Смекни!
smekni.com

Анализ и обобщение статистических данных экономики Республики Калмыкия (стр. 13 из 14)

Регрессионный анализ заключается в определении аналитического выражения связи, в котором изменение одной величины обусловлено влиянием одной или нескольких независимых величин (факторов), а множество всех прочих факторов, также оказывающих влияние на зависимую величину, принимается за постоянные и средние значение. Регрессия может быть однофакторной (парной) и многофакторной (множественной).

Корреляционная зависимость является частным случаем стохастической зависимости, при которой изменение значений факторных признаков влечет за собой изменение среднего значения результативного признака. Корреляционная зависимость исследуется с помощью методов корреляционного и регрессионного анализов.

Основной предпосылкой применения корреляционного анализа является необходимостью подчинения совокупности значений всех факторных и результативного признаков к мерному нормальному закону распределения или близость к нему.

Целью регрессионного анализа является оценка функциональной зависимости условного среднего значения результативного признака от факторных. Основной предпосылкой регрессионного анализа является то, что только результативный признак подчиняется нормальному закону распределения, а факторные признаки могут иметь произвольный закон распределения.

По следующим данным о ВРП, численности активного населения и численности организаций необходимо определить зависимость между признаками:

Таблица 10.1

Расчетная таблица для определения уравнения регрессии

год

Числен.эк.

акт.населения

Числен.

Организаций

ВРП

2000

2000

1247 34529 41196,4 65352845,5 1563729 4529502374 74522736 3130178704 3567641711 116772,67
2001 1256 47203 65439,7 735294632,2 1578492

6875676648

75938464 3329751616 4784798369 113943,15
2002 1259 53717 151564,4 742298465,6 1598997 10887086017,44 81622899 3607323721 6266836813 170656,66
2003 1204 49563 426741.2 453712957,4 1375849 16543670332,84 79557451 3739444801 7865376152 123787,68
2004 1332 63702 163783,4 963465014,3 1783417 23820125641,29 84042210 3807507025 9523407779 184881,55
2005 1216 62147 193224,1 845392543,8 1246278 42371834673,64 83462363 4003978729 13025203443,4 155435,3
2006 1397 52784 234564,2 126543268,2 1838736 44502307362,49 65317164 2320252561 10161525113,3 85310,65
итого 11543 408015 85643,7 1347528794 12479103 164824246289.4 645387487 2547435267 64354789380,7 385787,66

Система нормальных уравнений имеет вид:

Таким образом:

С целью расширения возможностей экономического анализа используются частные коэффициенты эластичности, определяемые по формуле:

(10.1)

Где

- среднее значение соответствующего факторного признака;

- среднее значение результативного признака;

- коэффициент регрессии при соответствующем факторном признаке.

Рассчитаем коэффициент эластичности:

Частный коэффициент детерминации:

(10.2)

Где

- парный коэффициент корреляции между результативным и i-м факторным признаками;

- соответствующий коэффициент уравнения множественной регрессии в стандартизированном масштабе.

Рассчитаем частный коэффициент детерминации:

- частный коэффициент детерминации для фактора

Множественный коэффициент детерминации представляющий собой множественный коэффициент корреляции в квадрате, характеризует, какая доля вариации результативного признака обусловлена изменением факторных признаков, входящих в многофакторную регрессионную модель. Для более точной оценки влияния каждого факторного признака на моделируемый используют

- коэффициент, определяемый по формуле:

(10.3)

Где

- коэффициент вариации соответствующего факторного признака.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Анализ и обобщение статистических данных – заключительный этап статистического исследования, конечной целью которого является получение теоретических выводов и практических заключений о тенденциях и закономерностях изучаемых социально-экономических явлений и процессов.

Задачами статистического анализа являются: определение и оценка специфики и особенностей изучаемых явлений и процессов, изучение их структуры, взаимосвязей и закономерностей их развития.

В качестве этапов статистического анализа выделяются: