Namų ūkio duomenų analizė

Įvadas Ekonomistams, vadybininkams, teisininkams, valstybės tarnautojams ar kitiems specialistams, beveik kasdien tenka priimti įvairiausius sprendimus remiantis statistine informacija, nagrinėti begalę statistinių duomenų. Statistika – tai informacija apie veiklą ar procesą, išreikšta skaičiais,lentelėmis ar diagramomis. Statistika taip pat galima apibrėžti kaip mokslą apie duomenų rinkimą, vaizdavimą ir analizę. Pastarasis apibrėžimas dar vadinamas aprašomąją statistika. Aprašomosios statistikos pagalba atliksiu namų ūkių biudžetų tyrimą. Pagrindinis tyrimo objektas – namų ūkis, t.y. vienas asmuo ar asmenų grupė, kuri gyvena viename bute (name), turi bendrą biudžetą ir kartu maitinasi. Šiame darbe pateikti nagrinėjami 31 namų ūkiai (darbo gale yra priedas, kur yra visi duomenys apie namų ūkius). Pagrindinys dėmesys skiriamas namų ūkio disponuojamoms pajamoms ir vartojimo išlaidoms palyginti pagal įvairius faktorius, skurdui bei nelygybei įvertinti. Mano kursinio darbo tikslai yra : 1. Atlikti grafinę duomenų analizę. 2. Atlikti bendrą namų ūkių charakteristiką (aprašomoji statistika). 3. Įvertinti vieno namų ūkio nario vidutinių disponuojamų pajamų pasiskirstymą. 4. Pagal gyventojų pajamas (vienam n.ū. nariui) įvertinti skurdo rodiklius. 5. Įvertinti, namų ūkiuose gyvenančių mieste ar kaime didesnė nelygybė . 6. Išlaidų priklausomybės nuo įvairių faktorių tyrimas (regresinė analizė). 7. Atlikti išsiskiriančių reikšmių tyrimą. 8. Įvertinti išlaidų, pajamų, koreliaciją ir jos reikšmingumą. Pateiksiu apibrėžimus, vartojamus darbe: Disponuojamos pajamos – į jas įtraukiamos visos piniginės ir natūrinės pajamos, gautos už darbą, iš ūkininkavimo, verslo, amatų, laisvos profesinės veiklos, o taip pat pensijos, įvairios pašalpos, stipendijos, pajamos iš turto, renta. Vartojimo išlaidos – tai piniginės ir natūrinės išlaidos, skirtos namų ūkių vartojimo poreikiams patenkinti, t.y. išlaidos maistui, drabužiams, avalynei, būstui, sveikatos priežiūrai, kultūros, poilsio reikmėms. Namų ūkio dydis – narių skaičius, sudarantis namų ūkį. Namų ūkio galva – tai asmuo, kuris gauna didžiausias pajamas palyginti su kitais namų ūkio nariais per metus. Gali atsitikti ir taip, kad namų ūkių narių pajamos svyruoja, tokiu atveju namų ūkio galvą paskiria patys namų ūkio nariai. Dažniausiai namų ūkio galva yra vyras. Skurdo rodikliai – skurstančiųjų gyventojų lygis šalyje, žemų pajamų nuokrypis, žemų pajamų indeksas, kvadratinis skurdo nuokrypis. Skurdo rodiklių pagalba gauname informaciją apie skurstančius gyventojus. Skurdo riba – kriterijus, kurio pagalba namų ūkius tiriantys asmenys suskirsto namų ūkius į skurstančius ir neskurstančius . Skurdo lygis – kriterijus, parodantis šalies gyventojų dalį, kurių pajamos žemiau skurdo ribos. Skurdo gylis arba žemų pajamų nuokrypis – tai rodiklis, kuris parodo, kiek vidutiniškai skurstančiųjų pajamos nukrypsta nuo skurdo ribos. Šis rodiklis parodo skurdo gilumą. Žemų pajamų indeksas – kriterijus, parodantis kiek reikia lėšų, norint eliminuoti skurdą šalyje. Kvadratinis skurdo nuokrypis – atspindi pajamų pasiskirstymą tarp skurstančiųjų. Kuo daugiau šalyje yra ypatingai skurstančiųjų žmonių, tuo didesnis bus šis rodiklis Vidurkis – tai stebėtų skaitinių duomenų suma, padalinta iš duomenų skaičiaus. Determinacijos koeficientas – parodo regresinės lygties adekvatumą, kuris tikrinamas pagal Fišerio kriterijų, o reikšmingumas determinacijos koeficiento vertinamas pagal Stjudento kriterijų. Moda – tai dažniausiai duomenų aibėje pasitaikanti reikšmė. Mediana – vidurinis ranžiruotosios statistinės eilutės narys, daijantis ją į dvi lygias dalis. Dispersija – rodiklis, parodantis sklaidą apie vidurkį. Vidutinis kvadratinis nuokrypis – parodo reikšmių nuokrypio nuo vidurkio vidutinį lygį. Eksceso koeficientas – tai lėkštumo matas. Kai jis didesnis už 0, duomenų sklaida apie tą vidurkį yra didesnė, nei normaliosios kreivės. Kai mažesnis už 0, duomenų sklaida apie tą vidurkį yra mažesnė, nei normaliosios kreivės, ir kai lygi 0, sklaida apie vidurkį yra normaliosios kreivės. Asimetrijos koeficientas – tai simetrijos matas. Kai jis mažesnis už 0, asimetrija neigiama – kairioji. Kai lygus 0 – simetriška, ir kai daugiau už 0 – asimetrija teigiama (dešinioji). Duomenų plotis – maksimalios ir minimalios reikšmių skirtumas. Maksimali reikšmė – didžiausia reikšmė imtyje. Minimali reikšmė – mažiausia reikšmė imtyje. Suma – visų imties narių suma. 1. Grafinė duomenų analizė Atlikdamas grafinę duomenų analizę pasirinkau tokius 3 kokybinius kintamuosius: ◦ namų ūkio galvos išsimokslinimas; ◦ namų ūkio galvos lytis; ◦ namų ūkio galvos vedybinis statusas. 1 pav. 1 lentelė 1 Neturi pradinio 3 2 Pradinis 6 3 Pagrindinis 6 4 Bendrasis vidurinis 2 5 Aukštesnysis 12 6 Aukštasis 2 Išanalizavus turimus duomenis iš 1 paveikslėlio ir lentelės ,tai matome kad daugiausia namų ūkių šeimininkų turi aukštesnyjį išsilavinimą. Tokių yra net 12 iš 31 mano nagrinėtų namų ūkių. Bendrąjį vidurinį ir aukštajį išsilavinimą turi tik 2 n.ū. galvos. Su pradiniu ir pagrindiniu išsilavinimu yra po 6 n.ū. šeimininkų. Jokio išsilavinimo nėra įgyję 3 ūkininkai. 2 pav. 2 lentelė 1 Vyras 15 2 Moteris 16 Iš skritulinės diagramos matome, kad 52% n.ū. galvos yra moterys, ir jų yra 16, o 48% n.ū. šeiminikų yra vyrai. Jų yra 15. Taigi galima padaryti tokią išvadą, kad šiuo atveju nepasiteisina stereotipiška nuomonė, kad dauguma namų ūkių galvos yra vyrai. Moterys, kaip ir vyrai gali taip pat disponuoti didelėm pajamom. 3 pav. 3 lentelė 1 Nevedęs/netekėjusi 2 2 Vedęs/ištekėjusi 21 3 Ner. santuoka 0 4 Gyvena atskirai 0 5 Našlys 4 6 Išsiskyręs 4 Iš pateiktos histogramos matome, kad nei viena n.ū. galva nėra be santuokos ir negyvena atskirai. Daugiau negu pusė mano nagrinėjamų namų ūkių, n.ū, galvos yra ištekėję ar vedę (21). Našlių ir išsiskyrusių yra po 4. Tik 2 n.ū. galvos yra dar nevedę ar netekėję. 2. Duomenų aprašomoji statistika Atlikdamas bendrąją namų ūkių charakteristiką, pasirinkau tris kiekybinius kintamuosius: ◦ namų ūkio dydis; ◦ namų ūkio disponuojamos pajamos; ◦ namų ūkio vartojamos išlaidos. Su MS Excel programa atidariau posistemį Tools –> Data Analysis ir pasirinkau “Descriptive statistics” – „Aprašomoji statistika”, atsidariusiame lange pažymėjau “summary statistic” – “statistikos suvestinė”. Gauvau lentelę (4 lentelė) su šių trijų dydžių pagrindinėmis statistinėmis charakteristikomis. 4 lentelė   Namų ūkio dydis Namų ūkio disponuojamos pajamos, Lt Namų ūkio vartojimo išlaidos, Lt Vidurkis 2,548387097 1056,354839 984,6451613 Standartinė paklaida 0,211694188 102,1870891 107,7124163 Mediana 2 955 897 Moda 2 nėra nėra Vidutinis kvadratinis nuokrypis 1,178663358 568,953633 599,7173528 Dispersija 1,389247312 323708,2366 359660,9032 Eksceso koeficientas -1,034805015 0,672340068 2,682506583 Asimetrijos koeficientas 0,202843345 1,016767104 1,499926793 Duomenų plotis 4 2254 2614 Minimali reikšmė 1 278 234 Maksimali reikšmė 5 2532 2848 Suma 79 32747 30524 Duomenų skaičius 31 31 31 Iš 4 lentelės galime išgauti tokią informaciją: Namų ūkio dydis Vidutinis namų ūkyje gyvenančių narių skaičius yra 2,55. Mediana lygi 2 t.y. pusėje namų ūkiuose gyvena mažiau nei 2 asmenys, pusėje daugiau. Moda lygi 2, su tiek asmenų namų ūkių yra daugiausia.Vidutinis kvadratinis nuokrypis yra 1,18. Dispersija lygi 1,39 – tiek duomenys yra išsibarstę aplink vidurkį. Eksceso koeficientas neigiamas, vadinasi duomenų sklaida apie tą vidurkį yra mažesnė nei normaliosios kreivės. Asimetrijos koeficientas yra teigiamas, todėl histogramos asimetrija yra teigiama (dešinioji). Duomenų plotis, tai yra skirtumas tarp maksimalios ir minimalios reikšmės. Maksimali reikšmė 5, minimali reikšmė 1, taigi duomenų plotis lygus 5-1=4. Duomenų suma lygi 79, tai reiškia, kad tiek narių gyvena namų ūkiuose. Stebėta 31 namų ūkį. Namų ūkio disponuojamos pajamos Vidutinės namų ūkio disponuojamos pajamos yra 1056,35 Lt. Mediana lygi 955, tai reiškia, kad ši reikšmė perskiria variacinę eilutę į dvi maždaug lygias dalis ir galima sakyti, kad puse namų ūkių turi mažiau nei 955 Lt, o kita pusė - daugiau. Modos nėra, tai reiškia, kad visi stebėjimai pasikartoja po vieną kartą. Vidutinis kvadratinis nuokrypis yra 568,95, taigi n.ū. disponuojamos pajamos nemažai yra nutolusios nuo vidurkio. Dispersija lygi 323708,24. Asimetrija yra teigiama, pakrypusi į dešinę. Eksceso koeficientas teigiamas vadinasi duomenys yra daugiau išsibarstę nei normaliosios kreivės. Duomenų plotis t.y. skirtumas tarp maksimaliai turimų namų ūkyje pajamų ir minimalių pajamų, yra 2254 Lt. Minimalios pajamos, kuriomis disponuoja vienas iš namų ūkių yra 278 Lt, maksimalios – 2532 Lt. Stebėtų 31 namų ūkių disponuojamų pajamų suma lygi 32747 Lt. Namų ūkio vartojimo išlaidos Vidutinės namų ūkio išlaidos yra 984,65 Lt. Moda lygi 897, t.y. vina pusė namų ūkių išleidžia mažiau nei 897 Lt, o kita daugiau. Modos nėra, tai reiškia, kad visi stebėjimai pasikartoja po vieną kartą. Vidutinis kvadratinis nuokrypis yra 599,72. Dispersija lygi 359660,9. Eksceso koeficientas teigiamas, vadinasi duomenų sklaida apie vidurkį yra didesnė, nei normaliosios kreivės. Asimetrija yra teigiama, pakrypusi į dešinę. Duomenų plotis t.y. skirtumas tarp maksimaliai išleidžamų namų ūkyje pinigų ir minimaliai išleidžiamų, yra 2614 Lt. Minimalios vartojimo išlaidos vieno iš namų ūkio yra 234 Lt, o mksimalios vieno iš namų ūkio išlaidos – 2848 Lt. Iš viso 31 namų ūkis išleidžia 30524 Lt. 3. Vieno namų ūkio nario vidutinių disponuojamų pajamų pasiskirstymas Atliekame tolesnę duomenų analizę. Tam, kad apskaičiuoti vieno namų ūkio nario disponuojamas pajamas, man prireikė namų ūkio dydžio ir n.ū. disponuojamų pajamų duomenų. Vieno n.ū. nario vid. disponuojamas pajams apskaičiavau namų ūkio pajamas padalinęs iš namų ūkio dydžio (5 lentelė). 5 lentelė Namų ūkio dydis Namų ūkio disponuojamos pajamos Vienam N.Ū. Nariui disponuojamos pajamos 3 690 230,00 2 689 344,50 4 2339 584,75 3 1462 487,33 3 2532 844,00 4 1150 287,50 1 644 644,00 3 955 318,33 2 1573 786,50 4 766 191,50 5 2021 404,20 1 460 460,00 4 1210 302,50 1 647 647,00 2 1294 647,00 3 825 275,00 1 278 278,00 1 728 728,00 1 355 355,00 2 967 483,50 2 1028 514,00 2 1311 655,50 2 1196 598,00 4 1937 484,25 3 575 191,67 2 847 423,50 4 763 190,75 4 1466 366,50 1 1090 1090,00 3 625 208,33 2 324 162,00 suma: 79 32747 Toliau išrinkau minimalę ir maksimalę reikšmę (min=162, max=1090) ir sudariau kas 200 vienetų intervalo taškus nuo 0 iki 1200. MS Excel programoje atidariau posistemį Tools –> Data Analysis ir pasirenkau“Histogram” – „Histograma”, atsidariusiame lange pažymėjau reikiamus duomenis (Input range –namų ūkio vartojimo išlaidos; Bin range – intervalo taškus) ir gavau lentelę (6 lentelė) ir histogramą (4 pav.). 6 lentelė Intervalai Dažnis Sukauptasis dažnis % 0 0 ,00% 200 4 12,90% 400 10 45,16% 600 9 74,19% 800 6 93,55% 1000 1 96,77% 1200 1 100,00% More 0 100,00% 4 pav. Iš pateiktų domenų, galime pastebėti, kad daugiausia namų ūkių pajamos pasiskirto intervale nuo 200 iki 400Lt. Šiam intervalui tenka 10 namų ūkių. Į intervalą iki 200Lt patenka 4 ūkių nariai. 9 namų ūkiai į intervalą nuo 400 iki 600Lt ir 6 namų ūkiai į intervalą nuo 600 iki 800Lt. Mažiausiai yra namų ūkių, kur vienam namų ūkio nariui vidutinės disponuojamos pajamos pasiskirsčiusios intervale nuo 800 iki 1000Lt ir nuo 1000 iki 1200Lt, tik po viena namų ūkį. 4. Skurdo rodiklių įvertinimas Tam, kad galėčiau apskaičiuoti šiuos rodiklius, reikia apskaičiuoti pajamas vienam namų ūkio nariui ir poto įvertinsiu šiuos skurdo rodiklius: 1. skurdo ribą 2. skurdo lygį, 3. skurdo gylį, 4. žemų pajamų indeksą; 5. kvadratinį skurdo nuokrypį. Skurdo riba: ; čia n – visų gyventojų skaičius, y – kiekvieno namų ūkio pajamos, l – procentas ekvivalentinių pajamų. Skaičiuojant skurdo ribą reikėjo naudoti 50 % vidutinių ekvivalentinių pajamų, todėl l = 0,5. Visų namų ūkių pajamos yra 32747 Lt. 31 namų ūkyje gyvena 79 žmonės. Taigi skurdo riba: , kurio namų ūkio pajamos yra mažesnės šito vidurkio, tai tie gyventojai skursta. 7 lentelė Namų ūkio dydis Namų ūkio disponuojamos pajamos Vienam N.Ū. Nariui disponuojamos pajamos   skurdo riba(z) - skurstančiojo pajamos / skurdo ribos(z) * n.ū. dydžio skurdo riba(z) - skurstančiojo pajamos / skurdo ribos(z)^2 * n.ū. dydžio 3 690 230,00 2 689 344,50 4 2339 584,75 3 1462 487,33 3 2532 844,00 4 1150 287,50 1 644 644,00 3 955 318,33 2 1573 786,50 4 766 191,50 Skurstantis 0,304149998 0,023126805 5 2021 404,20 1 460 460,00 4 1210 302,50 1 647 647,00 2 1294 647,00 3 825 275,00 1 278 278,00 1 728 728,00 1 355 355,00 2 967 483,50 2 1028 514,00 2 1311 655,50 2 1196 598,00 4 1937 484,25 3 575 191,67 Skurstantis 0,225700064 0,016980173 2 847 423,50 4 763 190,75 Skurstantis 0,318624607 0,02538041 4 1466 366,50 1 1090 1090,00 3 625 208,33 2 324 162,00 Skurstantis 0,436742297 0,002107225 79 32747     1,2852 0,0655 Iš 6 lentelės, galima pamatyti, kad yra 4 skurstantys namų ūkiai (paryškinta geltonai), ir kad iš viso skursta 13 tų ūkių gyventojų. Skurdo lygis: Skurstančiųjų gyventojų lygis šalyje parodo šalies gyventojų dalį, kurių pajamos yra žemiau skurdo ribos ir yra apskaičiuojamas: ; čia q – skurstančiųjų gyventojų skaičius, n – visi namų ūkių gyventojai. ,tai reiškia, kad 16,46% skurstančių gyventojų pajamos yra mažesnės skurdo ribos (207,26 Lt). Skurdo gylis: Kitaip žemų pajamų nuokrypis – tai rodiklis, kuris parodo, kiek vidutiniškai skurstančiųjų pajamos nukrypsta nuo skurdo ribos. Jis randamas: ; čia - i-tojo skurstančiojo pajamos, z – skurdo riba. Taigi 9,98% skurstančių pajamos nukrypsta nuo skurdo ribos. Žemų pajamų indeksas: Šis indeksas yra apskaičiuojamas taip: Kadangi jau yra apskaičiuotas skurstančiųjų gyventojų lygis šalyje ir žemų pajamų nuokrypis, skaičiuojame žemų pajamų indeksą: Taigi reikia 1,63% pajamų eliminuoti skurdą šalyje. Kvadratinis skurdo nuokrypis: Jo formulė sekanti: ; Šis rodiklis parodė, kad 0,08% žmonių skursta labai stipriai. 5. Namų ūkiuose gyvenančių mieste ir kaime nelygybės įvertinimas Kad įvertinti nelygybę reikės pasinauduoti Gini koeficientu. Jo formulė yra tokia: ,čia - vidutinės pajamos vienam namų ūkio nariui. • jei nelygybės rodiklis G>0,3 – esama esminių gyventojų pajamų diferenciacijos netolygumų. • jei nelygybės rodiklis G0,3 , taigi nelygybė tarp mieste gyvenančių namų ūkių yra labai didelė. 9 lentelė parodo namų ūkius ir jų pajamas kaime. 9 lentelė. Kaime. Namų ūkio Nr. (n) Vienam n.ū. Nariui disponuojamos pajamos (Yi) Namų ūkio pajamos vienam gyventojui* Namų ūkio Nr. (Yi*n) 35 162,00 5670 34 162,00 5508 33 287,50 9487,5 32 287,50 9200 31 287,50 8912,5 30 287,50 8625 29 318,33 9231,66667 28 318,33 8913,33333 27 318,33 8595 26 404,20 10509,2 25 404,20 10105 24 404,20 9700,8 23 404,20 9296,6 22 404,20 8892,4 21 423,50 8893,5 20 423,50 8470 19 460,00 8740 18 484,25 8716,5 17 484,25 8232,25 16 484,25 7748 15 484,25 7263,75 14 514,00 7196 13 514,00 6682 12 584,75 7017 11 584,75 6432,25 10 584,75 5847,5 9 584,75 5262,75 8 598,00 4784 7 598,00 4186 6 644,00 3864 5 647,00 3235 4 647,00 2588 3 647,00 1941 2 786,50 1573 1 786,50 786,5 242106 Kaime namų ūkiuose gyvena 35 žmonės ir vienam n.ū.disponuojamų pajamų vidurkis yra 1172,5 Lt. G>0,3 , taigi nelygybė tarp kaime gyvenančių namų ūkių yra didelė. Apibendrinant galima teigti, kad gyventojų pajamų diferenciacija mieste ir kaime yra beiveik tokia pat. Abiejuose atvejuose yra didelė nelygybė. Pagal Jungtinių tautų paskelbtoje Tūkstantmečio deklaracijoje, kai Gini koeficientas didesnis nei 0,43, šalyse yra labai daug skurstančių, todėl jose daug sunkiau sumažinti skurdą nei šalyse, kurių pajamų diferenciacija nėra tokia didelė. Šalių, kurių gyventojų pajamų diferenciacija didelė, ekonominio vystymosi greitis turi būti daug didesnis. 6. Regresinė analizė Regresinės analizės tikslas – ištirti išlaidų priklausomybę nuo įvairių faktorių. Manau, kad mano atveju išlaidos yra glaudžiai susijusios su šiais 5 rodikliais: disponuojamomis pajamomis, namų ūkio dydžiu, gyvenamaja vieta, namų ūkio galvos išsimokslinimu ir su tuo, ar namų ūkyje yra vaikų ar ne (10 lentelė). Y yra priklausomas kintamasis, o X-ai yra nepriklausomi kintamieji.X1 ir X2 yra kiekybiniai rodikliai, o X3, X4 ir X5 – kokybiniai. 10 lentelė Y X1 X2 X3 X4 X5 Namų ūkio vartojimos išlaidos Namų ūkio disponuojamos pajamos Namų ūkio dydis Namų ūkiai: su vaikais - 1, be vaikų - 0 NŪ gyvenamoji vieta: kaimas - 0, miestas - 1 NŪ galvos išsimoklsinimas: kiti -1 , neturi pradinio,pradinis- 0 683 690 3 0 1 1 567 689 2 0 1 1 2493 2339 4 1 0 1 1125 1462 3 1 1 1 2848 2532 3 0 1 1 1849 1150 4 1 0 1 997 644 1 0 0 0 1040 955 3 0 0 1 696 1573 2 0 0 1 1088 766 4 1 1 1 1371 2021 5 1 0 1 467 460 1 0 0 0 1543 1210 4 1 1 1 420 647 1 0 0 0 547 1294 2 0 0 1 1116 825 3 1 1 1 372 278 1 0 1 0 514 728 1 0 1 1 234 355 1 0 1 0 882 967 2 0 1 1 781 1028 2 0 0 0 1104 1311 2 0 1 1 911 1196 2 0 0 1 1462 1937 4 0 0 1 733 575 3 1 1 1 1154 847 2 0 0 0 538 763 4 1 1 1 897 1466 4 0 1 1 1354 1090 1 0 1 1 367 625 3 1 1 0 361 324 2 0 0 0 Norint išsiaiškinti, kurie iš šių rodiklių labiausiai įtakoja namų ūkio išlaidas, prireikė pasinaudoti MS Excelio posistemį Tools –> Data Analysis ir pasirenkau“Regression” - “Regresija”. Norėdamas rasti namų ūkių išlaidas labiausiai įtakojančius rodiklius naudojau atmetimo metodą. Gaunasi tokia regresijos statistika: Regresijos statistika   Daugialypės koreliacijos koef. 0,829203 Determinacijos koef. 0,687577 Koreguotas determinacijos koef. 0,625093 Standartinė įverčio paklaida 367,2049 Imties dydis 31   Laisvės laipsnių skaičius Kvadratų suma Dispersijos įverčiai F statistika F reikšmingumas Regresija 5 7418841 1483768 11,00396124 1,11075E-05 Paklaida 25 3370986 134839,5     Viso 30 10789827         Parametrų įverčiai Standartinė įverčio paklaida t statistika P reikšmė Žemutinė riba 95% Viršutinė riba 95% Žemutinė riba 95,0% Viršutinė riba 95,0% Laisvasis narys 57,52152 205,6299 0,279733 0,781983561 -365,9808142 481,0239 -365,981 481,0239 Namų ūkio disponuojamos pajamos 0,907864 0,168545 5,386464 1,37574E-05 0,560738075 1,254989 0,560738 1,254989 Namų ūkio dydis -39,0309 103,2329 -0,37809 0,70855787 -251,6428845 173,581 -251,643 173,581 Namų ūkiai: su vaikais - 1, be vaikų - 0 266,9763 212,7565 1,254844 0,22113984 -171,2036502 705,1562 -171,204 705,1562 NŪ gyvenamoji vieta: kaimas - 0, miestas - 1 62,20333 155,3949 0,400292 0,692341505 -257,838144 382,2448 -257,838 382,2448 NŪ galvos išsimoklsinimas: bendras vidurinis ir auaukštasis -1 , kiti - 0 -74,2159 207,5128 -0,35764 0,723611088 -501,5962662 353,1646 -501,596 353,1646 Jei F reikšmingumas mažiau už 0,05 (F reikšmingumas0,05 – nereikšmingas. • Jei P0,05. Galutinai liko tik vienas rodiklis X1 n.ū. disponuojamos pajamos, P=0,00000003505 reikšmė yra mažesnė už 0,05, tai reiškia, kad vartojimo išlaidos vieno namų ūkio priklauso nuo disponuojamų pajamų vienam namų ūkiui. Vėl pakartojam veiksmus su regresijos statistika. Tam, kad sudaryti regresijos lygti, reikalinga ši regresijos statistikos dalis:   Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95% Lower 95,0% Upper 95,0% Intercept 82,57578 137,4429 0,6008 0,55263987 -198,5266038 363,6782 -198,527 363,6782 Namų ūkio disponuojamos pajamos 0,85364 0,11497 7,42492 3,51E-08 0,618500659 1,088779 0,618501 1,088779 Vartojimo išlaidų priklausomybę nuo disponuojamų pajamų užršome tokia lygtimi: y=82,58+0,85x Ši lygtis parodo, kad pajamoms namų ūkiui padidėjus 1Lt, tai to namų ūkio išlaidos padidės 0,85 Lt. Didžiausios išlaidos, tenkančios vienam namų ūkiui, bus tada, kai jis gaus didžiausias pajamas: y=82,58+0,85*2532=2234,78 Lt; Mažiausios išlaidos, tenkančios vienam namų ūkiui, bus tada, kai jis gaus mažiausias pajamas: y=82,58+0,85*278=318,88 Lt. 7. Išsiskiriančių reikšmių tyrimas Išsiskiriančių reikšmių tyrimo tikslas yra ištirti gautos regresijos lygties kintamųjų išsiskiriančias reikšmes ir išsiaiškinti, kaip keičiasi regresijos lygtis, kai pašalinamos išskirtys. Skaičiuojant išskirtis naudojame rodiklio, nuo kurio daugiausiai priklauso namų ūkio išlaidos, duomenis, t.y. disponuojamos pajamos (11 lentelė). 11 lentelė Namų ūkio vartojimos išlaidos Namų ūkio disponuojamos pajamos 683 690 567 689 2493 2339 1125 1462 2848 2532 1849 1150 997 644 1040 955 696 1573 1088 766 1371 2021 467 460 1543 1210 420 647 547 1294 1116 825 372 278 514 728 234 355 882 967 781 1028 1104 1311 911 1196 1462 1937 733 575 1154 847 538 763 897 1466 1354 1090 367 625 361 324 Skaičiuojant išsiskiriančias reikšmes pirmiausia turime apsiskaičiuoti hj. , tai tada yra išskirtis. , MS Excel pagalba suradau vartojamų išlaidų ir disponuojamų pajamų išskirtis (12 ir 13 lentelės). 12 lentelė Namų ūkio vartojimos išlaidos Xj - X vid (Xj - X vid)^2 Xi^2 hj 683 -301 90795,2976 466489 0,040666   567 -417 174158,136 321489 0,048385   2493 1509 2276107,56 6215049 0,243026 (1) išskirtis 1125 141 19790,1363 1265625 0,034091   2848 1864 3473293,52 8111104 0,353885 (2) išskirtis 1849 865 747667,04 3418801 0,101492   997 13 160,716961 994009 0,032273   1040 56 3099,97503 1081600 0,032545   696 -288 83129,9105 484416 0,039956   1088 104 10749,0073 1183744 0,033253   1371 387 149519,427 1879641 0,046104   467 -517 267622,652 218089 0,05704   1543 559 312120,459 2380849 0,06116   420 -564 318459,975 176400 0,061747   547 -437 191251,04 299209 0,049968   1116 132 17338,9428 1245456 0,033864   372 -612 374938,943 138384 0,066977   514 -470 221203,33 264196 0,052741   234 -750 562983,975 54756 0,08439   882 -102 10469,9105 777924 0,033228   781 -203 41340,0718 609961 0,036086   1104 120 14322,6847 1218816 0,033584   911 -73 5376,20083 829921 0,032756   1462 478 228175,717 2137444 0,053387   733 -251 63163,0395 537289 0,038107   1154 170 28790,4266 1331716 0,034924   538 -446 199203,846 289444 0,050704   897 -87 7625,23309 804609 0,032964   1354 370 136661,394 1833316 0,044913   367 -617 381087,169 134689 0,067547   361 -623 388531,04 130321 0,068236   13 lentelė Namų ūkio disponuojamos pajamos Xj - X vid (Xj - X vid)^2 Xi^2 hj 690 -366,355 134215,868 476100 0,046079   689 -367,355 134949,578 474721 0,046154   2339 1282,645 1645178,61 5470921 0,201668 (1) išskirtis 1462 405,6452 164547,997 2137444 0,049202   2532 1475,645 2177528,64 6411024 0,256486 (2) išskirtis 1150 93,64516 8769,41623 1322500 0,033161   644 -412,355 170036,513 414736 0,049767   955 -101,355 10272,8033 912025 0,033316   1573 516,6452 266922,223 2474329 0,059744   766 -290,355 84305,9324 586756 0,040939   2021 964,6452 930540,287 4084441 0,128079   460 -596,355 355639,094 211600 0,068879   1210 153,6452 23606,8356 1464100 0,034689   647 -409,355 167571,384 418609 0,049513   1294 237,6452 56475,2227 1674436 0,038074   825 -231,355 53525,0614 680625 0,03777   278 -778,355 605836,255 77284 0,094643   728 -328,355 107816,9 529984 0,04336   355 -701,355 491898,61 126025 0,082911   967 -89,3548 7984,2872 935089 0,03308   1028 -28,3548 803,996878 1056784 0,032341   1311 254,6452 64844,1582 1718721 0,038935   1196 139,6452 19500,7711 1430416 0,034266   1937 880,6452 775535,9 3751969 0,112118   575 -481,355 231702,481 330625 0,056117   847 -209,355 43829,4485 717409 0,036771   763 -293,355 86057,0614 582169 0,04112   1466 409,6452 167809,158 2149156 0,049538   1090 33,64516 1131,99688 1188100 0,032375   625 -431,355 186066,997 390625 0,051418   324 -732,355 536343,61 104976 0,087487   Sklaidos grafikuose , labai aiškiai matosi išlaidų ir pajamų išskirtys (5 ir 6 pav). 5 pav. 6 pav. Dabar iš lentelės reikia ištrinti tiek namų ūkio vartojimo išlaidų išskirtis, tiek namų ūkio disponuojamų pajamų išskirtis. Kadangi disponuojamų pajamų ir išlaidų išskirtys sutampa, tai pašalinti reiks tik vieną ir tą pačią išskirtį, bet dvi išskirtis šalinam paeiliui. Dabar galime atlikti regresinę analizę ir išsiaiškinti, kaip keičiasi regresijos lygtis, kai pašalinama (1) išskirtis. Ar išskirtis yra reikšminga, reikia žiūrėti pagal F reikšmę. Taigi gauname:   df SS MS F Significance F Regression 1 2351978 2351978 8,074591 0,00813181 Residual 29 8447159 291281,3     Total 30 10799137       F Data Analysis ir pasirenkau“Correliation” - “Koreliacija (r)”.   Vieno namų nario vid išlaidos Vieno namų ūkio vid pajamos Vieno namų nario vid išlaidos 1   Vieno namų ūkio vid pajamos 0,774015702 1 Kuo koreliacijos koeficientas arčiau 1, tuo priklausomybė didesnė. • jei r=+-0,5 tai yra vidutinė priklausomybė; • jei r=+-0,75 tai yra stipri tiesinė priklausimybė; • jei r=0 tai visi kintamieji visiškai nepriklausomi. Mano atveju r=0,77 tai tarp vieno namų ūkio vidutinių išlaidų ir vieno namų ūkio vidutinių pajamų yra pakankamai stipri tiesinė priklausomybė. Taigi vieno namų ūkio nario vidutinės išlaidos tiesiškai nusako namų ūkio vieno nario vidutines pajamas. Išvados • Daugiausia namų ūkių šeimininkų turi aukštesnyjį išsilavinimą ( 40%). • Namų ūkių galvos dažniausiai yra moteris (52%), kitą dalį sudaro vyrai (48%). • Daugiau negu pusė (21 n.ū.) mano nagrinėjamų namų ūkių (31 n.ū) galvos yra ištekėję ar vedę. • Daugumos ūkių pajamos nesiekia 2000Lt. • Daužniausiai pajamos tenkančios vienam n.ū. nariui yra nuo 200 iki 400Lt. • Iš 31 yra 4 skurstantys namų ūkiai, ir iš viso skursta 13 tų ūkių gyventojų. Tai reiškia 16,46% skurstančių gyventojų pajamos yra mažesnės skurdo ribos (207,26 Lt). Kad eliminuoti skurdą šalyje, reikia 1,63% pajamų. • Gini koeficientu nustatačiau, kad yra didelių esminių gyventojų pajamų diferenciacijos netolygumų mieste ir kaime. • Vartojimo išlaidos priklauso nuo nemažai faktorių, bet tyrimo metu, išaiškėjo kad labaiausiai priklauso nuo disponuojamų pajamų. • Įvertinus koreliacijos reikšmingumą nustatčiau, kad vartojimo išlaidos tiesiškai priklauso nuo namų ūkio dydžio ir išlaidos tiesiškai priklauso nuo pajamų;

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!