Vidutinės Valstybinio socialinio draudimo pensijos dydžio priklausomybės tyrimas pagal pensijų rūšis (1998-2003)

Norėdama nustatyti vidutinės Valstybinės socialinės draudimo pensijos priklausomybę, pagal pensijų rūšis, aš susiradau 1998- 2003 metų duomenis apie tuometinių pensijų dydžius ir pabandžiau nustatyti kas leme ir kaip intensyviai kiekviena iš pensijų rūšių.
• Maitintojo netekimo pensijos;
• Našlių pensijos;
• Našlaičių pensijos;
Siekdama išsiaiškinti ryšius ir jų laipsnį tarp šių pensijų rūšių ir nustatyti ar dar kas nors be jų įtakoja vidutinę Valstybinio socialinio draudimo pensiją aš atliksiu šią analizę:
• Daugialypė regresija;
• Multikolinerumas;
• Y stacionarumas;
• Y išskirtys;
1. Daugialypės tiesinės regresijos modelis
Daugialypės tiesinės regresijos modelis užrašomas lygtimi:
;
kur: m – nepriklausomų kintamųjų skaičius;
bj – nežinomi daugialypės regresijos modelio koeficientų įverčiai;
e – atsitiktinė paklaida.
Naudojant programų paketą STATISTICA, bus atliekamas modelio tyrimas, kurio stebinių matrica pateikta pirmame laboratoriniame darbe (regresinė analizė). Kadangi duoti 3 nepriklausomi kintamieji (x1, x2 ir x3), t.y. m = 3, tai bus tiriamas trimatės tiesinės regresijos modelis, kuris užrašomas šia lygtimi:
.
4.1. Trimatės tiesinės regresijos modelio įvertinimas naudojant STATISTICA
4.1.1. Koeficientų įverčių apskaičiavimas
Apskaičiuoti regresijos lygties koeficientų įverčiai pateikti 1 paveiksle:
1.1 pav. Regresinės analizės rezultatai
Apskaičiuotos daugialypės tiesinės regresijos lygties koeficientų įverčių reikšmės, jų standartinės paklaidos ir t – kriterijaus reikšmės pateiktos 2 paveiksle:
1.2 pav. Priklausomo kintamojo regresinės analizės rezultatai
4.1.2. Dispersijų analizė
Įvertinus daugialypės regresijos koeficientų įverčius, atliekama dispersinė analizė, kurios rezultatai pateikti 3 paveiksle:
1.3 pav. Dispersinės analizės rezultatai
1.4 pav. Priklausomo kintamojo regresinės analizės rezultatai
4.1.3. Dalinių koreliacijos koeficientų apskaičiavimas
Nepriklausomų kintamųjų apskaičiuotos dalinių koreliacijos koeficientų reikšmės pateiktos 4 paveiksle:
1.5 pav. Nepriklausomų kintamųjų dalinių koreliacijos koeficientų reikšmės
4.1.4. Priklausomo kintamojo reikšmiųapskaičiavimas pagal sudarytą regresijos modelį
Apskaičiuotos ir statistinių charakteristikų reikšmės pateiktos 5 paveikslo lentelėje:
1.6 pav. Statistinių tiesinės regresijos modelio charakteristikų reikšmės
Faktiškų y ir apskaičiuotų reikšmių grafikas bei pasikliaujamojo intervalo ribos pateiktos 6 paveiksle:
1.7 pav. Faktiškų ir apskaičiuotų priklausomo kintamojo reikšmių grafikas
4.1.6. Liekamųjų paklaidų analizė
Liekamųjų paklaidų analizės langas pateiktas 8 paveiksle:
1.8 pav. Liekamųjų paklaidų analizė
Apskaičiuotų reikšmių ir liekamųjų paklaidų grafikas pateiktas 9 paveiksle:
1.9 pav. Liekamųjų paklaidų ir apskaičiuotų reikšmių grafikas
2. Multikolinerumas
Tolerancijos testo reikšmė...

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!