Y 1 X 4 X 5 X 6 X 7 X 11 Y 1 1X 4 0,0188221 X 5 0,0404790,2369161 X < span align = "justify"> 6 0,484049-0,00029-0,044391 X 7 0,551837-0,0536-0,012410,6514111 X 11 0,243128-0, 041280,0771730,0889180,1886141
1) Аналізуючи 1 стовпець, можна побачити, що на середню тривалість життя впливає частка міського населення (фактор X < i align = "justify"> 6 ) і число медичних працівників на 10 тис. населення (фактор X < i align = "justify"> 7 ), так як їм відповідають найбільш високі парні коефіцієнти. А чисельність населення майже не робить впливу (слабка зв'язок).
) Також, якщо проаналізувати парні коефіцієнти кореляції можна побачити, що число медичних працівників на 10 тис. населення впливає на середньорічний індекс зростання виробництва продовольства, також істотна залежність є між чисельністю населення і коефіцієнтом природного приросту; частка міського населення сильно залежить від числа медичних працівників на 10 тис населення. Дуже слабкий зв'язок між чисельністю населення і часткою міського населення (цей зв'язок практично не простежується); коефіцієнт природного приросту не залежить від числа медичних працівників на 10 тис населення (слабкий зв'язок).
Таблиця. Побудова рівняння регресії
В
Таблиця
Дисперсійний аналізdfSSMSFЗначімость
Y 1 = 38,265935 +1,318 E-05 * X 4 + 0,0294584 * X 5 + 0,0878301 * X 6 + 0,1985064 * X 7 + 0,0689739 * X 11
. Оцінка якості моделі. p align="justify"> k - число с...
