Банк рефератов содержит более 364 тысяч рефератов, курсовых и дипломных работ, шпаргалок и докладов по различным дисциплинам: истории, психологии, экономике, менеджменту, философии, праву, экологии. А также изложения, сочинения по литературе, отчеты по практике, топики по английскому.
Полнотекстовый поиск
Всего работ:
364150
Теги названий
Разделы
Авиация и космонавтика (304)
Административное право (123)
Арбитражный процесс (23)
Архитектура (113)
Астрология (4)
Астрономия (4814)
Банковское дело (5227)
Безопасность жизнедеятельности (2616)
Биографии (3423)
Биология (4214)
Биология и химия (1518)
Биржевое дело (68)
Ботаника и сельское хоз-во (2836)
Бухгалтерский учет и аудит (8269)
Валютные отношения (50)
Ветеринария (50)
Военная кафедра (762)
ГДЗ (2)
География (5275)
Геодезия (30)
Геология (1222)
Геополитика (43)
Государство и право (20403)
Гражданское право и процесс (465)
Делопроизводство (19)
Деньги и кредит (108)
ЕГЭ (173)
Естествознание (96)
Журналистика (899)
ЗНО (54)
Зоология (34)
Издательское дело и полиграфия (476)
Инвестиции (106)
Иностранный язык (62792)
Информатика (3562)
Информатика, программирование (6444)
Исторические личности (2165)
История (21320)
История техники (766)
Кибернетика (64)
Коммуникации и связь (3145)
Компьютерные науки (60)
Косметология (17)
Краеведение и этнография (588)
Краткое содержание произведений (1000)
Криминалистика (106)
Криминология (48)
Криптология (3)
Кулинария (1167)
Культура и искусство (8485)
Культурология (537)
Литература : зарубежная (2044)
Литература и русский язык (11657)
Логика (532)
Логистика (21)
Маркетинг (7985)
Математика (3721)
Медицина, здоровье (10549)
Медицинские науки (88)
Международное публичное право (58)
Международное частное право (36)
Международные отношения (2257)
Менеджмент (12491)
Металлургия (91)
Москвоведение (797)
Музыка (1338)
Муниципальное право (24)
Налоги, налогообложение (214)
Наука и техника (1141)
Начертательная геометрия (3)
Оккультизм и уфология (8)
Остальные рефераты (21697)
Педагогика (7850)
Политология (3801)
Право (682)
Право, юриспруденция (2881)
Предпринимательство (475)
Прикладные науки (1)
Промышленность, производство (7100)
Психология (8694)
психология, педагогика (4121)
Радиоэлектроника (443)
Реклама (952)
Религия и мифология (2967)
Риторика (23)
Сексология (748)
Социология (4876)
Статистика (95)
Страхование (107)
Строительные науки (7)
Строительство (2004)
Схемотехника (15)
Таможенная система (663)
Теория государства и права (240)
Теория организации (39)
Теплотехника (25)
Технология (624)
Товароведение (16)
Транспорт (2652)
Трудовое право (136)
Туризм (90)
Уголовное право и процесс (406)
Управление (95)
Управленческие науки (24)
Физика (3463)
Физкультура и спорт (4482)
Философия (7216)
Финансовые науки (4592)
Финансы (5386)
Фотография (3)
Химия (2244)
Хозяйственное право (23)
Цифровые устройства (29)
Экологическое право (35)
Экология (4517)
Экономика (20645)
Экономико-математическое моделирование (666)
Экономическая география (119)
Экономическая теория (2573)
Этика (889)
Юриспруденция (288)
Языковедение (148)
Языкознание, филология (1140)

Курсовая работа: Факторы, влияющие на уровень разводов в Российской Федерации

Название: Факторы, влияющие на уровень разводов в Российской Федерации
Раздел: Рефераты по государству и праву
Тип: курсовая работа Добавлен 18:59:31 26 апреля 2011 Похожие работы
Просмотров: 324 Комментариев: 1 Оценило: 0 человек Средний балл: 0 Оценка: неизвестно     Скачать

ФАКТОРЫ, ВЛИЯЮЩИЕ НА УРОВЕНЬ РАЗВОДОВ В РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ


Оглавление

Введение

1. Сбор данных и отбор факторов

2.Исследование влияние каждого фактора в отдельности

2.1 Исследование влияния величины прожиточного минимума на уровень разводов

2.2Исследование влияния величины среднедушевого денежного дохода на уровень разводов.

2.3 Исследование влияния числа психических расстройств на уровень разводов

2.4Исследование влияния алкоголизма на уровень разводов

2.5 Исследование влияния наркомании на уровень разводов

2.6Исследование влияния числа инвалидов на уровень разводов

3. Исследование влияния всех факторов в совокупности

Заключение

Список использованной литературы:

Приложение А

Приложение Б

Приложение В

Приложение Г

Приложение Д

Приложение Е

Приложение Ж

Приложение З


Введение

развод уровень величина

Тема разводов является достаточно актуальной сегодня с точки зрения Российского законодательства и международного частного права. Возрастающее количество распавшихся семей привлекает внимание различных специалистов. Поэтому изучение зависимости уровня разводов важно для людей, чтобы понять, стоит ли заключать брак. В настоящее время для студентов изучение данной темы представляется более значимым, так как в ближайшее время они столкнутся с выбором места работы, местом их проживания. Следовательно, им важно знать, какие факторы могут повлиять на их будущую жизнь с выбранной ими второй половинкой.

Цель данного исследования – выявление факторов, которые могут повлиять на уровень разводов в Российской Федерации, выбрать из них наиболее значимые и установить вид зависимости уровня разводов от этих факторов.


1. Сбор данных и отбор факторов

Для проведения исследования были отобраны следующие факторы, которые влияют на уровень разводов:

- величина прожиточного минимума (руб.);

- среднедушевой денежный доход (руб.);

- психические расстройства (чел.);

- алкоголизм (чел.);

- наркомания (чел.);

- инвалидность (тыс.чел.).

В качестве результирующего признака (уровня разводов) были использованы данные по количеству разводов за 2009 год по субъектам РФ. Для исследования использовались данные, отражающие вариацию факторов и результирующего признака в региональном разрезе. В данном исследовании не задействованы данные по двум городам федерального значения: Москва и Санкт-Петербург. Это объясняется серьезным различием в экономическом и социальном развитии.

В исследовании использовались данные Федеральной службы государственной статистики (Росстат) за 2009 год по субъектам РФ[1] . Далее будет рассмотрено влияние каждого из приведенных выше факторов на уровень разводов в отдельности и влияние всех этих факторов в совокупности.


2. Исследование влияние каждого фактора в отдельности

2.1 Исследование влияния величины прожиточного минимума на уровень разводов

Представим исходные данные об уровне разводов и величине прожиточного минимума по субъектам РФ на 2009 год в виде статистической таблицы, которая достаточно удобна для анализа (табл. 1).

Табл.1. Уровень разводов и величина прожиточного минимума

Субъекты РФ

Число разводов за год

(У)

Величина прожиточного минимума (Х1)
Белгородская область 6641 4037
Брянская область 7056 4155,5
Владимирская область 7133 4815,25
Воронежская область 12048 4343,75
Ивановская область 5152 4534
Калужская область 5304 4406,25
Костромская область 3330 4506,25
Курская область 6039 4174,25
Липецкая область 6035 4226
Московская область 37069 5704,25
Орловская область 3954 3949,25
Рязанская область 5651 4649,5
Смоленская область 5406 4653,75
Тамбовская область 5102 3715,5
Тверская область 7243 4791,5
Тульская область 7760 4647,25
Ярославская область 6484 5034,75
Республика Карелия 3543 5743
Республика Коми 5259 6486,5
Архангельская область 6527 5915,75
Ненецкий авт.округ 220 8762,5
Вологодская область 6587 5141,75
Калининградская область 5097 5129
Ленинградская область 8478 4414
Мурманская область 5838 6978,5
Новгородская область 3226 4931,5
Псковская область 3295 4487,25
Республика Адыгея 1757 4276,75
Республика Калмыкия 1168 3872,25
Краснодарский край 24756 4633
Астраханская область 5346 4514
Волгоградская область 12798 4539,75
Ростовская область 21961 4551,75
Республика Дагестан 4144 3700,25
Республика Ингушетия 378 4150
Кабардино-Балкарская Республика 2342 3661,5
Карачаево-Черкесская Республика 1394 3839,5
Республика Северная Осетия-Алания 1982 3729,5
Ставропольский край 12121 4503
Республика Башкортостан 17453 4140,5
Республика Марий Эл 2926 4083
Республика Мордовия 3462 4039,75
Республика Татарстан 15671 4186
Удмуртская Республика 6100 4297,75
Чувашская Республика 4786 4178
Пермский край 12295 5295,75
Кировская область 6465 4621,25
Нижегородская область 17275 4964
Оренбургская область 10412 4238,25
Пензенская область 7279 4320,75
Самарская область 16555 5412,75
Саратовская область 12110 4523
Ульяновская область 7037 4343,25
Курганская область 5441 4584
Свердловская область 22765 4918,5
Тюменская область 21202 4870,5
Ханты-Мансийский авт.округ-Югра 10732 7684,5
Ямало-Ненецкий авт.округ 3610 7972
Челябинская область 21686 4607,5
Республика Алтай 1076 5852,25
Республика Бурятия 4140 4938,25
Республика Тыва 632 4912,75
Республика Хакасия 2808 4647,5
Алтайский край 13313 4530,5
Красноярский край 16401 5600,5
Иркутская область 12330 4900,75
Кемеровская область 15577 4278,5
Новосибирская область 15769 5217
Омская область 10524 4751,5
Томская область 5602 5075
Республика Саха (Якутия) 4529 7908,75
Камчатский край 2351 9871,5
Приморский край 10530 6283,25
Хабаровский край 8118 7202
Амурская область 5062 5959,25
Магаданская область 1304 7579,75
Сахалинская область 3446 7645,75
Еврейская автономная область 985 5734,75
Чукотский авт.округ 406 10005,5

Для изучения фактора на результирующий признак необходимо сначала построить поле корреляции (рис. 1).

При его рассмотрении трудно точно выявить вид зависимости, но можно сделать предположение о существовании нескольких возможных видов зависимостей:

· линейная зависимость;

· гиперболическая зависимость;

· логарифмическая зависимость;

· квадратичная зависимость;

· степенная зависимость.

Была изучена возможность существования каждой из этих видов зависимостей. Получены следующие уравнения парных регрессий:

· линейная зависимость ;

· гиперболическая зависимость ;

· логарифмическая зависимость ;

· квадратичная зависимость ;


· степенная зависимость .

Рис.1. Корреляционное поле

Для того чтобы осуществить выбор в пользу какой-либо из них, необходимо использовать следующие критерии:

·метод абсолютных отклонений. Лучшей из нескольких моделей является та, у которой этот показатель наименьший;

·средняя ошибка аппроксимации. Чем меньше эта ошибка, тем лучше построенная модель аппроксимирует наблюдаемые данные;

·коэффициент детерминации. Изменяется от нуля до единицы. Чем ближе к единице, тем лучше регрессия аппроксимирует данные;

·оценка стандартного отклонения остатков. Является несмещенной оценкой дисперсии.

Табл. 2. Значения критериев отбора модели.

Тип модели R^2 Ā MAD Sост
линейная 0,02 185,90% 65,366702 6716,85
квадратичная 0,10 170,74% 61,464397 6475,26
гипербол(обратная) 0,00 204,05% 64,375875 6776,72
степенная 0,05 123,19% 59,348639 0,97
показательная 0,08 8,87% 0,0090476 0,96
логарифмическая 0,01 99,70% 101,76518 6753,78

На основе сравнения полученных результатов выбор был сделан в пользу показательной модели.

По критерию Фишера модель является значимой, т.к. , где и.

Оценим тесноту связи с помощью коэффициента детерминации, который равен . Это говорит о том, что лишь 8% вариации уровня разводов объясняется вариацией уровня прожиточного минимума. Остальные 92% вариации объясняются неучтенными в модели факторами.

Отсюда можно сделать вывод, что математическая модель, выражающая данную зависимость объясняющей переменной, не подходит для описания зависимой переменной. Поэтому включение данного фактора в модель множественной регрессии нецелесообразно.

2.2 Исследование влияния величины среднедушевого денежного дохода на уровень разводов

Представим исходные данные об уровне разводов и величине среднедушевого денежного дохода по субъектам РФ на 2009 год в виде статистической таблицы, которая достаточно удобна для анализа (табл. 3).

Табл.3. Уровень разводов и величина среднедушевого денежного дохода

Субъекты РФ Число разводов за год (Y) Среднедушевой денежный доход (X2)
Белгородская область 6641 12757,9
Брянская область 7056 10042,6
Владимирская область 7133 9596,2
Воронежская область 12048 10304,8
Ивановская область 5152 8353,8
Калужская область 5304 11755,9
Костромская область 3330 9413,2
Курская область 6039 11411
Липецкая область 6035 12274,4
Московская область 37069 19776
Орловская область 3954 9814,5
Рязанская область 5651 11311,3
Смоленская область 5406 11522,7
Тамбовская область 5102 11252,8
Тверская область 7243 10856
Тульская область 7760 11388,5
Ярославская область 6484 12587,2
Республика Карелия 3543 12228,6
Республика Коми 5259 18636,4
Архангельская область 6527 14823,6
Ненецкий авт.округ 220 48764,9
Вологодская область 6587 12193,5
Калининградская область 5097 12922,3
Ленинградская область 8478 12014,4
Мурманская область 5838 18773,2
Новгородская область 3226 11645,6
Псковская область 3295 10290,9
Республика Адыгея 1757 7986,3
Республика Калмыкия 1168 5651,2
Краснодарский край 24756 12023,9
Астраханская область 5346 11120,4
Волгоградская область 12798 10866,4
Ростовская область 21961 12160,5
Республика Дагестан 4144 10962
Республика Ингушетия 378 5512,9
Кабардино-Балкарская Республика 2342 8589,3
Карачаево-Черкесская Республика 1394 8676,1
Республика Северная Осетия-Алания 1982 9837,7
Ставропольский край 12121 9952,5
Республика Башкортостан 17453 14252,7
Республика Марий Эл 2926 7843,4
Республика Мордовия 3462 8384,2
Республика Татарстан 15671 14180,5
Удмуртская Республика 6100 9581,1
Чувашская Республика 4786 8593,6
Пермский край 12295 16119
Кировская область 6465 10112,2
Нижегородская область 17275 13090
Оренбургская область 10412 10184
Пензенская область 7279 10172,9
Самарская область 16555 15805,2
Саратовская область 12110 9061,5
Ульяновская область 7037 9756,4
Курганская область 5441 11160,8
Свердловская область 22765 17171,3
Тюменская область 21202 27612,2
Ханты-Мансийский авт.округ-Югра 10732 32871,9
Ямало-Ненецкий авт.округ 3610 38133,4
Челябинская область 21686 14161,2
Республика Алтай 1076 10172,5
Республика Бурятия 4140 11298,5
Республика Тыва 632 7871,2
Республика Хакасия 2808 10763,9
Алтайский край 13313 9748,6
Красноярский край 16401 15604,5
Иркутская область 12330 12881,6
Кемеровская область 15577 14439,3
Новосибирская область 15769 12838,1
Омская область 10524 13626,5
Томская область 5602 13481,7
Республика Саха (Якутия) 4529 18740,8
Камчатский край 2351 19063
Приморский край 10530 12807,8
Хабаровский край 8118 15705,1
Амурская область 5062 11936,3
Магаданская область 1304 19703,2
Сахалинская область 3446 24552,3
Еврейская автономная область 985 10876,9
Чукотский авт.округ 406 32140,4

Для выявления влияния фактора на результирующий признак необходимо сначала построить поле корреляции (рис. 2).

При его рассмотрении можно заявить, что наиболее подходящей не будет никакая модель, т.к. ни одна визуально не отражает зависимость от фактора . Также мы можем увидеть это из данных приведенных в следующей таблице (табл. 4).


Рис.2. Корреляционное поле

Табл. 4. Значения критериев отбора модели

Тип модели R^2 Ā MAD Sост
линейная 0,01 223,06% 65,393156 6761,04
квадратичная 0,18 165,59% 57,119903 6192,06
гипербол(обратная) 0,09 204,57% 59,23613 6452,18
степенная 0,00 145,56% 58,709741 1,00
показательная 0,02 9,01% 0,009154 0,99
логарифмическая 0,04 99,67% 101,7535 6629,04

Можно сделать вывод, что нет математической модели, выражающей данную зависимость объясняющей переменной, т.е. ни одна модель не подходит для описания зависимой переменной. Поэтому включение данного фактора в модель множественной регрессии нецелесообразно.

2.3 Исследование влияния числа психических расстройств на уровень разводов

Представим исходные данные об уровне разводов и числе психических расстройств по субъектам РФ на 2009 год в виде статистической таблицы, которая достаточно удобна для анализа (табл. 5).


Табл.5. Уровень разводов и число психических расстройств

Субъекты РФ Число разводов за год (Y) Психические расстройства (X3)
Белгородская область 6641 643
Брянская область 7056 727
Владимирская область 7133 596
Воронежская область 12048 1864
Ивановская область 5152 478
Калужская область 5304 339
Костромская область 3330 318
Курская область 6039 554
Липецкая область 6035 617
Московская область 37069 2289
Орловская область 3954 242
Рязанская область 5651 525
Смоленская область 5406 599
Тамбовская область 5102 501
Тверская область 7243 718
Тульская область 7760 588
Ярославская область 6484 1135
Республика Карелия 3543 225
Республика Коми 5259 470
Архангельская область 6527 330
Ненецкий авт.округ 220 10
Вологодская область 6587 570
Калининградская область 5097 446
Ленинградская область 8478 454
Мурманская область 5838 219
Новгородская область 3226 821
Псковская область 3295 417
Республика Адыгея 1757 182
Республика Калмыкия 1168 195
Краснодарский край 24756 1208
Астраханская область 5346 364
Волгоградская область 12798 468
Ростовская область 21961 2210
Республика Дагестан 4144 2623
Республика Ингушетия 378 234
Кабардино-Балкарская Республика 2342 530
Карачаево-Черкесская Республика 1394 221
Республика Северная Осетия-Алания 1982 386
Ставропольский край 12121 1035
Республика Башкортостан 17453 2276
Республика Марий Эл 2926 499
Республика Мордовия 3462 397
Республика Татарстан 15671 2407
Удмуртская Республика 6100 946
Чувашская Республика 4786 958
Пермский край 12295 1658
Кировская область 6465 622
Нижегородская область 17275 1334
Оренбургская область 10412 1632
Пензенская область 7279 654
Самарская область 16555 1014
Саратовская область 12110 2480
Ульяновская область 7037 484
Курганская область 5441 125
Свердловская область 22765 3033
Тюменская область 21202 1356
Ханты-Мансийский авт.округ-Югра 10732 546
Ямало-Ненецкий авт.округ 3610 118
Челябинская область 21686 2792
Республика Алтай 1076 221
Республика Бурятия 4140 692
Республика Тыва 632 59
Республика Хакасия 2808 670
Алтайский край 13313 1782
Красноярский край 16401 1945
Иркутская область 12330 2396
Кемеровская область 15577 2901
Новосибирская область 15769 1662
Омская область 10524 1325
Томская область 5602 722
Республика Саха (Якутия) 4529 711
Камчатский край 2351 150
Приморский край 10530 1037
Хабаровский край 8118 938
Амурская область 5062 843
Магаданская область 1304 240
Сахалинская область 3446 356
Еврейская автономная область 985 91
Чукотский авт.округ 406 39

Для выявления влияния фактора на результирующий признак необходимо сначала построить поле корреляции (рис. 3).

Рис.3. Корреляционное поле

При его рассмотрении можно сказать, что наиболее подходящей будет степенная модель, т.к. она визуально отражает зависимость от фактора . Также мы можем это увидеть из данных приведенных в табл. 6.

Табл. 6. Значения критериев отбора модели

Тип модели R^2 Ā MAD Sост
линейная 0,58 78,37% 35,079544 4416,73
квадратичная 0,61 50,77% 33,857617 4283,81
гипербол(обратная) 0,07 188,12% 62,695746 6543,16
степенная 0,72 46,64% 33,378383 0,53
показательная 0,48 6,70% 0,0067243 0,72
логарифмическая 0,49 99,83% 101,79224 4841,05

Уравнение данной модели выглядит следующим образом:

.


По критерию Фишера модель является значимой, т.к. , где и.

Оценим тесноту связи с помощью коэффициента детерминации, который равен . Это говорит о том, что 72% вариации уровня разводов объясняется вариацией уровня прожиточного минимума. Остальные 28% вариации объясняются неучтенными в модели факторами.

Итак, математическая модель, выражающая данную зависимость объясняющей переменной, подходит для описания зависимой переменной. Включение этого фактора в модель множественной регрессии целесообразно.

2.4 Исследование влияния алкоголизма на уровень разводов

Представим исходные данные об уровне разводов и числе психических расстройств по субъектам РФ на 2009 год в виде статистической таблицы, которая достаточно удобна для анализа (табл. 7).

Табл.7. Уровень разводов и уровень алкоголизма

Субъекты РФ Число разводов за год (Y)

Алкоголизм

(X4)

Белгородская область 6641 1405
Брянская область 7056 2944
Владимирская область 7133 2095
Воронежская область 12048 3551
Ивановская область 5152 1958
Калужская область 5304 1662
Костромская область 3330 749
Курская область 6039 2375
Липецкая область 6035 2147
Московская область 37069 7342
Орловская область 3954 900
Рязанская область 5651 1476
Смоленская область 5406 1888
Тамбовская область 5102 1566
Тверская область 7243 2052
Тульская область 7760 2640
Ярославская область 6484 1892
Республика Карелия 3543 1277
Республика Коми 5259 2112
Архангельская область 6527 1138
Ненецкий авт.округ 220 128
Вологодская область 6587 1510
Калининградская область 5097 947
Ленинградская область 8478 2088
Мурманская область 5838 1110
Новгородская область 3226 1339
Псковская область 3295 1272
Республика Адыгея 1757 587
Республика Калмыкия 1168 317
Краснодарский край 24756 4963
Астраханская область 5346 1165
Волгоградская область 12798 3020
Ростовская область 21961 3680
Республика Дагестан 4144 860
Республика Ингушетия 378 3
Кабардино-Балкарская Республика 2342 728
Карачаево-Черкесская Республика 1394 350
Республика Северная Осетия-Алания 1982 553
Ставропольский край 12121 1505
Республика Башкортостан 17453 4599
Республика Марий Эл 2926 1005
Республика Мордовия 3462 1394
Республика Татарстан 15671 2929
Удмуртская Республика 6100 1778
Чувашская Республика 4786 2139
Пермский край 12295 4853
Кировская область 6465 2094
Нижегородская область 17275 3734
Оренбургская область 10412 3128
Пензенская область 7279 3167
Самарская область 16555 3773
Саратовская область 12110 3048
Ульяновская область 7037 2108
Курганская область 5441 1466
Свердловская область 22765 5362
Тюменская область 21202 5071
Ханты-Мансийский авт.округ-Югра 10732 2413
Ямало-Ненецкий авт.округ 3610 863
Челябинская область 21686 5034
Республика Алтай 1076 276
Республика Бурятия 4140 994
Республика Тыва 632 311
Республика Хакасия 2808 656
Алтайский край 13313 5000
Красноярский край 16401 4775
Иркутская область 12330 4659
Кемеровская область 15577 3297
Новосибирская область 15769 2497
Омская область 10524 2027
Томская область 5602 1047
Республика Саха (Якутия) 4529 2726
Камчатский край 2351 583
Приморский край 10530 2227
Хабаровский край 8118 1877
Амурская область 5062 982
Магаданская область 1304 868
Сахалинская область 3446 1703
Еврейская автономная область 985 471
Чукотский авт.округ 406 263

Для выявления влияния фактора на результирующий признак необходимо сначала построить поле корреляции (рис. 4).

Рис.4. Корреляционное поле


При его рассмотрении можно сказать, что наиболее подходящей будет степенная модель, т.к. она визуально отражает зависимость от фактора . Также мы можем это увидеть из данных приведенных в табл. 8.

Табл. 8. Значения критериев отбора модели

Тип модели R^2 Ā MAD Sост
линейная 0,83 32,96% 25,917639 2807,94
квадратичная 0,84 40,89% 24,208439 2723,75
гипербол(обратная) 0,02 187,12% 63,568308 6710,86
степенная 0,76 36,67% 29,022731 0,49
показательная 0,68 5,24% 0,0052745 0,57
логарифмическая 0,46 99,80% 101,78042 4991,56

Уравнение данной модели выглядит следующим образом:

.

По критерию Фишера модель является значимой, т.к. , где и.

Оценим тесноту связи с помощью коэффициента детерминации, который равен . Это говорит о том, что 76% вариации уровня разводов объясняется вариацией уровня прожиточного минимума. Остальные 24% вариации объясняются неучтенными в данной модели факторами.

Отсюда можно сделать вывод, что математическая модель, выражающая данную зависимость объясняющей переменной, подходит для описания зависимой переменной. Поэтому включение данного фактора в модель множественной регрессии целесообразно.


2.5 Исследование влияния наркомании на уровень разводов

Представим исходные данные об уровне разводов и величине прожиточного минимума по субъектам РФ на 2009 год в виде статистической таблицы, которая достаточно удобна для анализа (табл. 9).

Табл.9. Уровень разводов и величина прожиточного минимума

Субъекты РФ Число разводов за год (Y)

Наркомания

(X5)

Белгородская область 6641 64
Брянская область 7056 188
Владимирская область 7133 98
Воронежская область 12048 368
Ивановская область 5152 191
Калужская область 5304 56
Костромская область 3330 127
Курская область 6039 276
Липецкая область 6035 197
Московская область 37069 1327
Орловская область 3954 26
Рязанская область 5651 114
Смоленская область 5406 136
Тамбовская область 5102 37
Тверская область 7243 141
Тульская область 7760 100
Ярославская область 6484 111
Республика Карелия 3543 32
Республика Коми 5259 215
Архангельская область 6527 33
Ненецкий авт.округ 220 7
Вологодская область 6587 103
Калининградская область 5097 48
Ленинградская область 8478 460
Мурманская область 5838 320
Новгородская область 3226 87
Псковская область 3295 115
Республика Адыгея 1757 165
Республика Калмыкия 1168 31
Краснодарский край 24756 1429
Астраханская область 5346 68
Волгоградская область 12798 362
Ростовская область 21961 313
Республика Дагестан 4144 462
Республика Ингушетия 378 24
Кабардино-Балкарская Республика 2342 188
Карачаево-Черкесская Республика 1394 67
Республика Северная Осетия-Алания 1982 36
Ставропольский край 12121 566
Республика Башкортостан 17453 379
Республика Марий Эл 2926 68
Республика Мордовия 3462 122
Республика Татарстан 15671 651
Удмуртская Республика 6100 220
Чувашская Республика 4786 72
Пермский край 12295 970
Кировская область 6465 59
Нижегородская область 17275 380
Оренбургская область 10412 177
Пензенская область 7279 188
Самарская область 16555 678
Саратовская область 12110 159
Ульяновская область 7037 164
Курганская область 5441 252
Свердловская область 22765 2235
Тюменская область 21202 696
Ханты-Мансийский авт.округ-Югра 10732 405
Ямало-Ненецкий авт.округ 3610 114
Челябинская область 21686 833
Республика Алтай 1076 32
Республика Бурятия 4140 69
Республика Тыва 632 24
Республика Хакасия 2808 60
Алтайский край 13313 944
Красноярский край 16401 538
Иркутская область 12330 987
Кемеровская область 15577 1466
Новосибирская область 15769 904
Омская область 10524 323
Томская область 5602 160
Республика Саха (Якутия) 4529 90
Камчатский край 2351 13
Приморский край 10530 548
Хабаровский край 8118 145
Амурская область 5062 246
Магаданская область 1304 48
Сахалинская область 3446 190
Еврейская автономная область 985 52
Чукотский авт.округ 406 1

Для выявления влияния фактора на результирующий признак необходимо сначала построить поле корреляции (рис. 5).

Рис.5. Корреляционное поле

При его рассмотрении можно сказать, что наиболее подходящей будет степенная модель, т.к. она визуально отражает зависимость от фактора . Также мы можем это увидеть из данных приведенных в табл. 10.

Табл. 10. Значения критериев отбора модели

Тип модели R^2 Ā MAD Sост
линейная 0,62 105,40% 38,479737 4181,87
квадратичная 0,69 78,68% 34,240944 3810,32
гипербол(обратная) 0,04 189,33% 63,391849 6643,38
степенная 0,69 52,21% 34,840513 0,56
показательная 0,39 7,22% 0,0072226 0,78
логарифмическая 0,56 99,88% 101,80943 4496,70

Уравнение данной модели выглядит следующим образом:

.

По критерию Фишера модель является значимой, т.к. , где и.

Оценим тесноту связи с помощью коэффициента детерминации, который равен . Это говорит о том, что 69% вариации уровня разводов объясняется вариацией уровня прожиточного минимума. Остальные 31% вариации объясняются неучтенными в данной модели факторами.

Отсюда можно сделать вывод, что математическая модель, выражающая данную зависимость объясняющей переменной, подходит для описания зависимой переменной. Поэтому включение данного фактора в модель множественной регрессии целесообразно.

2.6 Исследование влияния числа инвалидов на уровень разводов

Представим исходные данные об уровне разводов и величине прожиточного минимума по субъектам РФ на 2009 год в виде статистической таблицы, которая достаточно удобна для анализа (табл. 11).

Табл.11. Уровень разводов и величина прожиточного минимума

Субъекты РФ Число разводов за год у2

Инвалидность

х6

Белгородская область 6641 9
Брянская область 7056 9,7
Владимирская область 7133 13,6
Воронежская область 12048 16,2
Ивановская область 5152 8,7
Калужская область 5304 7,1
Костромская область 3330 4,9
Курская область 6039 9,5
Липецкая область 6035 11,6
Московская область 37069 5,3
Орловская область 3954 13
Рязанская область 5651 6
Смоленская область 5406 6,4
Тамбовская область 5102 10,1
Тверская область 7243 13,5
Тульская область 7760 10,9
Ярославская область 6484 75,1
Республика Карелия 3543 4,6
Республика Коми 5259 5,7
Архангельская область 6527 8
Ненецкий авт.округ 220 0,3
Вологодская область 6587 9,7
Калининградская область 5097 6,7
Ленинградская область 8478 14
Мурманская область 5838 4
Новгородская область 3226 5,1
Псковская область 3295 4
Республика Адыгея 1757 2,4
Республика Калмыкия 1168 2,3
Краснодарский край 24756 35,3
Астраханская область 5346 5,3
Волгоградская область 12798 15,5
Ростовская область 21961 17,1
Республика Дагестан 4144 15
Республика Ингушетия 378 3,7
Кабардино-Балкарская Республика 2342 5,5
Карачаево-Черкесская Республика 1394 3
Республика Северная Осетия-Алания 1982 4,9
Ставропольский край 12121 17,1
Республика Башкортостан 17453 20,8
Республика Марий Эл 2926 5,2
Республика Мордовия 3462 5,6
Республика Татарстан 15671 25
Удмуртская Республика 6100 9,9
Чувашская Республика 4786 6
Пермский край 12295 8,2
Кировская область 6465 20,7
Нижегородская область 17275 13,8
Оренбургская область 10412 21,6
Пензенская область 7279 20,5
Самарская область 16555 19
Саратовская область 12110 13,9
Ульяновская область 7037 10,1
Курганская область 5441 6,6
Свердловская область 22765 24,6
Тюменская область 21202 6,4
Ханты-Мансийский авт.округ-Югра 10732 4,3
Ямало-Ненецкий авт.округ 3610 1,4
Челябинская область 21686 23,7
Республика Алтай 1076 1,4
Республика Бурятия 4140 7,1
Республика Тыва 632 1,9
Республика Хакасия 2808 2,9
Алтайский край 13313 14,2
Красноярский край 16401 7,4
Иркутская область 12330 13,1
Кемеровская область 15577 18,4
Новосибирская область 15769 31,9
Омская область 10524 17,5
Томская область 5602 9,5
Республика Саха (Якутия) 4529 4,6
Камчатский край 2351 7,6
Приморский край 10530 1,8
Хабаровский край 8118 10,7
Амурская область 5062 7,9
Магаданская область 1304 0,5
Сахалинская область 3446 2,2
Еврейская автономная область 985 1,7
Чукотский авт.округ 406 0,2

Для выявления влияния фактора на результирующий признак необходимо сначала построить поле корреляции (рис. 6).


Рис.6. Корреляционное поле

При его рассмотрении можно сказать, что наиболее подходящей будет степенная модель, т.к. она визуально отражает зависимость от фактора . Также мы можем это увидеть из данных приведенных в табл. 12.

Табл. 12. Значения критериев отбора модели

Тип модели R^2 Ā MAD Sост
линейная 0,18 145,89% 53,91433 6143,55
квадратичная 0,38 74,27% 40,744138 5361,10
гипербол(обратная) 0,09 157,15% 62,058889 6479,29
степенная 0,59 53,26% 41,088475 0,64
показательная 0,24 7,47% 0,0075565 0,87
логарифмическая 0,28 99,97% 101,84785 5741,17

Уравнение данной модели выглядит следующим образом:

.

По критерию Фишера модель является значимой, т.к. , где и.

Оценим тесноту связи с помощью коэффициента детерминации, который равен . Это значит, что 59% вариации уровня разводов объясняется вариацией уровня прожиточного минимума. Остальные 41% вариации объясняются неучтенными в данной модели факторами.

Значит, математическая модель, выражающая данную зависимость объясняющей переменной, подходит для описания зависимой переменной. Включение этого фактора в модель множественной регрессии целесообразно.


3. Исследование влияния всех факторов в совокупности

В качестве факторов, оказывающих влияние на уровень доходов, после предварительного исследования, были отобраны следующие факторы:

- психические расстройства (чел.);

- алкоголизм (чел.);

- наркомания (чел.);

- инвалидность (тыс. чел.).

Рассчитанные парные коэффициенты корреляции представим в виде корреляционной матрицы (табл. 13).

Табл. 13. Корреляционная матрица

1 0,76 0,91 0,79 0,42
0,76 1 0,75 0,73 0,47
0,91 0,75 1 0,76 0,39
0,79 0,73 0,76 1 0,36
0,42 0,47 0,39 0,36 1

Из анализируемых факторов наибольшее влияние на уровень разводов оказывают все факторы, кроме шестого – инвалидность, т.к. значение линейных коэффициентов корреляции выше 0,7.

Построим модель множественной линейной регрессии:

Коэффициент детерминации , т.е. 85,7% вариации уровня разводов объясняется вариацией четырех рассмотренных факторов.

Скорректированный коэффициент детерминации .

Данная модель является значимой по критерию Фишера, т.к.

, где и.

Также проверим коэффициенты линейной регрессии на значимость: , а , , , , . Таким образом,

, , , , ,

значит, коэффициенты и значимы.

Теперь мы получили новую модель, которая выглядит следующим образом: .

Оценим точность прогноза, для этого рассчитаем среднюю ошибку аппроксимации:

По данной модели средняя ошибка аппроксимации, хотя и превышает рекомендуемое значение 8-10%, но не намного, следовательно, приближение построенной модели к наблюдаемым статистическим значениям считается хорошим. Точность прогноза найдена с помощью критерия .

Произведем сравнение построенных моделей множественной и парной регрессии зависимости уровня разводов от алкоголизма. Сравнение производится, чтобы сделать выбор между двумя моделями (табл. 13).

Табл. 13. Сравнение моделей

Тип модели
Парная 0,76 0,75 0,49 29,02 36,67
Множественная 0,857 0,85 2613,84 1755,825 27,93

Модель множественной регрессии лучше по каждому из рассмотренных показателей, кроме среднего абсолютного отклонения. Поэтому, не смотря на рост среднего абсолютного отклонения, мы выбираем лучшей моделью множественную регрессию.

Проверив модель по критерию Дарбина-Уотсона, мы получили следующее (табл. 14):

Табл. 14. Тест Дарбина-Уотсона

n α k dl du d
79 0,05 2 1,53 1,74 1,79

В данном случае – положительную автокорреляцию, .

Заключение

Было произведено исследование влияния факторов на уровень разводов, и мы получили следующие результаты.

В ходе исследования была изучена зависимость каждого из приведенных выше факторов на результирующий признак (уровень разводов), как в отдельности, так и в совокупности. Для этого были построены шесть парных моделей степенной регрессии и модель множественной линейной регрессии. Предположение о степенной зависимости признака от факторов было выдвинуто на основе построенных корреляционных полей.

Проведенное исследование показало, что значимыми можно признать все построенные модели. Но во множественной модели было выявлено, что при рассмотрении факторов в совокупности есть незначимые. Ими являются следующие факторы: величина прожиточного минимума, среднедушевой денежный доход, психические расстройства и инвалидность. Также в ходе исследования было установлено, что наиболее подходящей является модель, отражающая зависимость уровня разводов от алкоголизма и наркомании.

Данная модель имеет следующий вид: .

Полученной модели можно дать следующую экономическую интерпретацию: с увеличением числа алкоголиков на 3,28 и наркоманов на 3,92 на каждые 1000 человек, растет и уровень разводов в РФ.

Изменение уровня разводов на 85% объясняется изменением числа алкоголиков и наркоманов на каждые 1000 человек. А увеличение числа алкоголиков и наркоманов на 1% приводит к увеличению разводов на 317,37% и 265,06% соответственно. Остальные факторы слабо влияют.

Подводя итог, необходимо заметить, что исследование косвенным образом выявило имеющиеся проблемы социального развития РФ. Среди приведенных факторов в большей степени влияют на распадение браков – это алкоголизм и наркомания. Остальные четыре фактора тоже влияют, но в меньшей мере. Скорее всего, эти четыре фактора могут быть только толчками сначала для ссор, обид между супругами. Казалось бы, что деньги в нашей жизни играют немаловажную роль, но в жизни двух людей любящих друг друга – это не самое важное.


Список использованной литературы:

1. Евсеев Е. А., Буре В. М. Эконометрика. – СПб.: Изд-во МБИ, 2007. –139 с.

2. Тарашнина С.И., Панкратова Я.Б. Выполнение курсовой работы по эконометрике: учебно-методическое пособие. – СПб.: Изд-во МБИ, 2007. – 97 с.

3. Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики Росстат – www.gks.ru


Приложение А

Исходные данные

Субъекты РФ Число разводов за год (у) Величина прожиточного минимума (х1) Среднедушевой денежный доход (х2) Психические расстройства (х3) Алко-голизм (х4) Нарко-мания (х5)

Инвалид-ность

(х6)

Белгородская область 6641 4037 12757,9 643 1405 64 9
Брянская область 7056 4155,5 10042,6 727 2944 188 9,7
Владимирская область 7133 4815,25 9596,2 596 2095 98 13,6
Воронежская область 12048 4343,75 10304,8 1864 3551 368 16,2
Ивановская область 5152 4534 8353,8 478 1958 191 8,7
Калужская область 5304 4406,25 11755,9 339 1662 56 7,1
Костромская область 3330 4506,25 9413,2 318 749 127 4,9
Курская область 6039 4174,25 11411 554 2375 276 9,5
Липецкая область 6035 4226 12274,4 617 2147 197 11,6
Московская область 37069 5704,25 19776 2289 7342 1327 5,3
Орловская область 3954 3949,25 9814,5 242 900 26 13
Рязанская область 5651 4649,5 11311,3 525 1476 114 6
Смоленская область 5406 4653,75 11522,7 599 1888 136 6,4
Тамбовская область 5102 3715,5 11252,8 501 1566 37 10,1
Тверская область 7243 4791,5 10856 718 2052 141 13,5
Тульская область 7760 4647,25 11388,5 588 2640 100 10,9
Ярославская область 6484 5034,75 12587,2 1135 1892 111 75,1
Республика Карелия 3543 5743 12228,6 225 1277 32 4,6
Республика Коми 5259 6486,5 18636,4 470 2112 215 5,7
Архангельская область 6527 5915,75 14823,6 330 1138 33 8
Ненецкий авт.округ 220 8762,5 48764,9 10 128 7 0,3
Вологодская область 6587 5141,75 12193,5 570 1510 103 9,7
Калининградская область 5097 5129 12922,3 446 947 48 6,7
Ленинградская область 8478 4414 12014,4 454 2088 460 14
Мурманская область 5838 6978,5 18773,2 219 1110 320 4
Новгородская область 3226 4931,5 11645,6 821 1339 87 5,1
Псковская область 3295 4487,25 10290,9 417 1272 115 4
Республика Адыгея 1757 4276,75 7986,3 182 587 165 2,4
Республика Калмыкия 1168 3872,25 5651,2 195 317 31 2,3
Краснодарский край 24756 4633 12023,9 1208 4963 1429 35,3
Астраханская область 5346 4514 11120,4 364 1165 68 5,3
Волгоградская область 12798 4539,75 10866,4 468 3020 362 15,5
Ростовская область 21961 4551,75 12160,5 2210 3680 313 17,1
Республика Дагестан 4144 3700,25 10962 2623 860 462 15
Республика Ингушетия 378 4150 5512,9 234 3 24 3,7
Кабардино-Балкарская Республика 2342 3661,5 8589,3 530 728 188 5,5
Карачаево-Черкесская Республика 1394 3839,5 8676,1 221 350 67 3
Республика Северная Осетия-Алания 1982 3729,5 9837,7 386 553 36 4,9
Ставропольский край 12121 4503 9952,5 1035 1505 566 17,1
Республика Башкортостан 17453 4140,5 14252,7 2276 4599 379 20,8
Республика Марий Эл 2926 4083 7843,4 499 1005 68 5,2
Республика Мордовия 3462 4039,75 8384,2 397 1394 122 5,6
Республика Татарстан 15671 4186 14180,5 2407 2929 651 25
Удмуртская Республика 6100 4297,75 9581,1 946 1778 220 9,9
Чувашская Республика 4786 4178 8593,6 958 2139 72 6
Пермский край 12295 5295,75 16119 1658 4853 970 8,2
Кировская область 6465 4621,25 10112,2 622 2094 59 20,7
Нижегородская область 17275 4964 13090 1334 3734 380 13,8
Оренбургская область 10412 4238,25 10184 1632 3128 177 21,6
Пензенская область 7279 4320,75 10172,9 654 3167 188 20,5
Самарская область 16555 5412,75 15805,2 1014 3773 678 19
Саратовская область 12110 4523 9061,5 2480 3048 159 13,9
Ульяновская область 7037 4343,25 9756,4 484 2108 164 10,1
Курганская область 5441 4584 11160,8 125 1466 252 6,6
Свердловская область 22765 4918,5 17171,3 3033 5362 2235 24,6
Тюменская область 21202 4870,5 27612,2 1356 5071 696 6,4
Ханты-Мансийский авт.округ-Югра 10732 7684,5 32871,9 546 2413 405 4,3
Ямало-Ненецкий авт.округ 3610 7972 38133,4 118 863 114 1,4
Челябинская область 21686 4607,5 14161,2 2792 5034 833 23,7
Республика Алтай 1076 5852,25 10172,5 221 276 32 1,4
Республика Бурятия 4140 4938,25 11298,5 692 994 69 7,1
Республика Тыва 632 4912,75 7871,2 59 311 24 1,9
Республика Хакасия 2808 4647,5 10763,9 670 656 60 2,9
Алтайский край 13313 4530,5 9748,6 1782 5000 944 14,2
Красноярский край 16401 5600,5 15604,5 1945 4775 538 7,4
Иркутская область 12330 4900,75 12881,6 2396 4659 987 13,1
Кемеровская область 15577 4278,5 14439,3 2901 3297 1466 18,4
Новосибирская область 15769 5217 12838,1 1662 2497 904 31,9
Омская область 10524 4751,5 13626,5 1325 2027 323 17,5
Томская область 5602 5075 13481,7 722 1047 160 9,5
Республика Саха (Якутия) 4529 7908,75 18740,8 711 2726 90 4,6
Камчатский край 2351 9871,5 19063 150 583 13 7,6
Приморский край 10530 6283,25 12807,8 1037 2227 548 1,8
Хабаровский край 8118 7202 15705,1 938 1877 145 10,7
Амурская область 5062 5959,25 11936,3 843 982 246 7,9
Магаданская область 1304 7579,75 19703,2 240 868 48 0,5
Сахалинская область 3446 7645,75 24552,3 356 1703 190 2,2
Еврейская автономная область 985 5734,75 10876,9 91 471 52 1,7
Чукотский авт.округ 406 10005,5 32140,4 39 263 1 0,2

Приложение Б

Модель. Вывод итогов

Регрессионная статистика
Множественный R 0,041337447
R-квадрат 0,001708785
Нормированный R-квадрат -0,011256036
Стандартная ошибка 10680,12691
Наблюдения 79
Дисперсионный анализ
df SS MS F Значимость F
Регрессия 1 67675896,6 67675896,6 1,500041722 0,224398629
Остаток 77 3473932732 45116009,51
Итого 78 3541608629
Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика P-Значение
Y-пересечение 12355,3295 2656,278566 4,651368144 1,34462E-05
Переменная X 1 0,063111699 0,173839907 0,363044944 0,717566041
ВЫВОД ОСТАТКА
Наблюдение Предсказанное Y Остатки
1 14132,49239 6914,50761
2 11909,73643 -4550,73643
3 11977,41089 -1943,41089
4 14158,16201 -5578,162013
5 14900,24747 -2525,247467
6 14715,8929 -4177,892904
7 13689,49693 -2058,496933
8 14118,10184 5462,898156
9 13181,54955 -3569,549552
10 14423,02585 2770,974154
11 12258,99887 -10686,99887
12 14127,04732 -5880,047319
13 13556,48162 6794,518384
14 15484,42585 -8849,425849
15 13201,38517 -4499,385169
16 14325,79243 -5423,792427
17 5823,313331 -2542,313331
18 15207,50507 -11706,50507
19 14524,53754 10538,46246
20 13991,30947 -3680,309466
21 14170,21896 -8193,218957
22 13973,02958 28738,97042
23 12467,85626 11712,14374
24 14049,26058 -5694,260583
25 14686,72288 -5459,722879
26 14313,73548 -2626,735483
27 14606,21361 -4794,213608
28 9388,668341 -7783,668341
29 12306,44878 43991,55122
30 10324,05383 -3029,053832
31 7548,623119 -7196,623119
32 13458,0814 12744,9186
33 13508,64277 -7945,642773
34 13064,48052 12132,51948
35 13788,67502 2436,32498
36 14587,15586 2655,844142
37 15036,76319 -8587,763187
38 14458,80774 -3461,807744
39 12941,96641 7657,033593
40 11405,67839 5847,321614
41 14199,77792 -8829,777916
42 14527,26007 -10861,26007
43 12076,20004 -9969,200044
44 14739,22892 17909,77108
45 13498,14156 -5562,141564
46 15424,14113 8388,858871
47 14724,44945 -11418,44945
48 15156,55476 -12875,55476
49 12246,16406 -6369,16406
50 11089,47531 -3386,475307
51 14828,68367 -9467,68367
52 14895,9692 -8982,969196
53 8876,831623 -1467,831623
54 15378,63589 -10415,63589
55 14668,443 14828,557
56 13537,8128 -10815,8128
57 13950,47143 -9508,47143
58 14099,43303 19798,56697
59 13947,35996 -4823,35996
60 12759,94545 14930,05455
61 14144,1604 5618,8396
62 9285,989851 -4316,989851
63 13528,86732 22929,13268
64 13940,74809 -5875,748088
65 14175,27509 6046,724906
66 15400,41617 -7441,416175
67 13726,44563 -1734,445632
68 13285,39484 -3766,394843
69 13950,86036 -1517,860363
70 13603,54259 20355,45741
71 14494,58964 -2701,589643
72 14423,80371 -4099,803713
73 9976,347126 2503,652874
74 9225,705131 6847,294869
75 14012,70082 15251,29918
76 14680,88887 -5355,888873
77 5614,844881 -5130,844881
78 8778,431403 -3977,431403
79 13348,01317 -2689,013165

Приложение В

Модель. Вывод итогов

Регрессионная статистика
Множественный R 0,041337447
R-квадрат 0,001708785
Нормированный R-квадрат -0,011256036
Стандартная ошибка 10680,12691
Наблюдения 79
Дисперсионный анализ
df SS MS F Значимость F
Регрессия 1 15033967,71 15033967,71 0,131801632 0,717566041
Остаток 77 8783013527 114065110,7
Итого 78 8798047494
Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика P-Значение
Y-пересечение 12355,3295 2656,278566 4,651368144 1,34462E-05
Переменная X 1 0,063111699 0,173839907 0,363044944 0,717566041
ВЫВОД ОСТАТКА
Наблюдение Предсказанное Y Остатки
1 12970,58021 8076,419786
2 13108,64968 -5749,649679
3 13290,87209 -3256,872088
4 13057,15684 -4477,156843
5 13160,50225 -785,502251
6 12989,13505 -2451,135054
7 12960,96199 -1329,961991
8 13041,12647 6539,873528
9 13124,88201 -3512,882008
10 13005,68294 4188,317058
11 13041,78914 -11469,78914
12 12882,55202 -4635,552016
13 13168,30917 7182,690832
14 12897,41482 -6262,414821
15 13170,87781 -4468,877814
16 13097,26433 -4195,264328
17 13558,42783 -10277,42783
18 12902,89292 -9401,892917
19 13266,61826 11796,38174
20 12993,52763 -2682,527628
21 12949,41255 -6972,41255
22 13114,17826 29597,82174
23 13340,15601 10839,84399
24 13059,70656 -4704,706556
25 13075,4971 -3848,497103
26 13113,5787 -1426,578703
27 13129,98774 -3317,987744
28 13598,83194 -11993,83194
29 13603,42647 42694,57353
30 13540,13806 -6245,138056
31 15432,96521 -15080,96521
32 13181,46165 13021,53835
33 13090,30311 -7527,303108
34 13165,56381 12031,43619
35 13215,32107 3009,678927
36 12998,05905 4244,940952
37 12974,73928 -6525,739275
38 12997,35851 -2000,358508
39 13372,62698 7226,373017
40 13163,65152 4089,348475
41 13004,80569 -7634,805689
42 12859,35847 -9193,358467
43 12997,33326 -10890,33326
44 13254,84162 19394,15838
45 13068,39704 -5132,397037
46 13047,15995 10765,84005
47 12703,25799 -9397,25799
48 12711,98634 -10430,98634
49 13127,09723 -7250,097229
50 13531,50438 -5828,504375
51 12850,3398 -7489,339805
52 12884,47061 -6971,470612
53 13538,09324 -6129,093237
54 12976,20347 -8013,203467
55 13250,28495 16246,71505
56 12852,09431 -10130,09431
57 13034,65752 -8592,657523
58 13122,79932 20775,20068
59 13069,20487 -3945,204867
60 13352,82253 14337,17747
61 12927,21617 6835,783834
62 13904,86688 -8935,866877
63 13439,03942 23018,96058
64 13082,54668 -5017,54668
65 12983,44869 7238,55131
66 13065,51283 -5106,512832
67 13040,47011 -1048,47011
68 13206,1825 -3687,182499
69 13074,07709 -641,07709
70 14097,98237 19861,01763
71 12960,009 -1167,009005
72 12971,07249 -2647,072486
73 13346,50505 -866,5050511
74 14429,93097 1643,06903
75 13249,0669 16014,9331
76 12897,6862 -3572,686202
77 14383,76476 -13899,76476
78 14761,99318 -9960,993176
79 13149,72908 -2490,729084

Приложение Г

Модель. Вывод итогов

Регрессионная статистика
Множественный R 0,75886525
R-квадрат 0,575876467
Нормированный R-квадрат 0,57036837
Стандартная ошибка 4416,732592
Наблюдения 79
Дисперсионный анализ
df SS MS F Значимость F
Регрессия 1 5725005586 5725005586 143,4492087 2,88536E-19
Остаток 77 3073041908 39909635,17
Итого 78 8798047494
Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика P-Значение
Y-пересечение 3365,498591 1086,978184 3,096197 0,002733837
Переменная X 1 11,04339376 0,922047892 11,97702838 2,88536E-19
ВЫВОД ОСТАТКА
Наблюдение Предсказанное Y Остатки
1 23044,82628 -1997,826276
2 12675,07953 -5316,079533
3 7009,818533 3024,181467
4 7385,293921 1194,706079
5 10466,40078 1908,59922
6 11394,04586 -856,0458565
7 9947,361274 1683,638726
8 8533,806872 11047,19313
9 9660,233036 -48,23303574
10 23950,38456 -6756,384565
11 4370,447423 -2798,447423
12 8644,24081 -397,2408096
13 29825,47005 -9474,470047
14 9218,497285 -2583,497285
15 8290,852209 411,1477908
16 7109,209077 1792,790923
17 5022,007655 -1741,007655
18 5806,088613 -2305,088613
19 35402,3839 -10339,3839
20 10234,48951 76,51048859
21 6877,297808 -900,2978075
22 16705,91826 26006,08174
23 24844,89946 -664,8994596
24 4745,922811 3609,077189
25 9483,538736 -256,5387355
26 8379,199359 3307,800641
27 10179,27254 -367,2725426
28 6015,913094 -4410,913094
29 28643,82691 27654,17309
30 5784,001825 1510,998175
31 3475,932529 -3123,932529
32 18097,38587 8105,614129
33 12432,12487 -6869,12487
34 21719,61902 3477,380975
35 17997,99533 -1772,995327
36 21388,31721 -4145,317212
37 6037,999882 411,0001185
38 10587,87811 409,1218882
39 21675,44545 -1076,44545
40 14817,49792 2435,502077
41 7970,59379 -2600,59379
42 5375,396256 -1709,396256
43 5806,088613 -3699,088613
44 28500,2628 4148,737205
45 11007,52707 -3071,527075
46 32332,32043 -8519,320431
47 5949,652731 -2643,652731
48 5518,960375 -3237,960375
49 5850,262188 26,73781243
50 8555,893659 -852,8936595
51 8876,152079 -3515,152079
52 7749,725915 -1836,725915
53 11217,35156 -3808,351556
54 7628,248583 -2665,248583
55 29946,94738 -449,9473781
56 4017,058823 -1295,058823
57 10764,57241 -6322,572412
58 27771,39881 6126,601193
59 9163,280316 -39,28031642
60 14563,49987 13126,50013
61 30753,11512 -10990,11512
62 7296,94677 -2327,94677
63 36860,11187 -402,1118736
64 9980,491455 -1915,491455
65 14795,41114 5426,588865
66 8898,238866 -939,2388661
67 11294,65531 697,3446874
68 11338,82889 -1819,828888
69 9859,014123 2573,985877
70 18340,34053 15618,65947
71 13812,54909 -2019,549091
72 8710,501172 1613,498828
73 13724,20194 -1244,20194
74 9395,191585 6677,808415
75 34198,65398 -4934,653977
76 13945,06982 -4620,069816
77 3796,190948 -3312,190948
78 4668,619055 132,3809451
79 15899,75051 -5240,750512

Приложение Д

Модель. Вывод итогов

Регрессионная статистика
Множественный R 0,91026244
R-квадрат 0,82857771
Нормированный R-квадрат 0,826351447
Стандартная ошибка 2807,944807
Наблюдения 79
Дисперсионный анализ
df SS MS F Значимость F
Регрессия 1 6774734206 6774734206 257,8219284 2,73503E-26
Остаток 77 2023313289 26276795,96
Итого 78 8798047494
Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика P-Значение
Y-пересечение 201,2380967 994,7534668 0,202299468 0,840216171
Переменная X 1 6,175205809 0,384584264 16,05683432 2,73503E-26
ВЫВОД ОСТАТКА
Наблюдение Предсказанное Y Остатки
1 31077,26714 -10030,26714
2 6265,290201 1093,709799
3 7228,622307 2805,377693
4 7395,352864 1184,647136
5 8877,402258 3497,597742
6 18381,044 -7843,043999
7 13138,29427 -1507,294267
8 18850,35964 730,6403599
9 9525,798868 86,20113158
10 22129,39392 -4935,393925
11 3109,760033 -1537,760033
12 12292,29107 -4045,291071
13 28971,52196 -8620,521961
14 4696,787926 1938,212074
15 6049,157998 2652,842002
16 10464,43015 -1562,430151
17 3801,383083 -520,3830834
18 2362,56013 1138,43987
19 20560,89165 4502,108351
20 13132,11906 -2821,119061
21 4826,467248 1150,532752
22 30848,78453 11863,21547
23 29687,84584 -5507,845835
24 9254,089813 -899,0898128
25 14867,35189 -5640,351893
26 13095,06783 -1408,067826
27 13459,40497 -3647,404969
28 5561,316739 -3956,316739
29 45539,59915 10758,40085
30 7055,716545 239,2834552
31 991,6644403 -639,6644403
32 23259,45659 2943,543412
33 8469,838675 -2906,838675
34 15620,727 9576,272998
35 12718,38027 3506,619728
36 19517,28187 -2274,281868
37 5758,923325 690,0766751
38 19758,11489 -8761,114894
39 30169,51189 -9570,511888
40 13953,42143 3299,578566
41 8056,099886 -2686,099886
42 3826,083907 -160,0839066
43 1905,5949 201,4051
44 28601,00961 4047,990387
45 6339,392671 1596,607329
46 5511,915093 18301,08491
47 219,7637141 3086,236286
48 2158,778338 122,2216618
49 8086,975915 -2209,975915
50 13243,27277 -5540,272765
51 6407,319935 -1046,319935
52 8809,474995 -2896,474995
53 17034,84913 -9625,849132
54 3616,126909 1346,873091
55 18288,41591 11208,58409
56 2121,727103 600,2728967
57 4252,173107 189,8268925
58 22925,99547 10972,00453
59 9315,841871 -191,8418709
60 23500,28961 4189,710386
61 19023,2654 739,7345972
62 10717,61359 -5748,61359
63 33312,69165 3145,308355
64 11860,02666 -3795,026664
65 9494,922839 10727,07716
66 9871,610394 -1912,610394
67 12872,76042 -880,7604169
68 6666,678579 2852,321421
69 16503,78143 -4070,781433
70 31515,70675 2443,293245
71 11180,75403 612,2459747
72 13218,57194 -2894,571942
73 11792,0994 687,9005996
74 15102,00971 970,990286
75 31287,22414 -2023,22414
76 13410,00332 -4085,003322
77 1825,317224 -1341,317224
78 5530,44071 -729,4407099
79 11884,72749 -1225,727487

Приложение Е

Модель. Вывод итогов

Регрессионная статистика
Множественный R 0,787263114
R-квадрат 0,61978321
Нормированный R-квадрат 0,61484533
Стандартная ошибка 4181,87037
Наблюдения 79
Дисперсионный анализ
df SS MS F Значимость F
Регрессия 1 5576335357 5576335357 133,2762842 1,80156E-18
Остаток 77 3221712137 41840417,37
Итого 78 8798047494
Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика P-Значение
Y-пересечение 6672,711455 922,3939135 7,234123466 2,98637E-10
Переменная X 1 21,22668563 1,838678297 11,54453482 1,80156E-18
ВЫВОД ОСТАТКА
Наблюдение Предсказанное Y Остатки
1 26710,70269 -5663,702688
2 11894,47612 -4535,47612
3 7373,192081 2660,807919
4 8116,126078 463,8739223
5 8031,219335 4343,780665
6 10663,32835 -125,3283532
7 8752,926647 2878,073353
8 14356,77165 5224,228347
9 8859,060075 752,9399253
10 14484,13177 2709,868234
11 7776,499108 -6204,499108
12 10727,00841 -2480,00841
13 27623,45017 -7272,45017
14 10663,32835 -4028,328353
15 7691,592365 1010,407635
16 7861,40585 1040,59415
17 6948,658368 -3667,658368
18 8094,899392 -4593,899392
19 37791,03259 -12728,03259
20 7925,085907 2385,914093
21 9368,50053 -3391,50053
22 37005,64522 5706,354782
23 18092,66832 6087,331677
24 12021,83623 -3666,836233
25 12531,27669 -3304,276688
26 16436,98684 -4749,986844
27 10854,36852 -1042,368524
28 7691,592365 -6086,592365
29 34840,52328 21457,47672
30 13465,25086 -6170,250856
31 6821,298254 -6469,298254
32 14738,85199 11464,14801
33 8519,433105 -2956,433105
34 25861,63526 -664,6352632
35 13528,93091 2696,069087
36 10429,83481 6813,165189
37 7224,605281 -775,6052813
38 10663,32835 333,6716468
39 27262,59651 -6663,596515
40 18304,93518 -1051,935179
41 9113,780302 -3743,780302
42 10175,11458 -6509,114584
43 7351,965395 -5244,965395
44 14717,62531 17931,37469
45 8137,352763 -201,3527634
46 16479,44022 7333,559785
47 7182,15191 -3876,15191
48 7330,738709 -5049,738709
49 7351,965395 -1474,965395
50 11236,44887 -3533,448865
51 8116,126078 -2755,126078
52 9262,367102 -3349,367102
53 8583,113162 -1174,113162
54 7436,872138 -2473,872138
55 20491,2838 9005,716201
56 7182,15191 -4460,15191
57 7946,312593 -3504,312593
58 13316,66406 20581,33594
59 9092,553617 31,44638336
60 21064,40431 6625,595689
61 10047,75447 9715,24553
62 10705,78172 -5736,781724
63 54114,35383 -17656,35383
64 9559,5407 -1494,5407
65 18687,01552 1534,984479
66 7458,098823 500,9011768
67 9665,674129 2326,325871
68 10068,98116 -549,9811556
69 8795,380018 3637,619982
70 21446,48465 12512,51535
71 11342,58229 450,4177067
72 10153,8879 170,1121019
73 9750,580871 2729,419129
74 15269,51913 803,4808654
75 24354,54058 4909,459416
76 8201,03282 1123,96718
77 6693,938141 -6209,938141
78 9092,553617 -4291,553617
79 9028,87356 1630,12644

Приложение Ж

Модель. Вывод итогов

Регрессионная статистика
Множественный R 0,423561749
R-квадрат 0,179404556
Нормированный R-квадрат 0,168747472
Стандартная ошибка 6143,551055
Наблюдения 79
Дисперсионный анализ
df SS MS F Значимость F
Регрессия 1 1754565329 1754565329 19,18107083 3,70252E-05
Остаток 77 7043482166 91473794,36
Итого 78 8798047494
Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика P-Значение
Y-пересечение 8289,632708 1556,545473 5,325660479 9,65749E-07
Переменная X 1 458,0190867 104,5796423 4,379619941 3,70252E-05
ВЫВОД ОСТАТКА
Наблюдение Предсказанное Y Остатки
1 14793,50374 6253,496261
2 11907,98349 -4548,983493
3 11953,7854 -1919,785402
4 10717,13387 -2137,133868
5 12411,80449 -36,80448843
6 12732,41785 -2194,417849
7 14518,69229 -2887,692287
8 15388,92855 4192,071448
9 12732,41785 -3120,417849
10 15709,54191 1484,458087
11 9068,265156 -7496,265156
12 12274,39876 -4027,398762
13 14289,68274 6061,317256
14 10808,73769 -4173,737685
15 11358,36059 -2656,360589
16 11541,56822 -2639,568224
17 11770,57777 -8489,577767
18 9663,689968 -6162,689968
19 16717,1839 8345,816097
20 17770,6278 -7459,627803
21 10533,92623 -4556,926233
22 24457,70647 18254,29353
23 11678,97395 12501,02605
24 11312,55868 -2957,55868
25 12640,81403 -3413,814032
26 14701,89992 -3014,899922
27 13602,65411 -3790,654114
28 8518,642252 -6913,642252
29 10717,13387 45580,86613
30 10121,70906 -2826,709055
31 8427,038434 -8075,038434
32 14610,2961 11592,7039
33 10625,53005 -5062,53005
34 22900,44157 2296,558427
35 16304,96673 -79,96672521
36 18182,84498 -939,8449806
37 14243,88084 -7794,880835
38 17679,02399 -6682,023985
39 12045,38922 8553,610781
40 9114,067064 8138,932936
41 10121,70906 -4751,709055
42 9388,878516 -5722,878516
43 8930,85943 -6823,85943
44 17816,42971 14832,57029
45 11541,56822 -3605,568224
46 15159,91901 8653,080991
47 9984,303329 -6678,303329
48 9343,076608 -7062,076608
49 10396,52051 -4519,520507
50 10900,3415 -3197,341502
51 10671,33196 -5310,331959
52 10854,53959 -4941,539594
53 10396,52051 -2987,520507
54 10533,92623 -5570,926233
55 19740,10988 9756,890125
56 9159,868973 -6437,868973
57 9617,88806 -5175,88806
58 16121,75909 17776,24091
59 11037,74723 -1913,747228
60 16991,99536 10698,00464
61 14656,09801 5106,901987
62 9297,274699 -4328,274699
63 19556,90224 16901,09776
64 11220,95486 -3155,954863
65 16121,75909 4100,240909
66 12915,62548 -4956,625484
67 14472,89038 -2480,890378
68 12640,81403 -3121,814032
69 13282,04075 -849,0407531
70 11220,95486 22738,04514
71 12824,02167 -1031,021666
72 12915,62548 -2591,625484
73 13190,43694 -710,4369358
74 10259,11478 5813,885219
75 19144,68506 10119,31494
76 11037,74723 -1712,747228
77 8381,236526 -7897,236526
78 8930,85943 -4129,85943
79 42686,86612 -32027,86612

Приложение З

Множественная регрессия

Регрессионная статистика
Множественный R 0,926961813
R-квадрат 0,859258202
Нормированный R-квадрат 0,847529719
Стандартная ошибка 2631,149849
Наблюдения 79
Дисперсионный анализ
df SS MS F Значимость F
Регрессия 6 3043156263 507192710,5 73,26251741 1,15419E-28
Остаток 72 498452366,2 6922949,53
Итого 78 3541608629
Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика P-Значение
Y-пересечение -280,3190398 1530,654787 -0,183136682 0,855205506
Переменная X 1 -0,18513892 0,361191458 -0,512578345 0,609815267
Переменная X 2 0,066020709 0,0690531 0,956086105 0,342227977
Переменная X 3 0,715876331 0,668158791 1,071416466 0,287560537
Переменная X 4 3,028268331 0,338201129 8,954045593 2,54338E-13
Переменная X 5 3,111989868 1,249906253 2,489778621 0,015092273
Переменная X 6 36,89531368 33,19932151 1,111327341 0,270124795
ВЫВОД ОСТАТКА
Наблюдение Предсказанное Y Остатки
1 19403,18374 -6090,183737
2 4038,700576 1023,299424
3 3683,376704 2843,623296
4 3813,812634 1532,187366
5 5060,811406 1580,188594
6 9991,95845 -2935,95845
7 7039,374426 93,62557427
8 10775,42216 2022,57784
9 5231,920624 1355,079376
10 13426,50466 -1378,504659
11 1092,060827 -107,0608271
12 6618,70247 -1466,70247
13 19041,61822 -6711,618219
14 2980,838603 -638,838603
15 3206,867918 1890,132082
16 5391,937651 -87,93765134
17 1344,35703 1006,64297
18 1118,934199 275,0658009
19 17182,86576 -1605,865759
20 7265,531701 -800,5317006
21 2578,696245 751,3037547
22 21299,27118 3456,728821
23 17512,66721 -1111,667211
24 5164,504514 276,4954862
25 8498,374593 -2459,374593
26 8291,758836 186,2411638
27 7732,083923 -1697,083923
28 2585,36387 -1281,36387
29 28166,57055 8902,429453
30 4328,681761 1509,318239
31 1744,524084 -1524,524084
32 13619,1069 3655,893102
33 4677,014129 -1451,014129
34 12342,96351 3426,036487
35 8477,301338 2046,698662
36 11595,86533 -1183,86533
37 3095,715715 858,2842848
38 10991,481 -3712,480995
39 19007,70025 -6712,700248
40 8660,086222 1869,913778
41 4224,266694 -929,2666945
42 1965,059358 -208,0593577
43 453,0452236 622,9547764
44 17397,29389 55,70610699
45 3533,522842 606,4771584
46 6231,563091 -2087,563091
47 -296,8797058 674,8797058
48 656,7608622 511,2391378
49 3761,241939 -218,2419392
50 7360,711401 -2101,711401
51 3285,688485 -359,6884847
52 4617,182316 -1155,182316
53 8706,589507 -4177,589507
54 1922,476612 59,52338811
55 13422,09662 2248,903375
56 458,6189447 173,3810553
57 2329,78511 478,21489
58 14010,89656 7950,103441
59 5027,355457 623,6445429
60 14723,53589 1831,464113
61 11493,73071 616,2692942
62 6009,556027 -2563,556027
63 26214,48636 -3449,486361
64 6424,368698 -1018,368698
65 7233,843482 4887,156518
66 5363,423681 -261,4236809
67 7214,191771 28,80822853
68 4206,055849 1395,944151
69 8740,092544 -980,0925438
70 19370,09084 1831,909157
71 6667,932662 -567,9326622
72 7172,783586 -135,783586
73 6624,742342 1493,257658
74 9584,292783 1147,707217
75 20511,32184 1174,678157
76 7122,236757 -2336,236757
77 824,050297 -418,050297
78 3865,63686 -255,6368602
79 9276,840905 -2792,840905

[1] Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики Росстат – www.gks.ru

Оценить/Добавить комментарий
Имя
Оценка
Комментарии:
Где скачать еще рефератов? Здесь: letsdoit777.blogspot.com
Евгений08:12:35 19 марта 2016

Работы, похожие на Курсовая работа: Факторы, влияющие на уровень разводов в Российской Федерации

Назад
Меню
Главная
Рефераты
Благодарности
Опрос
Станете ли вы заказывать работу за деньги, если не найдете ее в Интернете?

Да, в любом случае.
Да, но только в случае крайней необходимости.
Возможно, в зависимости от цены.
Нет, напишу его сам.
Нет, забью.



Результаты(150699)
Комментарии (1839)
Copyright © 2005-2016 BestReferat.ru bestreferat@mail.ru       реклама на сайте

Рейтинг@Mail.ru