Факторы, влияющие на коэффициент фертильности

Страница 2

2.3. Исследование индекса развития демократии на коэффициент фертильности.

При рассмотрении поля корреляции можно сделать следующий вывод, что линейная модель является наиболее подходящей, т.к. она наиболее проста и визуально достаточно точно отражает зависимость Y от фактора X3.

По коэффициенту корреляции связь заметная. Вариация коэффициента фертильности на 28% объясняется вариацией уровня демократии, а остальные 72% другими неучтенными в этой модели факторами. Средняя ошибка аппроксимации составляет 44%, что намного превышает рекомендуемый 10% уровень. При этом и коэффициенты и в целом построенное уравнение регрессии статистически значимо.

Проведенный анализ показал, что фактор X3, как один из факторов влияющих на фертильность, заслуживает включения во второй этап - исследование совокупности факторов.

2.4. Исследование влияния потребление алкоголя (на душу населения) на коэффициент фертильности.

При рассмотрении поля корреляции можно сделать следующие выводы:

· зависимость проявляется лишь со значительным увеличением потребления алкоголя примерно с 3 литров на душу населения, а при сравнительно низких его значениях представляет из себя «белый шум» т.е. отсутствие зависимости.

· линейная модель является наиболее подходящей, т.к. она проста и более легка в интерпретации.

По коэффициенту корреляции связь слабая. Вариация коэффициента фертильности лишь на 7% объясняется вариацией потребления алкоголя, а остальные 93% другими неучтенными в этой модели факторами. Средняя ошибка аппроксимации составляет 50%, что намного превышает рекомендуемый 10% уровень. При этом и коэффициент b и в целом построенное уравнение регрессии статистически незначимо.

Проведенный анализ показал, что включение фактора X4 во второй этап исследование совокупности факторов неоправданно.

3. ИССЛЕДОВАНИЕ ВЛИЯНИЯ СОВОКУПНОСТИ ФАКТОРОВ

В качестве факторов, оказывающих влияние на коэффициент фертильности, после предварительного исследования были отобраны только три:

X1 – ВВП на душу населения ( с поправкой на паритет покупательской способности). CIA Factbook 2008

X2 – выбросы CO2 на душу населения. World Resource Institute 2003

X3 – индекс демократии страны. The Economist 2008

Рассчитанные парные коэффициенты корреляции представим в виде корреляционной матрицы.

Из анализируемых данных видно, что наблюдается высокая связь между факторами Х1 и Х2, означающая нецелесообразность построения на их основе модели множественной регрессии.

Из анализируемых факторов наибольшее влияние на фертильность оказывает третий фактор – индекс развития демократии. Так как он наилучшим образом коррелирует с результативным признаком. Поэтому возьмём его в качестве базового для построения 2 моделей множественной линейной регрессии.

· У от Х1 и Х3

· У от Х2 и Х3

Из приведенного выше анализа видно, что множественная линейная регрессия У от Х2 и Х3 более отвечает задачам оценки коэффициента фертильности по сравнению с множественной линейной регрессией У от X1 и Х3.

Теперь произведем сравнение выбранной модели множественной регрессии с моделью парной регрессии зависимости коэффициента фертильности от индекса демократии. Сравнив показатели обоих, можно сделать вывод, что множественная регрессия превосходит парную по скорректированному и простому коэффициенту детерминации на 6% и 7% соответственно. При этом cредняя ошибка аппроксимации у обоих моделей примерно равны. Несмотря на рост скорректированного показателя детерминации, чтобы избежать ошибок при принятии управленческих решений, связанных с трудностями интерпретации множественной модели, следует принять модель зависимости коэффициента фертильности от уровня развития демократии — как рекомендуемую к дальнейшему применению.