Влияние состояния здравоохранения и транспортной обеспеченности на жизнь и здоровье людей

(8) (8) (8) (8)

0,0005 0,0116 0,0067 0,0093

y5 0,9480 0,9164 0,7147

(8) (8) (8)

0,0003 0,0014 0,0464

y6 0,9480 0,9468 0,5655

(8) (8) (8)

0,0003 0,0004 0,1440

y7 0,9164 0,9468 0,7221

(8) (8) (8)

0,0014 0,0004 0,0431

y8 0,7147 0,5655 0,7221

(8) (8) (8)

0,0464 0,1440 0,0431

Эта таблица показывает корреляцию между каждой парой переменны

х. Коэффициенты корреляции располагаются в интервале от -1 до + 1 и определяют величину линейных отношений между переменными. В круглых скобках показывается число пар данных, по которым вычислялись коэффициенты. Третье число в каждом столбике - р-значение, которое проверяет статистическое значение корреляций. р-значение ниже 0.05 указывает на статистически существенную корреляцию отличную от нуля с 95 % вероятностью. Следующие пары переменных имеют р-значение ниже 0.05:

x1 и x6; x1 и y3; x1 и y4; x1 и y5; x1 и y8; x2 и y3; x2 и y4; x2 и y5; x2 и y6; x2 и y7; x2 и y8; x3 и x6; x3 и y3; x3 и y4; x3 и y5; x3 и y6; x3 и y7; x4 и x5; x6 и y3; x6 и y4; x6 и y5; x6 и y6; y3 и y4; y3 и y5; y3 и y6; y3 и y7; y4 и y5; y4 и y6; y4 и y7; y4 и y8; y5 и y6; y5 и y7; y5 и y8; y6 и y7; y7 и y8.

2.3 Анализ множественной регрессии

Таблицы показывают результаты приспособления многократной линейной регрессионной модели для описания отношения между 1 зависимой и 6 независимыми переменными.

Приводится уравнение приспособленной модели.

Если р-значение больше 0,10, то не имеется статистически существенных отношений между переменными.

R2 (Коэффициент детерминации) показывает, на сколько процентов модель объясняет зависимость между переменными.

Приспособленный R2 является более подходящим для сравнения моделей с различным числом независимых переменных.

у1 – средняя продолжительность жизни женщин

Стандартная T р-

Параметр Оценка ошибка критерий значение

Постоянная 99,1558 12,2841 8,07187 0,0785

x1 -0,0999052 0,0743066 -1,3445 0,4071

x2 -0,00531697 0,0592555 -0,0897296 0,9430

x3 -0,0536492 0,0250932 -2,13799 0,2785

x4 0,000403861 0,000199043 2,02901 0,2915

x5 -0,00000996529 0,00000547838 -1,81902 0,3200

x6 -0,029481 0,347949 -0,084728 0,9462

Дисперсионный анализ

Источник Сумма Число Среднее F- р-

квадратов значений квадратов критерий значение

Модель 43,4951 6 7,24919 1,92 0,4954

Остаток 3,78362 1 3,78362

--------------------------------------- --------------------------------------

Общее кол. 47,2788 7

R2 (коэффициент детерминации) = 91,9972 %

R2 (приспособленный к числу значений) = 43,9804 %

Стандартная ошибка оценки = 1,94515

Средняя абсолютная ошибка = 0,508709

Уравнение регрессионной модели:

y1 = 99,1558 - 0,0999052*x1 - 0,00531697*x2 - 0,0536492*x3 + 0,000403861*x4 –

- 0,00000996529*x5 - 0,029481*x6

у2 – средняя продолжительность жизни мужчин

Стандартная T р-

Параметр Оценка ошибка критерий значение

Постоянная 91,8641 3,78199 24,2899 0,0262

x1 -0,0967528 0,0228772 -4,22922 0,1478

x2 -0,0309012 0,0182433 -1,69384 0,3395

x3 -0,0844186 0,0077256 -10,9271 0,0581

x4 0,000504772 0,0000612807 8,23705 0,0769

x5 -0,0000160501 0,00000168666 -9,51586 0,0667

x6 0,487637 0,107125 4,55203 0,1377

Дисперсионный анализ

Источник Сумма Число Среднее F- р-

квадратов значений квадратов критерий значение

-----------------------------------------------------------------------------

Модель 98,0564 6 16,3427 45,57 0,1114

Остаток 0,358641 1 0,358641

-----------------------------------------------------------------------------

Общее кол. 98,415 7

R2 (коэффициент детерминации) = 99,6356 %

R2 (приспособленный к числу значений) = 97,4491 %

Стандартная ошибка оценки = 0,598866

Средняя абсолютная ошибка = 0,156619

Уравнение регрессионной модели:

y2 = 91,8641 - 0,0967528*x1 - 0,0309012*x2 - 0,0844186*x3 ++ 0,000504772*x4 - 0,0000160501*x5 + 0,487637*x6

у3 – рождаемость на 1000 человек

Стандартная T р-

Параметр Оценка ошибка критерий значение

-----------------------------------------------------------------------------

Постоянная 11,1768 1,74903 6,39032 0,0988

x2 -0,191681 0,00843686 -22,7195 0,0280

x1 0,0440065 0,0105799 4,15946 0,1502

x3 0,0361766 0,0035728 10,1255 0,0627

x4 0,0000281208 0,00002834 0,992265 0,5025

x5 -0,00000402137 7,80019E-7 -5,15548 0,1220

x6 0,606653 0,0495414 12,2454 0,0519

Дисперсионный анализ

-----------------------------------------------------------------------------

Источник Сумма Число Среднее F- р-

квадратов значений квадратов критерий значение

-----------------------------------------------------------------------------

Модель 505,498 6 84,2497 1098,39 0,0228

Остаток 0,0767031 1 0,0767031

-----------------------------------------------------------------------------

Общее кол. 505,575 7

R2 (коэффициент детерминации) = 99,9848 %

R2 (приспособленный к числу значений) = 99,8938 %

Стандартная ошибка оценки = 0,276953

Средняя абсолютная ошибка = 0,0724306

Уравнение регрессионной модели:

y3 = 11,1768 - 0,191681*x2 + 0,0440065*x1 + 0,0361766*x3 +

+ 0,0000281208*x4 - 0,00000402137*x5 + 0,606653*x6

у4 – Смертность на 1000 человек

Стандартная T р-

Параметр Оценка ошибка критерий значение

-----------------------------------------------------------------------------

Постоянная 5,46707 0,830794 6,58054 0,0960

x2 0,0787761 0,00400754 19,657 0,0324

x1 0,0111729 0,00502547 2,22325 0,2691

x3 -0,0155568 0,00169709 -9,16674 0,0692

x4 0,000232669 0,0000134616 17,2839 0,0368

x5 -0,0000055904 3,70512E-7 -15,0883 0,0421

x6 -0,0626762 0,0235323 -2,66341 0,2287

-----------------------------------------------------------------------------

Дисперсионный анализ

-----------------------------------------------------------------------------

Источник Сумма Число Среднее F- р-

квадратов значений квадратов критерий значение

-----------------------------------------------------------------------------

Модель 47,8914 6 7,98191 461,21 0,0352

Остаток 0,0173064 1 0,0173064

-----------------------------------------------------------------------------

Общее кол. 47,9088 7

R2 (коэффициент детерминации) = 99,9639 %

R2 (приспособленный к числу значений) = 99,7471 %

Стандартная ошибка оценки = 0,131554

Средняя абсолютная ошибка = 0,0344048

Уравнение регрессионной модели:

y4 = 5,46707 + 0,0787761*x2 + 0,0111729*x1 - 0,0155568*x3 + 0,000232669*x4 - 0,0000055904*x5 - 0,0626762*x6

у5 – коэффициент естественного прироста на 1000 человек

Стандартная T р-

Параметр Оценка ошибка критерий значение

-----------------------------------------------------------------------------

Постоянная 6,11292 2,52953 2,41662 0,2498

x2 -0,269378 0,0122018 -22,0769 0,0288

x1 0,0294256 0,0153011 1,9231 0,3053

 Скачать реферат