Экономика и менеджмент \ Статистика

Изучение потребительского поведения, страница 7

Model                   1,93887E6      1    1,93887E6      94,66       0,0000

Residual                 163854,0      8      20481,7

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

Total (Corr.)           2,10272E6      9

Correlation Coefficient = 0,960248

R-squared = 92,2076 percent

Standard Error of Est. = 143,114

Линейное уравнение зависимости расходов домохозяйств на покупку алкогольных напитков от среднедушевых доходов

Regression Analysis - Linear model: Y = a + b*X

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

Dependent variable: Y2

Independent variable: X

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

                               Standard          T

Parameter       Estimate         Error       Statistic        P-Value

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

Intercept        23,8202        6,99547        3,40508         0,0093

Slope          0,0105911     0,00129561        8,17457         0,0000

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

                           Analysis of Variance

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

Source             Sum of Squares     Df  Mean Square    F-Ratio      P-Value

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

Model                     10177,8      1      10177,8      66,82       0,0000

Residual                  1218,46      8      152,308

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

Total (Corr.)             11396,2      9

Correlation Coefficient = 0,94503

R-squared = 89,3082 percent

Standard Error of Est. = 12,3413

Продолжение приложения 21

Линейное уравнение зависимости расходов домохозяйств на покупку непродовольственных товаров от среднедушевых доходов

Regression Analysis - Linear model: Y = a + b*X

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

Dependent variable: Y3

Independent variable: X

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

                               Standard          T

Parameter       Estimate         Error       Statistic        P-Value

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

Intercept       -698,207        122,755       -5,68779         0,0005

Slope           0,517938      0,0227352        22,7814         0,0000

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

                           Analysis of Variance

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

Source             Sum of Squares     Df  Mean Square    F-Ratio      P-Value

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

Model                   2,43405E7      1    2,43405E7     518,99       0,0000

Residual                 375197,0      8      46899,6

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

Total (Corr.)           2,47157E7      9

Correlation Coefficient = 0,992381

R-squared = 98,4819 percent

Standard Error of Est. = 216,563

Приложение 22

Уравнения регрессии для построения теоретических коэффициентов эластичности

Линейные уравнения регрессии, отражающие зависимость среднедушевого дохода и потребительских расходов на покупку:

1)  хлеба и хлебных продуктов

Y = 166,802 + 0,0146324 X;

2)  картофеля

Y = 17,4328 + 0,000943588 X;

3)  овощей и бахчевых

          Y = 43,8888 + 0,0159395 X;

     4)  фруктов и ягод

          Y = 44,6194 + 0,00833348 X;

5)  мяса и мясных продуктов

Y = 201,127 + 0,0372623 X

6)  рыбы и рыбных продуктов

Y = 14,919 + 0,00853464 X

7)  молока и молочных продуктов

Y = 80,3795 + 0,0145091 X

8)  сахара и кондитерских изделий

Y = 53,2718 + 0,00716738 X

9)  яиц

Y = 27,0072 + 0,00236348 X

10)  масла растительного и других жиров

Y = 34,3146 + 0,00242097 X

11)  чая, кофе, безалкогольных напитков и др.

Y = 60,3744 + 0,0105194 X

12)  одежды, обуви, белья и тканей

Y = -1027,46 + 0,549829 X

13)  телерадиоаппаратуры, предметов для отдыха и увлечений

Y = -100,955 + 0,0604306 X

14)  транспортных средств

Y = -255,936 + 0,100124 X

15)  мебели, домашнего оборудования, предметов ухода за домом

Y = -251,69 + 0,137154 X

16)  строительных материалов

Y = -11,6809 + 0,0145895 X

17)  топлива

Y = -25,0741 + 0,0186848 X

18)  табачных изделий

Y = 18,7492 + 0,00756005 X

19)  медицинских товаров, предметов гигиены

Y = -101,064 + 0.0658361 X

Продолжение приложения 22

Уравнения регрессии, отражающие экспоненциальную зависимость среднедушевого дохода и потребительских расходов на оплату услуг:

1)  жилищно-коммунального хозяйства всего

Y = exp (5,43237 + 0,0000977948 X)

2)  жилья

Y = exp (3,83775 + 0,0000738073 X)

3)  электроэнергии

Y = exp (4,0643 + 0,0000804583 X)

4)  центрального отопления

Y = exp (4,02362 + 0,000147862 X)

5)  воды и др. коммунальных услуг

Y = exp (4,20145 + 0,0000670332 X)

6)  других бытовых услуг

Y = exp (2,75239 + 0,000262529 X)

7)  услуг учреждений культуры

Y = exp (0,595519 + 0,000261885 X)

8)  услуг в системе образования

Скачать файл