Namų ūkio pajamų ir išlaidų skaičiavimas

Įvadas Šio kursinio projekto tikslai: 1) Statistiškai aprašyti naudojamus duomenis; 2) Įvertinti namų ūkių nelygybę ir skurdą; 3) Atlikti regresinę analizę, ištirti nuo kokių veiksnių priklauso namų ūkių išlaidos; 4) Nustatyti determinacijos koeficientą; 5) Patikrinti regresijos koeficiento reikšmingumą. Naudojamos sąvokos Namų ūkiu laikomas atskirai gyvenantis vienas asmuo ar asmenų grupė, gyvenanti viename bute (name), turinti bendrą biudžetą ir kartu maitinasi. Namų ūkiu gali būti: • šeima, susidedanti iš sutuoktinių ir vaikų ar be jų arba vieno sutuoktinio su vaikais; • kartu gyvenantys ir bendrą biudžetą turintys giminaičiai; • kartu gyvenantys ir bendru biudžetu susiję asmenys, neturintys giminystės ryšio • vieniši asmenys, gyvenantys iš savo pajamų; • šeimos, susidedančios iš kelių kartu gyvenančių sutuoktinių porų, turinčių bendrą biudžetą. Asmenys, gyvenantys instituciniuose namų ūkiuose (senelių namuose, įkalinimo įstaigose, tarnaujantys armijoje ir pan.) nėra tiriami. Namų ūkio galva – tai asmuo, turintis didžiausias pajamas. Asmuo, kuris, ūkio narių nuomone, per metus gauna didžiausias pajamas. Kai didžiausias pajamas gaunančio asmens išskirti negalima (pvz., visa šeima ūkininkauja ir pajamų negalima priskirti kuriam nors ūkio nariui), namų ūkio galva laikomas asmuo, kurį nurodo šeima. Namų ūkių socialinės - ekonominės grupės: • ūkininkai (namų ūkio galvos pagrindinis pajamų šaltinis yra asmeninis žemės ūkis); • samdomieji darbuotojai (namų ūkio galvos pagrindinis pajamų šaltinis yra samdomas darbas visuomeniniame arba privačiame sektoriuje); • verslininkai (namų ūkio galvos pajamos yra iš verslo, amatų, laisvos profesinės veiklos); • pensininkai (namų ūkio galvos pajamos yra pensija); • kiti (namų ūkio galvos pagrindinis pajamų šaltinis yra įvairios pašalpos, stipendija, pajamos iš turto, bei kiti pajamų šaltiniai). Namų ūkio disponuojamos pajamos – tai visos piniginės ir natūrinės pajamos, kurios yra gautos už darbą iš ūkininkavimo, verslo, amatų, laisvos profesinės veiklos, taip pat pensijos, įvairios pašalpos, stipendijos, pajamos iš turto, renta ir kt. Namų ūkio vartojimo išlaidos – tai piniginės ir natūrinės išlaidos, skirtos namų ūkių vartojimo poreikiams patenkinti: tai išlaidos maistui, drabužiams, avalynei, būstui, sveikatos priežiūrai, kultūros ir poilsio reikmėms ir kt. Skurdo sąvoka – daugiaprasmė, ji kinta vystantis visuomenei. Ji skirtingai suprantama atskirose šalyse. Skurdo riba – tai kriterijus, kurio pagalba politikai ar tyrinėtojai suskirsto individus, šeimas ar namų ūkius į skurstančius ir neskurstančius. Kadangi skurdas yra apibūdinamas nevienareikšmiškai, yra trys skurdo ribų tipai: • Absoliuti – tai minimalus pajamų ar išlaidų dydis būtinoms vartojimo reikmėms patenkinti; • Santykinė – tai procentas nuo vidutinių gyventojų pajamų; • Subjektyvi – priklauso nuo žmonių nuomonės. Skaičiuojant skurdo rodiklius namų ūkio dydis gali būti vertinamas pagal paprastą ir ekvivalentinę (ODEC) skales. Ekvivalentinė skalė apibrėžiama taip: Pirmas suaugęs namų ūkyje – 1,0 Kiekvienas kitas suaugęs namų ūkyje – 0,7 Kiekvienas vaikas (iki 14 metų) – 0,5 Skurdo rodikliai: • skurstančiųjų gyventojų lygis šalyje – tai rodiklis, parodantis šalies gyventojų dalį, kurių pajamos yra žemiau skurdo ribos. • žemų pajamų nuokrypis – tai rodiklis, kuris parodo, kiek vidutiniškai skurstančiųjų pajamos nukrypsta nuo skurdo ribos. Šis rodiklis parodo skurdo gilumą. • žemų pajamų indeksas – tai rodiklis, kuris parodo, kiek reikia lėšų panaikinti skurdą šalyje. • kvadratinis skurdo nuokrypis – skurdo intensyvumo rodiklis, atspindintis pajamų pasiskirstymą tarp skurstančiųjų. Kuo daugiau šalyje yra ypatingai skurstančių žmonių, tuo didesnis bus šitas rodiklis. Determinacijos koeficientas – parodo regresinės lygties adekvatumą, kuris tikrinamas pagal Fišerio kriterijų, reikšmingumas vertinamas pagal Stjudento kriterijų. Gyvenimo lygio sąvoka - asmenų ar grupės asmenų gyvenimo lygio sąvoka yra siejama su daugybe įvairių faktorių. Kai kuriuos iš jų lengva išmatuoti, kai kuriuos – ne. Statistinė hipotezė – bet koks tvirtinimas apie atsitiktinio dydžio pasiskirstymo formą ar apie pasiskirstymo parametrų reikšmes. Išskiriamos parametrinės ar neparametrinės hipotezės. Bendra namų ūkių charakteristika – aprašomoji statistika Duomenys, kurie buvo panaudoti kursiniame projekte: • Namų ūkio dydis: 1 – 1 asmuo, 2 – 2 asmenys, 3 – 3 asmenys, 4 – 4 asmenys, 5 – 5 ir daugiau asmenų. • Gyvenamoji vieta: 1 – 5 didieji miestai (Vilnius, Kaunas, Klaipėda, Šiauliai, Panevėžys), 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 30metų, 2 – 30-39 metai, 3 – 40-49 metai, 4 – 50-59 metai, 5 – 60 metų ir daugiau. Miestas – Kaimas: 1 – miestas, 2- kaimas. KOKYBINIAI DUOMENYS Namų ūkio dydis Namų ūkio dydis Namų ūkio sk. 1 2 2 11 3 6 4 11 5 1 Didžiausią dalį visų namų ūkių užima šeimos po 2 (36%) ir po 4(36%), mažiausiai po 5 (3%) žmones. Gyvenamoji vieta 5 Didieji miestai 13 Kiti miestai 8 Kaimas 5 Daugiausia 42 visų naginėjamų namų ūkių gyvena 5 didžiuosiuose miestuose, 32% kaime, o kituose miestuose – 26 namų ūkių. Namų ūkio galvos pagrindinis pajamų šaltinis Darbas asmeniniame žemės ūkyje 1 Samdomas darbas ne Ž.Ū.visuom. sektoriuje 8 Samdomas darbas ne Ž.Ū.priv. sektoriuje 9 Pensija 13 Kaip matome pagal duomenis, daugiausia namų ūkio galvos pajamas gauna iš pensijų (42%), taip pat gana daug pajamų iš samdomo darbo ne žemės ūkio privataus sektoriaus (29%). Namų ūkio galvos lytis Vyras 23 Moteris 8 Matome, kad daugiau nei pusę visų namų ūkių galva yra vyras (74%), o moterys kaip namų ūkio galva sudaro tik 26%. Socialinė – ekonominė grupė Didžiausia dalį (55%) visų namų ūkių sudaro samdomi darbuotojai, o taip pat daug (42%) yra pensininkų. Ūkininkų – tik 3%. Namų ūkio galvos išsimokslinimas Neturi pradinio arba pradinis 7 Pagrindinis 2 Bendras vidurinis 10 Aukštesnysis 6 Aukštasis 6 Pagal turimus duomenis, daugiausia namų ūkio galvos turi bendrą vidurinį išsilavinimą (33%) ir neturi pradinio, pradinis (23%). Lygiai po 19 % turi aukštesnįjį ir aukštąjį išsilavinimą. Ir tik 6 % turi pagrindinį. Namų ūkio galvos amžius 30 - 39 metai 10 40 - 49 metai 6 50 - 59 metai 2 60 metų ir daugiau 13 Taigi, didžiausia dalis namų ūkio galvų yra 60 metų ir vyresni(43%). Miestas – Kaimas Miestas 21 Kaimas 10 Daugiau namų ūkių 68% gyvena miestuose, kaimuose gyvena 32% visų namų ūkių. Namų ūkių pajamų ir išlaidų skaitinės charakteristikos KIEKYBINIAI DUOMENYS Namų ūkio Nr. Namų ūkio disponuojamos pajamos Namų ūkio vartojimo išlaidos 1 685 824 2 2403 2955 3 1215 1129 4 871 688 5 1502 4100 6 3139 1428 7 1605 1639 8 1285 1636 9 1060 335 10 559 879 11 1301 1332 12 752 746 13 657 606 14 893 1184 15 963 2140 16 776 686 17 878 1004 18 2505 2415 19 529 269 20 1031 2038 21 1589 1883 22 1800 1876 23 1225 982 24 1140 1039 25 1260 1051 26 530 567 27 3358 1930 28 1877 1351 29 516 1953 30 531 632 31 2068 1282 Namų ūkio disponuojamos pajamos Namų ūkio vartojimo išlaidos Vidurkis 1306.548 1373.516 Standartinė paklaida 134.3854 146.3948 Mediana 1140 1184 Moda -- -- Vidutinis kvadratinis nuokrypis 748.2260 815.0919 Dispersija 559842.2 664374.7 Ekseco koeficientas 1.278214356 2.960143393 Asimetrijos koeficientas 1.289963 1.416199 Duomenų plotis 2842 3831 Minimali reikšmė 516 269 Maksimali reikšmė 3358 4100 Suma 40503 42579 Duomenų skaičius 31 31 Dažniausiai statistikoje vartojamų charakteristikų apibrėžimai: Vidurkis – visų stebėtų skaitinių duomenų suma, padalinta iš duomenų skaičiaus. Skaičiuojamas: Dispersija – išbarstymo apie vidurkį matas. Tai skirtumų tarp stebėtų duomenų reikšmių ir vidurkio kvadratų vidurkis. Skaičiuojama: 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. Vidutinis kvadratinis nuokrypis – tai kvadratinė šaknis iš dispersijos. Skaičiuojamas: Mediana – vidurinis duomuo stebėjimų sekoje, kuri yra išdėstyta didėjimo tvarka. Medianos numeris yra skaičiuojamas taip: (n+1)/2, kur n- duomenų skaičius. Jei turime lyginį stebėjimų skaičių, medianos numeris bus trupmeninis, t.y., viduriniai duomenys yra du, dėl to mediana tokiu atveju randama kaip dviejų vidurinių duomenų vidurkis. Kadangi mūsų namų ūkių skaičius yra lygini, tai mediana apskaičiuojama taip: Moda – dažniausiai pasikartojanti reikšmė. Jeigu visi duomenys pasikartoja po vieną kartą, tai modos rasti yra negalima. Skaičiuojama taip: Maksimali reikšmė – didžiausia reikšmė imtyje. Minimali reikšmė – mažiausia reikšmė imtyje. Suma – visų imties narių suma. Disponuojamų pajamų skaitinės charakteristikos: Iš viso turime 31 stebėjimą. Vidutinės namų ūkio disponuojamos pajamos yra 1306.548 Lt. Mediana (didėjimo tvarka išdėstytų duomenų vidutinė reikšmė) - 1140, o modos (dažniausiai pasikartojančios reikšmės, kurios pasirodymo tikimybė didžiausia) nėra, tai reiškia, kad visi duomenys pasikartoja po vieną kartą. Dispersija yra 559842.2, kuri parodo kiek disponuojamos pajamos nukrypsta nuo vidutinių atsitiktiniame namų ūkyje pajamų, o vidutinis kvadratinis nuokrypis, kuris atskleidžia namų ūkio pajamų nukrypimą nuo vidurkio - 748.2260. Pasiskirstymas yra asimetrinis, nes asimetrijos koeficientas nėra lygus 0, o lygus - 1.289963 (teigiama asimetrija) ir atskleidžia, kad disponuojamų pajamų histogramos asimetrija yra dešinioji. Duomenų plotis (skirtumas tarp didžiausių disponuojamų pajamų ir mažiausių pajamų) yra 2842. Minimali reikšmė yra 516 (mažiausios namų ūkio pajamos), o maksimali 3358 (didžiausios namų ūkio disponuojamos pajamos). Duomenų suma yra 40503 . Išlaidų skaitinės charakteristikos: Stebimuose ūkiuose vidutinės namų ūkio vartojimo išlaidos - 1373.516 Lt, mediana – didėjimo tvarka išdėstytų išlaidų vidutinė reikšmė – 1184, o modos, t.y. dažniausiai pasikartojančios reikšmės, nėra, nes stebėjimai pasikartoja tik po vieną kartą. Dispersija, parodanti kiek vartojimo išlaidos nukrypsta nuo vidutinių atsitiktiniame namų ūkyje išlaidų yra 664374.7, o vidutinis kvadratinis nuokrypis 815.0919, atspindintis kiek vidutiniškai atsitiktinai pasirinkto namų ūkio išlaidos nukrypsta nuo vidutinių. Pasiskirstymas yra asimetrinis, nes asimetrijos koeficientas lygus - 1.416199 (teigiama asimetrija) ir atskleidžia, kad vartojimo išlaidų histogramos asimetrija yra dešinioji.. Duomenų plotis, t.y. skirtumas tarp maksimumo ir minimumo - 3831. Turime 31 stebėjimą, kurių minimali reikšmė (mažiausios išlaidos) yra 269, o maksimali (didžiausios išlaidos) - 4100. Duomenų suma – visų išlaidų – 42579 . Ar skiriasi vieno šeimos nario vidutinės pajamos kaime ir mieste? Norėdami patikrinti, ar skiriasi vieno šeimos nario vidutinės pajamos mieste ir kaime, išrūšiuojame duomenis kaip parodyta lentelėje, o po to apskaičiuojame vieno namų ūkio nario išlaidas - namų ūkio vartojimo pajamos/ namų ūkio dydžio - ir surašome duomenis į lentelę. Vieno namų ūkio nario pajamos Kaimas/Miestas 342.5 2 600.75 1 243 2 435.5 1 375.5 1 784.75 2 802.5 1 428.33 1 353.33 1 279.5 2 433.67 1 376 1 657 2 223.25 1 481.5 2 388 1 439 1 626.25 1 529 2 257.75 1 397.25 1 450 1 612.50 2 380 1 315 1 176.67 2 1119.33 1 469.25 1 258 1 265.5 2 517 1 Norėdami sužinoti ar skiriasi vieno šeimos nario pajamos kaime ir mieste, visų pirma tikriname hipotezę apie dispersijų lygybę. Po to jeigu dispersijos lygios, tikriname hipotezę apie vidurkių lygybę, kai dispersijos lygios, o jeigu dispersijos nelygios, tikriname hipotezę apie vidurkių lygybę, kai dispersijos nelygios. Taigi tikriname hipotezę apie dispersijų lygybę: yra imčių dispersijos n - namų ūkių skaičius mieste; m - namų ūkių skaičius kaime Naudojame Excel programą: Tools - Data Analysis - F-test two Sample Of Variances. Jeigu Fstatistinė F kritinę, tai H0 priimu. Jeigu Fstatistinė > F kritinę tai H0 atmetu ir palieku alternatyviąją hipotezę Ha. Gauname lentelę, kurioje pateikti mums reikalingi duomenys:   Miestas Kaimas Vidurkis 443,2219 437,192 Dispersija 48548,97 42125,63 Stebimų reikšmių skaičius 21 10 df 20 9 F 1,152481 P(F tkritinė reikšmę dvipusei hipotezei, tai H0 atmetu ir palieku galioti alternatyviąją hipotezę Ha. Gauname lentelę, kurioje pateikti mums reikalingi duomenys:   Miestas Kaimas Vidurkis 443,2219 437,192 Dispersija 48548,97 42125,63 Stebimų reikšmių skaičius 21 10 Hipotetinis vidurkio skirtumas 46555,52 df 0 t Statistinė reikšmė 0,072737 P(Ty: čia Nam.ūkio disponuojamos pajamos Namų ūkio vartojimo išlaidos Santaupos 685 824 -139 2403 2955 -552 1215 1129 86 871 688 183 1502 4100 -2598 3139 1428 1711 1605 1639 -34 1285 1636 -351 1060 335 725 559 879 -320 1301 1332 -31 752 746 6 657 606 51 893 1184 -291 963 2140 -1177 776 686 90 878 1004 -126 2505 2415 90 529 269 260 1031 2038 -1007 1589 1883 -294 1800 1876 -76 1225 982 243 1140 1039 101 1260 1051 209 530 567 -37 3358 1930 1428 1877 1351 526 516 1953 -1437 531 632 -101 2068 1282 786 Naudojame Excel programą: Tools - Data Analysis - t-test Paired Two Sample for means. Jeigu tstatistinė tkritinė reikšmę dvipusei hipotezei, tai H0 priimu. Jeigu tstatistinė > tkritinė reikšmę dvipusei hipotezei, tai H0 atmetu ir palieku galioti alternatyviąją hipotezę Ha Gauname lentelę, kurioje pateikti mums reikalingi duomenys: Disponuojamos pajamos Išlaidos Vidurkis 1306,548 1373,516 Dispersija 559842,2 664374,7 Imties dydis 31 31 Koreliacija 0,499242 Hipotezė apie vidurikio skirtumą 0 df 30 t Statistinė reikšmė -0,47535 P(Ty, matome, namų ūkiu disponuojamų pajamų vidurkis yra lygus išlaidų vidurkiui, vadinasi nėra pagrindo teigti, jos namų ūkių disponuojamos pajamos yra didesnės už išlaidas, todėl namų ūkių santaupos nedidėja. Skurdo rodiklių ir nelygybės įvertinimas Apskaičiuoju tokius skurdo rodiklius: • Skurstančiųjų gyventojų lygį šalyje; • Žemų pajamų nuokrypį • Žemų pajamų indeksą; • Kvadratinį skurdo nuokrypį. Tam, kad apskaičiuoti ir įvertinti šiuos pasirinktus rodiklius, reikia rasti pajamas, tenkančias vienam namų ūkio nariui. Namų ūkio dydį vertinsiu pagal paprastąją skalę. N.ū. Eilės Nr. N.ū. dydis N.ū. disponuojamos pajamos (Lt) Pajamos vienam n.ū. nariui (Lt) 1 2 685 342,5 2 4 2403 600,75 3 5 1215 243 4 2 871 435,5 5 4 1502 375,5 6 4 3139 784,75 7 2 1605 802,5 8 3 1285 428,3333 9 3 1060 353,3333 10 2 559 279,5 11 3 1301 433,6667 12 2 752 376 13 1 657 657 14 4 893 223,25 15 2 963 481,5 16 2 776 388 17 2 878 439 18 4 2505 626,25 19 1 529 529 20 4 1031 257,75 21 4 1589 397,25 22 4 1800 450 23 2 1225 612,5 24 3 1140 380 25 4 1260 315 26 3 530 176,6667 27 3 3358 1119,333 28 4 1877 469,25 29 2 516 258 30 2 531 265,5 31 4 2068 517 Iš viso: 91 40503 14017,58 Vidutinės pajamos vienam namų ūkio nariui gaunamos visas namų ūkių pajamas padalinus iš visų namų ūkių narių sumos: 40503/91 = 445,09Lt. Skurdo ribą pasirinku remdamasi tuo, kad namų ūkių, kurių pajamos siekia iki 445 yra 18, todėl skurdo ribą pasirenku 60% nuo vidutinių pajamų vienam namų ūkio nariui: 445,09*0,60 = 267,05 Lt. Galime teigti, kad namų ūkiai, kuriuose vienam nariui tenka mažiau nei 267,05 Lt disponuojamų pajamų, yra žemiau skurdo ribos, ir tokių namų ūkių yra 5. Skurstančiųjų gyventojų lygis šalyje Apskaičiuojamas: q – skurstančiųjų gyventojų skaičius; n – visų tiriamų gyventojų skaičius. L = 17/91 = 0,1868 Apskaičiavus matyti, kad 18,68% gyventojų gyvena žemiau skurdo ribos. Žemų pajamų nuokrypis Apskaičiuojamas: yi – i-tojo skurstančiojo pajamos; q – skurstančių tiriamųjų gyventojų skaičius; z – skurdo riba. Vadinasi, 5,86 % skurstančiųjų pajamos nukrypsta nuo skurdo ribos. Žemų pajamų indeksas Apskaičiuojamas: I = L*N = 0,1868*0,0586 = 0,010946 Taigi, reikia 1,1% lėšų, kad panaikinti skurdą namų ūkiuose. Kvadratinis skurdo nuokrypis Apskaičiuojamas: Q = n – stebimų gyventojų skaičius; z – skurdo riba. Matome, kad skurdo intensyvumo rodiklis yra 0,728 %. Tai rodo, kad pajamos tarp skurstančiųjų yra pasiskirstę šiuo procentu. Džini koeficientas pajamos vienam namų ūkio nariui vidutinės pajamos vienam namų ūkio nariui namų ūkių skaičius Taigi, Džini koeficientas mano atveju yra 0,00238. Lorenco kreivė Lorenco kreivė parodo, kurią pajamų dalį gauna tam tikra visuomenės dalis. Ji padeda įvertinti kaip lygiai pasiskirsto pajamų dalių grafinis vaizdas.Įstriža linija rodo idealiai lygų pajamų pasiskirstymą. Kuo toliau Lorenco kreivė nukrypusi nuo įstrižos linijos, tuo nelygesnis pajamų pasiskirstymas. Plotas, esantis tarp Lorenco ir absoliučios lygybės tiesės, vadinamas koncentracijos plotu. Jis parodo skirtumus tarp siekiamos ir realios padėties pajamų pasiskirstymo atžvilgiu. Norėdama nusibraižyti Lorenco kreivę, susidarau lentelę: 1 šeimos nario pajamos (yn) ni Sukauptos vieno nario pajamos (S) 342,5 1 342,5 0,032258 0,024434 600,75 2 943,25 0,033333 0,067291 243 3 1186,25 0,034483 0,084626 435,5 4 1621,75 0,035714 0,115694 375,5 5 1997,25 0,037037 0,142482 784,75 6 2782 0,038462 0,198465 802,5 7 3584,5 0,04 0,255715 428,33 8 4012,83 0,041667 0,286271 353,33 9 4366,16 0,043478 0,311477 279,5 10 4645,66 0,045455 0,331417 433,67 11 5079,33 0,047619 0,362354 376 12 5455,33 0,05 0,389178 657 13 6112,33 0,052632 0,436047 223,25 14 6335,58 0,055556 0,451974 481,5 15 6817,08 0,058824 0,486324 388 16 7205,08 0,0625 0,514003 439 17 7644,08 0,066667 0,545321 626,25 18 8270,33 0,071429 0,589997 529 19 8799,33 0,076923 0,627735 257,75 20 9057,08 0,083333 0,646123 397,25 21 9454,33 0,090909 0,674462 450 22 9904,33 0,1 0,706565 612,5 23 10516,83 0,111111 0,75026 380 24 10896,83 0,125 0,777369 315 25 11211,83 0,142857 0,799841 176,67 26 11388,5 0,166667 0,812444 1119,33 27 12507,83 0,2 0,892296 469,25 28 12977,08 0,25 0,925772 258 29 13235,08 0,333333 0,944177 265,5 30 13500,58 0,5 0,963118 517 31 14017,58 1 1 14017,58 Nubraižius Lorenco kreivę matyti, jog pajamos namų ūkiuose pasiskirsčiusios netolygiai, nes Lorenco kreivė gana nukrypusi nuo įstrižos linijos. Plotas tarp įstrižos linijos ir Lorenco kreivės parodo skirtumą tarp siekiamo pajamų paskirstymo ir realaus pajamų paskirstymo. Išlaidų priklausomybė nuo įvairių faktorių – regresinė analizė Regresinės analizės tikslas – ištirti priklausomybę Y nuo X1,… X5 ir atrinkti reikšmingus Xi. Regresijos lygtis: Y = θ0 + θ1X1 + θ2X2 + … + θnXn + εi, kur: Y – priklausomas kintamasis; X1, X2, ..., Xn – nepriklausomieji kintamieji; θ1, θ2, …, θn – nežinomieji kintamieji; ε – atsitiktinis dydis, parodantis nukrypimus nuo taško iki tiesės. Šioje kursinio projekto dalyje ištirsiu namų ūkio vienam nariui tenkančių išlaidų priklausomybę nuo įvairių faktorių. Regresinėje analizėje Y – namų ūkio vartojimo išlaidos vienam gyventojui, o jas įtakojančių veiksnių priklausomybei ištirti pasirenku tokius faktorius: X1 – disponuojamos pajamos vienam namų ūkio nariui; X2 – namų ūkio dydis: • „1“ – 1 asmuo, • „2“ – 2 asmenys, • „3“ – 3 asmenys, • „4“ – 4 asmenys, • „5“ – 5 ir daugiau asmenų. X3 – namų ūkio galvos lytis: • „1“ – vyras • „2“ – moteris X4 – namų ūkio socialinė-ekonominė grupė • „1“ – ūkininkai • „2“ – samdomi darbuotojai • „3“ – verslininkai • „4“ – pensininkai • „5“ - kita X5 – namų ūkio galvos išsimokslinimas: • „1“ – neturi pradinio, pradinis • „2” – pagrindinis • „3“ – bendras vidurinis • „4“ – aukštesnysis • „5“ – aukštasis Y X1 X2 X3 X4 X5 Vartojimo išlaidos vienam gyventojui (Lt) Disponuojamos pajamos vienam gyventojui (Lt) Namų ūkio dydis Namų ūkio galvos lytis Namų ūkio socialinė-ekonominė grupė Namų ūkio galvos išsimokslinimas 412 342,5 2 1 4 1 738,75 600,75 4 1 2 4 225,8 243 5 2 2 3 344 435,5 2 2 2 3 1025 375,5 4 1 2 5 357 784,75 4 1 1 1 819,5 802,5 2 2 4 2 545,33 428,33 3 1 2 3 111,67 353,33 3 1 2 3 439,5 279,5 2 1 4 1 444 433,67 3 1 2 3 373 376 2 1 4 3 606 657 1 2 4 1 296 223,25 4 2 2 4 1070 481,5 2 1 4 4 343 388 2 1 4 1 502 439 2 2 2 3 603,75 626,25 4 1 2 5 269 529 1 2 4 1 509,5 257,75 4 1 2 3 470,75 397,25 4 1 2 3 469 450 4 1 2 4 491 612,5 2 1 2 5 346,33 380 3 1 4 5 262,75 315 4 2 4 2 189 176,67 3 1 4 5 643,33 1119,33 3 1 2 5 337,75 469,25 4 1 2 3 976,5 258 2 1 4 1 316 265,5 2 1 4 4 320,5 517 4 1 2 4 Tikrinam koreliaciją:   X1 X2 X3 X4 X5 X1 1 X2 -0,10174 1 X3 0,010096 -0,17518 1 X4 -0,25407 -0,64128 0,110907 1 X5 0,073414 0,40258 -0,29262 -0,35211 1 Tikrinam regresiją: SUMMARY OUTPUT Regression Statistics Multiple R 0,324872 R Square 0,105542 Adjusted R Square -0,073350 Standard Error 247,350140 Observations 31 ANOVA df SS MS F Significance F Regression 5 180479,739 36095,9478 0,589976 0,70761869 Residual 25 1529552,292 61182,09168 Total 30 1710032,031         Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95% Lower 95,0% Upper 95,0% Intercept 797,7083 429,2165 1,8585 0,0749 -86,2795 1681,6962 -86,2795 1681,6962 X Variable 1 -0,0714 0,2519 -0,2833 0,7793 -0,5902 0,4475 -0,5902 0,4475 X Variable 2 25,4714 61,4774 0,4143 0,6822 -101,144 152,0864 -101,144 152,0864 X Variable 3 -68,3524 106,4793 -0,6419 0,5268 -287,651 150,9457 -287,651 150,9457 X Variable 4 -40,0942 62,2120 -0,6445 0,5251 -168,222 88,0338 -168,222 88,0338 X Variable 5 -52,9989 36,4936 -1,4523 0,1589 -128,159 22,1610 -128,159 22,1610 Significance F >α (0,70761869>0,05). Taigi, nei vienas regresorius nėra reikšmingas. Y X1 X2 X3 X4 X5 Vartojimo išlaidos vienam gyventojui (Lt) Disponuojamos pajamos vienam gyventojui (Lt) Gyvenamoji Vieta (1-kaimas 0-kita) Namų ūkio galvos lytis (1-vyras; 0-moteris) Namų ūkio socialinė-ekonominė grupė (1-samdomi darbuotojai; 0-kita) Namų ūkio galvos išsimokslinimas (1-aukštasis; 0-kita) 412 342,5 0 1 0 0 738,75 600,75 1 1 1 0 225,8 243 0 0 1 0 344 435,5 1 0 1 0 1025 375,5 1 1 1 1 357 784,75 0 1 0 0 819,5 802,5 1 0 0 0 545,33 428,33 1 1 1 0 111,67 353,33 1 1 1 0 439,5 279,5 0 1 0 0 444 433,67 1 1 1 0 373 376 1 1 0 0 606 657 0 0 0 0 296 223,25 1 0 1 0 1070 481,5 0 1 0 0 343 388 1 1 0 0 502 439 1 0 1 0 603,75 626,25 1 1 1 1 269 529 0 0 0 0 509,5 257,75 1 1 1 0 470,75 397,25 1 1 1 0 469 450 1 1 1 0 491 612,5 0 1 1 1 346,33 380 1 1 0 1 262,75 315 1 0 0 0 189 176,67 0 1 0 1 643,33 1119,33 1 1 1 1 337,75 469,25 1 1 1 0 976,5 258 1 1 0 0 316 265,5 0 1 0 0 320,5 517 1 1 1 0 Tikrinam koreliaciją:   X1 X2 X3 X4 X5 X1 1 X2 0,304425 1 X3 0,122669 0,052834 1 X4 -0,01922 0,097549 0,483087 1 X5 0,159829 -0,0101 0,066134 0,057343 1 Tikrinam regresiją: SUMMARY OUTPUT Regression Statistics Multiple R 0,38073 R Square 0,144955 Adjusted R Square -0,02605 Standard Error 241,8391 Observations 31 ANOVA df SS MS F Significance F Regression 5 247878,3 49575,66 0,847648 0,5292 Residual 25 1462154 58486,15 Total 30 1710032         Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95% Lower 95,0% Upper 95,0% Intercept 233,7929 145,1512 1,610685 0,119804 -65,1517 532,7375 -65,1517 532,7375 X Variable 1 0,358245 0,230206 1,556188 0,132233 -0,11587 0,832364 -0,11587 0,832364 X Variable 2 83,99888 106,7519 0,78686 0,43876 -135,861 303,8586 -135,861 303,8586 X Variable 3 -67,705 100,797 -0,6717 0,507937 -275,3 139,8903 -275,3 139,8903 X Variable 4 77,86206 104,39 0,745876 0,462698 -137,133 292,8574 -137,133 292,8574 X Variable 5 30,76514 119,7451 0,256922 0,799342 -215,854 277,3847 -215,854 277,3847 Significance F >α (0,5292>0,05). Taigi, nei vienas regresorius nėra reikšmingas. Atlikus išlaidų priklausomybės nuo įvairių faktorių tyrimą, pasirodė, kad nei vienas regresorius nėra reikšmingas (regresorių P-value>0,05). Vadinasi namų ūkio vartojimo išlaidos nepriklauso nuo jokių veiksnių. Be to, nėra tiesinės priklausomybės. Vadinasi, negalime sudaryti regresinės lygties. Išvados Taigi išnagrinėjus namų ūkius ir atlikus įvairius statistinius skaičiavimus galima padaryti tokias apibendrintas išvadas: Didžiausią dalį visų namų ūkių užima šeimos po 2 (36%) ir 4 (36%) , mažiausiai po 5 (3%) žmones. Daugiausia namų ūkio galvos pajamas gauna iš pensijų (42%), taip pat gana daug pajamų iš samdomo darbo ne žemės ūkio privataus sektoriaus (29%). 55% visų namų ūkių sudaro samdomi darbuotojai, o taip pat daug (42%) yra pensininkai. Ūkininkų skaičius tik 3%. Norėdami sužinoti ar skiriasi vieno šeimos nario išlaidos kaime ir mieste, visų pirma tikrinome hipotezę apie dispersijų lygybę. Kadangi dispersijos buvo lygios, tai tikrinome hipotezę apie vidurkių lygybę, kai dispersijos lygios. Patikrinus hipotezes paaiškėjo, jog vidutinės išlaidos kaime ir mieste yra nelygios. Norėdami sužinoti, ar namų ūkio santaupos didėja, tikrinome „Dviejų visumų vidurkio lyginimo priklausomoms imtis“ hipotezę, kad x (namų ūkių vidutinės pajamos)>y( namų ūkių vidutines išlaidas). Patikrinus hipotezę, paaiškėjo, kad namų ūkių disponuojamų pajamų vidurkis yra lygus išlaidų vidurkiui, vadinasi nėra pagrindo teigti, jog namų ūkių disponuojamos pajamos yra didesnės už išlaidas, todėl namų ūkių santaupos nedidėja. Norėdami nustatyti, ar vieno namų ūkio nario vidutinės pajamos tiesiškai nusako namų ūkio vieno nario vidutines išlaidas, turėjome apskaičiuoti koreliacijos koeficientą. Koreliacijos koeficientas r=0,304427. Kadangi r yra gana toli nuo vieneto, tai galime teigti, jog tarp namų ūkio vieno nario pajamų ir išlaidų yra silpna tiesinė priklausomybė. Ženklas „+“ rodo, jog tarp namų ūkio vieno nario pajamų ir išlaidų yra tiesinė priklausomybė.Tai reiškia, kad einamų ūkio vieno nario pajamos didėja, tai didėja ir išlaidos. Norėdami nustatyti, ar vieno namų ūkio nario vidutinės pajamos tiesiškai nusako namų ūkio vieno nario vidutines išlaidas, turėjome apskaičiuoti koreliacijos koeficientą ir nusakyti jo rekšmingumą. Koreliacijos koeficiento reikšmingumui nustatyti, tikrinome hipotezę, apie koreliacijos koeficiento lygybę 0. Koreliacijos koeficientas r=0,304427. Kadangi r yra gana toli nuo vieneto, tai galime teigti, jog tarp namų ūkio vieno nario pajamų ir išlaidų yra nestipti tiesinė priklausomybė. Ženklas „+“ rodo, jog tarp namų ūkio vieno nario pajamų ir išlaidų yra tiesinė priklausomybė.Tai reiškia, kad einamų ūkio vieno nario pajamos didėja, tai didėja ir išlaidos. Įvertinus skurdo rodiklius, galime teigti, jog pagrindinis kriterijus, pagal kurį politikai ar kiti asmenys suskirsto gyventojus, šeimas ar namų ūkius į skurstančius ir neskurstančius, skurdo riba namų ūkyje, kuri mūsų atveju lygi 267,05. Skurdo lygis, parodantis šalies gyventojų dalį, kurių pajamos žemiau skurdo ribos yra 0,1868. Vadinasi, 18,68 iš visų stebimų namų ūkių gyventojų gyvena žemiau skurdo ribos. Žemų pajamų nuokrypis, kuris parodo, kiek vidutiniškai skurstančiųjų pajamos nukrypsta nuo skurdo ribos bei skurdo gilumą yra 0,0586. Vadinasi nagrinėjamame namų ūkyje skurstančiųjų pajamos nuo skurdo ribos vidutiniškai nukrypsta: 5,86%. Žemų pajamų indeksas, parodantis, kiek reikia lėšų, norint eliminuoti skurdą šalyje yra 0,010946. Vadinasi vyriausybei reikia 12,2 % lėšų, norint eliminuoti skurdą šalyje. Norėdami išanalizuoti namų ūkių nelygybę, braižėme Lorenco kreivę ir skaičiavome Gini koeficientą. Nubraižius Lorenco kreivę išaiškėjo, jog pajamos namų ūkiuose pasiskirsčiusios netolygiai, nes Lorenco kreivė gana nukrypusi nuo įstrižos linijos. Plotas tarp įstrižos linijos ir Lorenco kreivės parodo skirtumą tarp siekimo pajamų paskirstymo ir realaus pajamų paskirstymo. Taigi Lorenco kreivė rodo jog nagrinėjamų namų ūkių narių pajamos yra pasiskirsčiusios netolygiai. Nagrinėjome kaip 1 namų ūkio nario išlaidos priklauso nuo įvairių faktorių- X ( namų ūkio disponuojamų pajamų, namų ūkio dydžio, namų ūkio galvos lyties ir namų ūkio galvos socialinės- ekonominės grupės) reikšmių. Atlikus regresinę analizę pamatėme, kad 1 namų ūkio nario išlaidos nepriklauso nuo jokių faktorių.

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!