и кореляції свідчать про те, що кількістю працевлаштованих на 1000 працюючих (чол), має більш сильну зв'язок з показником коефіцієнт економічно активного населення (%) (r=0, 652778667), середню зв'язок з чисельністю працюючих на 1000 середньорічних жителів (чол) (r=0, 525460985), і малу зв'язок з показником коефіцієнт працевлаштованості (%) (r=0, 43776214).
Далі необхідно знайти коефіцієнти множинної кореляції і детермінації (таблиця 2.4).
Таблиця 2.5-Коефіцієнти множинної кореляції і детерменаціі
Регресійна статістікаМножественний R0,752226836R-квадрат0,565845213Нормірованний R-квадрат0,500721995Стандартная ошібка101,5640549Наблюденія24
Коефіцієнт множинної кореляції (множинний R) вимірює одночасний вплив факторних ознак на результативний, а так як він дорівнює 0,75 то між ознаками спостерігається сильна зв'язок. Коефіцієнт множинної детермінації (R-квадрат) показує, на скільки відсотків зміну результату обумовлено зміною фактора. R-квадрат дорівнює 0,565845213, що означає, що варіація кількості працевлаштованих на 1000 працюючих 56,6% характеризується впливом відібраних факторів, а 43,4% - іншими неврахованими і випадковими причинами.
Рівняння регресійної залежності певної кількості працевлаштованих на 1000 працюючих від факторних ознак х1-х3 має вигляд:
Y=299,313696+ (- 19,80604346) X1 + 5,860164498X2 + (- 0,138637667) Х3
Вільний член рівняння а0=299,313 інтерпретації не підлягає. Коефіцієнт чистої регресії а1=- 19,8060 показує, що в даній сукупності при збільшенні коефіцієнта економічно активного населення на 1%, кількість працевлаштованих на 1000 працюючих зменшиться на 19 осіб, за умови, що інші фактори постійні. Коефіцієнт а2=5,860 показує, що в даній сукупності при збільшенні коефіцієнта працевлаштованості на 1%, кількість працевлаштованих на 1000 працюючих збільшиться на 6 осіб, за умови, що інші фактори постійні. Коефіцієнт а3=- 0,1386 показує, що в даній сукупності при збільшенні чисельності працюючих на 1000 середньорічних жителів на одну людину, кількість працевлаштованих на 1000 працюючих зменшиться на 0,14 чоловік, за умови, що інші фактори постійні.
Для того, щоб оцінити тісноту зв'язку між кількістю працевлаштованих на 1000 працюючих, коефіцієнтом економічно активного населення, коефіцієнтом працевлаштованості, чисельністю працюючих на 1000 середньорічних жителів, необхідно розрахувати парні лінійні коефіцієнти кореляції (R01, R02, R03).
Нам видно, що R01=- 0,65, R02=0,4, R03=- 0,53. Аналізуючи наведені дані можна зробити висновок про те, що зв'язок між кількістю працевлаштованих на 1000 працюючих, коефіцієнтом економічно активного населення, коефіцієнтом працевлаштованості, чисельністю працюючих на 1000 середньорічних жителів середня, т.к 0,4 lt; R0i lt; 0,7.
Пряме порівняння коефіцієнтів регресії в рівнянні множинної регресії дає уявлення про ступінь впливу факторних ознак на результативний ознака тільки тоді, коли вони виражаються в однакових одиницях і мають приблизно однакову колеблемость. Щоб зробити коефіцієнти регресії порівнянними, застосовуються коефіцієнти Вi.
Коефіцієнт Bi показує величину зміни результативної ознаки в значеннях середньої квадратичної помилки при зміні факторного ознаки Xi на одну среднеквадратическую помилку:
? i=аi * (? i1 /? 0)
де аi - коефіцієнт чистої регресії за I - ому фактору;
? xi - середньоквадратичне відхилення факторного ознаки xi;
? x0 - середньоквадратичне відхилення результативної ознаки y.
Оскільки коефіцієнти лінійної регресії нам відомі, то можемо розрахувати В - коефіцієнти.
У результаті одержимо:
? 1=- 0,54,? 2=0,34,? 3=- 0,03.
Таким чином? - коефіцієнти показують, що, якщо кожен з факторів зміниться на своє середнє квадратичне відхилення, то кількість працевлаштованих на 1000 працюючих під впливом коефіцієнта економічно активного населення зменшиться на 0,54 свого середньоквадратичного відхилення, коефіцієнта працевлаштованості збільшиться на 0,34 і під впливом чисельності працюючих на 1000 середньорічних жителів зменшиться на 0,03.
Крім? ??- коефіцієнтів, розраховують ще коефіцієнти еластичності Еi, які показують, на скільки відсотків зміниться результативний показник при зміні факторного на 1%.
де - коефіцієнти чистої регресії;
- середнє значення факторного ознаки;
- середнє значення результативної ознаки.
Отримаємо наступні результати:
Е1=- 2,48, Е2=2,16, Е3=- 0,12.
Коефіцієнти еластичності показують, що при збільшенні...
