Реферат: Регрессионный анализ рынка труда

Приведенные результаты показывают, что построенная регрессия значительно лучше по всем параметрам регрессии, характеристики которой приведены в табл. П.5.6. и П.5.7: она в целом значима на высоком уровне (F = 13,880), множественной коэффициент корреляции равен 0,605 против 0,556. Связь доли убыточных предприятий промышленности с долей предприятий негосударственного сектора значимо отрицательна (P_v = 0,002). Связь доли убыточных предприятий с долей работающих на негосударственных промышленных предприятиях становится значимой на 10% уровне (P_v = 0,093). Однако связь с долей продукции, производимой промышленными предприятиями негосударственного сектора остается не значимой (P_v = 0,923). Поэтому построим регрессию без показателя доли производимой продукции. Результаты приведены в табл. 7 и 8.

Таблица 7. Результаты регрессионного анализа от 2 характеристик разгосударствления промышленности (П1 и Р) с учетом преобразования Кохрана-Орката:

Множественный коэффициент корреляции (R)	0,605
R-квадрат	0,366
Нормированный R-квадрат	0,340
Стандартная ошибка	7,468
Наблюдения	78
F-статистика	21,104
DW-статистика	2,218

Таблица 8 . Коэффициенты линейной регрессии с учетом преобразования Кохрана-Орката:

Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение
Свободный член	121,326	12,945	9,373	0,000
Доля предприятий	-0,522	0,163	-3,199	0,002
Доля работающих	-0,258	0,082	-3,155	0,002

Как видно из приведенных результатов, в данном случае построенная регрессия значима даже на 1% уровне (F = 21,104). Регрессионные коэффициенты значимы на 3% уровне.

Практическая часть.

- уравнение регрессии.

x	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
y	1.35	1.09	6.46	3.15	5.80	7.2	8.07	8.12	8.97	10.66

Приведем квадратное уравнение к линейной форме:

;

Запишем матрицу X.

Составим матрицу Фишера.

Система нормальных уравнений.

Решим ее методом Гаусса.

Уравнение регрессии имеет вид:

Оценка значимости коэффициентов регрессии.

Для проверки нулевой гипотезы используем критерий Стьюдента.