Содержание
- 2. Цель, предмет и объект исследования Цель исследования - выявление социально-демографических факторов и количественная оценка их влияния
- 3. Задачи исследования исходя из экономических соображений, отобрать социально-демографические факторы, влияющие на рождаемость; провести регрессионный анализ рождаемости
- 4. Набор показателей К выбранным показателям относятся: y - число родившихся (чел) x1 - число браков x2
- 5. Фрагмент информационной базы исследования Таблица 1 – Фрагмент таблицы с исходными данными
- 6. Классическая линейная модель множественной регрессии (1) (2) (3) (4) (5) Условия Гаусса-Маркова 1) х1,…,хк – детерминированные
- 7. Оценка коэффициентов ЛММР методом наименьших квадратов (6) (7) (8) (9) (10)
- 8. Исследование закона распределения регрессионных остатков Рисунок 1 – Гистограмма частот и проверка гипотезы о характере закона
- 9. Проверка выполнения третьего условия Гаусса-Маркова (11) (12)
- 10. Проверка значимости ЛММР (13) (14)
- 11. Проверка значимости и построение доверительных интервалов для коэффициентов модели (15) (16) (17) (18)
- 12. Исследование линейной модели множественной регрессии на наличие мультиколлинеарности объясняющих переменных (19) Рисунок 2 - Оценка матрицы
- 13. Устранение мультиколлинеарности между объясняющими переменными линейной модели множественной регрессии (20) (21) (22) (23)
- 14. Устранение мультиколлинеарности путем перехода к ортогональным переменным (24) (25) (26) Рисунок 3 - Вклады главных компонент
- 15. Обобщенная линейная модель множественной регрессии (27) (28) 1) х1,…,хк – детерминированные переменные 2) ранг матрицы X
- 16. Обобщенный метод наименьших квадратов (29) (30) (31) (32) (33) (34)
- 17. Исследование гетероскедастичности регрессионных остатков ЛММР по переменной x1 (37) (35) (36) Рисунок 5 - График зависимости
- 18. Исследование гетероскедастичности регрессионных остатков ЛММР по переменной x1 (38) (39) (40) Тест Голдфелда-Квандта Рисунок 6 -
- 19. Исследование гетероскедастичности регрессионных остатков ЛММР по переменной x2 Тест Голдфелда-Квандта p>α (0.07>0.05) Тест Глейзера Таблица 3
- 20. Исследование гетероскедастичности регрессионных остатков ЛММР по переменной x4 Тест Голдфелда-Квандта Тест Глейзера Таблица 4 - Результаты
- 21. Исследование гетероскедастичности регрессионных остатков ЛММР по переменной x5 Тест Голдфелда-Квандта Тест Глейзера Таблица 5 - Результаты
- 22. Коррекция стандартных ошибок в форме Уайта Рисунок 10 - Результаты коррекции стандартных ошибок коэффициентов регрессионной модели
- 23. Исследование линейной модели множественной регрессии на наличие автокорреляции регрессионных остатков (45) (46) Статистика Дарбина-Уотсона - принимается
- 24. Исследование ЛММР на наличие автокорреляции регрессионных остатков по переменным x1 и x2 Рисунок 10 - График
- 25. Исследование ЛММР на наличие автокорреляции регрессионных остатков по переменным x4 и x5 Рисунок 12 - График
- 26. Построение точечной оценки прогнозируемого значения функции регрессии в точке Таблица 6 - Результаты оценивания прогнозируемого значения
- 27. Построение доверительных интервалов для прогнозируемого значения и значения функции регрессии в точке Таблица 7 – Доверительные
- 28. Анализ дифференциации муниципальных образований Оренбургской области Рисунок 14 - Дендрограмма объединения классов методом Уорда Рисунок 15
- 29. Регрессионный анализ рождаемости на основе модели с переменной структурой Критерий Чоу (53) (54) (55)
- 30. Подход Бокса-Кокса (56) (57) (58)
- 31. Моделирование числа родившихся с использованием подхода Бокса-Кокса (59) (60) Таблица 9 – Значения функции максимального правдоподобия
- 32. Выводы 1. Для описания зависимости уровня рождаемости населения от выбранных факторов рассмотрена линейная регрессионная модель. Получено
- 34. Скачать презентацию