Безопасность жизнедеятельности / Курсовая работа: Влияние состояния здравоохранения и транспортной обеспеченности на

Курсовая работа: Влияние состояния здравоохранения и транспортной обеспеченности на

Средняя абсолютнаяошибка = 3,35611

Уравнение регрессионной модели:

y8 = 366,892 - 0,735043*x2 - 1,49102*x1 + 0,248001*x3 - 0,00223802*x4 + 0,0000643646*x5 - 5,0967*x6

Результаты анализа многократной регрессии:

Переменные, ранжированные в порядке увеличения р-значения

№п/п	Переменная	р-значение
1	у3	0,0228
2	у5	0,0256
3	у6	0,0288
4	у4	0,0352
5	у2	0,1114
6	у8	0,2830
7	у7	0,3039
8	у1	0,4954

Т.к. р-значение переменной у3 наименьшее, то переменная у3 (рождаемость на 1000 человек) является наиболее зависимой от 6 независимых переменных.

Т.к. р-значение переменных у3, у4, у5, у6 меньше 0,05, то модели многократной регрессии, соответствующие этим переменным можно считать достаточно значимыми.

2.4 Анализ простой регрессии

В данном разделе приведены результаты приспособления моделей для описания отношений между переменными и уравнения регрессионных моделей.

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

Коэффициент корреляции указывает на силу отношений между переменными.

F-критерий показывает уровень адекватности модели. При значении F- критерия > 3 модель считается адекватной.

р-значение показывает уровень значимости модели или ее компонентов. Если р-значение меньше чем 0.05, то имеется статистически существенная зависимость между переменными с 95 % уровнем доверительности.

Т-критерий показывает уровень достоверности модели. Модель считается достоверной при значении Т-критерии >3.

Ниже приведены наиболее значимые модели для описания отношений между переменными.