Реферат Статистичний аналіз валового регіонального продукту федеральних округів Російської Федерації (Приволзький, Уральський, Сибірський, Далекосхідний федеральні округи)

>

9,300656144

4,15477 Е-11

Х1

0,000947963

0,000132792

7,138709388

2,16101 Е-08

Х2

-0,005196333

0,001112397

-4,671294661

4,08374 Е-05

Таблиця 14.5 б Коефіцієнти регресії

Нижні 95%

Верхні 95%

Нижні 95,0%

Верхні 95,0%

698,8974135

1088,69941

698,8974135

+1088,699415

0,000678648

0,00121728

0,000678648

0,001217277

-0,007452378

-0,0029403

-0,007452378

-0,002940288

Використовуючи таблицю 1.5 складемо рівняння регресії:

У = 893,79 + 0,0009 Х1 - 0,005 Х2

Інтерпретація отриманих параметрів наступна:

а0 = 893,79 - вільний член рівняння регресії, змістовної інтерпретації не підлягає;

а1 = 0,0009 - коефіцієнт чистої регресії при першому факторі свідчить про те, що при збільшенні основних фондів на душу населення на 1 млрд. руб. середньорічна чисельність населення зайнятих у економіці збільшиться на 0,0009% за умови, що інші фактори залишаються постійними;

а2 = -0,005 - коефіцієнт чистої регресії при другому факторі свідчить про те, що при збільшенні валового регіонального продукту з 1 тис.руб. на 1 тис.чол. середньорічна чисельність зайнятих у економіці зменшиться на 0,005%, за умови, що фактори залишаються постійними.

Перевірку значущості коефіцієнтів регресії здійснимо з допомогою t - критерію Стьюдента; для цього порівняємо фактичні значення t - критерію з табличним значенням t - критерію. При ймовірності помилки а = 0,05 і ступеня свободи v = nk-1 = 39-2-1 = 36, k - число факторів у моделі, n - число спостережень, tтабл = 1,68. Отримаємо

t1 факт = 7,14> tтабл. = 1,68

t2 факт = -4,67> tтабл. = 1,68

Значить, статистично значущим є перший і другий чинники. У цьому випадку модель придатна для прийняття рішень, але не прогнозів. br/>

Таблиця 14.6 Описова статистика

У

Х1

Х2

Середній