Отчет по использованию метода корреляционно-регрессионного анализа, страница 3

На основе анализа корреляционной матрицы, можно сказать, что все показатели оказывают непосредственно значимое воздействие на ВРП, (т.е. являются статистически значимыми), соответственно они все будут использованы в процесс использования множественной регрессии.

После входа в соответствующий модуль отметим, что ВРП является зависимой переменной, а все остальные факторы являются независимыми переменными.

Следующим шагом будет анализ итоговой регрессионной таблицы.

 

5. Интерпретация полученных данных и выводы.

Итак, на основе анализы мы получили следующие данные: все регионы ПФО по указанным классификационным параметром удалось разделить в целом на 4 кластерные группы.

В первую группу входят:

- Нижегородская область

- Пермская область

- Республика Башкортостан

- Республика Татарстан

Во вторую группу входят:

- Оренбургская область

- Саратовская область

На основе построенной таблицы  можно сделать следующий вывод- наибольшее влияние на ВРП оказывают такие показатели, как производство промышленной продукции в фактически действовавших ценах (млн. руб.) а так же объем оказанных платных услуг на душу населения (руб.).

Кроме этого можно выписать уравнение регрессии-

 y=-28348,1-0,1t₁+0,8t₂+0,5t₃-3,9t₄+18,5t₅

Но так как уравнение регрессии можно использовать только в случае его адекватности, проверим качество его подгонки.

Коэффициент корреляции равен  R=0,99130428 что представляет собой достаточно представительный показатель и фактически отражает наличие линейной зависисмости.

В результате расчетов получили,  коэффициент детерминации R²= 0,9827, скорректированный коэффициент детерминации = 0,9719. Значения этих показателей подтверждают значимость модели. В частности R²= 0,9827 показывает, что уравнение регрессии на 98% объясняет изменчивость переменной. t- критерии для указанных переменных показывают статистическую значимость параметров регрессии, а p- уровень вероятность появления t- критерия, соответственно в совокупности, указанные параметры, подтверждают правильность выбора в качестве наиболее значимых указанных параметров, а также подтверждают адекватность модели. Алее провеем дисперсионный анализ, на основе которого получим, что F- критерий равен 90,80102, что в свою очередь подтверждает нулевую гипотезу.

Кроме этого можно обратить внимание на частичные корреляции.

переменная	Beta in	Partial  Corl.	Semipart  Corl.	Допуск	R-square	t(8)	p-level
Личные потребительские расходы на конечную продукцию  на душу населения руб.	-0,011947	-0,021058	-0,002772	0,053819	0,946181	-0,059573	0,953957
Валовые инвестиции  млн. руб	0,234590	0,270741	0,037009	0,024888	0,975112	0,795482	0,449289
Объем промышленной  продукции в фактически действовавших  ценах млн. руб.	0,673662	0,672359	0,119525	0,031480	0,968520	2,569108	0,033174
Сальдо внешнеторгового оборота Экспорт- Импорт млн. USD	-0,099309	-0,145812	-0,019395	0,038141	0,961859	-0,416874	0,687731
Объем платных услуг на  душу населения руб.	0,257437	0,636448	0,108580	0,177893	0,822107	2,333855	0,047873