Namų ūkio biudžeto statistinių duomenų analizė

Įvadas Kursinio tikslai ir uždaviniai: 1. Pateikti namų ūkių bendrą charakteristiką 2. Išanalizuoti statistinius duomenis 3. Įvertinti pajamų ir išlaidų skaitines charakteristikas 4. Patikrinti hipotezes 5. Apskaičiuoti ir įvertinti nelygybės ir skurdo rodiklius 6. Atlikti regresinę analizę 7. Nustatyti determinacijos koeficientą 8. Patikrinti regresijos koeficiento reikšmingumą Kursiniame darbe naudoti duomenys: Gyvenamoji vieta 1 5 Didieji miestai 2 Kiti miestai 3 Kaimas Namų ūkiai su vaikais ir be vaikų 1 Namų ūkis su vaikais iki 18 metų 2 Namų ūkis be vaikų iki 18 metų Namų ūkio galvos pagrindinis pajamų šaltinis 1 Darbas asmeniniame žemės ūkyje 2 Samdomas darbas Ž.Ū.visuom. sektoriuje 3 Samdomas darbas Ž.Ū.priv. sektoriuje 4 Pajamos iš verslo, amatų 5 Samdomas darbas ne Ž.Ū.visuom. sektoriuje 6 Samdomas darbas ne Ž.Ū.priv. sektoriuje 7 Pajamos iš laisvos profesinės veiklos 8 Bedarbio pašalpa 9 Stipendija 10 Pensija 11 Socialinės pašalpos 12 Išlaikytiniai 13 Kitas pajamų šaltinis Namų ūkio galvos lytis 1 Vyras 2 Moteris Namų ūkio galvos socialinė-ekonominė grupė 1 Ūkininkai 2 samdomi darbuotojai 3 Verslininkai 4 Pensininkai 5 Kita Namų ūkio galvos išsimokslinimas 1 neturi pradinio, pradinis 2 pagrindinis 3 bendras vidurinis 4 aukštesnysis 5 aukštasis Namų ūkio galvos amžius (grupuotas) 1 iki 30 metų 2 30 - 39 metai 3 40 - 49 metai 4 50 - 59 metai 5 60 metų ir daugiau Miestas - Kaimas 1 Miestas 2 Kaimas Bendroji namų ūkių charakteristika Duoti 28 namų ūkiai Namų ūkio dydis 1) 5 namų ūkiai susideda iš 1 nario 2) 5 namų ūkiai susideda iš 2 narių 3) 10 namų ūkių susideda iš 3 narių 4) 6 namų ūkiai susideda iš 4 narių 5) 2 namų ūkiai susideda iš 5 narių Didžiausią dalį visų namų ūkių užima šeimos po 3 (36%), mažiausiai po 5 (7%) žmones. Gyvenamoji vieta 1) 14 namų ūkių gyvena penkiuose didžiuosiuose miestuose 2) 5 namų ūkiai gyvena kituose miestuose 3) 9 namų ūkiai gyvena kaime Daugiausia (50) visų naginėjamų namų ūkių randasi 5 didžiuosiuose miestuose, kaime randasi 32 namų ūkių, 18% kituose miestuose. Namų ūkiai su vaikais ir be vaikų 1) 13 namų ūkių turi vaikų iki 18 metų 2) 15 namų ūkių be vaikų iki 18 metų 54 neturi vaikų iki 18 metų. Namų ūkio galvos pagrindinis pajamų šaltinis 1) Darbas asmeniniame žemės ūkyje – 4 2) Samdomas darbas Ž.Ū.visuom. sektoriuje – 0 3) Samdomas darbas Ž.Ū.priv. sektoriuje – 0 4) Pajamos iš verslo, amatų – 1 5) Samdomas darbas ne Ž.Ū.visuom. sektoriuje – 4 6) Samdomas darbas ne Ž.Ū.priv. sektoriuje – 10 7) Pajamos iš laisvos profesinės veiklos – 0 8) Bedarbio pašalpa – 0 9) Stipendija – 0 10) Pensija – 8 11) Socialinės pašalpos – 0 12) Išlaikytiniai – 0 13) Kitas pajamų šaltinis – 1 Daugiausia (35) namų ūkio galvos pagrindinis pajamų šaltinis yra samdomas darbas ne Ž.Ū.priv. sektoriuje. Namų ūkio galvos lytis 1) Vyras – 13 2) Moteris – 15 54% namų ūkių galvų yra vyrai. Namų ūkio galvos socialinė-ekonominė grupė 1) Ūkininkai – 4 2) Samdomi darbuotojai – 14 3) Verslininkai – 1 4) Pensininkai – 8 5) Kita – 1 Beveik pusė (49%) namų ūkių galvų dirba samdomais darbuotojais. Verslininkai sudaro 4%, taip pat 4% atstovauja kitai, nepaminėtai socialiniai-ekonominiai grupei. Namų ūkio galvos išsimokslinimas 1) neturi pradinio, pradinis – 3 2) pagrindinis – 4 3) bendras vidurinis – 7 4) aukštesnysis – 9 5) aukštasis – 5 Daugiausia namų ūkio galvos turi aukštesnįjį išsilavinimą (32%) ir bendrą vidurinį (25%). Mažiausia dalis neturi pradinio arba turi tik pradinį išsilavinimą (11%). Namų ūkio galvos amžius (grupuotas) 1) iki 30 metų – 2 2) 30 - 39 metai – 8 3) 40 - 49 metai – 8 4) 50 - 59 metai – 2 5) 60 metų ir daugiau – 8 Miestas – Kaimas 1) Mieste gyvena 19 namų ūkių 2) Kaime gyvena 9 namų ūkiai Mieste gyvena 68% namų ūkių, kaime - 32%. Namų ūkių pajamų ir išlaidų skaitinių charakteristikų įvertinimas Namų ūkio dydis Namų ūkio disponuojamos pajamos Namų ūkio vartojimo išlaidos 3 987 950 3 622 539 3 1965 1852 1 635 683 4 1681 743 1 258 348 2 281 278 4 3737 3367 3 1283 1436 2 370 911 2 881 507 3 686 918 3 1041 1175 4 1373 976 4 1153 2390 2 592 385 4 372 824 1 1436 2287 1 292 651 3 7256 2832 3 1371 964 1 549 570 5 2036 1401 2 435 869 4 1468 825 3 2716 4374 5 1412 2074 3 903 813 Skaitinėms charakteristikoms apskaičiuoti naudosiu Excel programos Descriptive statistics funkciją: Namų ūkio dydis   Namų ūkio disponuojamos pajamos Namų ūkio vartojimo išlaidos             Vidurkis 2,821428571 Vidurkis 1349,678571 Vidurkis 1283,642857 Standartinė paklaida 0,224513415 Standartinis nuokrypis 264,8408729 Standartinis nuokrypis 186,6072696 Mediana 3 Mediana 1014 Mediana 914,5 Moda 3 Moda - Moda - Vidutinis kvadratinis nuokrypis 1,188013325 Vidutinis kvadratinis nuokrypis 1401,406174 Vidutinis kvadratinis nuokrypis 987,4328562 Dispersija 1,411375661 Dispersija 1963939,263 Dispersija 975023,6455 Ekscesas -0,717947709 Ekscesas 11,76648265 Ekscesas 2,611211352 Asimetrijos koeficientas -0,057710048 Asimetrijos koeficientas 3,103885579 Asimetrijos koeficientas 1,670009388 Duomenų plotis 4 Duomenų plotis 6998 Duomenų plotis 4096 Mažiausia reikšmė 1 Mažiausia reikšmė 258 Mažiausia reikšmė 278 Didžiausia reikšmė 5 Didžiausia reikšmė 7256 Didžiausia reikšmė 4374 Suma 79 Suma 37791 Suma 35942 Imties dydis 28 Imties dydis 28 Imties dydis 28 vidurkis. Vidurkis – tai visų stebėtų skaitinių duomenų suma, padalinta iš duomenų skaičiaus. Jis rodo vidutinę atsitiktinio dydžio reikšmę. standartine paklaida Mediana vadinamas imties variacinės eilutės vidurinysis skaičius, kaip imties dydis yra nelyginis skaičius, ir dviejų viduriniųjų skaičių aritmetinis vidurkis, kai imties dydis-lyginis skaičius. Moda (angl. mode) – tai dažniausiai pasikartojanti požymio reikšmė imtyje Vidutinis kvadratinis nuokrypis – tai kvadratinė šaknis iš dispersijos. vidutinis kvadratinis nuokrypis Dispersija – tai matas, aprašantis atsitiktinio dydžio sklaidą apie vidurkį. dispersija. Eksceso koeficientas – tai lėkštumo matas. Kai šis koeficientas: >0, tai sklaida apie vidurkį yra didesnė už normaliąją kreivę; =0, tai duomenų sklaida apie vidurkį yra tokia pati kaip ir normalios kreivės; 0, tai asimetrija yra teigiama (dešinioji asimetrija); =0, tai rodo, kad yra simetrija; F critical, hipotezė H0, kad dispersijos lygios atmetama. Toliau tikriname hipotezę apie vidurkių lygybę. Naudosime t-Test: Two-Sample Assuming Unequal Variances funkciją. t-Test: Two-Sample Assuming Unequal Variances   Miestas Kaimas Mean 563,0626316 351,5055556 Variance 285445,1512 71473,11875 Observations 19 9 Hypothesized Mean Difference 0 df 26 t Stat 1,396032095 P(T25 t0,05;28-2-1=1.708 23.74>1.708, vadinasi koreliacijos koeficientas reikšminis b laikomas reikšminiu, jei t0,05;28-1-1=1.706 3.357>1.706, vadinasi b reikšminis DAUGIAMAČIO REGRESINIO MODELIO SUDARYMAS Šioje kursinio projekto dalyje ištirsiu kuri namų ūkio charakteristika geriausiai nusako šeimos pajamas. Regresinėje analizėje: Y – namų ūkio vartojimo išlaidos X1 - Namų ūkio disponuojamos pajamos X2 – namų ūkiai su vaikais ir be vaikų: Su vaikais iki 18m „1“; Be vaikų „2“. X3 – miestas – kaimas „1“ – namų ūkis gyvena mieste „2“ – namų ūkis gyvena kaime Y X1 X2 X3 Namų ūkio vartojimo išlaidos Namų ūkio disponuojamos pajamos Namų ūkiai su vaikais ir be vaikų Miestas - Kaimas 950 987 2 1 539 622 2 2 1852 1965 1 2 683 635 2 1 743 1681 1 2 348 258 2 1 278 281 2 2 3367 3737 1 1 1436 1283 1 1 911 370 2 1 507 881 2 1 918 686 2 2 1175 1041 1 1 976 1373 2 1 2390 1153 1 1 385 592 2 2 824 372 1 2 2287 1436 2 1 651 292 2 1 2832 7256 1 1 964 1371 1 1 570 549 2 1 1401 2036 1 1 869 435 2 2 825 1468 1 1 4374 2716 2 2 2074 1412 1 1 813 903 1 1 Tikrinam koreliaciją. Tam tikslui naudosiu MS Excel programą. Įrankių juostoje pasirenku Tools-Data Analysis-Correlation. Gaunu:   X1 X2 X3 X1 1 X2 -0,42318 1 X3 -0,15543 0,180717 1 Patikrinus koreliaciją gavom, kad koreliacija tarp regresorių neviršija 0,85, todėl ryšys tarp X nestiprus ir regresoriai parinkti gerai. Tikrinam regresija. Tam naudoju Excel programos regresijos funkciją. SUMMARY OUTPUT Regression Statistics Multiple R 0,686484 R Square 0,471261 Adjusted R Square 0,405168 Standard Error 761,5609 Observations 28 ANOVA   df SS MS F Significance F Regresija 3 12406238 4135413 7,130329 0,001376 Liekamoji paklaida 24 13919400 579975 Suma 27 26325638         Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95% Lower 95,0% Upper 95,0% Intercept 541,0622 694,8552 0,778669 0,443785 -893,048 1975,172 -893,048 1975,172 X 1 0,483526 0,115883 4,17254 0,00034 0,244356 0,722697 0,244356 0,722697 X 2 -28,0214 321,1639 -0,08725 0,931197 -690,871 634,8282 -690,871 634,8282 X 3 100,655 314,5627 0,319984 0,75175 -548,57 749,8804 -548,57 749,8804 Significance F 0,05 daugiau nėra. Iš čia seka, kad namų ūkio vartojimo išlaidos priklauso tik nuo disponuojamų pajamų. Daugiamačio tiesinės regresijos modelio išraišką apsprendžia lygtis: Y= bo+b1x1+bpxp+ε Taigi, išlaidų priklausomybę nuo pajamų apsprendžia lygtis: Y=632,4037+0,482514x1 Y – namų ūkio vartojimo išlaidos; x1- namų ūkio disponuojamos pajamos. Regresijos koeficiento reikšmingumo patikrinimas Regresijos koeficiento reikšmę (Significance F) reikia palyginti su α = 0,05. Significance F turi būti mažesnė už 0,05. Tai rodo, kad bent vienas iš tiriamų regresorių yra reikšmingas. Reikia atsižvelgti ir į kiekvieno regresoriaus P-value reikšmes. Jei P-value reikšmė didesnė už 0,05, tuomet regresorių galima laikyti nereikšmingu. Tačiau tik tą regresorių, kurio P-value yra didžiausia. Nereikšmingus regresorius reikia išmetinėti po vieną iš lentelės. Po to atlikti visas operacijas iš naujo, tol kol Significance F

Daugiau informacijos...

★ Klientai rekomenduoja

Šį rašto darbą rekomenduoja mūsų klientai. Ką tai reiškia?

Mūsų svetainėje pateikiama dešimtys tūkstančių skirtingų rašto darbų, kuriuos įkėlė daugybė moksleivių ir studentų su skirtingais gabumais. Būtent šis rašto darbas yra patikrintas specialistų ir rekomenduojamas kitų klientų, kurie po atsisiuntimo įvertino šį mokslo darbą teigiamai. Todėl galite būti tikri, kad šis pasirinkimas geriausias!