Корреляция и линейный регрессионный анализ

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 07 Октября 2011 в 12:38, контрольная работа

Описание

На основе корреляционного и линейного регрессионного анализа исследовать зависимость потребления молока и молочных продуктов на душу населения, кг в год (Y2) от удельного веса занятого населения в сельском хозяйстве в общей численности занятого населения, % (Х3), производства цельномолочной продукции на душу населения, кг в год (Х14), удельного веса картофеля выращенного фермерскими хозяйствами, в % от хозяйств всех категорий (Х44), удельного веса картофеля выращенного сельскохозяйственными организациями, в % от хозяйств всех категорий (Х40), производства хлеба и хлебобулочных изделий на душу населения, кг в год (Х10) и наличия собственных легковых автомобилей на 1000 человек населения, шт. (Х26).

Скачать (15.73 Кб) Сколько стоит заказать работу?

Работа состоит из 1 файл

моя раьота2.doc

— 161.50 Кб (Скачать документ)

На основе корреляционного и линейного регрессионного анализа исследовать зависимость потребления молока и молочных продуктов на душу населения, кг в год (Y₂) от удельного веса занятого населения в сельском хозяйстве в общей численности занятого населения, % (Х₃), производства цельномолочной продукции на душу населения, кг в год (Х₁₄), удельного веса картофеля выращенного фермерскими хозяйствами, в % от хозяйств всех категорий (Х₄₄), удельного веса картофеля выращенного сельскохозяйственными организациями, в % от хозяйств всех категорий (Х₄₀), производства хлеба и хлебобулочных изделий на душу населения, кг в год (Х₁₀) и наличия собственных легковых автомобилей на 1000 человек населения, шт. (Х₂₆).

В таблице 1.1 приводятся данные по 72 регионам (n=72).

Таблица 1.1. – Исходные данные

N п/п	Регионы	Y2	Х3	Х14	Х44	Х40	Х10	Х26
1	Белгородская обл.	240	24,3	56,01	0,5	0,5	73,36	148
2	Брянская обл.	257	17,9	23,26	1,3	6,7	83,4	61,3
3	Владимирская обл.	187	8,7	80,05	0,7	12,8	82,34	110,3
4	Воронежская обл.	236	22,6	45,92	0,2	0,3	58,92	171,6
5	Ивановская обл.	184	10,7	25,78	1,9	10,3	75,82	91,5
6	Калужская обл.	208	11,8	95	2,3	12,3	71,58	120
7	Костромская обл.	255	9,6	13,97	0,3	8,8	54,05	101,9
8	Курская обл.	214	24,8	17,04	0	0,2	81,09	111,5
9	Липетская обл.	237	17,8	88,2	0,3	1,3	84,95	131,8
10	Московская обл.	234	7,7	51,29	2,3	29,7	67,58	189,1
11	Орловская обл.	242	21,4	46,61	0,4	2,5	91,74	117,7
12	Рязанская обл.	286	15,5	78,96	0,6	7,5	66,37	117,7
13	Смоленская обл.	240	15,8	54,01	0,5	1,4	81,24	104
14	Тамбовская обл.	183	26,6	7,41	0,3	0,8	74,94	130,3
15	Тверская обл.	238	14,5	46,2	1,3	7,7	94,91	128,6
16	Тульская обл.	169	10	67,81	0,5	5,4	75,56	122,5
17	Ярославская обл.	208	9,7	63,64	2,1	17,2	85,35	99,7
18	Р. Карелия	186	5,1	53,04	1,2	17,8	63,23	158,3
19	Р. Коми	202	4,7	24,17	0,6	8,4	52,1	106,7
20	Архангельская обл	120	5,4	17,63	1,4	5	51,15	87,6
21	Вологодская обл.	234	10,2	110,91	1,5	7,4	75,56	118,9
22	Калининградская обл.	235	10,4	44,75	7,6	9,7	51,01	219,7
23	Ленинградская обл.	200	12	68,73	2,5	21,1	51,52	143,4
24	Мурманская обл.	123	1,9	25,97	0,8	0,2	44,38	138,7
25	Новгородская обл.	199	10,6	76,93	3,3	3,2	88,05	104,7
26	Псковская обл.	271	18,2	54,24	1,8	2,6	101,93	126,4
27	Р. Адыгея	193	21	3,6	0,2	1,7	43,15	148,1
28	Р.Дагестан	143	33,7	3,44	3,7	0,3	76,37	54,2
29	Кабард.-Балкар.Р.	284	26,6	17,6	1,1	14,8	47,04	110,4
30	Р. Калмыкия	203	28,3	0,05	0,1	0,8	8,57	115,2
31	Карач.-Черкес. Р.	336	18,6	77,05	1	3,5	10,16	107,6
32	Р. Сев. Осетия	202	15,6	16,36	7,4	13,1	56,31	120,9
33	Краснодарский кр.	198	23,3	80,57	2,1	1,7	97,83	177
34	Ставропольский кр.	179	24,5	34,62	3,4	3	64,96	141,7
35	Астраханская обл.	174	15,8	7,83	4,2	5,3	70,37	118,9
36	Волгоградская обл.	196	16,6	22,45	0,1	1,7	62,04	134,9
37	Ростовскаяч обл.	199	18,4	18,71	0,3	1,7	59,05	147,2
38	Р. Башкортостан	327	18	41,51	0,5	2,9	43,95	134,5
39	Р. Марий Эл	263	19,4	33,2	1,3	8	62	84,7
40	Р. Мордовия	298	18,1	46,51	0,4	3,8	43,01	84,5
41	Р. Татарстан	300	14,3	48,09	0,8	13,5	66,59	110,5
42	Удмуртская Р.	245	14	69	3,3	10,8	65,04	115,7
43	Чувашская Р.	273	22,3	53,27	1,2	17	58,99	66,9
44	Кировская обл.	287	16,5	64,74	0,6	7,7	72,63	95,3
45	Нижегородская обл.	210	8,7	38,73	1,1	11,5	80,38	111,5
46	Пензенская обл.	220	20,7	16,02	0,2	1,8	60,17	104,8
47	Пермская обл.	217	7,9	49,38	1,1	3,3	56,19	103,9
48	Самарская обл.	197	7,8	57,44	1,1	11,8	56,06	165,2
49	Саратовская обл.	251	19,7	18,27	0,2	0,6	47,89	129,7
50	Ульяновская обл.	215	15,7	30,76	0,2	3,8	71,94	119,1
51	Курганская обл.	257	24,7	30,26	0,2	1,9	35,2	117,1
52	Свердловская обл.	201	6,6	56,33	1,6	8,8	56,39	103,6
53	Тюменская обл.	158	5	32,33	2,6	8,4	44,07	179,2
54	Челябинская обл.	181	9,1	35,55	1,5	10,9	54,97	132
55	Р. Бурятия	217	14,1	9,81	1,8	3,5	23,55	79,1
56	Р. Тыва	153	15,1	6,45	4,1	7,2	25,16	92,6
57	Р. Хакасия	223	10,2	26,39	0,1	0,1	19,62	158,5
58	Алтайский кр.	289	23,2	41,32	0,7	0,7	44,94	126,1
59	Красноярский кр.	222	10	40,56	0,2	2,1	39,57	119,2
60	Иркутская обл.	158	8,6	28,16	1	3	38	134,2
61	Кемеровская обл.	207	5,4	27	0,7	5,3	56,21	116,5
62	Новосибирская обл.	279	14,8	74,86	0,7	1,5	54,44	94,3
63	Омская обл.	313	18,9	53,27	0,2	2,9	44,9	128,7
64	Томская обл.	188	8,5	36,61	1,1	5	24,31	114,2
65	Читинская обл.	208	13,5	6,79	1,1	3,9	34,2	107,4
66	Приморский кр.	83	8,3	24,24	3,2	4,5	45,27	184,3
67	Хабаровский кр.	158	4,1	24,16	1,5	3,7	45,83	131
68	Амурская обл.	151	9,5	15,78	2	2,4	30,65	139,8
69	Камчатская обл.	116	4,2	16,05	3,4	11,8	41,84	188,1
70	Магаданская обл.	141	3,2	22,27	6,1	17,1	37,12	141,4
71	Сахалинская обл.	156	4,2	25,34	4,8	22,4	51,37	185,1
72	Еврейский АО	140	13,3	14,36	6,6	4,7	10,77	123,1

Решение:

Рассчитаем коэффициента корреляции между результативным показателем и факторными признаками, в итоге получаем следующую матрицу парных коэффициентов R:

R	Y2	X3	X14	X44	X40	X10	X26
Y2	1,000	0,432	0,394	-0,405	-0,057	0,118	-0,275
X3	0,432	1,000	-0,111	-0,227	-0,426	0,146	-0,276
X14	0,394	-0,111	1,000	-0,125	0,191	0,434	0,045
X44	-0,405	-0,227	-0,125	1,000	0,387	-0,109	0,258
X40	-0,057	-0,426	0,191	0,387	1,000	0,097	0,180
X10	0,118	0,146	0,434	-0,109	0,097	1,000	-0,093
X26	-0,275	-0,276	0,045	0,258	0,180	-0,093	1,000

Анализ матрицы парных коэффициентов корреляции показал наличие умеренной связи между потреблением молока (Y₂) и удельного веса занятого населения в сельском хозяйстве (Х₃) - r_y2x3 = 0,432; умеренной связи между потреблением молока (Y₂) и производством цельномолочной продукции (Х₁₄) - r_y2x14 =0,394; умеренной отрицательной связи между потреблением молока (Y₂) и удельным весом картофеля (Х₄₄) r_y2x44 = -0,405; слабой отрицательной связи между потреблением молока (Y₂) и удельным весом картофеля, выращенного сельскохозяйственными организациями (Х₄₀) - r_y2x40 = -0,057; слабой связи между потреблением молока (Y₂) и производством хлеба и хлебобулочных изделий на душу населения (Х₁₀) - r_y2x10 = 0,118; слабой отрицательной связи между потреблением молока (Y₂) и наличием собственных легковых автомобилей (Х₂₆) - r_y2x26 = -0,275.

Явных признаков мультиколлинеарности не обнаруживается, т.к. коэффициенты корреляции между факторными признаками rxixj по абсолютной величине не превышают значение 0,8. Следовательно на данном этапе анализа все факторные признаки могут быть включены в уравнение регрессии.

Информация о работе Корреляция и линейный регрессионный анализ