Информационная система исследования влияния экономических, социальных и экологических факторов на условия жизни в городе Елабуга
Разработки модели комфортности проживания жителей в городе, состоящей из совокупности регрессионных моделей. Анализ показателей уровня жизни людей с учетом влияния на них экономических, социальных и экологических факторов с помощью программы Statistica.
| Рубрика | Экономико-математическое моделирование |
| Вид | курсовая работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 24.03.2016 |
| Размер файла | 306,2 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Intercept: -83,67455487 Std.Error: 25,16755 t( 22) = -3,325 p < ,0031
Multiple Regression Results (Step 12)
Dependent: y1 Multiple R = ,97217400 F = 43,05584
R?= ,94512229 df = 12,30
No. of cases: 43 adjusted R?= ,92317121 p = ,000000
Standard error of estimate: ,369882548
Intercept: -76,41778041 Std.Error: 19,89526 t( 30) = -3,841 p = ,0006
x4 beta=,143 x15 beta=,955 x1 beta=,315
x17 beta=,419 x12 beta=-1,4 X10 beta=-,29
x2 beta=1,37 x6 beta=-,99 x9 beta=1,25
x13 beta=,513 x14 beta=-1,1 x16 beta=,187
Таблица 7
|
Beta |
Std.Err. |
B |
Std.Err. |
t(30) |
p-level |
||
|
Intercept |
-76,4178 |
19,89526 |
-3,84100 |
0,000590 |
|||
|
x4 |
0,14347 |
0,249391 |
0,1291 |
0,22440 |
0,57527 |
0,569399 |
|
|
x15 |
0,95523 |
0,210671 |
0,0812 |
0,01791 |
4,53424 |
0,000086 |
|
|
x1 |
0,31495 |
0,314306 |
0,0004 |
0,00043 |
1,00205 |
0,324335 |
|
|
x17 |
0,41921 |
0,102826 |
0,2400 |
0,05888 |
4,07691 |
0,000309 |
|
|
x12 |
-1,37955 |
0,591230 |
-0,0306 |
0,01311 |
-2,33335 |
0,026523 |
|
|
X10 |
-0,28988 |
0,078271 |
-0,0002 |
0,00005 |
-3,70348 |
0,000857 |
|
|
x2 |
1,37382 |
0,718464 |
0,0007 |
0,00038 |
1,91216 |
0,065448 |
|
|
x6 |
-0,98697 |
0,585494 |
-0,0008 |
0,00045 |
-1,68570 |
0,102228 |
|
|
x9 |
1,25253 |
0,517139 |
1,4906 |
0,61542 |
2,42203 |
0,021687 |
|
|
x13 |
0,51322 |
0,355335 |
0,0008 |
0,00054 |
1,44433 |
0,159009 |
|
|
x14 |
-1,07246 |
0,719745 |
-0,0079 |
0,00528 |
-1,49006 |
0,146648 |
|
|
x16 |
0,18668 |
0,158358 |
0,2744 |
0,23277 |
1,17888 |
0,247711 |
Multiple Regression Results
Dependent: y2 Multiple R = ,87210322 F = 3,494130
R?= ,76056402 df = 20,22
No. of cases: 43 adjusted R?= ,54289495 p = ,002736
Standard error of estimate:42,158256437
Intercept: 3991,4348208 Std.Error: 2637,655 t( 22) = 1,5133 p = ,1445
x1 beta=-1,7 x2 beta=4,28 x3 beta=,128
x4 beta=,592 x5 beta=-,55 x6 beta=3,21
x7 beta=-,94 x8 beta=-,23 x9 beta=-,82
X10 beta=,306 x11 beta=,110 x12 beta=-2,4
x13 beta=-1,1 x14 beta=,652 x15 beta=,261
x16 beta=,187 x17 beta=-,19 x18 beta=,007
x19 beta=,389 x20 beta=,279
Таблица 8
|
Beta |
Std.Err. |
B |
Std.Err. |
t(22) |
p-level |
||
|
Intercept |
3991,435 |
2637,655 |
1,51325 |
0,144450 |
|||
|
x1 |
-1,73208 |
0,945461 |
-0,111 |
0,061 |
-1,83200 |
0,080526 |
|
|
x2 |
4,28301 |
2,394559 |
0,107 |
0,060 |
1,78864 |
0,087453 |
|
|
x3 |
0,12762 |
0,149588 |
0,005 |
0,005 |
0,85315 |
0,402768 |
|
|
x4 |
0,59199 |
0,723097 |
24,890 |
30,402 |
0,81869 |
0,421743 |
|
|
x5 |
-0,55275 |
0,713418 |
-0,190 |
0,245 |
-0,77479 |
0,446709 |
|
|
x6 |
3,20661 |
1,905464 |
0,115 |
0,068 |
1,68285 |
0,106544 |
|
|
x7 |
-0,93901 |
2,073260 |
-0,088 |
0,195 |
-0,45292 |
0,655045 |
|
|
x8 |
-0,22941 |
1,035943 |
-0,041 |
0,187 |
-0,22145 |
0,826783 |
|
|
x9 |
-0,82137 |
1,520145 |
-45,674 |
84,527 |
-0,54035 |
0,594383 |
|
|
X10 |
0,30644 |
0,251101 |
0,009 |
0,007 |
1,22040 |
0,235232 |
|
|
x11 |
0,10980 |
1,394986 |
0,010 |
0,126 |
0,07871 |
0,937977 |
|
|
x12 |
-2,36767 |
2,329706 |
-2,453 |
2,414 |
-1,01630 |
0,320535 |
|
|
x13 |
-1,05587 |
1,165177 |
-0,075 |
0,083 |
-0,90619 |
0,374656 |
|
|
x14 |
0,65233 |
1,939244 |
0,224 |
0,665 |
0,33638 |
0,739769 |
|
|
x15 |
0,26123 |
0,738047 |
1,038 |
2,933 |
0,35394 |
0,726752 |
|
|
x16 |
0,18679 |
0,446539 |
12,830 |
30,670 |
0,41831 |
0,679775 |
|
|
x17 |
-0,19399 |
0,309355 |
-5,190 |
8,277 |
-0,62707 |
0,537071 |
|
|
x18 |
0,00664 |
0,419374 |
0,034 |
2,166 |
0,01584 |
0,987505 |
|
|
x19 |
0,38905 |
0,212980 |
33,239 |
18,196 |
1,82669 |
0,081348 |
|
|
x20 |
0,27909 |
0,217342 |
6,250 |
4,867 |
1,28411 |
0,212463 |
Dependent: y2 Multiple R : ,87210322 F = 3,494130
R?: ,76056402 df = 20,22
No. of cases: 43 adjusted R?: ,54289495 p = ,002736
Standard error of estimate: 42,158256437
Intercept: 3991,4348208 Std.Error: 2637,655 t( 22) = 1,5133 p < ,1445
Multiple Regression Results (Step 6)
Dependent: y2 Multiple R = ,83075274 F = 13,36422
R?= ,69015011 df = 6,36
No. of cases: 43 adjusted R?= ,63850847 p = ,000000
Standard error of estimate:37,490712795
Intercept: -255,6853085 Std.Error: 383,2185 t( 36) = -,6672 p = ,5089
x19 beta=,437 x16 beta=,091 x6 beta=4,19
x12 beta=-2,9 x13 beta=-1,2 x20 beta=,297
Таблица 9
|
Beta |
Std.Err. |
B |
Std.Err. |
t(36) |
p-level |
||
|
Intercept |
-255,685 |
383,2185 |
-0,66721 |
0,508896 |
|||
|
x19 |
0,43743 |
0,137411 |
37,373 |
11,7399 |
3,18338 |
0,002998 |
|
|
x16 |
0,09090 |
0,157602 |
6,244 |
10,8247 |
0,57680 |
0,567665 |
|
|
x6 |
4,18825 |
0,896503 |
0,150 |
0,0321 |
4,67176 |
0,000041 |
|
|
x12 |
-2,94532 |
0,853752 |
-3,051 |
0,8845 |
-3,44985 |
0,001448 |
|
|
x13 |
-1,15602 |
0,544565 |
-0,082 |
0,0386 |
-2,12284 |
0,040712 |
|
|
x20 |
0,29676 |
0,142928 |
6,645 |
3,2006 |
2,07628 |
0,045067 |
комфортность регрессионный экономический statistica
Заключение
Через Елабугу проходит автомобильная дорога Москва - Казань - Уфа - Челябинск. В 15 км находится железнодорожная станция Тихоново для приема грузов, а в 25 км в г. Набережные Челны - грузопассажирская железнодорожная станция и речной порт. Авиационные перевозки выполняются в крупном, имеющем статус международного, аэропорту Бегишево.
Площадь города - 41,1 кв.км. Население города насчитывает около 65000 человек. Елабугу можно назвать городом молодежи, так как в нем имеются педагогический университет со 100-летней историей, школа милиции, филиал Казанского авиационного института и несколько училищ, школ.
В Елабуге сохранились памятники истории и архитектуры. В городе работают церкви, мечети
На территории Елабужского и Тукаевского районов находится Национальный Парк «Нижняя Кама», входящий в состав Государственного лесного фонда России. Национальный Парк «Нижняя Кама» создан по Постановлению Совета Министров Российской Федерации (№ 223 от 20.04.91г) и имеет статус федерального.
Библиографический список
1. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика: Учеб. пособие для вузов. - М.: Высшая школа, 2013. - 479 с.
2. Дорошенко О.В. Введение в эконометрику: практикум.-Краснодар: Кубан.гос.ун-т,2012
3. Мангуст Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А., Эконометрика. Начальный курс.-М.:Дело,2014
4. Нанивская В.Г., Андронова И.В. Теория экономического прогнозирования: Учебное пособие. - Тюмень: ТюмГНГУ, 2010. -- 98 с.
5. Садовникова Н.А. , Шмойлова Р.А., Анализ временных рядов и прогнозирование Выпуск 2 Учебное пособие Руководство по изучению дисциплины, Москва 2013
6. Эконометрика/ под ред. И.И. Елисеевой. - М.: Финансы и статистика,2014
Размещено на Allbest.ru
Подобные документы
Анализ влияния основных социально-экономических показателей на результативный признак. Особенности классической линейной модели множественной регрессии, ее анализ на наличие или отсутствие гетероскедастичности в регрессионных остатках и их автокорреляции.
лабораторная работа [573,8 K], добавлен 17.02.2014Теоретико-методологический подход к построению множественных регрессионных моделей. Моделирование и прогнозирование основных экономических показателей при использовании панельных данных. Исследование объемов продаж пяти предприятий с течением времени.
курсовая работа [2,0 M], добавлен 02.12.2013Оценка влияния разных факторов на среднюю ожидаемую продолжительность жизни по методу наименьших квадратов. Анализ параметров линейной двухфакторной эконометрической модели с помощью метода наименьших квадратов. Графическое изображение данной зависимости.
практическая работа [79,4 K], добавлен 20.10.2015Правила построения экономико-математической модели влияния технико-экономических показателей работы предприятия на фондоотдачу. Проверка отсутствия мультиколлинеарности. Расчет коэффициента автокорреляции. Построение модели в стандартизированном виде.
контрольная работа [193,1 K], добавлен 18.11.2010Уровень жизни - одна из важнейших социально-экономических категорий. Генетический характер зависимости между категориями уровня и качества жизни. Источники статистических данных. Показатели доходов и расходов населения. Региональная социальная политика.
курсовая работа [51,7 K], добавлен 26.06.2013Математические методы систематизации и использования статистических данных для экономических расчетов и практических выводов: анализ структуры продаж автомобилей; оценка влияния рекламы на количество вкладчиков банка; анализ уровня активности населения.
контрольная работа [89,0 K], добавлен 30.12.2010Выявление производственных связей на основе регрессионных моделей. Расчет прогнозных значений показателей, при уровне факторных показателей, на 30% превышающем средние величины исходных данных. Использование коэффициента корреляции рангов Спирмэна.
задача [58,5 K], добавлен 11.07.2010Изучение показателей качества конструкционного газобетона как случайных величин. Проведение модульного эксперимента и дисперсионного анализа с целью определения достоверности влияния факторов на поведение выбранных показателей качества данной продукции.
курсовая работа [342,3 K], добавлен 08.05.2012Зависимость численности пользователей Интернет в конкретной стране от экономических показателей, таких как ВВП на душу населения, национальный доход на душу населения, количество пользовательских компьютеров, а также степень урбанизации населения.
эссе [46,4 K], добавлен 27.03.2008Построение и анализ различных моделей производственных функций с целью прогноза уровня валовой стоимости продукции по сельскохозяйственной отрасли Украины с использованием экономических факторов (капитальных затрат и расходов по заработной плате).
курсовая работа [529,8 K], добавлен 09.01.2011
