Вплив стану охорони здоров`я та транспортної забезпеченості на життя і здоров`я людей

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

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 - 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

1 x 2 x 3 x 4 x 5 x 1 x 2 x 3 x 4 x 5

Всього 8 8 8 8 8

Середнє значеніе135, 0 103,125 268,625 11181,6 167704,0

7 1,01954 E 11 Дисперсія 665,143 289,839 5891,7 8,08776 E 7 1,01954 E 11

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

6 Сума 1080,0 825,0 2149,0 89453,0 1,34163 E 6

6 y 1 y 2 y 3 y 4 x 6 y 1 y 2 y 3 y 4

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

5 y 6 y 7 y 8 y 5 y 6 y 7 y 8

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)

1 x 2 x 3 x 4 x 5 x 1 x 2 x 3 x 4 x 5

1 0,5944 -0,6929 0,2860 0,4052 x 1 0,5944 -0,6929 0,2860 0,4052

(8) (8) (8) (8)

0,1202 0,0568 0,4923 0,3194

2 0,5944 -0,5431 0,1426 0,3028 x 2 0,5944 -0,5431 0,1426 0,3028

(8) (8) (8) (8)

0,1202 0,1642 0,7361 0,4660

3 -0,6929 -0,5431 0,0938 -0,1927 x 3 -0,6929 -0,5431 0,0938 -0,1927

(8) (8) (8) (8)

0,0568 0,1642 0,8252 0,6476

4 0,2860 0,1426 0,0938 0,8549 x 4 0,2860 0,1426 0,0938 0,8549

(8) (8) (8) (8)

0,4923 0,7361 0,8252 0,0068

5 0,4052 0,3028 -0,1927 0,8549 x 5 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

7 0,9164 0,9468 0,7221 y 7 0,9164 0,9468 0,7221

(8) (8) (8)

0,0014 0,0004 0,0431

8 0,7147 0,5655 0,7221 y 8 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:

1 и x 6; x 1 и y 3; x 1 и y 4; x 1 и y 5; x 1 и y 8; x 2 и y 3; x 2 и y 4; x 2 и y 5; x 2 и y 6; x 2 и y 7; x 2 и y 8; x 3 и x 6; x 3 и y 3; x 3 и y 4; x 3 и y 5; x 3 и y 6; x 3 и y 7; x 4 и x 5; x 6 и y 3; x 6 и y 4; x 6 и y 5; x 6 и y 6; y 3 и y 4; y 3 и y 5; y 3 и y 6; y 3 и y 7; y 4 и y 5; y 4 и y 6; y 4 и y 7; y 4 и y 8; y 5 и y 6; y 5 и y 7; y 5 и y 8; y 6 и y 7; y7 и y8. x 1 і x 6; x 1 і y 3; x 1 і y 4; x 1 і y 5; x 1 і y 8; x 2 і y 3; x 2 і y 4; x 2 і y 5; x 2 і y 6; x 2 і y 7; x 2 і y 8; x 3 та x 6; x 3 та y 3; x 3 та y 4; x 3 та y 5; x 3 та y 6; x 3 та y 7; x 4 і x 5; x 6 і y 3; x 6 і y 4; x 6 і y 5; x 6 і y 6; y 3 та y 4; y 3 та y 5; y 3 та y 6; y 3 та y 7; y 4 і y 5; y 4 і y 6; y 4 і y 7; y 4 і y 8; y 5 і y 6; y 5 і y 7; y 5 і y 8; y 6 і y 7; 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

1 -0,0999052 0,0743066 -1,3445 0,4071 x 1 -0,0999052 0,0743066 -1,3445 0,4071

2 -0,00531697 0,0592555 -0,0897296 0,9430 x 2 -0,00531697 0,0592555 -0,0897296 0,9430

3 -0,0536492 0,0250932 -2,13799 0,2785 x 3 -0,0536492 0,0250932 -2,13799 0,2785

4 0,000403861 0,000199043 2,02901 0,2915 x 4 0,000403861 0,000199043 2,02901 0,2915

5 -0,00000996529 0,00000547838 -1,81902 0,3200 x 5 -0,00000996529 0,00000547838 -1,81902 0,3200

6 -0,029481 0,347949 -0,084728 0,9462 x 6 -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

² (коэффициент детерминации) = 91,9972 % R ² (коефіцієнт детермінації) = 91,9972%

² (приспособленный к числу значений) = 43,9804 % 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

1 -0,0967528 0,0228772 -4,22922 0,1478 x 1 -0,0967528 0,0228772 -4,22922 0,1478

2 -0,0309012 0,0182433 -1,69384 0,3395 x 2 -0,0309012 0,0182433 -1,69384 0,3395

3 -0,0844186 0,0077256 -10,9271 0,0581 x 3 -0,0844186 0,0077256 -10,9271 0,0581

4 0,000504772 0,0000612807 8,23705 0,0769 x 4 0,000504772 0,0000612807 8,23705 0,0769

5 -0,0000160501 0,00000168666 -9,51586 0,0667 x 5 -0,0000160501 0,00000168666 -9,51586 0,0667

6 0,487637 0,107125 4,55203 0,1377 x 6 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

² (коэффициент детерминации) = 99,6356 % R ² (коефіцієнт детермінації) = 99,6356%

² (приспособленный к числу значений) = 97,4491 % R ² (пристосований до числа значень) = 97,4491%

Стандартна помилка оцінки = 0,598866

Середня абсолютна помилка = 0,156619

Рівняння регресійної моделі:

2 = 91,8641 - 0,0967528* x 1 - 0,0309012* x 2 - 0,0844186* x 3 ++ 0,000504772* x 4 - 0,0000160501* x 5 + 0,487637* x 6 y 2 = 91,8641 - 0,0967528 * x 1 - 0,0309012 * x 2 - 0,0844186 * x 3 + + 0,000504772 * x 4 - 0,0000160501 * x 5 + 0,487637 * x 6

у3 - народжуваність на 1000 чоловік

Стандартна T р-

Параметр Оцінений помилка критерій значення

-------------------------------------------------- ---------------------------

Постійна 11,1768 1,74903 6,39032 0,0988

2 -0,191681 0,00843686 -22,7195 0,0280 x 2 -0,191681 0,00843686 -22,7195 0,0280

1 0,0440065 0,0105799 4,15946 0,1502 x 1 0,0440065 0,0105799 4,15946 0,1502

3 0,0361766 0,0035728 10,1255 0,0627 x 3 0,0361766 0,0035728 10,1255 0,0627

4 0,0000281208 0,00002834 0,992265 0,5025 x 4 0,0000281208 0,00002834 0,992265 0,5025

5 -0,00000402137 7,80019 E -7 -5,15548 0,1220 x 5 -0,00000402137 7,80019 E -7 -5,15548 0,1220

6 0,606653 0,0495414 12,2454 0,0519 x 6 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

² (коэффициент детерминации) = 99,9848 % R ² (коефіцієнт детермінації) = 99,9848%

² (приспособленный к числу значений) = 99,8938 % R ² (пристосований до числа значень) = 99,8938%

Стандартна помилка оцінки = 0,276953

Середня абсолютна помилка = 0,0724306

Рівняння регресійної моделі:

3 = 11,1768 - 0,191681* x 2 + 0,0440065* x 1 + 0,0361766* x 3 + y 3 = 11,1768 - 0,191681 * x 2 + 0,0440065 * x 1 + 0,0361766 * x 3 +

4 - 0,00000402137* x 5 + 0,606653* x 6 + 0,0000281208 * x 4 - 0,00000402137 * x 5 + 0,606653 * x 6

у4 - Смертність на 1000 чоловік

Стандартна T р-

Параметр Оцінений помилка критерій значення

-------------------------------------------------- ---------------------------

Постійна 5,46707 0,830794 6,58054 0,0960

2 0,0787761 0,00400754 19,657 0,0324 x 2 0,0787761 0,00400754 19,657 0,0324

1 0,0111729 0,00502547 2,22325 0,2691 x 1 0,0111729 0,00502547 2,22325 0,2691

3 -0,0155568 0,00169709 -9,16674 0,0692 x 3 -0,0155568 0,00169709 -9,16674 0,0692

4 0,000232669 0,0000134616 17,2839 0,0368 x 4 0,000232669 0,0000134616 17,2839 0,0368

5 -0,0000055904 3,70512 E -7 -15,0883 0,0421 x 5 -0,0000055904 3,70512 E -7 -15,0883 0,0421

6 -0,0626762 0,0235323 -2,66341 0,2287 x 6 -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

² (коэффициент детерминации) = 99,9639 % R ² (коефіцієнт детермінації) = 99,9639%

² (приспособленный к числу значений) = 99,7471 % R ² (пристосований до числа значень) = 99,7471%

Стандартна помилка оцінки = 0,131554

Середня абсолютна помилка = 0,0344048

Рівняння регресійної моделі:

4 = 5,46707 + 0,0787761* x 2 + 0,0111729* x 1 - 0,0155568* x 3 + 0,000232669* x 4 - 0,0000055904* x 5 - 0,0626762* x 6 y 4 = 5,46707 + 0,0787761 * x 2 + 0,0111729 * x 1 - 0,0155568 * x 3 + 0,000232669 * x 4 - 0,0000055904 * x 5 - 0,0626762 * x 6

У5 - коефіцієнт природного приросту на 1000 чоловік

Стандартна T р-

Параметр Оцінений помилка критерій значення

-------------------------------------------------- ---------------------------

Постійна 6,11292 2,52953 2,41662 0,2498

2 -0,269378 0,0122018 -22,0769 0,0288 x 2 -0,269378 0,0122018 -22,0769 0,0288

1 0,0294256 0,0153011 1,9231 0,3053 x 1 0,0294256 0,0153011 1,9231 0,3053

3 0,0521545 0,00516716 10,0935 0,0629 x 3 0,0521545 0,00516716 10,0935 0,0629

4 -0,000202351 0,0000409867 -4,93699 0,1272 x 4 -0,000202351 0,0000409867 -4,93699 0,1272

5 0,00000154164 0,0000011281 1,36658 0,4022 x 5 0,00000154164 0,0000011281 1,36658 0,4022

6 0,660049 0,0716492 9,21223 0,0688 x 6 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

² (коэффициент детерминации) = 99,9809 % R ² (коефіцієнт детермінації) = 99,9809%

² (приспособленный к числу значений) = 99,8661 % R ² (пристосований до числа значень) = 99,8661%

Стандартна помилка оцінки = 0,400543

Середня абсолютна помилка = 0,104753

Рівняння пристосованої моделі:

5 = 6,11292 - 0,269378* x 2 + 0,0294256* x 1 + 0,0521545* x 3 – 0,000202351* x 4 + 0,00000154164* x 5 + 0,660049* x 6 y 5 = 6,11292 - 0,269378 * x 2 + 0,0294256 * x 1 + 0,0521545 * x 3 - 0,000202351 * x 4 + +0,00000154164 * x 5 + 0,660049 * x 6

У6 - рівень народжуваності

Стандартна T р-

Параметр Оцінений помилка критерій значення

-------------------------------------------------- ---------------------------

Постійна 0,352785 0,161948 2,17838 0,2740

2 -0,0193954 0,000781198 -24,8278 0,0256 x 2 -0,0193954 0,000781198 -24,8278 0,0256

1 0,0121752 0,000979625 12,4284 0,0511 x 1 0,0121752 0,000979625 12,4284 0,0511

3 0,00371783 0,000330818 11,2383 0,0565 x 3 0,00371783 0,000330818 11,2383 0,0565

4 0,00000811489 0,0000026241 3,09245 0,1991 x 4 0,00000811489 0,0000026241 3,09245 0,1991

5 -6,31109 E -7 7,22246 E -8 -8,73814 0,0725 x 5 -6,31109 E -7 7,22246 E -8 -8,73814 0,0725

6 0,0425779 0,00458721 9,28189 0,0683 x 6 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

² (коэффициент детерминации) = 99,9758 % R ² (коефіцієнт детермінації) = 99,9758%

² (приспособленный к числу значений) = 99,8304 % R ² (пристосований до числа значень) = 99,8304%

Стандартна помилка оцінки = 0,025644

Середня абсолютна помилка = 0,00670659

Рівняння регресійної моделі:

6 = 0,352785 - 0,0193954* x 2 + 0,0121752* x 1 + 0,00371783* x 3 + 0,00000811489* x 4 - 6,31109 E -7* x 5 + 0,0425779* x 6 y 6 = 0,352785 - 0,0193954 * x 2 + 0,0121752 * x 1 + 0,00371783 * x 3 + +0,00000811489 * x 4 - 6,31109 E -7 * x 5 + 0,0425779 * x 6

У7 - рівень дитячої смертності

Стандартна T р-

Параметр Оцінений помилка критерій значення

-------------------------------------------------- ---------------------------

Постійна 40,8464 40,1822 1,01653 0,4948

2 -0,461165 0,193829 -2,37924 0,2533 x 2 -0,461165 0,193829 -2,37924 0,2533

1 0,0250685 0,243062 0,103136 0,9346 x 1 0,0250685 0,243062 0,103136 0,9346

3 0,166108 0,0820816 2,0237 0,2922 x 3 0,166108 0,0820816 2,0237 0,2922

4 -0,000308391 0,000651084 -0,473657 0,7184 x 4 -0,000308391 0,000651084 -0,473657 0,7184

5 0,00000562441 0,0000179202 0,31386 0,8064 x 5 0,00000562441 0,0000179202 0,31386 0,8064

6 -0,582212 1,13816 -0,511536 0,6990 x 6 -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 липня

² (коэффициент детерминации) = 97,1954 % R ² (коефіцієнт детермінації) = 97,1954%

² (приспособленный к числу значений) = 80,3679 % R ² (пристосований до числа значень) = 80,3679%

Стандартна помилка оцінки = 6,36272

Середня абсолютна помилка = 1,66402

Рівняння регресійної моделі:

7 = 40,8464 - 0,461165* x 2 + 0,0250685* x 1 + 0,166108* x 3 – 0,000308391* x 4 + 0,00000562441* x 5 - 0,582212* x 6 y 7 = 40,8464 - 0,461165 * x 2 + 0,0250685 * x 1 + 0,166108 * x 3 - 0,000308391 * x 4 + 0,00000562441 * x 5 - 0,582212 * x 6

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

2 -0,735043 0,390927 -1,88026 0,3112 x 2 -0,735043 0,390927 -1,88026 0,3112

1 -1,49102 0,490223 -3,04151 0,2022 x 1 -1,49102 0,490223 -3,04151 0,2022

3 0,248001 0,165548 1,49807 0,3747 x 3 0,248001 0,165548 1,49807 0,3747

4 -0,00223802 0,00131315 -1,70432 0,3378 x 4 -0,00223802 0,00131315 -1,70432 0,3378

5 0,0000643646 0,0000361426 1,78085 0,3257 x 5 0,0000643646 0,0000361426 1,78085 0,3257

6 -5,0967 2,29553 -2,22027 0,2694 x 6 -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 липня

² (коэффициент детерминации) = 97,5818 % R ² (коефіцієнт детермінації) = 97,5818%

² (приспособленный к числу значений) = 83,0725 % R ² (пристосований до числа значень) = 83,0725%

Стандартна помилка оцінки = 12,8328

Середня абсолютна помилка = 3,35611

Рівняння регресійної моделі:

8 = 366,892 - 0,735043* x 2 - 1,49102* x 1 + 0,248001* x 3 - 0,00223802* x 4 + 0,0000643646* x 5 - 5,0967* x 6 y 8 = 366,892 - 0,735043 * x 2 - 1,49102 * x 1 + 0,248001 * x 3 - 0,00223802 * x 4 + 0,0000643646 * x 5 - 5,0967 * x 6

Результати аналізу багаторазової регресії:

Змінні, ранжирування в порядку збільшення р-значення

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

модель: Y = a + b / X 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:

1 = 64,5814 + 2141,42/ x 3 y 1 = 64,5814 + 2141,42 / x 3

у2 - середня тривалість життя чоловіків

= a * X ^ b 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:

2 = 83,7608* x 5^-0,0241414 y 2 = 83,7608 * x 5 ^ -0,0241414

у3 - народжуваність на 1000 чоловік

= a + b * X 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

3 = 57,4752 - 0,296141* x 1 y 3 = 57,4752 - 0,296141 * x 1

модель: Y = 1/( a + b * X ) 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:

3 = 1/(-0,0336736 + 0,000980712* x 2) y 3 = 1 / (-0,0336736 + 0,000980712 * x 2)

: Y = a + b * sqrt ( X ) 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

3 = -45,2058 + 3,89259* sqrt ( x 3) y 3 = -45,2058 + 3,89259 * sqrt (x 3)

= a + b * X 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:

3 = -1,39218 + 1,06955* x 6 y 3 = -1,39218 + 1,06955 * x 6

у4 - Смертність на 1000 чоловік

модель: Y = 1/( a + b * X ) 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:

4 = 1/(0,180163 - 0,000651228* x 1) y 4 = 1 / (0,180163 - 0,000651228 * x 1)

= a + b * X 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:

4 = -1,36012 + 0,12184* x 2 y 4 = -1,36012 + 0,12184 * x 2

= 1/( a + b / X ) 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)

модель: Y = 1/( a + b * X ) 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:

4 = 1/(0,0465714 + 0,00256031* x 6) y 4 = 1 / (0,0465714 + 0,00256031 * x 6)

У5 - коефіцієнт природного приросту на 1000 чоловік

= a + b * X 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:

5 = 56,5493 - 0,373905* x 1 y 5 = 56,5493 - 0,373905 * x 1

= a + b * X 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:

5 = 43,7492 - 0,357226* x 2 y 5 = 43,7492 - 0,357226 * x 2

модель: Y = a + b * ln ( X ) 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:

5 = -220,444 + 40,8451* ln ( x 3) y 5 = -220,444 + 40,8451 * ln (x 3)

= a + b * X 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:

5 = -18,0925 + 1,36885* x 6 y 5 = -18,0925 + 1,36885 * x 6

У6 - рівень народжуваності

модель: Y = 1/( a + b * X ) 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:

6 = 1/(-0,198952 + 0,00627034* x 1 y 6 = 1 / (-0,198952 + 0,00627034 * x 1

модель: Y = a + b * ln ( X ) 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:

6 = -12,8899 + 2,64228* ln ( x 3) y 6 = -12,8899 + 2,64228 * ln (x 3)

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

6 -0,226361 0,119684 -1,89133 0,1172 x 6 -0,226361 0,119684 -1,89133 0,1172

6^2 0,00748807 0,00301981 2,47965 0,0559 x 6 ^ 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

² (приспособленный к числу значений) = 75,0436 % R ² (пристосований до числа значень) = 75,0436%

Стандартна помилка оцінки = 0,311119

Середня абсолютна помилка = 0,186722

Рівняння регресійної моделі:

6 = 3,05801-0,226361* x 6 + 0,00748807* x 6^2 y 6 = 3,05801-0,226361 * x 6 + 0,00748807 * x 6 ^ 2

У7 - рівень дитячої смертності

модель: Y = 1/( a + b * X ) 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:

7 = 1/(-0,0410266 + 0,00063464* x 1) y 7 = 1 / (-0,0410266 + 0,00063464 * x 1)

модель: Y = 1/( a + b * X ) 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:

7 = 1/(-0,0215877 + 0,000628269* x 2) y 7 = 1 / (-0,0215877 + 0,000628269 * x 2)

модель: Y = a + b * ln ( X ) 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:

7 = -269,576 + 53,6919* ln ( x 3) y 7 = -269,576 + 53,6919 * ln (x 3)

= a + b * X 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:

7 = 4,3102 + 1,38799* x 6 y 7 = 4,3102 + 1,38799 * x 6

У8 - смертність дітей до 5 років, на 1000 народжених

модель: Y = a + b / X 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:

8 = -69,5556 + 15658,5/ x 1 y 8 = -69,5556 + 15658,5 / x 1

модель: Y = 1/( a + b * X ) 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:

8 = 1/(-0,0330403 + 0,000574993* x 2) y 8 = 1 / (-0,0330403 + 0,000574993 * x 2)

кривой : Y = exp(a + b/X) 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:

8 = exp (5,60136 - 462,328/ x 3) y 8 = exp (5,60136 - 462,328 / x 3)

Результати аналізу регресії:

Пари змінних, ранжирування в порядку збільшення р-значення

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