Статистические методы изучения уровня и качества жизни населения

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

     

      Таблица Регрессионная статистика содержит коэффициенты детерминации, рассчитанные различными методами.

      Таблица Дисперсионный анализ содержит суммы квадратов отклонений от теоретической линии, значения F-критерия Фишера, значения t-критерия, коэффициент регрессии, свободный член уравнения регрессии (линейная форма) и др.

       Таблица Вывод остатка содержит теоретические (сглаженные, предсказанные) значения для каждого наблюдения, а также значения их остатков.

        График подбора – график, представляющий собой диаграмму рассеяния с нанесенными на нее точками линии регрессии. 

      Задание 3. Установление наличия связи между признаками и определение формы связи на основе визуального анализа диаграммы рассеяния. 

      Установление наличия или отсутствия связи между значениями признаков производится визуально, путем анализа взаимного расположения точек на диаграмме рассеяния (корреляционном поле).

      Скопление точек вокруг теоретической линии (линии регрессии), которая имеет наклон относительно осей координат, свидетельствует о наличии прямой (или близкой к прямой) связи между признаками, значения которых отображены на диаграмме рассеяния.

      В случаях, если теоретическая линия параллельна одной из координатных осей, можно утверждать, что связь между признаками отсутствует.

      В случаях, когда по расположению точек на графике нельзя однозначно установить наличие линейной зависимости, следует отобрать несколько возможных форм связи, которые адекватно характеризуют наблюдаемое скопление точек. Определение наиболее подходящей модели производится по количественным статистическим критериям, например, с помощью коэффициента детерминации R . Выбор наиболее подходящей математической модели связи осуществляется согласно наилучшим образом аппроксимирующей исходные данные функции.

      В зависимости от установленной формы связи и шкалы измерения исходных данных (интервальная, порядковая, номинальная), определяется статистический инструментарий, применяемый для определения тесноты связи. Для линейной связи изучаемых признаков, значения которых выражены в интервальной (количественной) шкале, может быть использован линейный коэффициент корреляции r.

      В случае нелинейной связи для определения тесноты связи следует применять теоретический коэффициент детерминации, а также коэффициент детерминации R .

      На данном этапе необходимо определить наличие связи между признаками, установить форму связи, а также определить статистический инструментарий для расчета количественных параметров тесноты связи между изучаемыми признаками.

      Построение нелинейной регрессионной модели. Возможности инструмента Мастер диаграмм позволяют быстро производить построение и анализ моделей, базирующихся на основе различного рода зависимостей: линейной, логарифмической, степенной, экспоненциальной, полиномиальной (2-6 степеней), а также осуществлять прогнозирование на основе указанных моделей.

      Построение моделей осуществляется непосредственно на диаграмме рассеяния. На ней отображаются линии регрессии, математическое выражение формы в виде y=f(x), а также коэффициент детерминации.

Для окончательного применения отбирается модель, имеющая  максимальный R, сущность которой может быть легко истолкована экономически. 

Уравнения регрессии и их графики 

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Наиболее  адекватное уравнение  регрессии и его  график 

     

      Вывод:        В результате выполнения данной работы визуально, по взаимному расположению точек на диаграмме рассеяния было установлено наличие «близкой к прямой» связи между «Денежными доходами» и «Потребительскими расходами». Это подтвердилось с расчетом линейного коэффициента корреляции и построением линейной регрессионной модели. Линейный коэффициент корреляции составил 0,961742586, что свидетельствует о наличии значительной (тесной) связи. Линейное уравнение регрессии имеет следующий вид: y= 31,106х³-476,37х²+2454х+3621,3

        Путем построения и анализа нелинейных регрессионных моделей была определена наиболее подходящая модель для функциональной зависимости между вышеуказанными признаками – полиноминальная 3-го порядка. Исходя из этого, был вычислен коэффициент детерминации, равный 0,9697 или 96,97%.

        Таким образом, вариация потребительских расходов в августе 2007 года по Центральному федеральному округу на 96,97% объясняется денежными доходами и на 3,03% вариацией других признаков. 
 

ЗАКЛЮЧЕНИЕ 

      В настоящее время «общим местом» является положение об обеднении населения России в кризисный период. Однако сам по себе объём доходов адекватного представления об уровне бедности не даёт – понятие бедности в большинстве случаев достаточно субъективно. Как принципы определения этого понятия, так и количественное выражение минимального уровня доходов, ниже которого человека относят к категории бедных, обуславливаются решением властей исходя из конкретной социально – экономической ситуации и материально – финансовых возможностей государства.

      Объективное положение таково, что бедность в России в большинстве случаев не является прямой причиной смертности или массовых случаев ухудшения показателей здоровья населения. Рост численности беднейших слоев в России не сопровождался широким распространением смертности от истощения. В то же время снижение доходов для многих людей означает существенное сокращение возможностей для получения сложной, высокоспециализированной медицинской помощи (лечение раковых заболеваний, сложные сердечно-сосудистые операции, пересадки органов, дорогое медикаментозное лечение). Так высокий возраст смерти от рака, характерный для наиболее состоятельного населения живущего в Москве, определенно связан с качеством специализированной помощи онкологическим больным. Кроме этого стоит отметить влияние низких доходов на существенное снижение качества питания, особенно характерное для маргинальных групп населения, например бездомных. Известная медикам взаимосвязь активизации туберкулеза при снижении качества питания объективно проявилась в существенном росте численности больных и умерших от этого заболевания. Наконец, снижение официального уровня доходов, которое в первую очередь затронуло работников бюджетной сферы, в т.ч. и медиков, в ряде регионов привело к забастовкам среди персонала больниц, поликлиник, станций скорой помощи. Хотя случаи гибели людей из-за неоказания своевременной помощи чрезвычайно редки, в целом снижение качества медобслуживания в этих условиях совершенно неизбежно.

      Таким образом, своевременное статистическое изучение уровня жизни населения могло бы направлять экономические действия правительства, предупреждая возможные негативные социальные последствия непродуманной экономической политики.  
 
 

СПИСОК  ЛИТЕРАТУРЫ 

      Учебники, учебные пособия

1. Социально-экономическая статистика: Учебное пособие для студентов высших учебных заведений / Под редакцией Л. А. Голуба. – М: Гуманитарный издательский центр ВЛАДОС,2003. – 272 с.
2. Статистика: Учебник / Под редакцией А. И. Гинзбурга. – СПБ.: Питер,2002. – 128 с.
3. Практикум по социальной статистике: Учебное пособие / Под редакцией М. Р. Ефимовой. – М.: Финансы и статистика, 2005. – 448 с.
4. Статистика: Учебник / Под редакцией И. И. Елисеевой. – М.: Высшее образование, 2007. – 566 с.
5. Теория статистики: Учебное пособие для вузов / Под редакцией В. М. Гусарова. – М.: Аудит, ЮНИТИ, 1998. – 247 с.
6. Практикум по статистике: Учебное пособие для вузов / Под редакцией В. М. Симчеры / ВЗФЭИ. – М.: ЗАО «Финстатинформ», 1999. – 259 с.

 

Адреса  сайтов

7. http: //www.GKS.ru/ 

Статистические  сборники

8. Российский статистический ежегодник: Стат. Сб. / Госкомстат России. – М.: Финансы и статистика, 2004.