Корреляция ВВП и коррупции (стр. 2 из 2)

Матрица X будет иметь вид:

1	log(y(0))	коррупция
1	8.89830288225121	0.493658978257461
1	9.01211627486857	0.576623033949576
1	9.12263369956126	0.22590467675549
1	9.74525708686871	0.198649162439613
1	9.63816764948843	0.127357256559093
1	9.37439765232751	0.272201433627398
1	9.73752587538383	0.933075159857029
1	9.43049206825857	0.841017619169564
1	9.00376848353228	0.242211760622789
1	9.36383944005952	0.182927414994572
1	9.28139833602837	0.209796075023412
1	9.33670896432139	0.407823552129947
1	9.90124061725529	0.425673571878974

……… …………………… …………………..

Для регрессии вида

найдем коэффициенты

Найдем обратную матрицу

Дополнительные миноры

Их определители

Союзная матрица

Союзная транспонированная матрица

Делим каждый элемент на определитель, получаем

Найдем

Уравнение регрессии имеет вид

Нарисуем график

Среднее значение регрессоров и Y

Парные коэффициенты корреляции

Частные коэффициенты корреляции

Множественный коэффициент корреляции

или

Ошибка множественного коэффициента корреляции

Коэффициент детерминации

Скорректированный

Вывод: Коэффициент при индексе коррупции оказался значимым и отрицательным. Значит, коррупция отрицательно сказывается на темпе роста региона России. Видим и замедление развития регионов, т.к. регионы с большим ВРП развиваются медленнее.