2015-05-18
710
| Область | Y | X 1 | X 2 | X 3 | X 4 | X 5 |
| 19. Белгородская | 112,6 | 110,5 | 106,1 | 126,2 | 6,86 | |
| 20. Брянская | 111,9 | 109,2 | 108,3 | 126,8 | 5,24 | |
| 21. Владимирская | 110,9 | 107,7 | 104,7 | 126,9 | 6,07 | |
| 22. Воронежская | 109,7 | 108,8 | 105,9 | 120,9 | 5,60 | |
| 23. Ивановская | 108,7 | 106,0 | 107,2 | 116,6 | 5,37 | |
| 24. Калужская | 111,2 | 109,1 | 108,7 | 120,9 | 6,98 | |
| 25. Костромская | 109,2 | 106,6 | 105,1 | 123,4 | 5,84 | |
| 26. Курская | 109,4 | 107,7 | 106,1 | 116,9 | 5,65 | |
| 27. Липецкая | 110,9 | 109,0 | 106,3 | 125,4 | 7,19 | |
| 28. Московская | 111,3 | 107,5 | 105,6 | 126,8 | 9,51 | |
| 29. Орловская | 109,5 | 107,5 | 106,1 | 122,4 | 5,46 | |
| 30. Рязанская | 110,1 | 109,7 | 106,1 | 118,4 | 6,22 | |
| 31. Смоленская | 111,9 | 110,3 | 107,5 | 122,4 | 6,30 | |
| 32. Тамбовская | 109,8 | 109,8 | 106,7 | 115,0 | 5,08 | |
| 33. Тверская | 110,9 | 108,7 | 105,2 | 125,6 | 6,64 | |
| 34. Тульская | 110,8 | 108,0 | 106,7 | 126,1 | 6,34 | |
| 35. Ярославская | 112,3 | 109,2 | 106,6 | 130,6 | 7,39 | |
| 36. г. Москва | 110,4 | 109,5 | 105,8 | 118,1 | 13,74 |
Задача 24.
Исследуется влияние объема промышленного производства и размера инвестиций в основной капитал на региональный коэффициент смертности. В табл. 1 приводятся официальные статистические данные по субъектам Центрального федерального округа за 2005 и 2006 года («Российская газета» от 24.03.2006 г., № 60 и от 14.03.2007 г. № 51), где:
|
|
|
· Y — коэффициент смертности в 2006 году (выражается в промилле «‰» и представляет собой число умерших за год на 1000 человек населения);
· X 1 — индекс (темп роста) инвестиций в основной капитал в 2005 году (в % к 2004 году);
· X 2 — индекс промышленного производства в 2006 году (в % к 2005 году);
· X 3 — индекс инвестиций в основной капитал в 2006 году (в % к 2005 году).
Задание:
1. Для выявления линейных связей в исходных данных построить матрицу парных коэффициентов корреляции. Проверить статистическую значимость коэффициентов корреляции и сделать выводы о наличии либо отсутствии устойчивых зависимостей между исследуемыми показателями.
2. Построить линейную модель регрессионной зависимости коэффициента смертности в 2006 году от индексов инвестиций в основной капитал в 2005 году, промышленного производства в 2006 году и инвестиций в основной капитал в 2006 году. Проверить статистическую значимость полученного уравнения регрессии и его параметров. Сделать выводы о существенности либо несущественности влияния индексов инвестиций и производства на коэффициент смертности.
3. Дать экономическую интерпретацию параметров уравнения регрессии и оценить вклад каждого из факторов в вариацию коэффициента смертности с помощью дельта–коэффициентов.
4. На основе анализа остатков регрессии ранжировать регионы по эффективности снижения коэффициента смертности под влиянием роста инвестиций и производства. Выявить наиболее «передовые» и «отстающие» субъекты.
|
|
|
Примечание. При проверке статистических гипотез уровень значимости a принять равным 0,05.
Исходные данные для моделирования
| Область | Y | X 1 | X 2 | X 3 |
| 1. Белгородская | 15,3 | 135,2 | 109,5 | 125,2 |
| 2. Брянская | 18,6 | 86,5 | 111,4 | 112,2 |
| 3. Владимирская | 19,4 | 107,4 | 105,3 | 105,1 |
| 4. Воронежская | 18,1 | 108,1 | 105,1 | 112,4 |
| 5. Ивановская | 19,9 | 104,6 | 112,0 | 106,2 |
| 6. Калужская | 17,7 | 103,6 | 106,4 | 107,8 |
| 7. Костромская | 18,9 | 114,8 | 110,8 | 73,5 |
| 8. Курская | 19,0 | 92,3 | 107,4 | 100,8 |
| 9. Липецкая | 17,4 | 100,2 | 110,4 | 130,5 |
| 10. Московская | 17,1 | 90,5 | 118,0 | 106,6 |
| 11. Орловская | 17,9 | 100,2 | 108,9 | 112,1 |
| 12. Рязанская | 19,2 | 89,7 | 110,2 | 99,8 |
| 13. Смоленская | 20,8 | 114,7 | 106,3 | 88,6 |
| 14. Тамбовская | 18,3 | 116,3 | 108,1 | 118,9 |
| 15. Тверская | 21,8 | 66,3 | 111,3 | 84,5 |
| 16. Тульская | 20,9 | 101,9 | 107,9 | 100,0 |
| 17. Ярославская | 18,3 | 125,7 | 105,6 | 76,9 |
| 18. г. Москва | 12,2 | 106,3 | 118,5 | 109,4 |
