Глава 2. Факторный анализ уровня экономической активности населения.

2.1. Визуализация исходных данных

(См. приложение 1). Где:

У – уровень экономической активности, %

Х1 – Уровень ВРП на душу населения , млрд

Х2 – Среднедушевые денежные доходы, руб

X3 - Миграционный прирост (убыль) на 10000 населения

X4 - Уровень рождаемости, промилле

X5 – Соотношение городского населения и сельского.

Х6 – Доля пенсионеров во всем населении, %

Прверка выборки на однородность.

Для того что бы результаты корреляционного анализа нашли практическое применение и дали желаемый результат, должны выполнятся определенные требования в отношении отбора объекта исследования и признаков-факторов. Одним из важнейших условий правильного применения методов корреляционного анализа является требование однородности тех единиц которые подвнргаются изучению методами корреляционного анализа.

Построение диаграммы рассеивания y.

Рассчитаем среднее значение уровня экономически активного населения.

Так как вариация (У) идет равномерно около среднего уровня можно сделать предположение о том, что выборка однородна.

Расчет коэффициента вариации.

Описательные статистики
	N	Среднее	Стд. отклонение
у	77	66,9039	3,94757
N валидных (целиком)	77

Вывод: Т.к. значение коэффициента вариации невысокое (меньше 25%), совокупность можно считать однородной

Проверка распределения (У) на близость к нормальному закону.

Статистики
у
N	Валидные	77
	Пропущенные	0
Асимметрия		-,260
Стд. ошибка асимметрии		,274
Эксцесс		2,159
Стд. ошибка эксцесса		,541

По гистограмме видно, что наблюдается небольшая асимметрия, что подтверждается коэффициентом асимметрии -0.260 , а также вершина находится выше графика нормального распределения, что подтверждается коэффициентом эксцесса 2,159. Следовательно, из выборки необходимо убрать несколько наблюдений. Получим новую выборку (см. Приложение 2)

Рассчитаем описательные статистики по новой выборке.

Статистики
y
N	Валидные	60
	Пропущенные	17
Асимметрия		-,004
Стд. ошибка асимметрии		,309
Эксцесс		,012
Стд. ошибка эксцесса		,608

После исключения 17 единиц, коэффициенты асимметрии и эксцесса существенно уменьшились, стали ближе к 0. Теперь можно считать, что плотность распределения Y близка к нормальному. (размер выборки n = 60)

Построение вероятностного графика (У)

Вывод: Функция распределения Y близка к нормальному.