Koreliacinė Regresinė Analizė Automobilių vagystės


Statistikos analizė.

Koreliacinės ir regresinės analizės pagrindinės sąvokos. Regresinės analizės atlikimo etapai. Tyrimo tikslas ir problema. Darbo metu naudojamos programos. Tyrimo duomenys. Pradiniai duomenys. Pradinių duomenų teorinė analizė. Pradinių duomenų pagrindiniai statistiniai rodikliai. Koreliacinės analizės kūrimo žingsniai Statgraphics programa. Regresijos lygtis ir jos interpretavimas. Koreliacijos koeficientas. T statistika. Grafikų kūrimas Statgraphics programos pagalba. Išanalizuotų duomenų vaizdavimas. Paimame Vilniaus apskrities duomenis. Naudota literatūra.


1. Atliekami tiriamųjų reiškinių ar procesų teorinė ir empirinė analize ir aiskinami juos apibūdinantys požymiai (rezultatiniai ir faktoriniai)

Tyrimo tikslas – ryšio tarp rezultatinio požymio y ir įvairių veiksnių, lemiančių automobilių vagystę savivaldybėse, paieška. Siekiama surasti 4 veiksnius, nuo kurių labiausiai priklauso vagysčių skaičius. Tyrimo problema – rasti didžiausią koreliacinį ryšį tarp vagysčių ir galimų jį veikiančių veiksnių.

Darbe tiriama, kokios priežastys lemia automobilių vagysčių laikotarpį 2011-2013m skaičių savivaldybėse. Pateiktiems duomenims įtaką daro daugiausiai ekonominiai ir demografiniai veiksniai.

Tačiau šiame darbe bus nagrinėjami tik 3 įtaką darantys veiksniai ( Urbanizacija 2012 m. nedarbingumas 2011m ir turto mokestis 2011m. ). Urbanizacija yra vienas svarbiausių veiksnių, nes tai susija su miestų didėjimu, augimu, o tai turi įtakos automobilų vagysčių skaičiui.

Iššokus langui Multiple Variable Analysis Options pažymime Complete Cases Only ir spaudžiame OK (4 pav).

Kaip buvo minėta anksčiau, tiriamia LR automobilių vagių koeficientas savivaldybėse. Šiems duomenims įtakos turi pasirinkti veiksniai: urbanizacijos skaičius, turto mokestis ir nedarbingumas. Nagrinėsime kokią įtaką turi šie veiksniai.

Mūsų variacijos koeficientas 40,34%, todėl paliekame visus esamus duomenis.

Kaip buvo minėta anksčiau, tiriamia automobilių vagysčių 2009-2013m koeficientas savivaldybėse. Šiems duomenims įtakos turi pasirinkti veiksniai: urbanizacijos skaičius, turto mokestis ir nedarbingumas.

Tiesinė regresijos lygtis išreiškia tiesinę matematinę priklausomybę tarp automobilių vagių ir jam įtaką darančių veiksnių (urbanizacijos, turto mokesčio ir nedarbingumo). Skaičius -18,556 daugiamatės regresijos lygtyje žymimas koeficientas a0 praktiškai nieko nereiškia. Jis naudojamas kaip atskaitos pradžia rezultatinio pažymio dydžiui skaičiuojant regresijos lygtį. Skaičius +0,0212708, išreiškiamas koeficientu a1 daugiamatės regresijos lygtyje, kuris turi apibrėžtą prasmę. Skaičius -0,991877, reiškiamas a2 rodo, jog automobilių vagių vidutinis lygis padidės, kai urbanizacija minėtuoju dydžiu sumažės.

  • Statistika Analizės
  • 2016 m.
  • Lietuvių
  • 25 puslapiai (1596 žodžiai)
  • Universitetas
  • Statistikos analizės
  • Microsoft Word 1158 KB
  • Koreliacinė Regresinė Analizė Automobilių vagystės
    10 - 3 balsai (-ų)
Koreliacinė Regresinė Analizė Automobilių vagystės. (2016 m. Kovo 21 d.). http://www.mokslobaze.lt/koreliacine-regresine-analize-automobiliu-vagystes.html Peržiūrėta 2016 m. Gruodžio 09 d. 19:38