Реферат: Влияние состояния здравоохранения и транспортной обеспеченности на жизнь и здоровье людей

Содержание

Введение

Литературныйобзор

Практическаячасть

1. Исходные данные

2. Анализстатистических данных

2.1 Итоговая статистика

2.2 Корреляционный анализ

2.3 Анализ множественной регрессии

2.4 Анализ простой регрессии

Результаты анализастатистических данных

Заключение

Список литературы

Введение

Здоровьечеловека зависит от многих факторов, таких как наследственность, состояниеокружающей среды, качество продуктов питания и питьевой воды. Конечно, нельзя сточностью определить вклад каждого конкретного негативного фактора в ухудшениесостояния здоровья людей, но в данной работе я проведу обработку статистическихданных для того, чтобы показать, на сколько состояние здоровья населениязависит от качества здравоохранения и от загрязнения атмосферного воздуха.

Цель:выявить зависимость состояния здоровья населения от загрязнения атмосферноговоздуха автотранспортом, а также от качества и финансирования здравоохранения.

Задачи:провести анализ статистических данных при помощи программы STATGRAP.2_1. Аименно провести:

1. анализ итоговойстатистики;

2. корреляционныйанализ;

3. анализ множественнойрегрессии;

4. анализ простойрегрессии.

Литературный обзор

Загрязнениеокружающей среды современной антропоэкосистемы оказывает выраженное влияние нафункциональное состояние жизненно важных систем организма человека. Реакцияорганизма на загрязнение атмосферы зависит от его индивидуальных особенностей,возраста, пола, состояния здоровья и.т.д. Наиболее чувствительным биологическимпоказателем качества окружающей среды является здоровье вообще и здоровье детейв частности. Реакция детского организма на действие антропогенных факторов, всилу его физиологических особенностей, значительно отличается от реакцииорганизма взрослых, пожилых и престарелых людей. Кроме того, дети малоперемещаются за территорию проживания, поэтому являются своеобразнымибиологическими маркерами состояния среды их обитания.

Медицинскаястатистика свидетельствует об увеличении количества респираторных заболеваний удетей, заболеваний коньюктивы и роговицы глаз. Это является следствиемнеблагоприятного влияния токсичных веществ атмосферы как местного характера (наслизистую верхних дыхательных путей) так и общего снижения иммунитета из-занесбалансированности прооксидазных и антиоксидазных процессов в организмеребенка. Одним из проявлений таких реакций является бронхиальная астма.

Выраженноевлияние на состояние здоровья детей оказывает загрязнение почвы. Исследованиеволос детей, проживающих на территориях, загрязненных тяжелыми металлами,выявило наличие этих металлов в достаточно большом количестве.

Неменее важным антропогенным фактором является городской шум. Общий уровень шумана наших дорогах выше, чем в западных странах. Это объясняется большимотносительным числом грузовых автомобилей в составе транспортного потока, длякоторых уровень шума на 8-10 дБа (т.е. примерно в 2 раза) выше, чем легковых.Ниже у нас и нормативные требования к выпускаемым автомобилям. Но главнаяпричина заключается в отсутствии контроля над уровнем шума на дорогах.Требование ограничения шума отсутствует даже в Правилах дорожного движения.Неудивительно, что неправильное обустройство грузовых машин, прицепов к ним,небрежная укладка и плохое крепление грузов стало массовым явлением на дорогах.Запрет грузового движения дает снижение уровня шума примерно на 10 дБа.Аналогичный эффект дает исключение движения мотоциклов. Ограничение скоростидвижения ниже 50 км/час, как правило, не дает снижения шума.

Однимиз основных источников внешнего шума является автотранспорт. Установлено, чтоинтенсивность шума (в дБА) составляет: от легкового автомобиля – 70-80;автобуса – 80-85; грузового автомобиля – 80-90; мотоцикла – 90-95.Автомобильные средства по интенсивности шума различаются довольно резко. Ксамым шумным относятся грузовые автомобили с дизельным двигателем, к самым«тихим» – легковые автомобили высоких классов (65-70 дБА).

Транспортныефакторы: интенсивность, состав, скорость движения, эксплуатационное состояниеавтомобилей, вид перевозимых грузов оказывают наибольшее влияние на уровень ихарактер шума. Немалое значение имеет и состояние дорожного покрытия. Длягрузовых машин наибольший шум создает двигатель, особенно когда ему приходитсяработать на пониженных передачах. Но для легковых машин важнее шум качения.Проведенные в ФРГ исследования не выявили особого преимущества пористых илиочень гладких покрытий, хотя по данным МАДИ шероховатые покрытия, особенно вмокром состоянии, могут увеличивать шум на 5-7,5 дБа.

Повышенныйуровень, шума, может стать причиной нервного истощения, психическойугнетённости, вегетативного невроза, язвенной болезни, расстройства эндокриннойсистемы. Шум мешает людям работать и отдыхать. Наиболее чувствительны кдействию шума лица старших возрастов. Так, в возрасте до 27 лет на шумреагируют 46% людей, в возрасте 28-37 лет – 57%, в возрасте 38-57 лет – 62%, ав возрасте 58 лет и старше – 72%.

Городскойшум оказывает неблагоприятное влияние и на сердечно-сосудистую систему.Ишемическая болезнь сердца, гипертоническая болезнь, повышенное содержаниехолестерина в крови встречаются чаще у лиц, проживающих в шумных районах.

Крайненеблагоприятно действуют прерывистые, внезапно возникающие шумы, особенно ввечерние и ночные часы, на только что заснувшего человека. Внезапно возникающийво время сна шум (например, грохот грузовика) нередко вызывает сильный испуг,особенно у больных людей и у детей. Шум уменьшает продолжительность и глубинусна. Под влиянием шума уровнем 50 дБ срок засыпания увеличивается на час иболее, сон становится поверхностным, после пробуждения люди чувствуют усталость,головную боль, а нередко и сердцебиение.

Отсутствиенормального отдыха после трудового дня приводит к тому, что естественноразвивающееся в процессе работы утомление не исчезает, а постепенно переходит вхроническое переутомление, которое способствует развитию ряда заболеваний,таких как расстройство центральной нервной системы, гипертоническая болезнь.

Такимобразом, помимо химического загрязнения окружающей среды, мощным факторомвоздействия на здоровье населения являются физические факторы и, в первуюочередь, шум. Поэтому снижению уровня шума в антропоэкосистемах должнопридаваться особое значение. Снижение городского шума может быть достигнуто какза счёт уменьшения шумности транспортных средств, так и градостроительнымимероприятиями.

Кградостроительным мероприятиям по защите населения от шума относится увеличениерасстояния между источником шума и защищаемым объектом, применение акустическинепрозрачных экранов (откосов, стен и зданий-экранов), специальных шумозащитныхполос озеленения, использование различных приёмов планировки, рациональногоразмещения микрорайонов. Кроме того, к градостроительным мероприятиям следуетотнести рациональную застройку магистральных улиц, максимальное озеленениетерритории микрорайонов и разделительных полос, использование рельефа местностии др.

Существенныйзащитный эффект достигается в том случае, если жилая застройка размещена нарасстоянии не менее 25-30 м от автомагистралей и зоны разрыва озеленены. Призамкнутом типе застройки защищёнными оказываются только внутриквартальныепространства, а внешние фасады домов попадают в неблагоприятные условия,поэтому подобная застройка автомагистралей нежелательна. Наиболее целесообразнасвободная застройка, защищённая от стороны улицы зелёными насаждениями иэкранирующими зданиями временного пребывания людей (магазины, столовые,рестораны, ателье и т.п.). Расположение магистрали в выемке также снижает шумна близко расположенной территории.

Борьбас шумом, в центральных районах города затрудняется плотностью сложившейсязастройки, из-за которой невозможны строительство шумозащитных экранов,расширение магистралей и высадка деревьев, снижающих на дорогах уровни шумов.Таким образом, наиболее перспективными решениями этой проблемы являются снижениесобственных шумов транспортных средств и применение в зданиях, выходящих нанаиболее оживленные магистрали, новых шумопоглощающих материалов, вертикальногоозеленения домов и тройного остекления окон (с одновременным применениемпринудительной вентиляции).

Практическая часть1. Исходныеданные

Таблица1. Зависимые показатели

y1 y2 y3 y4 y5 y6 y7 y8 Россия 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 Армения 76,2 70,3 11,5 9,7 1,7 1,1 15,4 30 Белоруссия 74,4 62,8 9,6 14 -4,4 1,2 12,5 20 Грузия 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 Киргизия 72,3 64,8 26,2 9,1 17 2,3 37 63 Молдавия 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 Туркмения 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 Украина 73,5 62,7 9,3 16,4 -7,1 1,1 15,3 21

у1-средняя продолжительность жизни женщин;

у2-средняя продолжительность жизни мужчин;

у3 –рождаемость на 1000 человек;

у4 –Смертность на 1000 человек;

у5 –коэффициент естественного прироста на 1000 человек;

у6 –уровень рождаемости;

у7 –уровень детской смертности;

у8 –смертность детей до 5 лет на 1000 рожденных.

Таблица2. Независимые показатели

х1 х2 х3 х4 х5 х6 Россия 159 119 235 30599 949000 14 Азербайджан 99 96 256 4364 57770 20 Армения 152 82 198 3687 7720 Белоруссия 157 122 222 7277 51547 11 Грузия 152 105 182 11942 21000 11 Казахстан 154 86 265 9900 158655 11 Киргизия 118 99 301 13003 18560 Молдавия 143 125 251 3093 12259 18 Таджикистан 100 88 439 16604 13000 30 Туркмения 125 115 320 17573 23500 Узбекистан 116 84 299 5674 78400 25 Украина 131 130 224 4496 172257

х1 –расходы на здравоохранение на душу населения, $;

х2 – количествобольничных коек на 10000 человек;

х3 –количество человек на 1 врача;

х4 –обеспеченность водой на душу населения;

х5 –протяженность автомобильных дорог, км;

х6 –количество человек на 1 транспортное средство.

2. Анализстатистических данных

Данныеобрабатывались с помощью программы STATGRAP.2_1.

Спомощью этой программы можно легко и быстро проанализировать данные. Для этогонеобходимо ввести зависимые и независимые переменные и выбрать необходимый виданализа. При этом программа сама анализирует данные и выводит конечныйрезультат в виде отчета, содержащего таблицы, графики (при необходимости) исловесное описание полученных результатов.

2.1 Итоговая статистика

x1 x2 x3 x4 x5

Всего 8 8 8 8 8

Среднее значение135,0 103,125 268,625 11181,6 167704,0

Дисперсия 665,143 289,839 5891,7 8,08776E7 1,01954E11

Стандартное 25,7904 17,0247 76,7574 8993,2 319302,0

отклонение

Минимум 99,0 84,0 182,0 3093,0 12259,0

Максимум 159,0 125,0 439,0 30599,0 949000,0

Коэф. асимметрии -0,764595 0,23892 2,03133 1,93714 3,12609

Коэф. эксцесса -0,99701 -1,19342 2,3369 1,72891 4,3052

Сумма 1080,0 825,0 2149,0 89453,0 1,34163E6

x6 y1 y2 y3 y4

Всего 8 8 8 8 8

Среднее значение 17,5 73,0375 64,425 17,325 11,4875

Дисперсия 51,1429 6,75411 14,0593 72,225 6,84411

Стандартное 7,15142 2,59887 3,74957 8,49853 2,61612

отклонение

Минимум 11,0 70,3 59,6 9,4 8,0

Максимум 30,0 77,6 69,5 33,2 14,6

Коэф. асимметрии0,916469 0,847514 0,0631869 1,22859 -0,153357

Коэф. эксцесса -0,322297 -0,291481 -0,857314 0,153344 -1,13922

Сумма 140,0 584,3 515,4 138,6 91,9

y5 y6 y7 y8

Всего 8 8 8 8

Среднее значение 5,8625 1,725 28,6 53,0

Дисперсия 19,808 0,387857 206,214 972,857

Стандартное 10,9457 0,622782 14,3602 31,1907

отклонение

Минимум -4,5 1,1 12,5 20,0

Максимум 24,7 2,953,3 105,0

Коэф. асимметрии 0,910336 1,24221 0,771151 0,539622

Коэф. эксцесса -0,359529 0,164022 -0,430539 -0,665271

Сумма 46,9 13,8 228,8 424,0

Этатаблица показывает итоговую статистику для каждой из выбранных переменных. Онавключает меры центральной тенденции, меры переменности и меры формы.Представлены нормальный коэффициент эксцесса и нормальный коэффициентасимметрии, которые могут использоваться для определения, отходит ли образец отнормального распределения. Значения этих статистик вне диапазона от -2 до + 2указывают на существенные отклонения от нормальности, которые лишают законнойсилы многие из статистических процедур, обычно применяемых к этим данным. Вэтом случае следующие переменные показывают нормальные коэффициенты асимметрии,выходящие за пределы ожидаемого диапазона:

Следующиепеременные показывают нормальные коэффициенты эксцессы, выходящие за пределыожидаемого диапазона:

2.2 Корреляционныйанализ

Корреляция(Число пар данных) р-значение (уровень значимости)

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

y5y6 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

Этатаблица показывает корреляцию между каждой парой переменных. Коэффициентыкорреляции располагаются в интервале от -1 до + 1 и определяют величинулинейных отношений между переменными. В круглых скобках показывается число парданных, по которым вычислялись коэффициенты. Третье число в каждом столбике — р-значение,которое проверяет статистическое значение корреляций. р-значение ниже 0.05указывает на статистически существенную корреляцию отличную от нуля с 95 %вероятностью. Следующие пары переменных имеют р-значение ниже 0.05:

x1 и x6; x1 и y3; x1 и y4; x1 и y5; x1 и y8; x2 и y3; x2 и y4; x2 и y5; x2 и y6; x2 и y7; x2 и y8; x3 и x6; x3 и y3; x3 и y4; x3 и y5; x3 и y6; x3 и y7; x4 и x5; x6 и y3; x6 и y4; x6 и y5; x6 и y6; y3 и y4; y3 и y5; y3 и y6; y3 и y7; y4 и y5; y4 и y6; y4 и y7; y4 и y8; y5 и y6; y5 и y7; y5 и y8; y6 и y7; y7 и y8.

2.3 Анализ множественнойрегрессии

Таблицыпоказывают результаты приспособления многократной линейной регрессионной моделидля описания отношения между 1 зависимой и 6 независимыми переменными.

Приводитсяуравнение приспособленной модели.

Еслир-значение больше 0,10, то не имеется статистически существенных отношениймежду переменными.

R2(Коэффициент детерминации) показывает, на сколько процентов модель объясняетзависимость между переменными.

ПриспособленныйR2 является более подходящим для сравнения моделей с различнымчислом независимых переменных.

у1 –средняя продолжительность жизни женщин

Стандартная T р-

Параметр Оценка ошибка критерий значение

Постоянная 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

Дисперсионныйанализ

Источник Сумма Число Среднее F- р-

квадратов значений квадратов критерий значение

Модель 43,4951 6 7,24919 1,92 0,4954

Остаток 3,78362 1 3,78362

— --------------------------------------

Общее кол. 47,2788 7

R2 (коэффициент детерминации) = 91,9972 %

R2 (приспособленный к числу значений) = 43,9804 %

Стандартная ошибка оценки = 1,94515

Средняя абсолютная ошибка= 0,508709

Уравнение регрессионноймодели:

y1 = 99,1558 — 0,0999052*x1 — 0,00531697*x2 — 0,0536492*x3 + 0,000403861*x4 –

— 0,00000996529*x5 — 0,029481*x6

у2 – средняяпродолжительность жизни мужчин

Стандартная T р-

Параметр Оценка ошибка критерий значение

Постоянная 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

Дисперсионныйанализ

Источник Сумма Число Среднее F- р-

квадратов значений квадратов критерий значение

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

Модель 98,0564 6 16,3427 45,57 0,1114

Остаток 0,358641 1 0,358641

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

Общее кол. 98,415 7

R2 (коэффициент детерминации) = 99,6356 %

R2 (приспособленный к числу значений) = 97,4491 %

Стандартная ошибка оценки = 0,598866

Средняя абсолютная ошибка= 0,156619

Уравнениерегрессионной модели:

y2 = 91,8641 — 0,0967528*x1 — 0,0309012*x2 — 0,0844186*x3 ++ 0,000504772*x4 — 0,0000160501*x5 + 0,487637*x6

у3 –рождаемость на 1000 человек

Стандартная T р-

Параметр Оценка ошибка критерий значение

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

Постоянная 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 -0,000004021377,80019E-7 -5,15548 0,1220

x6 0,606653 0,0495414 12,2454 0,0519

Дисперсионныйанализ

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

Источник Сумма Число Среднее F- р-

квадратов значений квадратов критерий значение

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

Модель 505,498 6 84,2497 1098,39 0,0228

Остаток 0,0767031 1 0,0767031

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

Общее кол. 505,575 7

R2 (коэффициент детерминации) = 99,9848%

R2 (приспособленный к числу значений) = 99,8938 %

Стандартнаяошибка оценки = 0,276953

Средняяабсолютная ошибка= 0,0724306

Уравнениерегрессионной модели:

y3 = 11,1768 — 0,191681*x2 + 0,0440065*x1 + 0,0361766*x3 +

+0,0000281208*x4 — 0,00000402137*x5 + 0,606653*x6

у4 – Смертность на1000 человек

Стандартная T р-

Параметр Оценка ошибка критерий значение

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

Постоянная 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 3,70512E-7 -15,0883 0,0421

x6 -0,0626762 0,0235323 -2,66341 0,2287

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

Дисперсионныйанализ

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

Источник Сумма Число Среднее F- р-

квадратов значений квадратов критерий значение

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

Модель 47,8914 6 7,98191 461,21 0,0352

Остаток 0,0173064 1 0,0173064

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

Общее кол. 47,9088 7

R2 (коэффициент детерминации) = 99,9639%

R2 (приспособленный к числу значений) = 99,7471 %

Стандартнаяошибка оценки = 0,131554

Средняяабсолютная ошибка= 0,0344048

Уравнениерегрессионной модели:

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

у5 –коэффициент естественного прироста на 1000 человек

Стандартная T р-

Параметр Оценка ошибка критерий значение

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

Постоянная 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

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

Дисперсионныйанализ

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

Источник Сумма Число Среднее F- р-

квадратов значений квадратов критерий значение

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

Модель 838,498 6 139,75 871,07 0,0256

Остаток 0,160435 1 0,160435

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

Общее кол. 838,659 7

R2 (коэффициент детерминации) = 99,9809%

R2 (приспособленный к числу значений) = 99,8661 %

Стандартнаяошибка оценки = 0,400543

Средняяабсолютная ошибка= 0,104753

Уравнениеприспособленной модели:

y5 = 6,11292 — 0,269378*x2 + 0,0294256*x1 + 0,0521545*x3 – 0,000202351*x4 + 0,00000154164*x5 + 0,660049*x6

у6 –уровень рождаемости

Стандартная T р-

Параметр Оценка ошибка критерий значение

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

Постоянная 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 -6,31109E-7 7,22246E-8 -8,73814 0,0725

x6 0,0425779 0,00458721 9,28189 0,0683

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

Дисперсионныйанализ

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

Источник Сумма Число Среднее F- р-

квадратов значений квадратов критерий значение

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

Модель 2,71434 6 0,45239 687,92 0,0288

Остаток 0,000657617 1 0,000657617

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

Общее кол. 2,715 7

R2 (коэффициент детерминации) = 99,9758%

R2 (приспособленный к числу значений) = 99,8304 %

Стандартнаяошибка оценки = 0,025644

Средняяабсолютная ошибка= 0,00670659

Уравнениерегрессионной модели:

y6 = 0,352785 — 0,0193954*x2 + 0,0121752*x1 + 0,00371783*x3 + 0,00000811489*x4 — 6,31109E-7*x5 +0,0425779*x6

у7 –уровень детской смертности

Стандартная T р-

Параметр Оценка ошибка критерий значение

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

Постоянная 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

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

Дисперсионныйанализ

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

Источник Сумма Число Среднее F- р-

квадратов значений квадратов критерий значение

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

Модель 1403,02 6 233,836 5,78 0,3039

Остаток 40,4843 1 40,4843

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

Общее кол. 1443,5 7

R2 (коэффициент детерминации) = 97,1954%

R2 (приспособленный к числу значений) = 80,3679 %

Стандартнаяошибка оценки = 6,36272

Средняяабсолютная ошибка= 1,66402

Уравнениерегрессионной модели:

y7 = 40,8464 — 0,461165*x2 + 0,0250685*x1 + 0,166108*x3 – 0,000308391*x4 + 0,00000562441*x5 — 0,582212*x6

у8 –смертность детей до 5 лет на 1000 рожденных

Стандартная T р-

Параметр Оценка ошибка критерий значение

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

Постоянная 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

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

Дисперсионныйанализ

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

Источник Сумма Число Среднее F- р-

квадратов значений квадратов критерий значение

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

Модель 6645,32 6 1107,55 6,73 0,2830

Остаток 164,68 1 164,68

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

Общее кол. 6810,0 7

R2 (коэффициент детерминации) = 97,5818%

R2 (приспособленный к числу значений) = 83,0725 %

Стандартнаяошибка оценки = 12,8328

Средняяабсолютная ошибка= 3,35611

Уравнениерегрессионной модели:

y8 = 366,892 — 0,735043*x2 — 1,49102*x1 + 0,248001*x3 — 0,00223802*x4 + 0,0000643646*x5 — 5,0967*x6

Результатыанализа многократной регрессии:

Переменные,ранжированные в порядке увеличения р-значения

№п/п Переменная р-значение 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

Т.к.р-значение переменной у3 наименьшее, то переменная у3 (рождаемость на 1000человек) является наиболее зависимой от 6 независимых переменных.

Т.к.р-значение переменных у3, у4, у5, у6 меньше 0,05, то модели многократнойрегрессии, соответствующие этим переменным можно считать достаточно значимыми.

2.4 Анализ простой регрессии

Вданном разделе приведены результаты приспособления моделей для описанияотношений между переменными и уравнения регрессионных моделей.

Коэффициенткорреляции указывает на силу отношений между переменными.

F-критерийпоказывает уровень адекватности модели. При значении F- критерия > 3 модельсчитается адекватной.

р-значениепоказывает уровень значимости модели или ее компонентов. Если р-значение меньшечем 0.05, то имеется статистически существенная зависимость между переменными с95 % уровнем доверительности.

Т-критерийпоказывает уровень достоверности модели. Модель считается достоверной призначении Т-критерии >3.

Нижеприведены наиболее значимые модели для описания отношений между переменными.

у1–средняя продолжительность жизни женщин

Обратная-X модель: Y = a + b/X

Зависимаяпеременная: y1 — средняяпродолжительность жизни женщин

Независимаяпеременная: x3 — количество человек на 1 врача

Стандартная T р-

Параметр Оценка Ошибка критерий значение

Свободный член 64,5814 2,2283 28,9823 0,0000

Параметр 2141,42 550,556 3,88956 0,0030

Дисперсионный анализ

Источник Сумма Число Среднее F- р-

квадратов значений квадратов критерий значение

Модель 39,1266 1 39,1266 15,13 0,0030

Остаток 25,8626 10 2,58626

Всего 64,9892 11

Коэффициенткорреляции = 0,775917

R2= 60,2048 процента

Стандартнаяошибка оценки = 1,60818

Уравнениерегрессионной модели:

y1 = 64,5814 +2141,42/x3

у2 –средняя продолжительность жизни мужчин

Мультипликативная модель:Y = a*X^b

Зависимаяпеременная: y2 – средняяпродолжительность жизни мужчин

Независимаяпеременная: x5 — протяженность дорог, км

Стандартная T р-

Параметр Оценка Ошибка критерий значение

Свободный член 4,42797 0,104014 42,571 0,0000

Параметр -0,0241414 0,00963474 -2,50566 0,0311

Дисперсионный анализ

Источник Сумма Число Среднее F- р-

квадратов значений квадратов критерий значение

Модель 0,0123563 1 0,0123563 6,28 0,0311

Остаток 0,0196808 10 0,00196808

Всего 0,0320372 11

Коэффициенткорреляции = -0,621037

R2= 38,5687 процента

Стандартнаяошибка оценки = 0,0443631

Уравнениерегрессионной модели:

y2 = 83,7608*x5^-0,0241414

у3 –рождаемость на 1000 человек

Линейнаямодель: Y = a + b*X

Зависимаяпеременная: y3 –рождаемость на 1000 человек

Независимаяпеременная: x1 — расходына здравоохранение на душу населения, $

/> /> /> /> /> /> /> /> <td/> />

Стандартная T р-

Параметр Оценка Ошибка критерий значение

Свободный член 57,4752 10,7628 5,34018 0,0003

Параметр -0,296141 0,0794397 -3,72787 0,0039

Дисперсионныйанализ

Источник Сумма Число Среднее F- р-

квадратов значений квадратов критерий значение

Модель 467,759 1 467,759 13,90 0,0039

Остаток 336,59 10 33,659

Всего 804,349 11

Коэффициенткорреляции = -0,762586

R2= 58,1538 процента

Стандартнаяошибка оценки = 5,80164

y3 = 57,4752 — 0,296141*x1

Обратная-Y модель: Y =1/(a + b*X)

Зависимаяпеременная: y3 –рождаемость на 1000 человек

Независимаяпеременная: x2 — количество больничных коек на 10000 человек

Стандартная T р-

Параметр Оценка Ошибка критерий значение

Свободный член -0,0336736 0,0467988 -0,71954 0,4883

Параметр 0,000980712 0,000443268 2,21246 0,0513

Дисперсионныйанализ

Источник Сумма Число Среднее F- р-

квадратов значений квадратов критерий значение

Модель 0,003212641 0,00321264 4,89 0,0513

Остаток 0,00656315 10 0,000656315

Всего 0,00977579 11

Коэффициенткорреляции = 0,573264

R2= 32,8632 процента

Стандартнаяошибка оценки = 0,0256187

Уравнениерегрессионной модели:

y3 = 1/(-0,0336736+ 0,000980712*x2)

Модельквадратного корня-X: Y = a + b*sqrt(X)

Зависимаяпеременная: y3 –рождаемость на 1000 человек

Независимаяпеременная: Х3 — количество человек на 1 врача

Стандартная T р-

Параметр Оценка ошибка критерий значение

Свободный член -45,2058 9,1446 -4,94344 0,0006

/>Параметр 3,89259 0,560691 6,94248 0,0000

Дисперсионныйанализ

Источник Сумма Число Среднее F- р-

квадратов значений квадратов критерий значение

Модель 666,14 1 666,14 48,20 0,0000

Остаток 138,209 10 13,8209

Всего 804,349 11

Коэффициенткорреляции = 0,91004

R2= 82,8173 процента

Стандартнаяошибка оценки = 3,71765

y3 = -45,2058 +3,89259*sqrt(x3)

Линейнаямодель: Y = a + b*X

Зависимаяпеременная: y3 –рождаемость на 1000 человек

Независимаяпеременная: х6 — количество человек на 1 транспортное средство

Стандартная T р-

Параметр Оценка ошибка критерий значение

Свободный член -1,39218 3,96159 -0,351419 0,7373

Параметр 1,06955 0,211454 5,05809 0,0023

Дисперсионный анализ

Источник Сумма Число Среднее F- р-

квадратов значений квадратов критерий значение

Модель 409,532 1 409,532 25,58 0,0023

Остаток 96,0431 6 16,0072

Всего 505,575 7

Коэффициенткорреляции = 0,900018

R2= 81,0032 процента

Стандартнаяошибка оценки = 4,0009

Уравнениерегрессионной модели:

y3 = -1,39218 +1,06955*x6

у4 –Смертность на 1000 человек

Обратная-Y модель: Y =1/(a + b*X)

Зависимаяпеременная: y4 – смертность на 1000 человек

Независимаяпеременная: x1 — расходына здравоохранение на душу населения, $

Стандартная T р-

Параметр Оценка ошибка критерий значение

Свободный член 0,180163 0,031408 5,73622 0,0002

Параметр -0,000651228 0,000231821 -2,80918 0,0185

Дисперсионный анализ

Источник Сумма Число Среднее F- р-

квадратов значений квадратов критерий значение

Модель 0,0022621 0,002262 7,89 0,0185

Остаток 0,00286636 10 0,000286636

Всего 0,00512836 11

Коэффициенткорреляции = -0,664135

R2= 44,1076 процента

Уравнениерегрессионной модели:

y4 = 1/(0,180163 — 0,000651228*x1)

Линейнаямодель: Y = a + b*X

Зависимаяпеременная: y4 – смертность на 1000 человек

Независимаяпеременная: x2 — количество больничных коек на 10000 человек

Стандартная T р-

Параметр Оценка ошибка критерий значение

Свободный член -1,36012 3,52725 -0,385604 0,7079

Параметр 0,12184 0,0334094 3,64687 0,0045

Дисперсионныйанализ

Источник Сумма Число Среднее F- р-

квадратов значений квадратов критерий значение

Модель 49,5857 1 49,5857 13,30 0,0045

Остаток 37,2835 10 3,72835

Всего 86,8692 11

Коэффициенткорреляции = 0,755519

R2= 57,0809 процента

Стандартнаяошибка оценки = 1,93089

Уравнениерегрессионной модели:

y4 = -1,36012 +0,12184*x2

Двойнаяобратная модель: Y = 1/(a + b/X)

Зависимаяпеременная: y4 – смертность на 1000 человек

Независимаяпеременная: x3 — количество человек на 1 врача

Стандартная T р-

Параметр Оценка ошибка критерий значение

Свободный член 0,16104 0,0223772 7,19663 0,0000

Параметр -17,1863 5,52882 -3,1085 0,0111

Дисперсионныйанализ

Источник Сумма Число Среднее F- р-

квадратов значений квадратов критерий значение

Модель 0,002520211 0,00252021 9,66 0,0111

Остаток 0,00260816 10 0,000260816

Всего 0,00512836 11

Коэффициенткорреляции = -0,701017

R2= 49,1425 процента

Стандартнаяошибка оценки = 0,0161498

Уравнениерегрессионной модели:

y4 =1/(0,16104 — 17,1863/x3)

Обратная-Y модель: Y =1/(a + b*X)

Зависимаяпеременная: y4 – смертность на 1000 человек

Независимаяпеременная: x6 — количество человек на 1 транспортное средство

Стандартная T р-

Параметр Оценка ошибка критерий значение

Свободный член 0,0465714 0,0129091 3,60763 0,0113

Параметр 0,00256031 0,000689039 3,71577 0,0099

Дисперсионныйанализ

Источник Сумма Число Среднее F- р-

квадратов значений квадратов критерий значение

Модель 0,002346751 0,00234675 13,81 0,0099

Остаток 0,00101982 6 0,000169969

Всего 0,00336657 7

Коэффициенткорреляции = 0,83491

R2= 69,7075 процента

Стандартнаяошибка оценки = 0,0130372

Уравнениерегрессионной модели:

y4 = 1/(0,0465714+ 0,00256031*x6)

у5 –коэффициент естественного прироста на 1000 человек

Линейнаямодель: Y = a + b*X

Зависимаяпеременная: y5 – коэффициент естественного прироста на 1000 человек

Независимаяпеременная: x1 — расходына здравоохранение на душу населения, $

Стандартная T р-

Параметр Оценка ошибка критерий значение

Свободный член 56,5493 14,2023 3,98169 0,0026

Параметр -0,373905 0,104827 -3,56689 0,0051

Дисперсионныйанализ

Источник Сумма Число Среднее F- р-

квадратов значений квадратов критерий значение

Модель 745,672 1 745,672 12,72 0,0051

Остаток 586,097 10 58,6097

Всего 1331,77 11

Коэффициенткорреляции = -0,748272

R2= 55,9911 процента

Стандартнаяошибка оценки = 7,6557

Уравнениерегрессионной модели:

y5 = 56,5493 — 0,373905*x1

Линейнаямодель: Y = a + b*X

Зависимаяпеременная: y5 – коэффициент естественного прироста на 1000 человек

Независимаяпеременная: x2 — количество больничных коек на 10000 человек

Стандартная T р-

Параметр Оценка ошибка критерий значение

Свободный член 43,7492 17,3831 2,51677 0,0306

Параметр -0,357226 0,164649 -2,16962 0,0552

Дисперсионныйанализ

Источник Сумма Число Среднее F- р-

квадратов значений квадратов критерий значение

Модель 426,251 1 426,251 4,71 0,0552

Остаток 905,518 10 90,5518

Всего 1331,77 11

Коэффициенткорреляции = -0,565742

R2= 32,0064 процента

Стандартнаяошибка оценки = 9,51587

Уравнениерегрессионной модели:

y5 = 43,7492 — 0,357226*x2

Логарифмическая-X модель: Y = a + b*ln(X)

Зависимаяпеременная: y5 – коэффициент естественного прироста на 1000 человек

Независимаяпеременная: x3 — количество человек на 1 врача

Стандартная T р-

Параметр Оценка ошибка критерий значение

Свободный член -220,444 38,6654 -5,70131 0,0002

Параметр 40,8451 6,9529 5,87454 0,0002

Дисперсионныйанализ

Источник Сумма Число Среднее F- р-

квадратов значений квадратов критерий значение

Модель 1032,56 1 1032,56 34,51 0,0002

Остаток 299,205 10 29,9205

Всего 1331,77 11

Коэффициенткорреляции = 0,88053

R2= 77,5332 процента

Стандартнаяошибка оценки = 5,46997

Уравнениерегрессионной модели:

y5 = -220,444 +40,8451*ln(x3)

Линейнаямодель: Y = a + b*X

Зависимаяпеременная: y5 – коэффициент естественного прироста на 1000 человек

Независимаяпеременная: x6 — количество человек на 1 транспортное средство

Стандартная T р-

Параметр Оценка ошибка критерий значение

Свободный член -18,0925 5,2372 -3,45461 0,0136

Параметр 1,36885 0,279541 4,89679 0,0027

Дисперсионныйанализ

Источник Сумма Число Среднее F- р-

квадратов значений квадратов критерий значение

Модель 670,807 1 670,807 23,98 0,0027

Остаток 167,851 6 27,9752

Всего 838,659 7

Коэффициенткорреляции = 0,894347

R2= 79,9857 процента

Стандартнаяошибка оценки = 5,28916

Уравнениерегрессионной модели:

y5 = -18,0925 +1,36885*x6

у6 –уровень рождаемости

Обратная-Y модель: Y =1/(a + b*X)

Зависимаяпеременная: y6 – уровень рождаемости, человек в год

Независимаяпеременная: x1 — расходына здравоохранение на душу населения, $

/> /> /> /> /> /> /> /> <td/> />

Стандартная T р-

Параметр Оценка ошибка критерий значение

Свободный член -0,198952 0,349465 -0,569305 0,5817

Параметр 0,00627034 0,00257939 2,43094 0,0354

Дисперсионныйанализ

Источник Сумма Число Среднее F- р-

квадратов значений квадратов критерий значение

Модель 0,2097051 0,209705 5,91 0,0354

Остаток 0,354862 10 0,0354862

Всего 0,564566 11

Коэффициенткорреляции = 0,609462

R2= 37,1444 процента

Стандартнаяошибка оценки = 0,188378

Уравнениерегрессионной модели:

y6 = 1/(-0,198952+ 0,00627034*x1

Логарифмическая-X модель: Y = a + b*ln(X)

Зависимаяпеременная: y6 – уровень рождаемости, человек в год

Независимаяпеременная: x3 — количество человек на 1 врача

Стандартная T р-

Параметр Оценка ошибка критерий значение

Свободный член -12,8899 2,85216 -4,51937 0,0011

Параметр 2,64228 0,512881 5,15184 0,0004

Дисперсионныйанализ

Источник Сумма Число Среднее F- р-

квадратов значений квадратов критерий значение

Модель 4,32111 1 4,32111 26,54 0,0004

Остаток 1,62806 10 0,162806

Всего 5,94917 11

Коэффициенткорреляции = 0,852255

R2= 72,6339 процента

Стандартнаяошибка оценки = 0,403492

Уравнениерегрессионной модели:

y6 = -12,8899 +2,64228*ln(x3)

Регрессияв форме квадратного уравнения

Зависимаяпеременная: y6 – уровень рождаемости, человек в год

Независимаяпеременная: x6 — количество человек на 1 транспортное средство

/> /> /> /> /> /> /> /> <td/> />

Стандартная T р-

Параметр Оценка ошибка критерий значение

постоянная 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

Дисперсионныйанализ

/> /> /> /> /> /> /> /> <td/> />

Источник Сумма Число Среднее F- р-

квадратов значений квадратов критерий значение

Модель 2,23102 2 1,11551 11,52 0,0134

Остаток 0,4839755 0,096795

Всего 2,715 7

R2= 82,174 процента

R2 (приспособленный к числу значений) = 75,0436 %

Стандартнаяошибка оценки = 0,311119

Средняяабсолютная ошибка= 0,186722

Уравнениерегрессионной модели:

y6 =3,05801-0,226361*x6 + 0,00748807*x6^2

у7 –уровень детской смертности

Обратная-Y модель: Y =1/(a + b*X)

Зависимаяпеременная: y7 – уровень детской смертности

Независимаяпеременная: x1 — расходына здравоохранение на душу населения, $

Стандартная T р-

Параметр Оценка ошибка критерий значение

Свободный член -0,0410266 0,0306633 -1,33797 0,2105

Параметр 0,00063464 0,000226324 2,80412 0,0187

Дисперсионныйанализ

Источник Сумма Число Среднее F- р-

квадратов значений квадратов критерий значение

Модель 0,002148231 0,00214823 7,86 0,0187

Остаток 0,00273205 10 0,000273205

Всего 0,00488028 11

Коэффициенткорреляции = 0,663465

R2= 44,0186 процента

Стандартнаяошибка оценки = 0,0165289

Уравнениерегрессионной модели:

y7 = 1/(-0,0410266+ 0,00063464*x1)

Обратная-Y модель: Y =1/(a + b*X)

Зависимаяпеременная: y7 – уровень детской смертности

Независимаяпеременная: x2 — количество больничных коек на 10000 человек

Стандартная T р-

Параметр Оценка ошибка критерий значение

Свободный член -0,0215877 0,0344757 -0,626171 0,5452

Параметр 0,000628269 0,000326547 1,92398 0,0833

Дисперсионныйанализ

Источник Сумма Число Среднее F- р-

квадратов значений квадратов критерий значение

Модель 0,001318471 0,00131847 3,70 0,0833

Остаток 0,0035618110 0,000356181

Всего 0,00488028 11

Коэффициенткорреляции = 0,519772

R2= 27,0163 процента

Стандартнаяошибка оценки = 0,0188728

Уравнениерегрессионной модели:

y7 = 1/(-0,0215877+ 0,000628269*x2)

Логарифмическая-X модель: Y = a + b*ln(X)

Зависимаяпеременная: y7 – уровень детской смертности

Независимаяпеременная: x3 — количество человек на 1 врача

Стандартная T р-

Параметр Оценка ошибка критерий значение

Свободный член -269,576 49,006 -5,50088 0,0003

Параметр 53,6919 8,81236 6,0928 0,0001

Дисперсионный анализ

Источник Сумма Число Среднее F- р-

квадратов значений квадратов критерий значение

Модель 1784,25 1 1784,25 37,12 0,0001

Остаток 480,641 10 48,0641

Всего 2264,89 11

Коэффициенткорреляции = 0,887573

R2= 78,7786 процента

Стандартнаяошибка оценки = 6,93283

Уравнениерегрессионной модели:

y7 = -269,576 +53,6919*ln(x3)

Линейнаямодель: Y = a + b*X

Зависимаяпеременная: y7 – уровень детской смертности

Независимаяпеременная: x6 — количество человек на 1 транспортное средство

/> /> /> /> /> /> /> /> <td/> />

Стандартная T р-

Параметр Оценка ошибка критерий значение

Свободный член 4,3102 11,0986 0,388356 0,7112

Параметр 1,38799 0,592398 2,343 0,0576

Дисперсионныйанализ

Источник Сумма Число Среднее F- р-

квадратов значений квадратов критерий значение

Модель 689,692 1 689,692 5,49 0,0576

Остаток 753,808 6 125,635

Всего 1443,5 7

Коэффициенткорреляции = 0,691224

R2= 47,7791 процента

Стандартнаяошибка оценки = 11,2087

Уравнениерегрессионной модели:

y7 = 4,3102 +1,38799*x6

у8 –смертность детей до 5 лет на 1000 рожденных

Обратная-X модель: Y = a + b/X

Зависимаяпеременная: y8 – смертность детей до 5 лет на 1000 рожденных

Независимаяпеременная: x1 — расходына здравоохранение на душу населения, $

Стандартная T р-

Параметр Оценка ошибка критерий значение

Свободный член -69,5556 32,3098 -2,15277 0,0568

Параметр 15658,5 4147,64 3,77528 0,0036

Дисперсионныйанализ

Источник Сумма Число Среднее F- р-

квадратов значений квадратов критерий значение

Модель 5104,94 1 5104,94 14,25 ,0036

Остаток 3581,72 10 358,172

Всего 8686,67 11

Коэффициенткорреляции = 0,7666

R2= 58,7676 процента

Стандартнаяошибка оценки = 18,9254

Уравнениерегрессионной модели:

y8 = -69,5556 +15658,5/x1

Обратная-Y модель: Y =1/(a + b*X)

Зависимаяпеременная: y8 – смертность детей до 5 лет на 1000 рожденных

Независимаяпеременная: x2 — количество больничных коек на 10000 человек

Стандартная T р-

Параметр Оценка ошибка критерий значение

Свободный член -0,0330403 0,0215962 -1,52991 0,1570

Параметр 0,000574993 0,000204555 2,81095 0,0184

Дисперсионныйанализ

Источник Сумма Число Среднее F- р-

квадратов значений квадратов критерий значение

Модель 0,001104341 0,00110434 7,90 0,0184

Остаток 0,00139765 10 0,000139765

Всего 0,002502 11

Коэффициенткорреляции = 0,664368

R2= 44,1385 процента

Стандартнаяошибка оценки = 0,0118222

Уравнениерегрессионной модели:

y8 =1/(-0,0330403 + 0,000574993*x2)

Модель S-кривой: Y = exp(a + b/X)

Зависимаяпеременная: y8 – смертность детей до 5 лет на 1000 рожденных

Независимаяпеременная: x3 — количество человек на 1 врача

Стандартная T р-

Параметр Оценка ошибка критерий значение

Свободный член 5,60136 0,626614 8,93909 0,0000

Параметр -462,328 154,82 -2,98623 0,0137

Дисперсионныйанализ

Источник Сумма Число Среднее F- р-

квадратов значений квадратов критерий значение

Модель 1,82377 1 1,82377 8,92 0,0137

Остаток 2,04514 10 0,204514

Всего 3,86891 11

Коэффициенткорреляции = -0,686579

R2= 47,139 процента

Стандартнаяошибка оценки = 0,452233

Уравнениерегрессионной модели:

y8 = exp(5,60136 — 462,328/x3)

Результатыанализа регрессии:

Парыпеременных, ранжированные в порядке увеличения р-значения

№ п/п Переменные р-значение зависимые независимые 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.о.среди 6 независимых переменных наиболее значимой оказалась х3 (количествочеловек на 1 врача). От этого критерия зависит рождаемость, естественныйприрост населения, а также уровень детской смертности.

Небыло выявлено практически никакой зависимости от переменной х4 (обеспеченностьводой на душу населения).

Результатыанализа статистических данных

Итогомпроведенной работы являются следующие результаты:

у1 –средняя продолжительность жизни женщин в большей степени зависит от х3 –количество человек на 1 врача.

у2 –средняя продолжительность жизни мужчин в большей степени зависит от х5 –протяженность автомобильных дорог, км.

у3 –рождаемость на 1000 человек в большей степени зависит от:

х1 –расходы на здравоохранение на душу населения, $;

х2 –количество больничных коек на 10000 человек;

х3 –количество человек на 1 врача.

у4 –Смертность на 1000 человек в большей степени зависит от:

х1 –расходы на здравоохранение на душу населения, $;

х2 –количество больничных коек на 10000 человек;

х3 –количество человек на 1 врача;

х6 –количество человек на 1 транспортное средство.

у5 –коэффициент естественного прироста на 1000 человек в большей степени зависитот:

х1 –расходы на здравоохранение на душу населения, $;

х2 –количество больничных коек на 10000 человек;

х3 –количество человек на 1 врача;

х6 –количество человек на 1 транспортное средство.

у6 –уровень рождаемости в большей степени зависит от:

х1 –расходы на здравоохранение на душу населения, $;

х3 –количество человек на 1 врача;

х6 –количество человек на 1 транспортное средство.

у7 –уровень детской смертности в большей степени зависит от:

х1 –расходы на здравоохранение на душу населения, $;

х2 –количество больничных коек на 10000 человек;

х3 –количество человек на 1 врача;

х6 –количество человек на 1 транспортное средство.

у8 –смертность детей до 5 лет на 1000 рожденных в большей степени зависит от:

х1 –расходы на здравоохранение на душу населения, $;

х2 –количество больничных коек на 10000 человек;

х3 –количество человек на 1 врача.

Заключение

Наибольшаязависимость наблюдается между переменными:

рождаемостьна 1000 человек и количество человек на 1 врача;

уровеньдетской смертности и количество человек на 1 врача;

коэффициентестественного прироста на 1000 человек и количество человек на 1 врача;

уровеньрождаемости, человек в год и количество человек на 1 врача.

Поитогам проведенного анализа наибольший вклад в состояние здоровья населения вносятследующие показатели (в порядке уменьшения влияния):

количествочеловек на 1 врача;

расходына здравоохранение на душу населения, $;

количествочеловек на 1 транспортное средство;

количествобольничных коек на 10000 человек;

протяженностьавтомобильных дорог, км.

Небыло выявлено практически никакой зависимости от переменной х4 (обеспеченностьводой на душу населения).

Список литературы

1. Стрельцов А.Б.,Логинов А.А., Лыков И.Н., Коротких Н.В. Очерк экологии города Калуги. – Калуга,Калужская типография стандартов, 2000.

2. Корчагин В.А.,Филоненко Ю.Я. Экологические аспекты автомобильного транспорта. Учебное пособие.− М.: Изд.-во МНЭПУ, 1997.− 100 с.

3. http://www.rusnauka.com/TIP/All/Ecology/2.html

еще рефераты

Еще работы по безопасности жизнедеятельности

Реферат по безопасности жизнедеятельности

Влияние табакокурения на психическое развитие детей и подростков. Пути решения проблемы

9 Июня 2015

Реферат по безопасности жизнедеятельности

Влияние условий труда на экономику предприятия НПРУП "Экран"

30 Августа 2013

Реферат по безопасности жизнедеятельности

Влияние физических факторов на здоровье человека

9 Июня 2015

Реферат по безопасности жизнедеятельности

Влияние физических факторов на организм человека (на примере электромагнитных волн)

9 Июня 2015