III. Корреляционно-регрессионный анализ

Таблица 10 Исходные данные для корреляционно-регрессионного анализа

Годы	Изменение уровня доступности услуг здравоохранения (У)	Общие расходы на здравоохранение как % от валового внутреннего продукта (Х1)	Общие государственные расходы на здравоохранение как % от общих расходов на здравоохранение (Х2)	Частные расходы на здравоохранение как % от общих расходов на здравоохранение (Х3)
	73,8	100,7	100,4
		100,5	100,4	24,5
	104,3	100,5	100,5	29,3
	85,1	99,4		29,4
	98,6	98,6	98,8	29,5
	107,6	99,3		29,6
	98,6	98,9	100,2	29,7
	93,7	100,4	100,5	29,8
	104,8	100,4	100,4
	116,7		100,6	29,4
	89,1	100,9	100,8	29,4
	106,9	102,6	102,4	29,5

Выполним корреляционно-регрессионного анализа с использованием ПП EXCEL. Для удобства анализа разобьем результаты статистической обработки на отдельные фрагменты.

Таблица 11 Корреляционная матрица

	Столбец 1	Столбец 2	Столбец 3	Столбец 4
У
Х1	0,012152519
Х2	0,180422075	0,909948596
Х3	0,517928709	-0,190156703	0,00407167

Корреляционная матрица (таблица 10) содержит частные коэффициенты корреляции. Коэффициенты второго столбца матрицы характеризуют степень тесноты связи между результативным (У) и факторными признаками (Х1, Х2, Х3). Например, r_УХ1 = 0,012- связь прямая, слабая; r_УХ2 = 0,18- обратная, сильная; r_УХ3 = 0,518- прямая, сильная.

Таблица 12 Регрессионная статистика

Регрессионная статистика
Множественный R	0,565664022
R-квадрат	0,319975786
Нормированный R-квадрат	0,064966706
Стандартная ошибка	11,13006339
Наблюдения

Множественный коэффициент корреляции R = 0,566 показывает, что теснота связи между уровнем рентабельности зерна и факторами, включенными в модель, сильная. Множественный коэффициент детерминации (R-квадрат) D = 0,320, т.е. 20,0% вариации уровня рентабельности объясняется вариацией изучаемых факторов.

Таблица 13 Дисперсионный анализ

	df	SS	MS	F	Значимость F
Регрессия		466,313512	155,4378373	1,254762324	0,352930855
Остаток		991,026488	123,878311
Итого		1457,34

Проверим значимость коэффициента множественной корреляции, для этого воспользуемся F-критерием, для чего сравним фактическое значение F с табличным значением F_табл. При вероятности ошибки α = 0,05 и степенях свободы v1=2, v2=n-k=12-2=10, где k – число факторов в модели, n – число наблюдений, F_табл = 3,88. Так как F_факт = 1,25 < F_табл = 3,88, то коэффициент корреляции не значима, следовательно, построенная модель в целом не адекватна.

Таблица 14 Коэффициенты регрессии

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение	Нижние 95%	Верхние 95%	Нижние 95,0%	Верхние 95,0%
Y-пересечение	-314,6708266	448,1975265	-0,702080686	0,502540516	-1348,216175	718,874522	-1348,21618	718,874522
Переменная X 1	-4,15829068	8,587837926	-0,484206935	0,641216414	-23,96188043	15,6452991	-23,9618804	15,6452991
Переменная X 2	7,559525236	11,15679352	0,677571492	0,517155745	-18,16808674	33,2871372	-18,1680867	33,2871372
Переменная X 3	2,450215245	1,825995105	1,341852034	0,216481741	-1,760537013	6,6609675	-1,76053701	6,6609675

Используя таблицу 14 составим уравнение регрессии:

У = 314,67 -4,16Х₁ + 0,756Х₂+2,45Х

Таблица 15 Исходные данные для корреляционно-регрессионного анализа с уравнением регрессии

Годы	Изменение уровня доступности услуг здравоохранения (У)	Общие расходы на здравоохранение как % от валового внутреннего продукта (Х1)	Общие государственные расходы на здравоохранение как % от общих расходов на здравоохранение (Х2)	Частные расходы на здравоохранение как % от общих расходов на здравоохранение (Х3)	У = 314,67 -4,16Х1 + 0,756Х2 +2,45Х3.
	73,8	100,7	100,4		30,46
		100,5	100,4	24,5	32,52
	104,3	100,5	100,5	29,3	44,35
	85,1	99,4		29,4	48,80
	98,6	98,6	98,8	29,5	51,46
	107,6	99,3		29,6	49,70
	98,6	98,9	100,2	29,7	51,76
	93,7	100,4	100,5	29,8	45,99
	104,8	100,4	100,4		46,41
	116,7		100,6	29,4	46,75
	89,1	100,9	100,8	29,4	43,16
	106,9	102,6	102,4	29,5	37,54

Рассчитал данные для корреляционно - регрессионного анализа с помощью таблицы 14.

Заключение

В итоге проведения учебной практики, я подсчитала:

Основные показатели динамического ряда:

-средний абсолютный прирост;

-средний коэффициент роста;

-средний темп роста;

-средний темп прироста;

-средний уровень ряда динамики.

Провела выравнивание динамического ряда:

-методом укрупнения периодов;

-методом скользящей средней;

-аналитическим методом по уравнению прямой.

Также произвела отбор функции в качестве тренда, расчет показателей колеблемости, и прогнозирование с расчетом точечных прогнозов и доверительных интервалов прогнозной оценки.

Изучила методику выполнения корреляционно-регрессионного анализа, по фактическим данным выполнила корреляционно-регрессионный анализ, проанализировала полученные результаты.

ДНЕВНИК

прохождения учебной практики студента

ФГБОУ ВПО «БАШКИРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АГРАРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»

________________________________________________________________

фамилия, имя, отчество, группа

Место прохождения практики_______________________________________

Фамилия и занимаемая должность руководителя практики:

от кафедры_______________________________________________________