Рис.3. Корреляционное поле
При его рассмотрении можно сказать, что наиболее подходящей будет степенная модель, т.к. она визуально отражает зависимость
Табл. 6. Значения критериев отбора модели
Тип модели | R^2 | Ā | MAD | Sост |
линейная | 0,58 | 78,37% | 35,079544 | 4416,73 |
квадратичная | 0,61 | 50,77% | 33,857617 | 4283,81 |
гипербол(обратная) | 0,07 | 188,12% | 62,695746 | 6543,16 |
степенная | 0,72 | 46,64% | 33,378383 | 0,53 |
показательная | 0,48 | 6,70% | 0,0067243 | 0,72 |
логарифмическая | 0,49 | 99,83% | 101,79224 | 4841,05 |
Уравнение данной модели выглядит следующим образом:
По критерию Фишера модель является значимой, т.к.
Оценим тесноту связи с помощью коэффициента детерминации, который равен
Итак, математическая модель, выражающая данную зависимость объясняющей переменной, подходит для описания зависимой переменной. Включение этого фактора в модель множественной регрессии целесообразно.
Представим исходные данные об уровне разводов и числе психических расстройств по субъектам РФ на 2009 год в виде статистической таблицы, которая достаточно удобна для анализа (табл. 7).
Табл.7. Уровень разводов и уровень алкоголизма
Субъекты РФ | Число разводов за год (Y) | Алкоголизм (X4) |
Белгородская область | 6641 | 1405 |
Брянская область | 7056 | 2944 |
Владимирская область | 7133 | 2095 |
Воронежская область | 12048 | 3551 |
Ивановская область | 5152 | 1958 |
Калужская область | 5304 | 1662 |
Костромская область | 3330 | 749 |
Курская область | 6039 | 2375 |
Липецкая область | 6035 | 2147 |
Московская область | 37069 | 7342 |
Орловская область | 3954 | 900 |
Рязанская область | 5651 | 1476 |
Смоленская область | 5406 | 1888 |
Тамбовская область | 5102 | 1566 |
Тверская область | 7243 | 2052 |
Тульская область | 7760 | 2640 |
Ярославская область | 6484 | 1892 |
Республика Карелия | 3543 | 1277 |
Республика Коми | 5259 | 2112 |
Архангельская область | 6527 | 1138 |
Ненецкий авт.округ | 220 | 128 |
Вологодская область | 6587 | 1510 |
Калининградская область | 5097 | 947 |
Ленинградская область | 8478 | 2088 |
Мурманская область | 5838 | 1110 |
Новгородская область | 3226 | 1339 |
Псковская область | 3295 | 1272 |
Республика Адыгея | 1757 | 587 |
Республика Калмыкия | 1168 | 317 |
Краснодарский край | 24756 | 4963 |
Астраханская область | 5346 | 1165 |
Волгоградская область | 12798 | 3020 |
Ростовская область | 21961 | 3680 |
Республика Дагестан | 4144 | 860 |
Республика Ингушетия | 378 | 3 |
Кабардино-Балкарская Республика | 2342 | 728 |
Карачаево-Черкесская Республика | 1394 | 350 |
Республика Северная Осетия-Алания | 1982 | 553 |
Ставропольский край | 12121 | 1505 |
Республика Башкортостан | 17453 | 4599 |
Республика Марий Эл | 2926 | 1005 |
Республика Мордовия | 3462 | 1394 |
Республика Татарстан | 15671 | 2929 |
Удмуртская Республика | 6100 | 1778 |
Чувашская Республика | 4786 | 2139 |
Пермский край | 12295 | 4853 |
Кировская область | 6465 | 2094 |
Нижегородская область | 17275 | 3734 |
Оренбургская область | 10412 | 3128 |
Пензенская область | 7279 | 3167 |
Самарская область | 16555 | 3773 |
Саратовская область | 12110 | 3048 |
Ульяновская область | 7037 | 2108 |
Курганская область | 5441 | 1466 |
Свердловская область | 22765 | 5362 |
Тюменская область | 21202 | 5071 |
Ханты-Мансийский авт.округ-Югра | 10732 | 2413 |
Ямало-Ненецкий авт.округ | 3610 | 863 |
Челябинская область | 21686 | 5034 |
Республика Алтай | 1076 | 276 |
Республика Бурятия | 4140 | 994 |
Республика Тыва | 632 | 311 |
Республика Хакасия | 2808 | 656 |
Алтайский край | 13313 | 5000 |
Красноярский край | 16401 | 4775 |
Иркутская область | 12330 | 4659 |
Кемеровская область | 15577 | 3297 |
Новосибирская область | 15769 | 2497 |
Омская область | 10524 | 2027 |
Томская область | 5602 | 1047 |
Республика Саха (Якутия) | 4529 | 2726 |
Камчатский край | 2351 | 583 |
Приморский край | 10530 | 2227 |
Хабаровский край | 8118 | 1877 |
Амурская область | 5062 | 982 |
Магаданская область | 1304 | 868 |
Сахалинская область | 3446 | 1703 |
Еврейская автономная область | 985 | 471 |
Чукотский авт.округ | 406 | 263 |
Для выявления влияния фактора
Рис.4. Корреляционное поле
При его рассмотрении можно сказать, что наиболее подходящей будет степенная модель, т.к. она визуально отражает зависимость