):
b 0 = 0,166147
b 5 = 0,412251
Отримуємо рівняння лінійної парної регресії:
В
Розрахункове значення критерію для параметра b 5 отримали за допомогою інструменту В«РегресіяВ» надбудови В«Аналіз данихВ» додатка MS Excel (результати обчислення - в Додатку 11):
В
Оскільки
,
то коефіцієнт b 5 є значущим для побудованої моделі. Таким чином, за допомогою покрокового регресійного аналізу, здійсненого методом виключення факторів, отримали модель, яка містить лише один значимий фактор Х 9 - споживання хлібнихпродуктів на душу населення (кг).
6. Визначимо прогнозне значення результату, якщо прогнозні значення факторів складають 80% від їх максимальних значень.
Оскільки в рівнянні регресії залишився лише один значимий фактор, саме на основі даних про споживанні хлібних продуктів на душу населення будемо розраховувати прогнозне значення результативного показника.
В
Якщо прогнозне значення фактора складе 80% від свого максимального значення
,
тоді точкове прогнозне значення результативного показника складе
В
Тобто якщо споживання хлібних продуктів на душу населення складе 152,8 кг, то прогнозне значення смертності населення за причини хвороби органів кровообігу на 100000 населення складе приблизно 63. p> 7. Розрахуємо помилки і довірчий інтервал прогнозу для рівня значущості і.
В
Довірчий інтервал для середнього розміру смертності населення з причини хвороби органів кровообігу на 100000 населення за умови, що споживання хлібних продуктів складає х = 152,8 кг з надійністю g = 0,95:
В
де стандартна помилка для середніх значень:
В
Тобто середній розмір смертності населення з причини хвороби органів кровообігу на 100000 населення за умови, що споживання хлібних продуктів складає х = 152,8 кг, знаходиться в інтервалі від 53 до 72 осіб. Довірчий інтервал для індивідуальних значень розміру смертності населення з причини хвороби органів кровообігу на 100000 населення за умови, що споживання хлібних продуктів складає х = 152,8 кг з надійністю g = 0,95:
В
,
де стандартна помилка для індивідуальних значень:
В
Таким чином, якщо споживання хлібних продуктів буде перебувати на рівні 152,8 кг, то можливий розмір смертності населення з причини хвороби органів кровообігу на 100000 населення в 95% випадків може знаходитися всередині інтервалу від 35 до 90 чоловік.
Розрахуємо ті ж показники для рівня значущості
Довірчий інтервал для середнього розміру смертності населення з причини хвороби органів кровообігу на 100000 населення за умови, що споживання хлібних продуктів складає х = 152,8 кг з надійністю g = 0,90:
В
Тобто середній розмір смертності населення з причини хвороби органів кровообігу на 100000 населення за умови, що споживання хлібних продуктів складає х = 152,8 кг, знаходиться в інтервалі від 55 до 70 осіб. p> Довірчий інтервал для індивідуальних значень розміру смертності населення з причини хвороби органів кровообігу на 100000 населення за умови, що споживання хлібних продуктів складає х = 152,8 кг з надійністю g = 0,90:
В В
Таким чином, якщо споживання хлібних продуктів буде перебувати на рівні 152,8 кг, то можливий розмір смертності населення з причини хвороби органів кровообігу на 100000 населення в 90% випадків може знаходитися всередині інтервалу від 40 до 85 чоловік.
8. Отримані результати дозволяють зробити наступні висновки:
На основі порівняльної оцінки впливу факторів на результативний показник допомогою розрахунку коефіцієнтів еластичності вдалося встановити, що смертність населення з причини хвороби органів кровообігу на 100000 населення збільшується приблизно на 0,12% при збільшенні споживання м'яса і м'ясопродуктів на душу населення на 1%, на 0,21% при збільшенні на +1% споживання цукру на душу населення і на 0,37% при збільшенні споживання хлібних продуктів на душу населення на 1%.
А при збільшенні оцінки ВВП за паритетом купівельної спроможності в 1994 р. на душу населення на 1% результативний показник, навпаки, зменшиться на 0,59%. Збільшення ж споживання фруктів і ягід на душу населення на 1% спричинить зниження смертності приблизно на 1,02%.
Величина множинного коефіцієнта детермінації R 2 = 0,799 свідчить про те, що зміна результативного показника приблизно на 80% обумовлено впливом факторів, включених в модель. Оцінка якості побудованого рівняння з допомогою середньої помилки апроксимації підтверджує задовільну точність побудованої моделі.
Оцінка адекватності побудованої моделі за допомогою F-критерію Фішера підтвердила, що в 95% ...
