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:

Тип потребления индустриального общества
Увеличение количества и расширение ассортимента потребляемых благ. Потребность в услугах намного выше, чем в доиндустриальном обществе. Стандартизация, спецификация и рационализация потребления. Расширение товарного производства и сферы ус ...

Этнос и геосоциальный организм
Сказанное выше позволят понять соотношение этноса и социоисторического организма. В литературе этнос нередко отождествляется с обществом, подменяется обществом. Это в частности выражается в том, что те или иные авторы говорят о социально-э ...

Национальный состав, гражданство.
Данные по национальному составу республики пока еще не поступили, но уже известно, что численность якутов в целом по России увеличилась. Если в 1989 году их численность составляла 382,3 тыс.человек, то по данным переписи 2002 года их числе ...