Коэффициенты уравнения регрессии

	Коэффициенты
Y-пересечение	-19,8496
Переменная X 1	0,000249
Переменная X 2	0,164573
Переменная X 3	0,183007
Переменная X 4	12,46449

В таблице 3.1.3 рассчитаны коэффициенты уравнения регрессии. Интерпретация полученных параметров выглядит следующим образом: а0 = -19,8496 – условное начало, содержательной интерпретации не подлежит; а1 – коэффициент чистой регрессии при первом факторе свидетельствует о том, что, при изменении реальной заработной платы на 1 рубль, коэффициент естественного прироста на 1000 человек населения изменится в среднем на 0,000249 чел., при условии, что другие факторы остаются постоянными; а2 – коэффициент чистой регрессии показывает, что изменение общего коэффициента брачности на 1000 населения на 1 вызывает изменение коэффициент естественного прироста на 1000 человек населения в среднем на 0,164573 чел., при условии, что другие факторы должен быть зафиксирован на одном уровне; а3 – коэффициент чистой регрессии при третьем факторе свидетельствует о том, что, при изменении количеств преступлений, совершенных на 1000 человек населения на 1 преступление, коэффициент естественного прироста на 1000 человек населения изменится в среднем на 0,183007 чел., при условии, что другие факторы остаются постоянными; а4 – коэффициент чистой регрессии показывает, что при изменении в вводе в действие кв.м жилых домов на человека за год на 1 кв.м, изменение коэффициент естественного прироста на 1000 человек населения составляет в среднем на 12,46449 чел., при условии, что другие факторы должны быть зафиксирован на одном уровне.

3.2 Анализ влияния каждого факторного признака на коэффициент естественного прироста

Однако коэффициенты регрессии не могут сами по себе определить, какие из них оказывают наибольшее влияние на прирост населения. Для этого должны быть вычислены частные коэффициенты эластичности и бета – коэффициенты (таблица 3.2.1).

Коэффициенты эластичности и коэффициенты чистой регрессии связаны следующим образом:

(1)

где - коэффициент чистой регрессии, … , - среднее значение факторных и результативного признака соответственно.

-коэффициенты и коэффициенты чистой регрессии связаны следующим отношением:

(2)

где - коэффициент чистой регрессии по факторам; … , -среднеквадратическое отклонение соответственно факторным и результативному признаку.

Рассчитаем средние значения признака и определим среднеквадратическое отклонение:

; ; (3)

; 7199,169; 7,7575;

; (4)

889,43; 0,379; =5,9582; =0,316; 2,98;

Теперь мы можем определить - коэффициенты по формуле (2):

; ; ; .

Вычислим частные коэффициенты эластичности по формуле (1):

; ; ; .

Таблица 3.2.1