Majid.
(2024).
Chorvachilikda
klasterlashning ayrim masalalari. Yashil iqtisodiyot va taraqqiyot. Maxsus son, 2024
(2024 yil 18-19
aprel).
https://yashil-
iqtisodiyot- taraqqiyot.uz/journal/index.php/GED/article/view/2217/2311
8.
Урдушев, Х. (2023). АГРОСАНОАТ КЛАСТЕРЛАРИ
ТИЗИМ
СИФАТИДА.
Conference on Digital Innovation: "Modern Problems and
Solutions"
.
извлечено
от
teach.uz/index.php/codimpas/article/view/2112
9.
Хамракул Урдушев, Маджид Мавлянов, Сирожиддин Эшанкулов. (2023).
Кластерлар
қишлоқ хўжалиги ва чорвачиликда хўжалик
юритиш фаолиятини замонавий усуллари сифатида. Samarkand branch of
Tashkent State Agrarian University Theoretical and practical foundations of
introducing smart agriculture in Uzbekistan. Volume 4 | SamTSAU Conference |
2023.
https://cyberleninka.ru/article/n/klasterlar-ishlo-h-zhaligi-va-chorvachilikda-h-
zhalikyuritish-faoliyatini-zamonaviy-usullari-sifatida
10.
Урдушев,
Х.,
Мавлянов,
М.,&
Эшанкулов,
С.
(2023).
АГРОКЛАСТЕРЛАРНИ
ТАСНИФЛАШГА
ЁНДОШУВЛАР,
МУҲИМ
ЖИҲАТЛАРИ ВА СИНФЛАНИШИ.
Nashrlar
,
1
(2), 305–309. Retrieved
from https://e-itt.uz/index.php/editions/article/view/435
11.
Эшанкулов С., Урдушев Х. Совершенствование структуры
виноградников плодоовощного кластера с методами оптимизации /
Региональные проблемы преобразования экономики: Ежемесячный
научный журнал. № 3 (113), 2020. – С. 22–32. www.rppe.ru ISSN (Print)
1812-7096. ISSN (Online) 2411-0914
12.
Эшанкулов, С. (2021). Анализ
развития плодовощных кластеров.
Общество
и
инновации
,
2
(10/S),
239–250. https://doi.org/10.47689/2181-1415-
13.
Урдушев Х.,
Эшанкулов С.
(2020). Мева-сабзавотчилик
кластерларни
шакллантириш
босқичлари ва ривожланиш истиқболлари. “Илм-фан ва инновацион
ривожланиш” журнали. № 4., 2020. – Б. 89-101. ISSN 2181-9637
https://mininnovation.uz/uz/news/zhurnal-nauka-i-innovatsionnoe-razvitie- vkljuchen-v-
perechen-nauchnyh-izdanij-vysshej- attestatsionnoj-komissii
