При рассмотрении уравнений зависимости миграции от перечисленных факторных признаков было получено следующее соотношение: ŷ3 = 334,8 +3,5х1-20,9х2-0,03х3-7,05х4+0,03х6 -1,61х7.

Рассмотрим параметры адекватности уравнения регрессии:

Множественный коэффициент детерминации равен 0,92, что показывает сильную зависимость между результативным признаком и факторными. Стандартная ошибка равна 0,52. F набл. =7,4. Можно сказать, что уравнение регрессии значимо, так как F набл.> F кр. (при n =13 α=0,95; ν1 = 6; ν2 =4) = 4,53, то есть хотя бы один коэффициент регрессии не равен нулю.

Для проверки значимости отдельных коэффициентов регрессии сравним критическое значение t=2,26 с tj.

Для получения уравнения регрессии со значимыми коэффициентами используем пошаговый алгоритм регрессионного анализа с исключением переменных. Исключаем величину, имеющую минимальное значение t =-0,06 (х3).

Для оставшихся переменных получим уравнение регрессии:

ŷ3= 321,3+3,4х1 - 19,3х2 – 7,9х4+0,03х6 – 1,67х7.

Рассмотрим параметры адекватности уравнения регрессии:

Множественный коэффициент детерминации равен 0,92, что показывает сильную зависимость между результативным признаком и факторными. Стандартная ошибка равна 0,6. F набл. =11,1. Можно сказать, что уравнение регрессии значимо, так как F набл.> F кр. (при n=13; α=0,95; ν1 = 5; ν2 =5) = 5,05, то есть хотя бы один коэффициент регрессии не равен нулю.

Для проверки значимости отдельных коэффициентов регрессии сравним критическое значение t=2,26 с tj.

Для получения уравнения регрессии со значимыми коэффициентами используем пошаговый алгоритм регрессионного анализа с исключением переменных. Исключаем величину, имеющую минимальное значение t =0,36 (х6).

Получили следующее уравнение: ŷ3=303,5+4,57х1–22,5х2–4,69х4–1,67х7.

Рассмотрим параметры адекватности уравнения регрессии:

Множественный коэффициент детерминации равен 0,91, что показывает сильную зависимость между результативным признаком и факторными. Стандартная ошибка равна 0,5. F набл. =16,2. Можно сказать, что уравнение регрессии значимо, так как F набл.> F кр. (при n=13; α=0,95; ν1 = 4; ν2 =6) = 6,16, то есть хотя бы один коэффициент регрессии не равен нулю.

Для проверки значимости отдельных коэффициентов регрессии сравним критическое значение t=2,26 с tj.

Для получения уравнения регрессии со значимыми коэффициентами используем пошаговый алгоритм регрессионного анализа с исключением переменных. Исключаем величину, имеющую минимальное значение t =-0,41 (х4).

Имеем следующее уравнение: ŷ3= 130,5 + 7,05х1-20,3х2-11,5х7.

Это уравнение регрессии удачно аппроксимирует фактическое значение рождаемости, так как ошибка аппроксимации равно всего 0,32%, а значения остатков очень малы.

Высокий уровень множественного коэффициента детерминации =0,91 свидетельствует, что 91% вариации результативной переменной описывается вошедшими в модель признаками. Остальная часть вариации описывается неучтенными факторами.

Коэффициент Дарбина-Уотсона = 1,87, то есть приближается к 2, что свидетельствует о незначительной автокорреляции в остатках и подтверждает адекватность нашей модели.

Популярные статьи:

Особенности демографических процессов в России
Депопуляция – проблема не только для России, в России она стоит очень остро. Среди 186 стран, Россия стоит на восьмом в числе стран с наиболее низкой рождаемостью, и на третьем в числе стран с наинизшим естественным приростом населения. Об ...

Классификация ценностей
Классификация ценностей, как и их определения, неоднозначны. Действительно, до сих пор нет единого мнения относительно определенных типов ценностей, существуют разные основания для их классификации. Разные авторы предлагают разные классифи ...

Заключение.
Гуманность общественных отношений, одним из проявлений которой является благотворительность, выражающаяся в различных формах помощи нуждающимся членам общества, определяется не только уровнем общественного производства и его богатством, но ...