Смекни!
smekni.com

Факторы, влияющие на уровень разводов в Российской Федерации (стр. 3 из 9)

Рис.3. Корреляционное поле

При его рассмотрении можно сказать, что наиболее подходящей будет степенная модель, т.к. она визуально отражает зависимость

от фактора
. Также мы можем это увидеть из данных приведенных в табл. 6.

Табл. 6. Значения критериев отбора модели

Тип модели R^2 Ā MAD Sост
линейная 0,58 78,37% 35,079544 4416,73
квадратичная 0,61 50,77% 33,857617 4283,81
гипербол(обратная) 0,07 188,12% 62,695746 6543,16
степенная 0,72 46,64% 33,378383 0,53
показательная 0,48 6,70% 0,0067243 0,72
логарифмическая 0,49 99,83% 101,79224 4841,05

Уравнение данной модели выглядит следующим образом:

.

По критерию Фишера модель является значимой, т.к.

, где
и
.

Оценим тесноту связи с помощью коэффициента детерминации, который равен

. Это говорит о том, что 72% вариации уровня разводов объясняется вариацией уровня прожиточного минимума. Остальные 28% вариации объясняются неучтенными в модели факторами.

Итак, математическая модель, выражающая данную зависимость объясняющей переменной, подходит для описания зависимой переменной. Включение этого фактора в модель множественной регрессии целесообразно.

2.4 Исследование влияния алкоголизма на уровень разводов

Представим исходные данные об уровне разводов и числе психических расстройств по субъектам РФ на 2009 год в виде статистической таблицы, которая достаточно удобна для анализа (табл. 7).

Табл.7. Уровень разводов и уровень алкоголизма

Субъекты РФ Число разводов за год (Y) Алкоголизм (X4)
Белгородская область 6641 1405
Брянская область 7056 2944
Владимирская область 7133 2095
Воронежская область 12048 3551
Ивановская область 5152 1958
Калужская область 5304 1662
Костромская область 3330 749
Курская область 6039 2375
Липецкая область 6035 2147
Московская область 37069 7342
Орловская область 3954 900
Рязанская область 5651 1476
Смоленская область 5406 1888
Тамбовская область 5102 1566
Тверская область 7243 2052
Тульская область 7760 2640
Ярославская область 6484 1892
Республика Карелия 3543 1277
Республика Коми 5259 2112
Архангельская область 6527 1138
Ненецкий авт.округ 220 128
Вологодская область 6587 1510
Калининградская область 5097 947
Ленинградская область 8478 2088
Мурманская область 5838 1110
Новгородская область 3226 1339
Псковская область 3295 1272
Республика Адыгея 1757 587
Республика Калмыкия 1168 317
Краснодарский край 24756 4963
Астраханская область 5346 1165
Волгоградская область 12798 3020
Ростовская область 21961 3680
Республика Дагестан 4144 860
Республика Ингушетия 378 3
Кабардино-Балкарская Республика 2342 728
Карачаево-Черкесская Республика 1394 350
Республика Северная Осетия-Алания 1982 553
Ставропольский край 12121 1505
Республика Башкортостан 17453 4599
Республика Марий Эл 2926 1005
Республика Мордовия 3462 1394
Республика Татарстан 15671 2929
Удмуртская Республика 6100 1778
Чувашская Республика 4786 2139
Пермский край 12295 4853
Кировская область 6465 2094
Нижегородская область 17275 3734
Оренбургская область 10412 3128
Пензенская область 7279 3167
Самарская область 16555 3773
Саратовская область 12110 3048
Ульяновская область 7037 2108
Курганская область 5441 1466
Свердловская область 22765 5362
Тюменская область 21202 5071
Ханты-Мансийский авт.округ-Югра 10732 2413
Ямало-Ненецкий авт.округ 3610 863
Челябинская область 21686 5034
Республика Алтай 1076 276
Республика Бурятия 4140 994
Республика Тыва 632 311
Республика Хакасия 2808 656
Алтайский край 13313 5000
Красноярский край 16401 4775
Иркутская область 12330 4659
Кемеровская область 15577 3297
Новосибирская область 15769 2497
Омская область 10524 2027
Томская область 5602 1047
Республика Саха (Якутия) 4529 2726
Камчатский край 2351 583
Приморский край 10530 2227
Хабаровский край 8118 1877
Амурская область 5062 982
Магаданская область 1304 868
Сахалинская область 3446 1703
Еврейская автономная область 985 471
Чукотский авт.округ 406 263

Для выявления влияния фактора

на результирующий признак
необходимо сначала построить поле корреляции (рис. 4).

Рис.4. Корреляционное поле


При его рассмотрении можно сказать, что наиболее подходящей будет степенная модель, т.к. она визуально отражает зависимость

от фактора
. Также мы можем это увидеть из данных приведенных в табл. 8.