Трудовые ресурсы

В результате проведения корреляционно-регрессионной модели получено следующее уравнение однофакторной  регрессии: у= 245,41 + 0,62х

Таким образом, полученное уравнение регрессии  показывает, что при увеличении производительности труда на 1 тыс. руб./чел. выручка от реализации продукции ОАО «Ново-Вятка» увеличится на 0,62 млн.. руб.

Коэффициент корреляции показывает, что связь между результативным признаком (у) и выбранным фактором х тесная, так как r = 0,975. Коэффициент детерминации D = 94,9%, а это значит, что 94,9% изменений выручки от реализации продукции вызваны изменением производительности труда. Таким образом, выбранные факторы и полученное уравнение регрессии отражают характер взаимосвязи достаточно полно. Уравнение регрессии статистически значимо.

 

Список литературы

1. Гусаров В.М.  Теория статистики. М.: ЮНИТИ. 1998. –  274 с.

2. Елисеева И.И.Б  Юзбашев М.М. Общая теория статистики. – М.: Финансы и статистика. 2000 – 480 с.

3. Ефимова М.Р. и др. Общая теория статистики. – М.: ИНФРА-М. 1996. – 416с.

4. Зинченко А.П.  Сельскохозяйственная статистика  с основами социально-экономической  статистики. М.: И-во ЛИХА. 1998.- 430с.

5. Коваленко  Н.Я. Экономика сельского хозяйства.  – М.: ЭКМОС. 1999. – 448с.

6. Курс социально-экономической  статистики./ Под ред. М.Г. Назарова. – М.: Финстатинформ, ЮНИТИ-ДАНА. 2000. – 771с.

7. Практикум  по статистике / Под ред. А.П.Зинченко. – М.:Колос. 2001. – 392 с.

8. Теория статистики. / Под ред. Р.А.Шмойловой. – М.: Финансы и статистика. 2002. – 576 с.

 

 

 

 

 

 

 

Приложение 1

Расчет уравнения  прямой

Год	Условное обозначение  года, t	Среднегодовая численность ППП, чел., у	t*t	t*y	yp
2004	-4	1923	16	-7692	1889,5
2005	-3	1907	9	-5721	1879,7
2006	-2	1875	4	-3750	1869,9
2007	-1	1831	1	-1831	1860,1
2008	0	1809	0	0	1850,3
2009	1	1795	1	1795	1840,5
2010	2	1814	4	3628	1830,7
2011	3	1812	9	5436	1820,9
2012	4	1887	16	7548	1811,1
Сумма	0	16653	60	-587	16652,7
Средняя	0	1850,3	6,67	-65,22	1850,3

 

 

 

 

 

Приложение 2

Расчет параметров уравнения регрессии и коэффициента корреляции

X	Y	X*X	X*Y	Y*Y	Yp	e	e*e
174,2	321,7	30345,64	56040,14	103490,9	353,414	-31,714	1005,778
181,5	338,9	32942,25	61510,35	114853,2	357,94	-19,04	362,5216
162,7	335,1	26471,29	54520,77	112292	346,284	-11,184	125,0819
179,7	342,7	32292,09	61583,19	117443,3	356,824	-14,124	199,4874
184,8	349,4	34151,04	64569,12	122080,4	359,986	-10,586	112,0634
193,5	356,5	37442,25	68982,75	127092,3	365,38	-8,88	78,8544
200,4	363,6	40160,16	72865,44	132205	369,658	-6,058	36,69936
236,3	428,1	55837,69	101160	183269,6	391,916	36,184	1309,282
244,9	462,2	59976,01	113192,8	213628,8	397,248	64,952	4218,762
1758	3298,2	349618,4	654424,6	1226355	3298,65	-0,45	7448,53
195,3333	366,4667	38846,49	72713,84	136261,7	366,5167	-0,05	827,6144

Расчет показателей  связи:

∑ỵ = na0 + a1 ∑x

∑yx1 = a0 ∑x1 + a1∑x1²

Подставив в  данную систему нормальных уравнений  рассчитанные показатели получим:

366,5 = а0 + 195,3а1

72713,8 = 195,3 а0 + 38846,5а1

Решая данную систему  получим а0 = 245,41 а1 = 0,62

Уравнение регрессии  имеет вид у = 245,41 + 0,62х

Расчет коэффициентов  корреляции и детерминации 

ryx = ( xyср –  xср * yср): (σx * σy )

хуср = ∑х*у : n xср = ∑x : n yср = ∑y : n

σ = √ х²ср - (хср)2

ryx = (72713,8 – 195,3*366,5): (26,5*44,0) = 0,975

σx =√ 38846,4– 195,3² = 26,5

σy = √136261,7 – 366,52 = 44,0

D = 0,9752 * 100% = 94,9%