є притоку - середнє значення коефіцієнта склало всього 0,64. При цьому, середній коефіцієнт народжуваності склав 12,69 народжених на 1000 чоловік, що говорить про збільшення чисельності населення всередині самих регіонів. Однак, щоб оцінити природний приріст необхідно розглянути значення коефіцієнтів смертності.
Середнє і медіанне значення питомої ваги домогосподарств, що мають комп'ютер з виходом в Інтернет склали в 2011 році 48%, що говорить про те, що половина населення має можливість шукати і мати віддалену роботу, що найімовірніше позитивним чином позначається на загальному рівні безробіття. Найкраще інформаційно оснащений м. Санкт-Петербург, а після нього йде м. Москва, що є досить логічним, оскільки дані регіони вважаються найбільш економічно розвиненими. Всього 13,6% населення мають вихід в Інтернет в республіці Дагестан, що пов'язано, швидше за все, з їх поточним економіко-політичним становищем в регіоні.
Описавши всі фактори можна переходити до безпосереднього побудови математичної моделі. Слід ще раз зауважити, що для аналізу ми використовуємо нормовані величини кожної змінної, щоб зменшити варіацію кожної ознаки і зробити їх більш однорідними (привести до однієї розмірності).
Існує кілька видів рівнянь регресії. У рамках даної роботи ми будемо аналізувати множинну модель лінійної регресії зважаючи на її простоти і ясності інтерпретації. Дана модель виглядає наступним чином:, де t - це номер спостереження у вибірці, а j - номер фактора.- Є коефіцієнтом регресії, який визначає, на скільки зміниться результуючий ознака у при зміні факторного ознаки на одиницю. Для визначення параметрів і найчастіше використовують метод найменших квадратів, який заснований на тому, що теоретичні значення результативної ознаки повинні бути такими, при яких би забезпечувалася мінімальна сума квадратів їх відхилень від емпіричних значень, що можна представити у вигляді формули:.
Таким чином, використовуючи алгоритм крокової відбору, ми побудували наступну лінійну модель регресії:
Перевірка на значимість даного рівняння регресії, використовуючи F-статистику, а також перевірка за значимість окремих його коефіцієнтів за допомогою t-статистики показала, що в обох випадках гіпотеза про незначущості відкидається на рівні. Крім того, множинний коефіцієнт детермінації показує, що дане рівняння регресії описує 55,8% варіації результуючого ознаки ввійшли в модель показниками, а інша частина варіації обумовлена ??дією неутонченних факторів.
З отриманого рівняння випливає, що збільшення на одну нормовану одиницю загального коефіцієнта народжуваності (при фіксованих значеннях х 3 і х 4) призводить до збільшення рівня безробіття в середньому на 0,456 (в нормованих одиницях). Аналогічно, при збільшенні на одну нормовану одиницю коефіцієнта міграційного приросту і питомої ваги домогосподарств, що мають комп'ютер з виходом в Інтернет, рівень безробіття знижується в середньому (в нормованих одиницях) відповідно на 0,338 (при фіксованих значеннях х 2 і х 4) і 0,315 (при фіксованих значеннях х 2 і х 3). Варто відзначити, що також була побудована модель з примусовим включенням всіх змінних, однак згідно зі статистичними тестам, вона виявилася незначною.
Для того, щоб бути впевненим у тому, що модель адекватно відображає статистичну зв'язок між показниками, залиш...
