Расчетные показания Y определяются путем последовательной подстановки в эту модель значений факторов, взятых для каждого наблюдения.
Применим инструмент «Регрессия» для регрессионного анализа данных.
Таблица 3
| Регрессионная статистика | |
| Множественный R | 0,535879 |
| R-квадрат | 0,287166 |
| Нормированный R-квадрат | 0,219277 |
| Стандартная ошибка | 171,5743 |
| Наблюдения | 24 |
Таблица 4
| Дисперсионный анализ | |||||
| df | SS | MS | F | Значимость F | |
| Регрессия | 2 | 249040 | 124520 | 4,229942 | 0,028601 |
| Остаток | 21 | 618192,9 | 29437,76 | ||
| Итого | 23 | 867232,9 | |||
Таблица 5
| Коэффициенты | Стандартная ошибка | t-статистика | P-Значение | Нижние 95% | Верхние 95% | Нижние 95,0% | Верхние 95,0% | |
| Y-пересечение | 836,9694 | 238,4323 | 3,510302 | 0,002081 | 341,1223 | 1332,817 | 341,1223 | 1332,817 |
| Численность врачей на 1000 человек населения (на конец года) человек | 0,004843 | 0,001774 | 2,730366 | 0,012535 | 0,001154 | 0,008532 | 0,001154 | 0,008532 |
| Выбросы загрязняющих веществ на человек населения, тонн | 0,099247 | 0,100132 | 0,991166 | 0,332889 | -0,10899 | 0,307482 | -0,10899 | 0,307482 |
Второй столбец таблицы дает нам те коэффициенты уравнения регрессии, которые были найдены, третий столбец содержит ошибки коэффициентов уравнения регрессии.
Таблица 6
| Наблюдение | Предсказанное Y | Остатки |
| 1 | 1405,158 | -148,958 |
| 2 | 1392,678 | -161,478 |
| 3 | 1425,47 | 255,6304 |
| 4 | 1351,001 | -140,801 |
| 5 | 1385,905 | -106,905 |
| 6 | 1291,744 | -81,9437 |
| 7 | 1435,22 | 78,88007 |
| 8 | 1403,853 | 577,147 |
| 9 | 1329,502 | -85,6015 |
| 10 | 1400,756 | -71,556 |
| 11 | 1094,744 | 86,35609 |
| 12 | 1228,852 | -99,9519 |
| 13 | 1228,551 | 34,54859 |
| 14 | 1205,066 | -64,6658 |
| 15 | 1294,293 | -152,393 |
| 16 | 1321,223 | 5,876809 |
| 17 | 1178,373 | 69,32687 |
| 18 | 1209,311 | 89,88864 |
| 19 | 1169,658 | 4,442242 |
| 20 | 1275,598 | -165,398 |
| 21 | 1227,429 | 49,37112 |
| 22 | 1154,687 | 75,21324 |
| 23 | 1096,277 | 74,72326 |
| 24 | 1282,053 | -121,753 |
4. Анализ результатов статистических компьютерных расчетов
Анализируя таблицы 3- 5, необходимо отметить, что коэффициент множественной корреляции R=0,53 говорит о том, что связь между показателем и факторами можно считать средней. Коэффициент детерминации утверждает, что вариация результата на 28,71% зависит от вариации факторов.
Критерий Фишера F=0,0286 говорит о том, что уравнение регрессии с вероятностью 0,95 в целом статистически значимое.
Можно видеть, что имеется корреляционная связь между производительностью труда, оплатой труда и выбросами в окружающую среду. Это можно объяснить тем, что заработная плата является одним из главных мотивирующих факторов труда, а выбросы в окружающую среду непосредственно оказывают влияние на самочувствие работников, поэтому важно их свести к минимуму.
Под производительностью труда, как известно, в экономической литературе понимают степень эффективности живого труда, его фактическая способность производить в единицу времени определенное количество потребительских ценностей или количество затраченного времени на производство единицы продукции.
Существует два аспекта статистического изучения производительности труда: изучение производительности только живого труда и изучения производительности труда всего общественного труда - живого и общественного. В наиболее общем виде второй аспект характеризуется снижением доли затрат живого труда и увеличение доли затрат овеществленного труда; причем таким образом, что общая масса затрат труда на производство продукции уменьшается.
В соответствии с принятыми методами определения объема произведенной продукции различают следующие методы измерения производительности труда: 1. натуральный и его разновидности на основе условно-натуральных измерителей продукции; 2. трудовой и его разновидности на основе нормированного и фактически отработанного времени; 3. стоимостный и его разновидности на основе показателей объема продукции (валовой и товарной) и объема (чистой, условной чистой, нормативно чистой продукции, нормативной стоимости обработки, нормативной заработной платы).
Каждый из названных методов имеет самостоятельное значение, свои особенности, определенную сферу применения от правильности выбора соответствующего метода измерения производительности труда зависит достоверность и значение экономических выводов.
Для изучения влияния отдельных факторов на динамику производительности труда могут использоваться индексный метод, метод цепных подстановок, метод группировок, корреляционный и другие статистические методы.
В практической части выполнено задание по расчету производительности труда.
Индексный анализ демонстрирует повышение производительности труда в районах Калужской области.
Анализируя таблицы 3- 5, необходимо отметить, что коэффициент множественной корреляции R=0,53 говорит о том, что связь между показателем и факторами можно считать средней. Коэффициент детерминации утверждает, что вариация результата на 28,71% зависит от вариации факторов.
Критерий Фишера F=0,0286 говорит о том, что уравнение регрессии с вероятностью 0,95 в целом статистически значимое.
Можно видеть, что имеется корреляционная связь между производительностью труда, оплатой труда и выбросами в окружающую среду. Это можно объяснить тем, что заработная плата является одним из главных мотивирующих факторов труда, а выбросы в окружающую среду непосредственно оказывают влияние на самочувствие работников, поэтому важно их свести к минимуму.
1. Города и районы Калужской области. Калуга, 2006.
2. Громыко Г.Л. Статистика. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001.
3. Козинец Л.С. Темпы роста и структурные сдвиги в экономике. М. Инфра-М, 2001.
4. Курс социально-экономической статистики / Под ред. М.Г.Назарова. М.: «Финансы и статистика», 2000.
5. Общая теория статистики: Статистическая методология в изучении коммерческой деятельности / Под редакцией О.Э. Башиной, А.А. Спирина. М.: Инфра-М, 1999.
6. Статистика / Под. ред. В.М. Гусарова. М.: ЮНИТИ-ДАНА; 2001.
7. Статистика /Под редакцией В.Г. Ионина. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001.
8. Статистический словарь. М. «Дело», 2001.
9. Теория статистики / Под редакцией Р.А. Шмойловой. М.: «Финансы и статистика», 2002.
10. Экономическая статистика / Под ред. Ю.И. Иванова. М.: Финансы и статистика», 2002.