приховати рекламу

Вплив стану охорони здоров`я та транспортної забезпеченості на

[ виправити ] текст може містити помилки, будь ласка перевіряйте перш ніж використовувати.


Нажми чтобы узнать.
скачати

Зміст
Введення
Літературний огляд
Практична частина
1. Вихідні дані
2. Аналіз статистичних даних
2.1 Підсумкова статистика
2.2 Кореляційний аналіз
2.3 Аналіз множинної регресії
2.4 Аналіз простої регресії
Результати аналізу статистичних даних
Висновок
Список літератури

Введення
Здоров'я людини залежить від багатьох факторів, таких як спадковість, стан навколишнього середовища, якість продуктів харчування та питної води. Звичайно, не можна з точністю визначити внесок кожного конкретного негативного чинника у погіршення стану здоров'я людей, але в даній роботі я проведу обробку статистичних даних для того, щоб показати, на скільки стан здоров'я населення залежить від якості охорони здоров'я і від забруднення атмосферного повітря.
Мета: виявити залежність стану здоров'я населення від забруднення атмосферного повітря автотранспортом, а також від якості та фінансування охорони здоров'я.
Завдання: провести аналіз статистичних даних за допомогою програми STATGRAP.2_1. А саме провести:
1. аналіз підсумкової статистики;
2. кореляційний аналіз;
3. аналіз множинної регресії;
4. аналіз простої регресії.

Літературний огляд

Забруднення навколишнього середовища сучасної антропоекосістеми надає виражений вплив на функціональний стан життєво важливих систем організму людини. Реакція організму на забруднення атмосфери залежить від його індивідуальних особливостей, віку, статі, стану здоров'я і.т.д. Найбільш чутливим біологічним показником якості навколишнього середовища є здоров'я взагалі і здоров'я дітей зокрема. Реакція дитячого організму на дію антропогенних факторів, в силу його фізіологічних особливостей, значно відрізняється від реакції організму дорослих, літніх і старих людей. Крім того, діти мало переміщуються за територію проживання, тому є своєрідними біологічними маркерами стану середовища їх проживання.
Медична статистика свідчить про збільшення кількості респіраторних захворювань у дітей, захворювань коньюктиви та рогівки очей. Це є наслідком несприятливого впливу токсичних речовин атмосфери як місцевого характеру (на слизову верхніх дихальних шляхів) так і загального зниження імунітету через незбалансованість прооксідазних і антіоксідазних процесів в організмі дитини. Одним із проявів таких реакцій є бронхіальна астма.
Виражений вплив на стан здоров'я дітей забрудненого грунту. Дослідження волосся дітей, які проживають на територіях, забруднених важкими металами, виявило наявність цих металів у досить великій кількості.
Не менш важливим антропогенним фактором є міський шум. Загальний рівень шуму на наших дорогах вище, ніж у західних країнах. Це пояснюється великим відносним числом вантажних автомобілів у складі транспортного потоку, для яких рівень шуму на 8-10 дБА (тобто приблизно в 2 рази) вище, ніж легкових. Нижче у нас і нормативні вимоги до автомобілів, що випускаються. Але головна причина полягає у відсутності контролю над рівнем шуму на дорогах. Вимога обмеження шуму відсутня навіть в Правилах дорожнього руху. Не дивно, що неправильне облаштування вантажних машин, причепів до них, недбала укладання і погане кріплення вантажів стало масовим явищем на дорогах. Заборона вантажного руху дає зниження рівня шуму приблизно на 10 дБА. Аналогічний ефект дає право руху мотоциклів. Обмеження швидкості руху нижче 50 км / год, як правило, не дає зниження шуму.
Одним з основних джерел зовнішнього шуму є автотранспорт. Встановлено, що інтенсивність шуму (в дБА) становить: від легкового автомобіля - 70-80; автобуса - 80-85; вантажного автомобіля - 80-90; мотоцикла - 90-95. Автомобільні засоби за інтенсивністю шуму розрізняються досить різко. До найгучнішим відносяться вантажні автомобілі з дизельним двигуном, до найбільш «тихим» - легкові автомобілі високих класів (65-70 дБА).
Транспортні фактори: інтенсивність, склад, швидкість руху, експлуатаційний стан автомобілів, вид перевезених вантажів мають найбільший вплив на рівень і характер шуму. Чимале значення має і стан дорожнього покриття. Для вантажних машин найбільший шум створює двигун, особливо коли йому доводиться працювати на знижених передачах. Але для легкових машин важливіше шум кочення. Проведені у ФРН дослідження не виявили особливої ​​переваги пористих або дуже гладких покриттів, хоча за даними МАДІ шорсткі покриття, особливо в мокрому стані, можуть збільшувати шум на 5-7,5 дБА.
Підвищений рівень, шуму, може стати причиною нервового виснаження, психічної пригніченості, вегетативного неврозу, виразкової хвороби, розлади ендокринної системи. Шум заважає людям працювати і відпочивати. Найбільш чутливі до дії шуму особи старшого віку. Так, у віці до 27 років на шум реагують 46% людей, у віці 28-37 років - 57%, у віці 38-57 років - 62%, а у віці 58 років і старше - 72%.
Міський шум справляє негативний вплив і на серцево-судинну систему. Ішемічна хвороба серця, гіпертонічна хвороба, підвищений вміст холестерину в крові зустрічаються частіше в осіб, що проживають у гучних районах.
Вкрай несприятливо діють переривчасті, раптово виникають шуми, особливо у вечірні та нічні години, на тільки що заснув людини. Раптом що виникає під час сну шум (наприклад, гуркіт вантажівки) нерідко викликає сильний переляк, особливо у хворих людей і у дітей. Шум зменшує тривалість і глибину сну. Під впливом шуму рівнем 50 дБ термін засипання збільшується на годину і більше, сон стає поверхневим, після пробудження люди почувають утому, головний біль, а нерідко і серцебиття.
Відсутність нормального відпочинку після трудового дня призводить до того, що природно розвивається в процесі роботи стомлення не зникає, а поступово переходить у хронічну перевтому, яке сприяє розвитку ряду захворювань, таких як розлад центральної нервової системи, гіпертонічна хвороба.
Таким чином, крім хімічного забруднення навколишнього середовища, потужним чинником впливу на здоров'я населення є фізичні фактори і, в першу чергу, шум. Тому зниження рівня шуму в антропоекосістемах має надаватися особливе значення. Зниження міського шуму може бути досягнуто як за рахунок зменшення шумності транспортних засобів, так і містобудівними заходами.
До містобудівним заходів із захисту населення від шуму відноситься збільшення відстані між джерелом шуму і об'єктом, що захищається, застосування акустично непрозорих екранів (укосів, стін і будівель-екранів), спеціальних шумозахисних смуг озеленення, використання різних прийомів планування, раціонального розміщення мікрорайонів. Крім того, до містобудівних заходів слід віднести раціональну забудову магістральних вулиць, максимальне озеленення території мікрорайонів і розділових смуг, використання рельєфу місцевості та ін
Істотний захисний ефект досягається в тому випадку, якщо житлова забудова розміщена на відстані не менше 25 - 30 м від автомагістралей і зони розриву озеленені. При замкнутому типі забудови захищеними виявляються тільки внутрішньоквартальні простору, а зовнішні фасади будинків потрапляють в несприятливі умови, тому подібна забудова автомагістралей небажана. Найбільш доцільна вільна забудова, захищена від сторони вулиці зеленими насадженнями та екрануючими будівлями тимчасового перебування людей (магазини, їдальні, ресторани, ательє тощо). Розташування магістралі у виїмці також знижує шум на близько розташованої території.
Боротьба з шумом, у центральних районах міста не може щільністю забудови, що склалася, з-за якої неможливі будівництво шумозахисних екранів, розширення магістралей і висадка дерев, що знижують на дорогах рівні шумів. Таким чином, найбільш перспективними рішеннями цієї проблеми є зниження власних шумів транспортних засобів та застосування в будівлях, які виходять на найбільш жваві магістралі, нових шумопоглинаючих матеріалів, вертикального озеленення будинків і потрійного скління вікон (з одночасним застосуванням примусової вентиляції).

Практична частина

1. Вихідні дані

Таблиця 1. Залежні показники
y1
y2
y3
y4
y5
y6
y7
y8
Росія
72,5
60
9,4
13,9
-4,5
1,1
16,8
22
Азербайджан
75,5
68,7
18,4
9,6
8,9
1,5
29,3
105
Вірменія
76,2
70,3
11,5
9,7
1,7
1,1
15,4
30
Білорусія
74,4
62,8
9,6
14
-4,4
1,2
12,5
20
Грузія
77,6
69,5
11,2
14,6
-3,4
1,4
17,6
29
Казахстан
70,7
59,6
17,3
10,6
6,7
2
42,1
75
Киргизія
72,3
64,8
26,2
9,1
17
2,3
37
63
Молдова
70,3
62,8
13,4
12,6
0,8
1,4
20,5
33
Таджикистан
70,8
65,2
33,2
8,6
24,7
2,9
53,3
73
Туркменія
70,4
63,9
28,5
9
19,6
3,2
48,6
70
Узбекистан
72,5
66,8
26,1
8
18,1
2,3
36,7
67
України
73,5
62,7
9,3
16,4
-7,1
1,1
15,3
21
у1-середня тривалість життя жінок;
у2-середня тривалість життя чоловіків;
у3 - народжуваність на 1000 чоловік;
у4 - Смертність на 1000 чоловік;
У5 - коефіцієнт природного приросту на 1000 чоловік;
У6 - рівень народжуваності;
У7 - рівень дитячої смертності;
У8 - смертність дітей до 5 років, на 1000 народжених.
Таблиця 2. Незалежні показники
х1
х2
х3
х4
х5
х6
Росія
159
119
235
30599
949000
14
Азербайджан
99
96
256
4364
57770
20
Вірменія
152
82
198
3687
7720
Білорусія
157
122
222
7277
51547
11
Грузія
152
105
182
11942
21000
11
Казахстан
154
86
265
9900
158655
11
Киргизія
118
99
301
13003
18560
Молдова
143
125
251
3093
12259
18
Таджикистан
100
88
439
16604
13000
30
Туркменія
125
115
320
17573
23500
Узбекистан
116
84
299
5674
78400
25
України
131
130
224
4496
172257
х1 - витрати на охорону здоров'я на душу населення, $;
х2 - кількість лікарняних ліжок на 10000 чоловік;
х3 - кількість людей на 1 лікаря;
х4 - забезпеченість водою на душу населення;
х5 - протяжність автомобільних доріг, км;
х6 - кількість людей на 1 транспортний засіб.

2. Аналіз статистичних даних

Дані оброблялися за допомогою програми STATGRAP.2_1.
За допомогою цієї програми можна легко і швидко проаналізувати дані. Для цього необхідно ввести залежні і незалежні змінні і вибрати необхідний вид аналізу. При цьому програма сама аналізує дані і виводить кінцевий результат у вигляді звіту, що містить таблиці, графіки (при необхідності) і словесний опис отриманих результатів.

2.1 Підсумкова статистика

x1 x2 x3 x4 x5
Всього 8 8 8 8 8
Середнє значеніе135, 0 103,125 268,625 11181,6 167704,0
Дисперсія 665,143 289,839 5891,7 8,08776 E7 1,01954 E11
Стандартне 25,7904 17,0247 76,7574 8993,2 319302,0
відхилення
Мінімум 99,0 84,0 182,0 3093,0 12259,0
Максимум 159,0 125,0 439,0 30599,0 949000,0
Коеф. асиметрії -0,764595 0,23892 2,03133 1,93714 3,12609
Коеф. ексцесу -0,99701 -1,19342 2,3369 1,72891 4,3052
Сума 1080,0 825,0 2149,0 89453,0 1,34163 E6
x6 y1 y2 y3 y4
Всього 8 8 8 8 8
Середнє значення 17,5 73,0375 64,425 17,325 11,4875
Дисперсія 51,1429 6,75411 14,0593 72,225 6,84411
Стандартне 7,15142 2,59887 3,74957 8,49853 2,61612
відхилення
Мінімум 11,0 70,3 59,6 9,4 8,0
Максимум 30,0 77,6 69,5 33,2 14,6
Коеф. асиметрії 0,916469 0,847514 0,0631869 1,22859 -0,153357
Коеф. ексцесу -0,322297 -0,291481 -0,857314 0,153344 -1,13922
Сума 140,0 584,3 515,4 138,6 91,9
y5 y6 y7 y8
Всього 8 8 8 8
Середнє значення 5,8625 1,725 ​​28,6 53,0
Дисперсія 19,808 0,387857 206,214 972,857
Стандартне 10,9457 0,622782 14,3602 31,1907
відхилення
Мінімум -4,5 1,1 12,5 20,0
Максимум 24,7 2,9 53,3 105,0
Коеф. асиметрії 0,910336 1,24221 0,771151 0,539622
Коеф. ексцесу -0,359529 0,164022 -0,430539 -0,665271
Сума 46,9 13,8 228,8 424,0
Ця таблиця показує підсумкову статистику для кожної з обраних змінних. Вона включає заходи центральної тенденції, заходи змінності і заходи форми. Представлені нормальний коефіцієнт ексцесу і нормальний коефіцієнт асиметрії, які можуть використовуватися для визначення, чи відходить зразок від нормального розподілу. Значення цих статистик поза діапазону від -2 до + 2 вказують на суттєві відхилення від нормальності, які позбавляють законної сили багато хто з статистичних процедур, які зазвичай застосовуються до цих даних. У цьому випадку такі змінні показують нормальні коефіцієнти асиметрії, що виходять за межі очікуваного діапазону:
x3
x5
Наступні змінні показують нормальні коефіцієнти ексцеси, що виходять за межі очікуваного діапазону:
x3
x5

2.2 Кореляційний аналіз

Кореляція (Число пар даних) р-значення (рівень значимості)
x1 x2 x3 x4 x5


x1 0,5944 -0,6929 0,2860 0,4052
(8) (8) (8) (8)
0,1202 0,0568 0,4923 0,3194
x2 0,5944 -0,5431 0,1426 0,3028
(8) (8) (8) (8)
0,1202 0,1642 0,7361 0,4660
x3 -0,6929 -0,5431 0,0938 -0,1927
(8) (8) (8) (8)
0,0568 0,1642 0,8252 0,6476
x4 0,2860 0,1426 0,0938 0,8549
(8) (8) (8) (8)
0,4923 0,7361 0,8252 0,0068
x5 0,4052 0,3028 -0,1927 0,8549
(8) (8) (8) (8)
0,3194 0,4660 0,6476 0,0068
x6 -0,8729 -0,4911 0,8652 -0,0751 -0,2454
(8) (8) (8) (8) (8) 0,0047 0,2166 0,0055 0,8597 0,5579
y1 0,0601 0,1048 -0,5819 -0,0801 -0,1166
(8) (8) (8) (8) (8) 0,8876 0,8049 0,1302 0,8504 0,7833
y2 -0,5710 -0,2952 -0,0093 -0,4000 -0,5392
(8) (8) (8) (8) (8) 0,1394 0,4778 0,9826 0,3262 0,1679
y3 -0,8194 -0,7742 0,9163 -0,1237 -0,3761
(8) (8) (8) (8) (8) 0,0128 0,0241 0,0014 0,7704 0,3585
y4 0,8330 0,8176 -0,7529 0,2912 0,3313
(8) (8) (8) (8) (8)
0,0102 0,0132 0,0311 0,4841 0,4228
y5 -0,8389 -0,7983 0,8941 -0,1658 -0,3722
(8) (8) (8) (8) (8)
0,0092 0,0175 0,0027 0,6947 0,3638
y6 -0,6528 -0,8007 0,8932 -0,0846 -0,3879
(8) (8) (8) (8) (8)
0,0793 0,0170 0,0028 0,8421 0,3423
y7 -0,6466 -0,8495 0,8605 -0,0463 -0,2873
(8) (8) (8) (8) (8)
0,0832 0,0076 0,0061 0,9133 0,4903
y8 -0,7917 -0,7842 0,4839 -0,3468 -0,3445
(8) (8) (8) (8) (8) 0,0192 0,0212 0,2244 0,4000 0,4033
x6 y1 y2 y3 y4
x1 -0,8729 0,0601 -0,5710 -0,8194 0,8330
(8) (8) (8) (8) (8)
0,0047 0,8876 0,1394 0,0128 0,0102
x2 -0,4911 0,1048 -0,2952 -0,7742 0,8176
(8) (8) (8) (8) (8)
0,2166 0,8049 0,4778 0,0241 0,0132
x3 0,8652 -0,5819 -0,0093 0,9163 -0,7529
(8) (8) (8) (8) (8)
0,0055 0,1302 0,9826 0,0014 0,0311
x4 -0,0751 -0,0801 -0,4000 -0,1237 0,2912
(8) (8) (8) (8) (8)
0,8597 0,8504 0,3262 0,7704 0,4841
x5 -0,2454 -0,1166 -0,5392 -0,3761 0,3313
(8) (8) (8) (8) (8) 0,5579 0,7833 0,1679 0,3585 0,4228
x6 -0,3739 0,3292 0,9000 -0,8067
(8) (8) (8) (8) 0,3615 0,4258 0,0023 0,0155
y1 -0,3739 0,6826 -0,3945 0,4001
(8) (8) (8) (8)
0,3615 0,0621 0,3334 0,3260
y2 0,3292 0,6826 0,2725 -0,2196
(8) (8) (8) (8)
0,4258 0,0621 0,5139 0,6013
y3 0,9000 -0,3945 0,2725 -0,9022
(8) (8) (8) (8) 0,0023 0,3334 0,5139 0,0022
y4 -0,8067 0,4001 -0,2196 -0,9022
(8) (8) (8) (8)
0,0155 0,3260 0,6013 0,0022
y5 0,8943 -0,4019 0,2658 0,9947 -0,9419
(8) (8) (8) (8) (8)
0,0027 0,3237 0,5246 0,0000 0,0005
y6 0,7762 -0,4508 0,1520 0,9643 -0,8257
(8) (8) (8) (8) (8)
0,0235 0,2623 0,7193 0,0001 0,0116
y7 0,6912 -0,5093 0,0317 0,9138 -0,8557
(8) (8) (8) (8) (8)
0,0576 0,1973 0,9406 0,0015 0,0067
y8 0,5194 -0,1035 0,3254 0,6585 -0,8384
(8) (8) (8) (8) (8)
0,1871 0,8074 0,4316 0,0758 0,0093
y5 y6 y7 y8
x1 -0,8389 -0,6528 -0,6466 -0,7917
(8) (8) (8) (8)
0,0092 0,0793 0,0832 0,0192
x2 -0,7983 -0,8007 -0,8495 -0,7842
(8) (8) (8) (8)
0,0175 0,0170 0,0076 0,0212
x3 0,8941 0,8932 0,8605 0,4839
(8) (8) (8) (8)
0,0027 0,0028 0,0061 0,2244
x4 -0,1658 -0,0846 -0,0463 -0,3468
(8) (8) (8) (8)
0,6947 0,8421 0,9133 0,4000
x5 -0,3722 -0,3879 -0,2873 -0,3445
(8) (8) (8) (8)
0,3638 0,3423 0,4903 0,4033
x6 0,8943 0,7762 0,6912 0,5194
(8) (8) (8) (8)
0,0027 0,0235 0,0576 0,1871
y1 -0,4019 -0,4508 -0,5093 -0,1035
(8) (8) (8) (8)
0,3237 0,2623 0,1973 0,8074
y2 0,2658 0,1520 0,0317 0,3254
(8) (8) (8) (8)
0,5246 0,7193 0,9406 0,4316
y3 0,9947 0,9643 0,9138 0,6585
(8) (8) (8) (8)
0,0000 0,0001 0,0015 0,0758
y4 -0,9419 -0,8257 -0,8557 -0,8384
(8) (8) (8) (8)
0,0005 0,0116 0,0067 0,0093
y5 0,9480 0,9164 0,7147
(8) (8) (8)
0,0003 0,0014 0,0464
y6 0,9480 0,9468 0,5655
(8) (8) (8)
0,0003 0,0004 0,1440
y7 0,9164 0,9468 0,7221
(8) (8) (8)
0,0014 0,0004 0,0431
y8 0,7147 0,5655 0,7221
(8) (8) (8)
0,0464 0,1440 0,0431
Ця таблиця показує кореляцію між кожною парою змінних. Коефіцієнти кореляції розташовуються в інтервалі від -1 до + 1 і визначають величину лінійних відносин між змінними. У круглих дужках показується число пар даних, за якими обчислювалися коефіцієнти. Третє число в кожному стовпчику - р-значення, яке перевіряє статистичне значення кореляцій. р-значення нижче 0.05 вказує на статистично істотну кореляцію відмінну від нуля з 95% ймовірністю. Наступні пари змінних мають р-значення нижче 0.05:
x1 і x6; x1 і y3; x1 і y4; x1 і y5; x1 і y8; x2 і y3; x2 і y4; x2 і y5; x2 і y6; x2 і y7; x2 і y8; x3 та x6; x3 і y3; x3 і y4; x3 і y5; x3 і y6; x3 і y7; x4 і x5; x6 і y3; x6 і y4; x6 і y5; x6 і y6; y3 і y4; y3 і y5; y3 і y6; y3 і y7; y4 і y5; y4 і y6; y4 і y7; y4 і y8; y5 і y6; y5 і y7; y5 і y8; y6 і y7; y7 і y8.

2.3 Аналіз множинної регресії

Таблиці показують результати пристосування багаторазової лінійної регресійної моделі для опису відносини між 1 залежною і 6 незалежними змінними.
Наводиться рівняння пристосованої моделі.
Якщо р-значення більше 0,10, то не є статистично істотних відносин між змінними.
R 2 (Коефіцієнт детермінації) показує, на скільки відсотків модель пояснює залежність між змінними.
Пристосований R 2 є більш підходящим для порівняння моделей з різним числом незалежних змінних.

у1 - середня тривалість життя жінок

Стандартна T р-
Параметр Оцінений помилка критерій значення
Постійна 99,1558 12,2841 8,07187 0,0785
x1 -0,0999052 0,0743066 -1,3445 0,4071
x2 -0,00531697 0,0592555 -0,0897296 0,9430
x3 -0,0536492 0,0250932 -2,13799 0,2785
x4 0,000403861 0,000199043 2,02901 0,2915
x5 -0,00000996529 0,00000547838 -1,81902 0,3200
x6 -0,029481 0,347949 -0,084728 0,9462
Дисперсійний аналіз
Джерело Сума Число Середнє F-р-
квадратів значень квадратів критерій значення
Модель 43,4951 6 7,24919 1,92 0,4954
Залишок 3,78362 один 3,78362
--------------------------------------- ----------- ---------------------------
Загальна к. 47,2788 7
R 2 (коефіцієнт детермінації) = 91,9972%
R 2 (пристосований до числа значень) = 43,9804%
Стандартна помилка оцінки = 1,94515
Середня абсолютна помилка = 0,508709
Рівняння регресійної моделі:
y1 = 99,1558 - 0,0999052 * x1 - 0,00531697 * x2 - 0,0536492 * x3 + 0,000403861 * x4 -
- 0,00000996529 * x5 - 0,029481 * x6

у2 - середня тривалість життя чоловіків

Стандартна T р-
Параметр Оцінений помилка критерій значення
Постійна 91,8641 3,78199 24,2899 0,0262
x1 -0,0967528 0,0228772 -4,22922 0,1478
x2 -0,0309012 0,0182433 -1,69384 0,3395
x3 -0,0844186 0,0077256 -10,9271 0,0581
x4 0,000504772 0,0000612807 8,23705 0,0769
x5 -0,0000160501 0,00000168666 -9,51586 0,0667
x6 0,487637 0,107125 4,55203 0,1377
Дисперсійний аналіз
Джерело Сума Число Середнє F-р-
квадратів значень квадратів критерій значення
-------------------------------------------------- ---------------------------
Модель 98,0564 6 16,3427 45,57 0,1114
Залишок 0,358641 один 0,358641
-------------------------------------------------- ---------------------------
Загальна к. 98,415 7
R 2 (коефіцієнт детермінації) = 99,6356%
R 2 (пристосований до числа значень) = 97,4491%
Стандартна помилка оцінки = 0,598866
Середня абсолютна помилка = 0,156619
Рівняння регресійної моделі:
y2 = 91,8641 - 0,0967528 * x1 - 0,0309012 * x2 - 0,0844186 * x3 + + 0,000504772 * x4 - 0,0000160501 * x5 + 0,487637 * x6

у3 - народжуваність на 1000 чоловік

Стандартна T р-
Параметр Оцінений помилка критерій значення
-------------------------------------------------- ---------------------------
Постійна 11,1768 1,74903 6,39032 0,0988
x2 -0,191681 0,00843686 -22,7195 0,0280
x1 0,0440065 0,0105799 4,15946 0,1502
x3 0,0361766 0,0035728 10,1255 0,0627
x4 0,0000281208 0,00002834 0,992265 0,5025
x5 -0,00000402137 7,80019 E-7 -5,15548 0,1220
x6 0,606653 0,0495414 12,2454 0,0519
Дисперсійний аналіз
-------------------------------------------------- ---------------------------
Джерело Сума Число Середнє F-р-
квадратів значень квадратів критерій значення
-------------------------------------------------- ---------------------------
Модель 505,498 6 84,2497 1098,39 0,0228
Залишок 0,0767031 1 0,0767031
-------------------------------------------------- ---------------------------
Загальна к. 505,575 7
R 2 (коефіцієнт детермінації) = 99,9848%
R 2 (пристосований до числа значень) = 99,8938%
Стандартна помилка оцінки = 0,276953
Середня абсолютна помилка = 0,0724306

Рівняння регресійної моделі:
y3 = 11,1768 - 0,191681 * x2 + 0,0440065 * x1 + 0,0361766 * x3 +
+ 0,0000281208 * x4 - 0,00000402137 * x5 + 0,606653 * x6

у4 - Смертність на 1000 чоловік

Стандартна T р-
Параметр Оцінений помилка критерій значення
-------------------------------------------------- ---------------------------
Постійна 5,46707 0,830794 6,58054 0,0960
x2 0,0787761 0,00400754 19,657 0,0324
x1 0,0111729 0,00502547 2,22325 0,2691
x3 -0,0155568 0,00169709 -9,16674 0,0692
x4 0,000232669 0,0000134616 17,2839 0,0368
x5 -0,0000055904 3,70512 E-7 -15,0883 0,0421
x6 -0,0626762 0,0235323 -2,66341 0,2287
-------------------------------------------------- ---------------------------
Дисперсійний аналіз
-------------------------------------------------- ---------------------------
Джерело Сума Число Середнє F-р-
квадратів значень квадратів критерій значення
-------------------------------------------------- ---------------------------
Модель 47,8914 6 7,98191 461,21 0,0352
Залишок 0,0173064 1 0,0173064
-------------------------------------------------- ---------------------------
Загальна к. 47,9088 7
R 2 (коефіцієнт детермінації) = 99,9639%
R 2 (пристосований до числа значень) = 99,7471%
Стандартна помилка оцінки = 0,131554
Середня абсолютна помилка = 0,0344048
Рівняння регресійної моделі:

y4 = 5,46707 + 0,0787761 * x2 + 0,0111729 * x1 - 0,0155568 * x3 + 0,000232669 * x4 - 0,0000055904 * x5 - 0,0626762 * x6

У5 - коефіцієнт природного приросту на 1000 чоловік

Стандартна T р-
Параметр Оцінений помилка критерій значення
-------------------------------------------------- ---------------------------
Постійна 6,11292 2,52953 2,41662 0,2498
x2 -0,269378 0,0122018 -22,0769 0,0288
x1 0,0294256 0,0153011 1,9231 0,3053
x3 0,0521545 0,00516716 10,0935 0,0629
x4 -0,000202351 0,0000409867 -4,93699 0,1272
x5 0,00000154164 0,0000011281 1,36658 0,4022
x6 0,660049 0,0716492 9,21223 0,0688
-------------------------------------------------- ---------------------------
Дисперсійний аналіз
-------------------------------------------------- ---------------------------
Джерело Сума Число Середнє F-р-
квадратів значень квадратів критерій значення
-------------------------------------------------- ---------------------------
Модель 838,498 6 139,75 871,07 0,0256
Залишок 0,160435 один 0,160435
-------------------------------------------------- ---------------------------
Загальна к. 838,659 7
R 2 (коефіцієнт детермінації) = 99,9809%
R 2 (пристосований до числа значень) = 99,8661%
Стандартна помилка оцінки = 0,400543
Середня абсолютна помилка = 0,104753
Рівняння пристосованої моделі:
y5 = 6,11292 - 0,269378 * x2 + 0,0294256 * x1 + 0,0521545 * x3 - 0,000202351 * x4 + 0,00000154164 * x5 + 0,660049 * x6

У6 - рівень народжуваності

Стандартна T р-
Параметр Оцінений помилка критерій значення
-------------------------------------------------- ---------------------------
Постійна 0,352785 0,161948 2,17838 0,2740
x2 -0,0193954 0,000781198 -24,8278 0,0256
x1 0,0121752 0,000979625 12,4284 0,0511
x3 0,00371783 0,000330818 11,2383 0,0565
x4 0,00000811489 0,0000026241 3,09245 0,1991
x5 -6,31109 E-7 7,22246 E-8 -8,73814 0,0725
x6 0,0425779 0,00458721 9,28189 0,0683
-------------------------------------------------- ---------------------------
Дисперсійний аналіз
-------------------------------------------------- ---------------------------
Джерело Сума Число Середнє F-р-
квадратів значень квадратів критерій значення
-------------------------------------------------- ---------------------------
Модель 2,71434 6 0,45239 687,92 0,0288
Залишок 0,000657617 один 0,000657617
-------------------------------------------------- ---------------------------
Загальна к. 2,715 7
R 2 (коефіцієнт детермінації) = 99,9758%
R 2 (пристосований до числа значень) = 99,8304%
Стандартна помилка оцінки = 0,025644
Середня абсолютна помилка = 0,00670659
Рівняння регресійної моделі:
y6 = 0,352785 - 0,0193954 * x2 + 0,0121752 * x1 + 0,00371783 * x3 + 0,00000811489 * x4 - 6,31109 E-7 * x5 + 0,0425779 * x6

У7 - рівень дитячої смертності

Стандартна T р-
Параметр Оцінений помилка критерій значення
-------------------------------------------------- ---------------------------
Постійна 40,8464 40,1822 1,01653 0,4948
x2 -0,461165 0,193829 -2,37924 0,2533
x1 0,0250685 0,243062 0,103136 0,9346
x3 0,166108 0,0820816 2,0237 0,2922
x4 -0,000308391 0,000651084 -0,473657 0,7184
x5 0,00000562441 0,0000179202 0,31386 0,8064
x6 -0,582212 1,13816 -0,511536 0,6990
-------------------------------------------------- ---------------------------
Дисперсійний аналіз
-------------------------------------------------- ---------------------------
Джерело Сума Число Середнє F-р-
квадратів значень квадратів критерій значення
-------------------------------------------------- ---------------------------
Модель 1403,02 6 233,836 5,78 0,3039
Залишок 40,4843 січня 40,4843
-------------------------------------------------- ---------------------------
Загальна к. 1443,5 7
R 2 (коефіцієнт детермінації) = 97,1954%
R 2 (пристосований до числа значень) = 80,3679%
Стандартна помилка оцінки = 6,36272
Середня абсолютна помилка = 1,66402
Рівняння регресійної моделі:
y7 = 40,8464 - 0,461165 * x2 + 0,0250685 * x1 + 0,166108 * x3 - 0,000308391 * x4 + +0,00000562441 * x5 - 0,582212 * x6

У8 - смертність дітей до 5 років, на 1000 народжених

Стандартна T р-
Параметр Оцінений помилка критерій значення
-------------------------------------------------- ---------------------------
Постійна 366,892 81,0421 4,52718 0,1384
x2 -0,735043 0,390927 -1,88026 0,3112
x1 -1,49102 0,490223 -3,04151 0,2022
x3 0,248001 0,165548 1,49807 0,3747
x4 -0,00223802 0,00131315 -1,70432 0,3378
x5 0,0000643646 0,0000361426 1,78085 0,3257
x6 -5,0967 2,29553 -2,22027 0,2694
-------------------------------------------------- ---------------------------
Дисперсійний аналіз
-------------------------------------------------- ---------------------------
Джерело Сума Число Середнє F-р-
квадратів значень квадратів критерій значення
-------------------------------------------------- ---------------------------
Модель 6645,32 6 1107,55 6,73 0,2830
Залишок 164,68 один 164,68
-------------------------------------------------- ---------------------------
Загальна к. 6810,0 7
R 2 (коефіцієнт детермінації) = 97,5818%
R 2 (пристосований до числа значень) = 83,0725%
Стандартна помилка оцінки = 12,8328
Середня абсолютна помилка = 3,35611
Рівняння регресійної моделі:
y8 = 366,892 - 0,735043 * x2 - 1,49102 * x1 + 0,248001 * x3 - 0,00223802 * x4 + 0,0000643646 * x5 - 5,0967 * x6
Результати аналізу багаторазової регресії:

Змінні, ранжирування в порядку збільшення р-значення
№ п / п
Мінлива
р-значення
1
у3
0,0228
2
У5
0,0256
3
У6
0,0288
4
у4
0,0352
5
у2
0,1114
6
У8
0,2830
7
У7
0,3039
8
у1
0,4954
Оскільки р-значення змінної у3 найменше, то змінна у3 (народжуваність на 1000 чоловік) є найбільш залежною від 6 незалежних змінних.
Оскільки р-значення змінних у3, у4, У5, У6 менше 0,05, то моделі багаторазової регресії, відповідні цим змінним можна вважати досить значимими.

2.4 Аналіз простої регресії

У даному розділі наведено результати пристосування моделей для опису відносин між змінними і рівняння регресійних моделей.
R2 (Коефіцієнт детермінації) показує, на скільки відсотків модель пояснює залежність між змінними.
Коефіцієнт кореляції вказує на силу відносин між змінними.
F-критерій показує рівень адекватності моделі. При значенні F-критерію> 3 модель вважається адекватною.
р-значення показує рівень значимості моделі або її компонентів. Якщо р-значення менше ніж 0.05, то є статистично істотна залежність між змінними з 95% рівнем довіри.
Т-критерій показує рівень достовірності моделі. Модель вважається достовірною при значенні Т-критерії> 3.
Нижче наведені найбільш значимі моделі для опису відносин між змінними.

у1-середня тривалість життя жінок

Зворотній-X модель: Y = a + b / X
Залежна змінна: y1 - середня тривалість життя жінок
Незалежна змінна: x3 - кількість людей на 1 лікаря


Стандартна T р-
Параметр Оцінений Помилка критерій значення


Вільний член 64,5814 2,2283 28,9823 0,0000
Параметр 2141,42 550,556 3,88956 0,0030


Дисперсійний аналіз


Джерело Сума Число Середнє F-р-
квадратів значень квадратів критерій значення


Модель 39,1266 1 39,1266 15,13 0,0030
Залишок 25,8626 10 2,58626


Всього 64,9892 11
Коефіцієнт кореляції = 0,775917
R 2 = 60,2048 відсотка
Стандартна помилка оцінки = 1,60818
Рівняння регресійної моделі:
y1 = 64,5814 + 2141,42 / x3

у2 - середня тривалість життя чоловіків

Мультиплікативна модель: Y = a * X ^ b
Залежна змінна: y2 - середня тривалість життя чоловіків
Незалежна змінна: x5 - протяжність доріг, км


Стандартна T р-
Параметр Оцінений Помилка критерій значення


Вільний член 4,42797 0,104014 42,571 0,0000
Параметр -0,0241414 0,00963474 -2,50566 0,0311


Дисперсійний аналіз


Джерело Сума Число Середнє F-р-
квадратів значень квадратів критерій значення


Модель 0,0123563 1 0,0123563 6,28 0,0311
Залишок 0,0196808 1910 0,00196808


Всього 0,0320372 листопада
Коефіцієнт кореляції = -0,621037
R 2 = 38,5687 відсотка
Стандартна помилка оцінки = 0,0443631
Рівняння регресійної моделі:
y2 = 83,7608 * x5 ^ -0,0241414

у3 - народжуваність на 1000 чоловік


Лінійна модель: Y = a + b * X
Залежна змінна: y3 - народжуваність на 1000 чоловік
Незалежна змінна: x1 - витрати на охорону здоров'я на душу населення, $


Стандартна T р-
Параметр Оцінений Помилка критерій значення


Вільний член 57,4752 10,7628 5,34018 0,0003
Параметр -0,296141 0,0794397 -3,72787 0,0039


Дисперсійний аналіз


Джерело Сума Число Середнє F-р-
квадратів значень квадратів критерій значення


Модель 467,759 1 467,759 13,90 0,0039
Залишок 336,59 10 33,659


Усього 804,349 1911
Коефіцієнт кореляції = -0,762586
R 2 = 58,1538 відсотка
Стандартна помилка оцінки = 5,80164
y3 = 57,4752 - 0,296141 * x1
Зворотній-Y модель: Y = 1 / (a ​​+ b * X)
Залежна змінна: y3 - народжуваність на 1000 чоловік
Незалежна змінна: x2 - кількість лікарняних ліжок на 10000 чоловік


Стандартна T р-
Параметр Оцінений Помилка критерій значення


Вільний член -0,0336736 0,0467988 -0,71954 0,4883
Параметр 0,000980712 0,000443268 2,21246 0,0513


Дисперсійний аналіз


Джерело Сума Число Середнє F-р-
квадратів значень квадратів критерій значення


Модель 0,00321264 1 0,00321264 4,89 0,0513
Залишок 0,00656315 1910 0,000656315


Всього 0,00977579 1911
Коефіцієнт кореляції = 0,573264
R 2 = 32,8632 відсотка
Стандартна помилка оцінки = 0,0256187
Рівняння регресійної моделі:
y3 = 1 / (-0,0336736 + 0,000980712 * x2)
Модель квадратного кореня-X: Y = a + b * sqrt (X)
Залежна змінна: y3 - народжуваність на 1000 чоловік
Незалежна змінна: Х3 - кількість людей на 1 лікаря


Стандартна T р-
Параметр Оцінений помилка критерій значення


Вільний член -45,2058 9,1446 -4,94344 0,0006
Параметр 3,89259 0,560691 6,94248 0,0000
Дисперсійний аналіз


Джерело Сума Число Середнє F-р-
квадратів значень квадратів критерій значення


Модель 666,14 1 666,14 48,20 0,0000
Залишок 138,209 10 13,8209


Усього 804,349 1911
Коефіцієнт кореляції = 0,91004
R 2 = 82,8173 відсотка
Стандартна помилка оцінки = 3,71765
y3 = -45,2058 + 3,89259 * sqrt (x3)
Лінійна модель: Y = a + b * X
Залежна змінна: y3 - народжуваність на 1000 чоловік
Незалежна змінна: х6 - кількість людей на 1 транспортний засіб


Стандартна T р-
Параметр Оцінений помилка критерій значення


Вільний член -1,39218 3,96159 -0,351419 0,7373
Параметр 1,06955 0,211454 5,05809 0,0023
Дисперсійний аналіз


Джерело Сума Число Середнє F-р-
квадратів значень квадратів критерій значення


Модель 409,532 1 409,532 25,58 0,0023
Залишок 96,0431 6 16,0072


Усього 505,575 липні
Коефіцієнт кореляції = 0,900018
R 2 = 81,0032 відсотка
Стандартна помилка оцінки = 4,0009
Рівняння регресійної моделі:
y3 = -1,39218 + 1,06955 * x6

у4 - Смертність на 1000 чоловік

Зворотній-Y модель: Y = 1 / (a ​​+ b * X)
Залежна змінна: y4 - смертність на 1000 чоловік
Незалежна змінна: x1 - витрати на охорону здоров'я на душу населення, $


Стандартна T р-
Параметр Оцінений помилка критерій значення


Вільний член 0,180163 0,031408 5,73622 0,0002
Параметр -0,000651228 0,000231821 -2,80918 0,0185


Дисперсійний аналіз


Джерело Сума Число Середнє F-р-
квадратів значень квадратів критерій значення


Модель 0,002262 1 0,002262 7,89 0,0185
Залишок 0,00286636 1910 0,000286636


Всього 0,00512836 1911
Коефіцієнт кореляції = -0,664135
R 2 = 44,1076 відсотка
Рівняння регресійної моделі:

y4 = 1 / (0,180163 - 0,000651228 * x1)
Лінійна модель: Y = a + b * X
Залежна змінна: y4 - смертність на 1000 чоловік
Незалежна змінна: x2 - кількість лікарняних ліжок на 10000 чоловік


Стандартна T р-
Параметр Оцінений помилка критерій значення


Вільний член -1,36012 3,52725 -0,385604 0,7079
Параметр 0,12184 0,0334094 3,64687 0,0045


Дисперсійний аналіз


Джерело Сума Число Середнє F-р-
квадратів значень квадратів критерій значення


Модель 49,5857 1 49,5857 13,30 0,0045
Залишок 37,2835 10 3,72835


Всього 86,8692 11
Коефіцієнт кореляції = 0,755519
R 2 = 57,0809 відсотка
Стандартна помилка оцінки = 1,93089
Рівняння регресійної моделі:
y4 = -1,36012 + 0,12184 * x2
Подвійна зворотна модель: Y = 1 / (a ​​+ b / X)
Залежна змінна: y4 - смертність на 1000 чоловік
Незалежна змінна: x3 - кількість людей на 1 лікаря


Стандартна T р-
Параметр Оцінений помилка критерій значення


Вільний член 0,16104 0,0223772 7,19663 0,0000
Параметр -17,1863 5,52882 -3,1085 0,0111


Дисперсійний аналіз


Джерело Сума Число Середнє F-р-
квадратів значень квадратів критерій значення


Модель 0,00252021 1 0,00252021 9,66 0,0111
Залишок 0,00260816 1910 0,000260816


Всього 0,00512836 1911
Коефіцієнт кореляції = -0,701017
R 2 = 49,1425 відсотка
Стандартна помилка оцінки = 0,0161498
Рівняння регресійної моделі:
y4 = 1 / (0,16104 - 17,1863 / x3)
Зворотній-Y модель: Y = 1 / (a ​​+ b * X)
Залежна змінна: y4 - смертність на 1000 чоловік
Незалежна змінна: x6 - кількість людей на 1 транспортний засіб



Стандартна T р-
Параметр Оцінений помилка критерій значення


Вільний член 0,0465714 0,0129091 3,60763 0,0113
Параметр 0,00256031 0,000689039 3,71577 0,0099


Дисперсійний аналіз


Джерело Сума Число Середнє F-р-
квадратів значень квадратів критерій значення


Модель 0,00234675 1 0,00234675 13,81 0,0099
Залишок 0,00101982 6 0,000169969


Всього 0,00336657 7
Коефіцієнт кореляції = 0,83491
R 2 = 69,7075 відсотка
Стандартна помилка оцінки = 0,0130372
Рівняння регресійної моделі:
y4 = 1 / (0,0465714 + 0,00256031 * x6)

У5 - коефіцієнт природного приросту на 1000 чоловік

Лінійна модель: Y = a + b * X
Залежна змінна: y5 - коефіцієнт природного приросту на 1000 чоловік
Незалежна змінна: x1 - витрати на охорону здоров'я на душу населення, $



Стандартна T р-
Параметр Оцінений помилка критерій значення


Вільний член 56,5493 14,2023 3,98169 0,0026
Параметр -0,373905 0,104827 -3,56689 0,0051


Дисперсійний аналіз


Джерело Сума Число Середнє F-р-
квадратів значень квадратів критерій значення


Модель 745,672 1 745,672 12,72 0,0051
Залишок 586,097 10 58,6097


Всього 1331,77 1911
Коефіцієнт кореляції = -0,748272
R 2 = 55,9911 відсотка
Стандартна помилка оцінки = 7,6557
Рівняння регресійної моделі:
y5 = 56,5493 - 0,373905 * x1
Лінійна модель: Y = a + b * X
Залежна змінна: y5 - коефіцієнт природного приросту на 1000 чоловік
Незалежна змінна: x2 - кількість лікарняних ліжок на 10000 чоловік



Стандартна T р-
Параметр Оцінений помилка критерій значення


Вільний член 43,7492 17,3831 2,51677 0,0306
Параметр -0,357226 0,164649 -2,16962 0,0552


Дисперсійний аналіз


Джерело Сума Число Середнє F-р-
квадратів значень квадратів критерій значення


Модель 426,251 1 426,251 4,71 0,0552
Залишок 905,518 10 90,5518


Всього 1331,77 1911
Коефіцієнт кореляції = -0,565742
R 2 = 32,0064 відсотка
Стандартна помилка оцінки = 9,51587
Рівняння регресійної моделі:
y5 = 43,7492 - 0,357226 * x2
Логарифмічна-X модель: Y = a + b * ln (X)
Залежна змінна: y5 - коефіцієнт природного приросту на 1000 чоловік
Незалежна змінна: x3 - кількість людей на 1 лікаря



Стандартна T р-
Параметр Оцінений помилка критерій значення


Вільний член -220,444 38,6654 -5,70131 0,0002
Параметр 40,8451 6,9529 5,87454 0,0002


Дисперсійний аналіз


Джерело Сума Число Середнє F-р-
квадратів значень квадратів критерій значення


Модель 1032,56 1 1032,56 34,51 0,0002
Залишок 299,205 10 29,9205


Всього 1331,77 1911
Коефіцієнт кореляції = 0,88053
R 2 = 77,5332 відсотка
Стандартна помилка оцінки = 5,46997
Рівняння регресійної моделі:
y5 = -220,444 + 40,8451 * ln (x3)
Лінійна модель: Y = a + b * X
Залежна змінна: y5 - коефіцієнт природного приросту на 1000 чоловік
Незалежна змінна: x6 - кількість людей на 1 транспортний засіб



Стандартна T р-
Параметр Оцінений помилка критерій значення


Вільний член -18,0925 5,2372 -3,45461 0,0136
Параметр 1,36885 0,279541 4,89679 0,0027


Дисперсійний аналіз


Джерело Сума Число Середнє F-р-
квадратів значень квадратів критерій значення


Модель 670,807 1 670,807 23,98 0,0027
Залишок 167,851 6 27,9752


Усього 838,659 липні
Коефіцієнт кореляції = 0,894347
R 2 = 79,9857 відсотка
Стандартна помилка оцінки = 5,28916
Рівняння регресійної моделі:
y5 = -18,0925 + 1,36885 * x6

У6 - рівень народжуваності

Зворотній-Y модель: Y = 1 / (a ​​+ b * X)
Залежна змінна: y6 - рівень народжуваності, людей на рік
Незалежна змінна: x1 - витрати на охорону здоров'я на душу населення, $



Стандартна T р-
Параметр Оцінений помилка критерій значення


Вільний член -0,198952 0,349465 -0,569305 0,5817
Параметр 0,00627034 0,00257939 2,43094 0,0354


Дисперсійний аналіз


Джерело Сума Число Середнє F-р-
квадратів значень квадратів критерій значення


Модель 0,209705 1 0,209705 5,91 0,0354
Залишок 0,354862 1910 0,0354862


Всього 0,564566 1911
Коефіцієнт кореляції = 0,609462
R 2 = 37,1444 відсотка
Стандартна помилка оцінки = 0,188378
Рівняння регресійної моделі:
y6 = 1 / (-0,198952 + 0,00627034 * x1
Логарифмічна-X модель: Y = a + b * ln (X)
Залежна змінна: y6 - рівень народжуваності, людей на рік
Незалежна змінна: x3 - кількість людей на 1 лікаря



Стандартна T р-
Параметр Оцінений помилка критерій значення


Вільний член -12,8899 2,85216 -4,51937 0,0011
Параметр 2,64228 0,512881 5,15184 0,0004


Дисперсійний аналіз


Джерело Сума Число Середнє F-р-
квадратів значень квадратів критерій значення


Модель 4,32111 1 4,32111 26,54 0,0004
Залишок 1,62806 10 0,162806


Всього 5,94917 11
Коефіцієнт кореляції = 0,852255
R 2 = 72,6339 відсотка
Стандартна помилка оцінки = 0,403492
Рівняння регресійної моделі:
y6 = -12,8899 + 2,64228 * ln (x3)
Регресія у формі квадратного рівняння
Залежна змінна: y6 - рівень народжуваності, людей на рік
Незалежна змінна: x6 - кількість людей на 1 транспортний засіб



Стандартна T р-
Параметр Оцінений помилка критерій значення


постійна 3,05801 1,06038 2,88387 0,0344
x6 -0,226361 0,119684 -1,89133 0,1172
x6 ^ 2 0,00748807 0,00301981 2,47965 0,0559
Дисперсійний аналіз


Джерело Сума Число Середнє F-р-
квадратів значень квадратів критерій значення


Модель 2,23102 2 1,11551 11,52 0,0134
Залишок 0,483975 5 0,096795


Всього 2,715 7
R 2 = 82,174 відсотка
R 2 (пристосований до числа значень) = 75,0436%
Стандартна помилка оцінки = 0,311119
Середня абсолютна помилка = 0,186722
Рівняння регресійної моделі:
y6 = 3,05801-0,226361 * x6 + 0,00748807 * x6 ^ 2

У7 - рівень дитячої смертності

Зворотній-Y модель: Y = 1 / (a ​​+ b * X)
Залежна змінна: y7 - рівень дитячої смертності
Незалежна змінна: x1 - витрати на охорону здоров'я на душу населення, $



Стандартна T р-
Параметр Оцінений помилка критерій значення


Вільний член -0,0410266 0,0306633 -1,33797 0,2105
Параметр 0,00063464 0,000226324 2,80412 0,0187


Дисперсійний аналіз


Джерело Сума Число Середнє F-р-
квадратів значень квадратів критерій значення


Модель 0,00214823 1 0,00214823 7,86 0,0187
Залишок 0,00273205 1910 0,000273205


Всього 0,00488028 1911
Коефіцієнт кореляції = 0,663465
R 2 = 44,0186 відсотка
Стандартна помилка оцінки = 0,0165289
Рівняння регресійної моделі:
y7 = 1 / (-0,0410266 + 0,00063464 * x1)
Зворотній-Y модель: Y = 1 / (a ​​+ b * X)
Залежна змінна: y7 - рівень дитячої смертності
Незалежна змінна: x2 - кількість лікарняних ліжок на 10000 чоловік



Стандартна T р-
Параметр Оцінений помилка критерій значення


Вільний член -0,0215877 0,0344757 -0,626171 0,5452
Параметр 0,000628269 0,000326547 1,92398 0,0833


Дисперсійний аналіз


Джерело Сума Число Середнє F-р-
квадратів значень квадратів критерій значення


Модель 0,00131847 1 0,00131847 3,70 0,0833
Залишок 0,00356181 1910 0,000356181


Всього 0,00488028 1911
Коефіцієнт кореляції = 0,519772
R 2 = 27,0163 відсотка
Стандартна помилка оцінки = 0,0188728
Рівняння регресійної моделі:
y7 = 1 / (-0,0215877 + 0,000628269 * x2)
Логарифмічна-X модель: Y = a + b * ln (X)
Залежна змінна: y7 - рівень дитячої смертності
Незалежна змінна: x3 - кількість людей на 1 лікаря



Стандартна T р-
Параметр Оцінений помилка критерій значення


Вільний член -269,576 49,006 -5,50088 0,0003
Параметр 53,6919 8,81236 6,0928 0,0001


Дисперсійний аналіз


Джерело Сума Число Середнє F-р-
квадратів значень квадратів критерій значення


Модель 1784,25 1 1784,25 37,12 0,0001
Залишок 480,641 10 48,0641


Всього 2264,89 1911
Коефіцієнт кореляції = 0,887573
R 2 = 78,7786 відсотка
Стандартна помилка оцінки = 6,93283
Рівняння регресійної моделі:
y7 = -269,576 + 53,6919 * ln (x3)
Лінійна модель: Y = a + b * X
Залежна змінна: y7 - рівень дитячої смертності
Незалежна змінна: x6 - кількість людей на 1 транспортний засіб


Стандартна T р-
Параметр Оцінений помилка критерій значення


Вільний член 4,3102 11,0986 0,388356 0,7112
Параметр 1,38799 0,592398 2,343 0,0576


Дисперсійний аналіз


Джерело Сума Число Середнє F-р-
квадратів значень квадратів критерій значення


Модель 689,692 1 689,692 5,49 0,0576
Залишок 753,808 6 125,635


Усього 1443,5 липня
Коефіцієнт кореляції = 0,691224
R 2 = 47,7791 відсотка
Стандартна помилка оцінки = 11,2087
Рівняння регресійної моделі:
y7 = 4,3102 + 1,38799 * x6

У8 - смертність дітей до 5 років, на 1000 народжених

Зворотній-X модель: Y = a + b / X
Залежна змінна: y8 - смертність дітей до 5 років, на 1000 народжених
Незалежна змінна: x1 - витрати на охорону здоров'я на душу населення, $


Стандартна T р-
Параметр Оцінений помилка критерій значення


Вільний член -69,5556 32,3098 -2,15277 0,0568
Параметр 15658,5 4147,64 3,77528 0,0036



Дисперсійний аналіз


Джерело Сума Число Середнє F-р-
квадратів значень квадратів критерій значення


Модель 5104,94 1 5104,94 14,25, 0036
Залишок 3581,72 10 358,172


Всього 8686,67 1911
Коефіцієнт кореляції = 0,7666
R 2 = 58,7676 відсотка
Стандартна помилка оцінки = 18,9254
Рівняння регресійної моделі:
y8 = -69,5556 + 15658,5 / x1
Зворотній-Y модель: Y = 1 / (a ​​+ b * X)
Залежна змінна: y8 - смертність дітей до 5 років, на 1000 народжених
Незалежна змінна: x2 - кількість лікарняних ліжок на 10000 чоловік


Стандартна T р-
Параметр Оцінений помилка критерій значення


Вільний член -0,0330403 0,0215962 -1,52991 0,1570
Параметр 0,000574993 0,000204555 2,81095 0,0184



Дисперсійний аналіз


Джерело Сума Число Середнє F-р-
квадратів значень квадратів критерій значення


Модель 0,00110434 1 0,00110434 7,90 0,0184
Залишок 0,00139765 1910 0,000139765


Всього 0,002502 1911
Коефіцієнт кореляції = 0,664368
R 2 = 44,1385 відсотка
Стандартна помилка оцінки = 0,0118222
Рівняння регресійної моделі:
y8 = 1 / (-0,0330403 + 0,000574993 * x2)
Модель S-кривої: Y = exp (a + b / X)
Залежна змінна: y8 - смертність дітей до 5 років, на 1000 народжених
Незалежна змінна: x3 - кількість людей на 1 лікаря


Стандартна T р-
Параметр Оцінений помилка критерій значення


Вільний член 5,60136 0,626614 8,93909 0,0000
Параметр -462,328 154,82 -2,98623 0,0137



Дисперсійний аналіз


Джерело Сума Число Середнє F-р-
квадратів значень квадратів критерій значення


Модель 1,82377 1 1,82377 8,92 0,0137
Залишок 2,04514 10 0,204514


Всього 3,86891 11
Коефіцієнт кореляції = -0,686579
R 2 = 47,139 відсотка
Стандартна помилка оцінки = 0,452233
Рівняння регресійної моделі:
y8 = exp (5,60136 - 462,328 / x3)
Результати аналізу регресії:
Пари змінних, ранжирування в порядку збільшення р-значення
№ п / п
Змінні
р-значення
залежні
незалежні
1
у3
х3
0,0000
2
У7
х3
0,0001
3
У5
х3
0,0002
4
У6
х3
0,0004
5
у3
х6
0,0023
6
У5
х6
0,0027
7
у1
х3
0,0030
8
У8
х1
0,0036
9
у3
х1
0,0039
10
у4
х2
0,0045
11
У5
х1
0,0051
12
у4
х6
0,0099
13
у4
х3
0,0111
14
У6
х6
0,0134
15
У8
х3
0,0137
16
У8
х2
0,0184
17
у4
х1
0,0185
18
У7
х1
0,0187
19
у2
х5
0,0311
20
У6
х1
0,0354
21
у3
х2
0,0513
22
У5
х2
0,0552
23
У7
х6
0,0576
24
У7
х2
0,0833
Т.ч. серед 6 незалежних змінних найбільш значущою виявилася х3 (кількість осіб на 1 лікаря). Від цього критерію залежить народжуваність, природний приріст населення, а також рівень дитячої смертності.
Не було виявлено практично ніякої залежності від змінної х4 (забезпеченість водою на душу населення).

Результати аналізу статистичних даних

Підсумком проведеної роботи є наступні результати:
у1 - середня тривалість життя жінок в більшій мірі залежить від х3 - кількість людей на 1 лікаря.
у2 - середня тривалість життя чоловіків в більшій мірі залежить від х5 - протяжність автомобільних доріг, км.
у3 - народжуваність на 1000 осіб у більшій мірі залежить від:
х1 - витрати на охорону здоров'я на душу населення, $;
х2 - кількість лікарняних ліжок на 10000 чоловік;
х3 - кількість людей на 1 лікаря.
у4 - Смертність на 1000 чоловік в більшій мірі залежить від:
х1 - витрати на охорону здоров'я на душу населення, $;
х2 - кількість лікарняних ліжок на 10000 чоловік;
х3 - кількість людей на 1 лікаря;
х6 - кількість людей на 1 транспортний засіб.
У5 - коефіцієнт природного приросту на 1000 чоловік в більшій мірі залежить від:
х1 - витрати на охорону здоров'я на душу населення, $;
х2 - кількість лікарняних ліжок на 10000 чоловік;
х3 - кількість людей на 1 лікаря;
х6 - кількість людей на 1 транспортний засіб.
У6 - рівень народжуваності в більшій мірі залежить від:
х1 - витрати на охорону здоров'я на душу населення, $;
х3 - кількість людей на 1 лікаря;
х6 - кількість людей на 1 транспортний засіб.
У7 - рівень дитячої смертності в більшій мірі залежить від:
х1 - витрати на охорону здоров'я на душу населення, $;
х2 - кількість лікарняних ліжок на 10000 чоловік;
х3 - кількість людей на 1 лікаря;
х6 - кількість людей на 1 транспортний засіб.
У8 - смертність дітей до 5 років, на 1000 народжених в більшій мірі залежить від:
х1 - витрати на охорону здоров'я на душу населення, $;
х2 - кількість лікарняних ліжок на 10000 чоловік;
х3 - кількість людей на 1 лікаря.

Висновок

Найбільша залежність спостерігається між змінними:
народжуваність на 1000 осіб і кількість людей на 1 лікаря;
рівень дитячої смертності та кількість людей на 1 лікаря;
коефіцієнт природного приросту на 1000 осіб і кількість людей на 1 лікаря;
рівень народжуваності, чоловік на рік і кількість осіб на 1 лікаря.
Т.ч. серед 6 незалежних змінних найбільш значущою виявилася х3 (кількість осіб на 1 лікаря). Від цього критерію залежить народжуваність, природний приріст населення, а також рівень дитячої смертності.
За підсумками проведеного аналізу найбільший внесок у стан здоров'я населення вносять такі показники (в порядку зменшення впливу):
кількість осіб на 1 лікаря;
витрати на охорону здоров'я на душу населення, $;
кількість осіб на 1 транспортний засіб;
кількість лікарняних ліжок на 10000 чоловік;
протяжність автомобільних доріг, км.
Не було виявлено практично ніякої залежності від змінної х4 (забезпеченість водою на душу населення).

Список літератури

1. Стрільців А.Б., Логінов О.О., Ликов І.М., Коротких Н.В. Нарис екології міста Калуги. - Калуга, Калузька друкарня стандартів, 2000.
2. Корчагін В.А., Філоненко Ю.Я. Екологічні аспекти автомобільного транспорту. Навчальний посібник. - М.: Вид.-во МНЕПУ, 1997 .- 100 с.
3. http://www.rusnauka.com/TIP/All/Ecology/2.html
Додати в блог або на сайт

Цей текст може містити помилки.

Безпека життєдіяльності та охорона праці | Курсова
208.3кб. | скачати


Схожі роботи:
Вплив стану охорони здоров`я та транспортної забезпеченості на життя і здоров`я людей
Діяльність охорони здоров`я з охорони здоров`я населення
Фінансування охорони здоров`я 2
Фінансування охорони здоров`я
Економічна діяльність охорони здоров`я
Реформування в галузі охорони здоров я
Фінансування установ охорони здоров`я
Управління в сфері охорони здоров`я
Система органів охорони здоров я

Нажми чтобы узнать.
© Усі права захищені
написати до нас
Рейтинг@Mail.ru