Уровень заработной платы и доходов населения

Таблица 4.2. Матрица коэффициентов парной корреляции

Следующий этап проведения КРА – это регрессионный анализ. В пункте «Сервис»/ «Анализ данных» / «регрессия», в данном диалоговом окне указали диапазон результативного показателя (у) и факторного показателя (Таблица 4.3)

Таблица 4.3. Регрессионная статистика

Согласно коэффициенту множественной корреляции R=0,894588185, связь между уровнем заработной платы населения и уровнем численности населения с доходами ниже прожиточного минимума сильная. Коэффициент детерминации R=0,0800288 показывает, что 80 % вариации Зависимость уровня населения с доходами ниже прожиточного минимума и уровня заработной платы составляет, а на остальные 20 % оказали влияние другие факторы, не включенные в модель, что показывает.

Оценка значимости уравнения регрессии в целом приводиться по F-критерию Фишера (F фактическая=16,02), приведенному в таблице 4.4.(α=0,05; к1=m=1; к2=5, Fтабличная=6,61). Так как F фактическая › Fтабличного, то уравнение является статистически значимым.

Таблица 4.4. Дисперсионный анализ

По данным представленных в таблице 4.5 линейное уравнение регрессии уровня занятости имеет вид:

y=1029,5-54,5*х

Коэффициент регрессии b=-54,5 показывает, что уменьшение численности населения, чей доход ниже прожиточного минимума на 1 человека от своего среднего значения по группе годов повлечет уменьшение уровня заработной платы на -54,5 %.

Таблица 4.5. Основные характеристики параметров регрессионного уравнения

А: t факт= 16,1, t табл=2,77 , t факт > t табл, отсюда параметр уравнения является статистически значимым. В: t факт= -4, , t табл=2,77 , t факт < t табл, отсюда параметр уравнения является статистически не значимым.

Таблица 4.6. Отклонения фактических данных результативного показателя от предсказанных значений

 Скачать реферат