Получено уравнение регрессии, все коэффициенты которого значимы не только при 5%-ном уровне значимости, но и при 1%-ном уровне значимости: ẏ = 73,587+ 5,405х1 (17,07) (2,066) В результате применения различных подходов к выбору факторов пришли к выводу о необходимости включения в модель одного фактора – уровень безработицы. Коэффициент регрессии aj показывает, на какую величину в среднем изменится результативный признак Y, если переменную xj увеличить на единицу измерения, то есть aj является нормативным коэффициентом. В нашей задаче величина, равная 5,405 (коэффициент при х1), показывает, что при увеличении уровня безработицы на 1 % уровень инфляции увеличится на 5,405%. Для оценки качества модели множественной регрессии вычисляют коэффициент детерминации R2 и коэффициент множественной корреляции (индекс корреляции) R. Чем ближе к 1 значение этих характеристик, тем выше качество модели. Значение коэффициентов детерминации и множественной корреляции можно найти в таблице Регрессионная статистика (см. рис.) или вычислить по формулам: а) коэффициент детерминации: Коэффициент детерминации показывает долю вариации результативного признака под воздействием изучаемых факторов. Следовательно, около 90,1% вариации зависимой переменной учтено в модели и обусловлено влиянием факторов, включенных в модель; б) коэффициент множественной корреляции: = 0,657. Коэффициент корреляции показывает заметную силу связи зависимой переменной Y с включенным в модель объясняющим фактором.
1. Тема 19 Статистическое изучение инфляции (3 человека) Цель лабораторной работы: провести статистическое исследование динамики инфляционного процесса на примере отдельных отраслей (сфер деятельности) с применением аппарата теории статистики; Задачи лабораторной работы: 1.За период 1999 – 2009 годы произвести оценку инфляционного процесса на примере конкретной отрасли (сферы деятельности, экономики в целом), построить уравнение тренда; 2.Определить факторы, влияющие на инфляционный процесс в выбранной вами отрасли, построить регрессионную модель, предварительно отобрав наиболее существенные факторы, оценить аналитические возможности модели; 3.Сделать выводы о выявленных тенденциях по результатам лабораторной работы. Исходные данные: В качестве объекта исследования инфляции избрана строительная отрасль. Инфляция (индекс цен по строительной продукции) представлена в табл.1 Таблица 1 – Инфляция в строительной отрасли за 1999-2009 годы Год % 1999 146 2000 135,9 2001 114,4 2002 112,6 2003 110,3 2004 114,9 2005 112,1 2006 112,4 2007 117,4 2008 116,9 2009 100,1
1. Елисеева И.И. Общая теория статистики: учебник для вузов / И.И. Елисеева, М.М. Юзбашев; под ред. И.И. Елисеевой. – М.: Финансы и статистика, 2009. – 656 с. 2. Ефимова М.Р. Практикум по общей теории статистики: учебное пособие для вузов / М.Р. Ефимова и др. – М.: Финансы и статистика, 2007. – 368 с. 3. Мелкумов Я.С. Социально-экономическая статистика: учебно-методическое пособие. – М.: ИМПЭ-ПАБЛИШ, 2007. – 200 с. 4. Общая теория статистики: Статистическая методология в изучении коммерческой деятельности: учебник для вузов / О.Э. Башина и др.; под ред. О.Э. Башиной, А.А. Спирина. - М.: Финансы и статистика, 2008. – 440 с. 5. Салин В.Н. Курс теории статистики для подготовки специалистов финансово-экономического профиля: учебник / В.Н. Салин, Э.Ю. Чурилова. – М.: Финансы и статистика, 2007. – 480 с.