Связь заболеваемости населения Российской Федерации от ряда социально-экономических факторов. Модель множественной линейной регрессии. Задачи множественного корреляционно-регрессионного анализа. Коллинеарные и мультиколлинеарные факторные признаки.
Качество жизни населения в большей степени определяется состоянием его здоровья и является наиболее важным показателем благосостояния государства и общества. Актуальность данной темы обусловлена тем, что от качества здоровья населения зависит жизнеспособность всего общества как социального организма и его возможности гармоничного непрерывного роста и социально-экономического развития. Многие проблемы ухудшения качества общественного здоровья определяются негативными социально-бытовыми и производственными факторами, такими, как низкие доходы населения, увеличение дефицита денежных доходов малоимущего населения, неблагоприятная экологическая обстановка и т.д. Задачей данной работы является исследование зависимости заболеваемости населения РФ от ряда переменных, которые характеризуют социально-экономическое состояние страны за период с 1995 по 2010 год включительно.Общее назначение множественной регрессии состоит в анализе связи между несколькими независимыми переменными и зависимой переменной, поэтому если в рассматриваемой практической ситуации между собой взаимодействуют несколько факторов, то в этом случае целесообразно рассматривать многофакторный корреляционно-регрессионный анализ.Обоснование взаимосвязи между факторами, влияющими на результативный показатель. Основная цель множественного корреляционно-регрессионного анализа - определить функциональную зависимость, которая наилучшим образом описывает взаимосвязи результативного показателя у и факторных признаков.Качество полученной модели оценивается при помощи множественного коэффициента детерминации: R2yx1x2…x3= R2, где Для оценки значимости параметров уравнения множественной регрессии используются частные t-критерии Стьюдента: ; Для оценки значимости переменных используется частный F-критерий Фишера. Оценка значимости и адекватности уравнения в целом производится при помощи F-критерия Фишера. n - наблюдений; k - факторных признаковДва факторных признака называют коллинеарными, если между ними существует тесная линейная взаимосвязь. Несколько факторных признаков называются мультиколлинеарными, если между ними существует тесная линейная взаимосвязь. Поскольку одним из условий нахождения уравнения множественной регрессии является независимость действия факторов, коллинеарность факторов нарушает это условие, поэтому один из них рекомендуется исключить. Многие авторы по-разному определяют тесноту взаимосвязи: Громыко: Елисеева: Методы устранения колинеарности (мультиколлеарности): · Исключить из рассматриваемой выборки один или несколько признаков.Значение коэффициента корреляции свидетельствует о сильной и тесной взаимосвязи между величиной заболеваний населения и социально-экономическими факторами. Данная модель полностью незначима, так как уровень значимости константы и всех переменных превышает 0.05, следовательно, для дальнейшего анализа ее использовать нецелесообразно. Данная модель является полностью значимой (уровень значимости не превышает 0.05), а полученные коэффициенты корреляции и детерминации достаточно высокие. Значение коэффициента корреляции свидетельствует о тесной взаимосвязи между величиной заболеваний и величиной дефицита денежного дохода малоимущего населения (млн. руб.), а также числом больничных учреждений. Данная модель является частично незначимой, так как переменная Х1 является незначимой (уровень значимости 0.365982>0.05), а константа и переменная Х4 - значимые (соответствуют уровню значимости <0.05).Целью данной курсовой работы было выявление зависимости заболеваемости населения РФ от ряда переменных, которые характеризуют социально-экономическое состояние страны за период с 1995 по 2010 год. В результате исследования был получен вариант регрессионной модели такой же, как и при эмпирическом способе последовательного включения и исключения переменных. Данная модель множественной линейной регрессии является адекватной и полностью значимой, т.к. уровни значимости константы и переменной Х4 не превышают 0.05. Высокий коэффициент детерминации, равный 0.89232203, свидетельствует о том, что 90% доли общей дисперсии объясняется полученным уравнением ММЛР (дефицит денежного дохода малоимущего населения влияет на 90%), а оставшийся 10% приходятся за счет воздействия случайных (неучтенных) факторов, следовательно, данное уравнение высокого качества. Но при этом выделяется один существенный фактор - дефицит денежного дохода малоимущего населения.
План
Содержание
1. Постановка задачи
2. Модель множественной линейной регрессии
2.1 Задачи множественного корреляционно-регрессионного анализа
2.2 Анализ уравнения множественной линейной регрессии
2.3 Коллинеарность и мультиколлинеарность
3. Решение задачи
Выводы
Список использованной литературы
1. Постановка задачи
Вывод
Целью данной курсовой работы было выявление зависимости заболеваемости населения РФ от ряда переменных, которые характеризуют социально-экономическое состояние страны за период с 1995 по 2010 год.
В результате исследования был получен вариант регрессионной модели такой же, как и при эмпирическом способе последовательного включения и исключения переменных.
Полученное уравнение регрессии: y = 96117.7495 0.0436*Х4
Данная модель множественной линейной регрессии является адекватной и полностью значимой, т.к. уровни значимости константы и переменной Х4 не превышают 0.05. Высокий коэффициент детерминации, равный 0.89232203, свидетельствует о том, что 90% доли общей дисперсии объясняется полученным уравнением ММЛР (дефицит денежного дохода малоимущего населения влияет на 90%), а оставшийся 10% приходятся за счет воздействия случайных (неучтенных) факторов, следовательно, данное уравнение высокого качества. Таким образом, она целесообразна для дальнейшего экономического использования.
Но в связи с тем, что почти все коэффициенты в корреляционной матрице больше 0.7, нельзя говорить о надежности результатов множественной регрессии. Так как здесь присутствует сильная мультиколлинеарность факторов.
Вследствие этого можно сделать вывод, что заболеваемость населения нашей страны зависит практически от всех рассматриваемых факторов. Но при этом выделяется один существенный фактор - дефицит денежного дохода малоимущего населения. Нехватка денег приводит к опасным болезням, способным значительно ухудшить качество жизни любого человека. Заболеваемость населения - это один из основных индикаторов качества жизни населения.
Повышение качества жизни граждан объявлено ключевым вопросом государственной политики России. Приоритетный национальный проект "Здоровье" включает основные направления: · Укрепление здоровья населения России, снижение уровня заболеваемости, инвалидности, смертности;
· Повышение доступности и качества медицинской помощи;
· Удовлетворение потребности населения в высокотехнологичных видах медицинской помощи.
Деятельность государства в социальной сфере, прежде всего, сориентирована на обеспечение роста реальных денежных доходов как основы улучшения жизни населения, предотвращение малообеспеченности, недопущение проявлений социальной несправедливости и социального напряжения в обществе.
Список литературы
1. Федеральная служба государственной статистики: электронный ресурс. Режим доступа: http://www.gks.ru.
Выбросы загрязняющих веществ в атмосферный воздух от автотранспорта http://www.gks.ru/bgd/regl/b03_13/ISSWWW.exe/Stg/d010/i010330r. htm http://www.gks.ru/bgd/regl/b06_13/ISSWWW.exe/Stg/d01/03-06. htm
