Статистическое изучение брачности и разводимости

Дипломная работа - Экономика

Другие дипломы по предмету Экономика

23311847722032431174364329753491027860320122729182445141013480164502422111132633638618941773746631902802238286796114381103491213774327413010136110403233816567164538324421865437131512256832677522933196933482309196503123641223303222643461165176335732096523159137423588

Построим матрицу парных коэффициентов корреляции:

разводсмертьусыновлениерождение Расторжение брака(развод)1смерть0,9811132811усыновление(удочерение)0,9416972330,8756851рождение0,9955908460,9788430,9487564321

Значения линейного коэффициента корреляции (r = 0,981; r = 0,942; r = 0,996) свидетельствует о наличии прямой и очень тесной связи.

Рассчитаем среднюю квадратическую ошибку коэффициента корреляции, которая рассчитывается по формуле:

 

 

. Для r = 0,981 и n = 44 ровняется:

При Р = 0,95 и k = n - 2 = 42, t-критерий Стьюдента определятся по таблице;

tтабл = 2,0211

- критерий, по которому можно судить о значимости коэффициента корреляции. В нашем случае:

, 32,7>2.0211

Следовательно, коэффициент корреляции является существенным.

. Для r =0,942и n = 44:

, 18.84>2.0211

Следовательно, данный коэффициент корреляции также является значимым.

. Для r = 0,996и n = 44:

, 76.6> 2.0211

Следовательно, и данный коэффициент корреляции является значимым.

Далее построим график уравнения связи.

 

Найдем частные коэффициенты эластичности:

КоэффициентыСтандартная ошибкаt-статистикаP-ЗначениеY-пересечение-0,2110642327,225153261-0,0292124230,97684смерть0,1293279440,0392150343,2979174580,002051усыновление2,445924261,0611911982,3048855530,026443рождение0,1975967470,0706896622,7952707840,007927

, в нашем случае b1= 0.129327944

b2=2.44592426

b3=0.197596747

Таким образом получаем, что 0,7242365

13,697176

1,1065478

По значениям средних коэффициентов эластичности можно сделать вывод о более сильном влиянии на результат У признаков факторов первого и третьего.

Построим уравнение множественной линейной регрессии в естественной форме:

 

Множественный линейный коэффициент корреляции равен 0,996567742:

Регрессионная статистикаМножественный R0,996567742R-квадрат0,993147263Нормированный R-квадрат0,992633308Стандартная ошибка36,09268083Наблюдения44

Множественный коэффициент детерминации равен 0,993147263, Следовательно, факторы обуславливают результат примерно на 99%, а влияние прочих факторов всего 1% соответственно.

Вычислим среднюю квадратическую ошибку уравнения, которая рассчитывается по формуле:

 

,

 

где y - значения результативного признака, рассчитанные по уравнению связи;

l - число параметров уравнения.

82,3/219,4=0,375 0,375 *100%=37,5

Полученное отношение значительно больше 15%, поэтому можно утверждать, что уравнение не достаточно хорошо отражает взаимосвязь двух признаков.

Проведем аналитическое выравнивание, используя линейную функцию и построим уравнение тренда. Уравнение линейного тренда имеет следующий вид: =a+bt,

где - выровненные, т.е. лишенные колебаний, уровни тренда;

а - свободный член уравнения, численно равный среднему выровненному уровню для периода, принятого за начало отсчета, то есть для t = 0;

b - средняя величина изменения уровней ряда за единицу изменения времени;

t - номера моментов или периодов времени, к которым относятся уровни временного ряда.

Расчет линейного тренда основан на методе наименьших квадратов:

 

?y = аn + b?t;

?ty = a?t + b?t2.

 

ГодыКоличество разводовtt2yt 200312909-24-2581811478,2520049226-11-922610871,25200592701196709657,252006965224193049050,25итого41057010-607041057

При

 

а = a = 41057 /4 = 10264,25

b = b = -6070/ 100 =-60,7

 

Подставив значения параметров а и b в уравнение тренда, получим следующее уравнение:

?=10264,25-60.7*t

Теперь изобразим графически фактический и выровненный динамические ряды разводимости:

 

 

2.Прогнозирование уровня динамики брачности и разводимости

 

На основании решенного уравнения тренда можно сделать прогнозирование разводимости. Прогнозирование - разработка прогноза или в узком значении - специальные научные исследования конкретных перспектив развития какого-либо явления. Как одна из форм конкретизации научного предвидения в социальной сфере находится во взаимосвязи с планированием, программированием, проектированием, управлением. Обычно в общественных науках: краткосрочное прогнозирование на 1-2 года, среднесрочное на 5-10 лет, долгосрочное на 15-20 лет, сверхдолгосрочное на 50-100 лет. Выделяют три класса методов прогнозирования: экстраполяция, моделирование, опрос экспертов.

Для этого в решенное уравнение тренда подставляем номер прогнозируемого года:

2007 = ?=10264,25-607*3=8443,25

2008 = ?=10264,25-607*4=7836,25

2009 = ?=10264,25-607*5=7211,25

Далее необходимо оценить прогноз на существенность и достоверность. Для этого необходимо рассчитать среднюю ошибку тренда (my) и доверительные границы прогноза.

 

, где

- абсолютный коэффициент колеблемости, рассчитываемый по формуле:

 

= == 2,65

Следовательно =

 

На основе средней ошибки тренда вычислим доверительную ошибку по формуле:

 

= 0,29 *10= 2,9

- критерий Стьюдента. При вероятности F(t)=0,95 t = 2,21.

Так как tфакт.> tтеор, то с вероятностью 0,95 можно считать, что прогнозные уровни разводимости существенны и достоверны.

 

Таблица 4 - Доверительные границы прогноза численности населения.

Годы+-20078443,258446,158440,3520087836,257839,157833,3520097211,257214,157208,35

Относительный показатель колеблемости:

 

= 2,65/ 219,34 *100% = 1,20817, то есть колеблимость присутствует, но она значительно мала .

 

Коэффициент устойчивости = 100%-1,20817%=98,79%, показатель устойчивости очень высок, он характеризует близость фактических уровней к тренду.

За