Влияние состояния здравоохранения и транспортной обеспеченности на

Содержание

Введение

Литературный обзор

Практическая часть

1. Исходные данные

2. Анализ статистических данных

2.1 Итоговая статистика

2.2 Корреляционный анализ

2.3 Анализ множественной регрессии

2.4 Анализ простой регрессии

Результаты анализа статистических данных

Заключение

Список литературы

Введение

Здоровье человека зависит от многих факторов, таких как наследственность, состояние окружающей среды, качество продуктов питания и питьевой воды. Конечно, нельзя с точностью определить вклад каждого конкретного негативного фактора в ухудшение состояния здоровья людей, но в данной работе я проведу обработку статистических данных для того, чтобы показать, на сколько состояние здоровья населения зависит от качества здравоохранения и от загрязнения атмосферного воздуха.

Цель: выявить зависимость состояния здоровья населения от загрязнения атмосферного воздуха автотранспортом, а также от качества и финансирования здравоохранения.

Задачи: провести анализ статистических данных при помощи программы STATGRAP.2_1. А именно провести:

1. анализ итоговой статистики;

2. корреляционный анализ;

3. анализ множественной регрессии;

4. анализ простой регрессии.

Загрязнение окружающей среды современной антропоэкосистемы оказывает выраженное влияние на функциональное состояние жизненно важных систем организма человека. Реакция организма на загрязнение атмосферы зависит от его индивидуальных особенностей, возраста, пола, состояния здоровья и.т.д. Наиболее чувствительным биологическим показателем качества окружающей среды является здоровье вообще и здоровье детей в частности. Реакция детского организма на действие антропогенных факторов, в силу его физиологических особенностей, значительно отличается от реакции организма взрослых, пожилых и престарелых людей. Кроме того, дети мало перемещаются за территорию проживания, поэтому являются своеобразными биологическими маркерами состояния среды их обитания.

Медицинская статистика свидетельствует об увеличении количества респираторных заболеваний у детей, заболеваний коньюктивы и роговицы глаз. Это является следствием неблагоприятного влияния токсичных веществ атмосферы как местного характера (на слизистую верхних дыхательных путей) так и общего снижения иммунитета из-за несбалансированности прооксидазных и антиоксидазных процессов в организме ребенка. Одним из проявлений таких реакций является бронхиальная астма.

Выраженное влияние на состояние здоровья детей оказывает загрязнение почвы. Исследование волос детей, проживающих на территориях, загрязненных тяжелыми металлами, выявило наличие этих металлов в достаточно большом количестве.

Не менее важным антропогенным фактором является городской шум. Общий уровень шума на наших дорогах выше, чем в западных странах. Это объясняется большим относительным числом грузовых автомобилей в составе транспортного потока, для которых уровень шума на 8-10 дБа (т.е. примерно в 2 раза) выше, чем легковых. Ниже у нас и нормативные требования к выпускаемым автомобилям. Но главная причина заключается в отсутствии контроля над уровнем шума на дорогах. Требование ограничения шума отсутствует даже в Правилах дорожного движения. Неудивительно, что неправильное обустройство грузовых машин, прицепов к ним, небрежная укладка и плохое крепление грузов стало массовым явлением на дорогах. Запрет грузового движения дает снижение уровня шума примерно на 10 дБа. Аналогичный эффект дает исключение движения мотоциклов. Ограничение скорости движения ниже 50 км/час, как правило, не дает снижения шума.

Одним из основных источников внешнего шума является автотранспорт. Установлено, что интенсивность шума (в дБА) составляет: от легкового автомобиля – 70-80; автобуса – 80-85; грузового автомобиля – 80-90; мотоцикла – 90-95. Автомобильные средства по интенсивности шума различаются довольно резко. К самым шумным относятся грузовые автомобили с дизельным двигателем, к самым «тихим» – легковые автомобили высоких классов (65-70 дБА).

Транспортные факторы: интенсивность, состав, скорость движения, эксплуатационное состояние автомобилей, вид перевозимых грузов оказывают наибольшее влияние на уровень и характер шума. Немалое значение имеет и состояние дорожного покрытия. Для грузовых машин наибольший шум создает двигатель, особенно когда ему приходится работать на пониженных передачах. Но для легковых машин важнее шум качения. Проведенные в ФРГ исследования не выявили особого преимущества пористых или очень гладких покрытий, хотя по данным МАДИ шероховатые покрытия, особенно в мокром состоянии, могут увеличивать шум на 5-7,5 дБа.

Повышенный уровень, шума, может стать причиной нервного истощения, психической угнетённости, вегетативного невроза, язвенной болезни, расстройства эндокринной системы. Шум мешает людям работать и отдыхать. Наиболее чувствительны к действию шума лица старших возрастов. Так, в возрасте до 27 лет на шум реагируют 46% людей, в возрасте 28-37 лет – 57%, в возрасте 38-57 лет – 62%, а в возрасте 58 лет и старше – 72%.

Городской шум оказывает неблагоприятное влияние и на сердечно-сосудистую систему. Ишемическая болезнь сердца, гипертоническая болезнь, повышенное содержание холестерина в крови встречаются чаще у лиц, проживающих в шумных районах.

Крайне неблагоприятно действуют прерывистые, внезапно возникающие шумы, особенно в вечерние и ночные часы, на только что заснувшего человека. Внезапно возникающий во время сна шум (например, грохот грузовика) нередко вызывает сильный испуг, особенно у больных людей и у детей. Шум уменьшает продолжительность и глубину сна. Под влиянием шума уровнем 50 дБ срок засыпания увеличивается на час и более, сон становится поверхностным, после пробуждения люди чувствуют усталость, головную боль, а нередко и сердцебиение.

Отсутствие нормального отдыха после трудового дня приводит к тому, что естественно развивающееся в процессе работы утомление не исчезает, а постепенно переходит в хроническое переутомление, которое способствует развитию ряда заболеваний, таких как расстройство центральной нервной системы, гипертоническая болезнь.

Таким образом, помимо химического загрязнения окружающей среды, мощным фактором воздействия на здоровье населения являются физические факторы и, в первую очередь, шум. Поэтому снижению уровня шума в антропоэкосистемах должно придаваться особое значение. Снижение городского шума может быть достигнуто как за счёт уменьшения шумности транспортных средств, так и градостроительными мероприятиями.

К градостроительным мероприятиям по защите населения от шума относится увеличение расстояния между источником шума и защищаемым объектом, применение акустически непрозрачных экранов (откосов, стен и зданий-экранов), специальных шумозащитных полос озеленения, использование различных приёмов планировки, рационального размещения микрорайонов. Кроме того, к градостроительным мероприятиям следует отнести рациональную застройку магистральных улиц, максимальное озеленение территории микрорайонов и разделительных полос, использование рельефа местности и др.

Существенный защитный эффект достигается в том случае, если жилая застройка размещена на расстоянии не менее 25-30 м от автомагистралей и зоны разрыва озеленены. При замкнутом типе застройки защищёнными оказываются только внутриквартальные пространства, а внешние фасады домов попадают в неблагоприятные условия, поэтому подобная застройка автомагистралей нежелательна. Наиболее целесообразна свободная застройка, защищённая от стороны улицы зелёными насаждениями и экранирующими зданиями временного пребывания людей (магазины, столовые, рестораны, ателье и т.п.). Расположение магистрали в выемке также снижает шум на близко расположенной территории.

Борьба с шумом, в центральных районах города затрудняется плотностью сложившейся застройки, из-за которой невозможны строительство шумозащитных экранов, расширение магистралей и высадка деревьев, снижающих на дорогах уровни шумов. Таким образом, наиболее перспективными решениями этой проблемы являются снижение собственных шумов транспортных средств и применение в зданиях, выходящих на наиболее оживленные магистрали, новых шумопоглощающих материалов, вертикального озеленения домов и тройного остекления окон (с одновременным применением принудительной вентиляции).

Таблица 1. Зависимые показатели

у1- средняя продолжительность жизни женщин;

у2- средняя продолжительность жизни мужчин;

у3 – рождаемость на 1000 человек;

у4 – Смертность на 1000 человек;

у5 – коэффициент естественного прироста на 1000 человек;

у6 – уровень рождаемости;

у7 – уровень детской смертности;

у8 – смертность детей до 5 лет на 1000 рожденных.

Таблица 2. Независимые показатели

х1 – расходы на здравоохранение на душу населения, $;

х2 – количество больничных коек на 10000 человек;

х3 – количество человек на 1 врача;

х4 – обеспеченность водой на душу населения;

х5 – протяженность автомобильных дорог, км;

х6 – количество человек на 1 транспортное средство.

Данные обрабатывались с помощью программы STATGRAP.2_1.

С помощью этой программы можно легко и быстро проанализировать данные. Для этого необходимо ввести зависимые и независимые переменные и выбрать необходимый вид анализа. При этом программа сама анализирует данные и выводит конечный результат в виде отчета, содержащего таблицы, графики (при необходимости) и словесное описание полученных результатов.

x1 x2 x3 x4 x5

Всего 8 8 8 8 8

Среднее значение135,0 103,125 268,625 11181,6 167704,0

Дисперсия 665,143 289,839 5891,7 8,08776E7 1,01954E11

Стандартное 25,7904 17,0247 76,7574 8993,2 319302,0

отклонение

Минимум 99,0 84,0 182,0 3093,0 12259,0

Максимум 159,0 125,0 439,0 30599,0 949000,0

Коэф. асимметрии -0,764595 0,23892 2,03133 1,93714 3,12609

Коэф. эксцесса -0,99701 -1,19342 2,3369 1,72891 4,3052

Сумма 1080,0 825,0 2149,0 89453,0 1,34163E6

x6 y1 y2 y3 y4

Всего 8 8 8 8 8

Среднее значение 17,5 73,0375 64,425 17,325 11,4875

Дисперсия 51,1429 6,75411 14,0593 72,225 6,84411

Стандартное 7,15142 2,59887 3,74957 8,49853 2,61612

отклонение

Минимум 11,0 70,3 59,6 9,4 8,0

Максимум 30,0 77,6 69,5 33,2 14,6

Коэф. асимметрии 0,916469 0,847514 0,0631869 1,22859 -0,153357

Коэф. эксцесса -0,322297 -0,291481 -0,857314 0,153344 -1,13922

Сумма 140,0 584,3 515,4 138,6 91,9

y5 y6 y7 y8

Всего 8 8 8 8

Среднее значение 5,8625 1,725 28,6 53,0

Дисперсия 19,808 0,387857 206,214 972,857

Стандартное 10,9457 0,622782 14,3602 31,1907

отклонение

Минимум -4,5 1,1 12,5 20,0

Максимум 24,7 2,9 53,3 105,0

Коэф. асимметрии 0,910336 1,24221 0,771151 0,539622

Коэф. эксцесса -0,359529 0,164022 -0,430539 -0,665271

Сумма 46,9 13,8 228,8 424,0

Эта таблица показывает итоговую статистику для каждой из выбранных переменных. Она включает меры центральной тенденции, меры переменности и меры формы. Представлены нормальный коэффициент эксцесса и нормальный коэффициент асимметрии, которые могут использоваться для определения, отходит ли образец от нормального распределения. Значения этих статистик вне диапазона от -2 до + 2 указывают на существенные отклонения от нормальности, которые лишают законной силы многие из статистических процедур, обычно применяемых к этим данным. В этом случае следующие переменные показывают нормальные коэффициенты асимметрии, выходящие за пределы ожидаемого диапазона:

x3

x5

Следующие переменные показывают нормальные коэффициенты эксцессы, выходящие за пределы ожидаемого диапазона:

x3

x5

Корреляция (Число пар данных) р-значение (уровень значимости)

x1 x2 x3 x4 x5

x1 0,5944 -0,6929 0,2860 0,4052

(8) (8) (8) (8)

0,1202 0,0568 0,4923 0,3194

x2 0,5944 -0,5431 0,1426 0,3028

(8) (8) (8) (8)

0,1202 0,1642 0,7361 0,4660

x3 -0,6929 -0,5431 0,0938 -0,1927

(8) (8) (8) (8)

0,0568 0,1642 0,8252 0,6476

x4 0,2860 0,1426 0,0938 0,8549

(8) (8) (8) (8)

0,4923 0,7361 0,8252 0,0068

x5 0,4052 0,3028 -0,1927 0,8549

(8) (8) (8) (8)

0,3194 0,4660 0,6476 0,0068

x6 -0,8729 -0,4911 0,8652 -0,0751 -0,2454

(8) (8) (8) (8) (8) 0,0047 0,2166 0,0055 0,8597 0,5579

y1 0,0601 0,1048 -0,5819 -0,0801 -0,1166

(8) (8) (8) (8) (8) 0,8876 0,8049 0,1302 0,8504 0,7833

y2 -0,5710 -0,2952 -0,0093 -0,4000 -0,5392

(8) (8) (8) (8) (8) 0,1394 0,4778 0,9826 0,3262 0,1679

y3 -0,8194 -0,7742 0,9163 -0,1237 -0,3761

(8) (8) (8) (8) (8) 0,0128 0,0241 0,0014 0,7704 0,3585

y4 0,8330 0,8176 -0,7529 0,2912 0,3313

(8) (8) (8) (8) (8)

0,0102 0,0132 0,0311 0,4841 0,4228

y5 -0,8389 -0,7983 0,8941 -0,1658 -0,3722

(8) (8) (8) (8) (8)

0,0092 0,0175 0,0027 0,6947 0,3638

y6 -0,6528 -0,8007 0,8932 -0,0846 -0,3879

(8) (8) (8) (8) (8)

0,0793 0,0170 0,0028 0,8421 0,3423

y7 -0,6466 -0,8495 0,8605 -0,0463 -0,2873

(8) (8) (8) (8) (8)

0,0832 0,0076 0,0061 0,9133 0,4903

y8 -0,7917 -0,7842 0,4839 -0,3468 -0,3445

(8) (8) (8) (8) (8) 0,0192 0,0212 0,2244 0,4000 0,4033

x6 y1 y2 y3 y4

x1 -0,8729 0,0601 -0,5710 -0,8194 0,8330

(8) (8) (8) (8) (8)

0,0047 0,8876 0,1394 0,0128 0,0102

x2 -0,4911 0,1048 -0,2952 -0,7742 0,8176

(8) (8) (8) (8) (8)

0,2166 0,8049 0,4778 0,0241 0,0132

x3 0,8652 -0,5819 -0,0093 0,9163 -0,7529

(8) (8) (8) (8) (8)

0,0055 0,1302 0,9826 0,0014 0,0311

x4 -0,0751 -0,0801 -0,4000 -0,1237 0,2912

(8) (8) (8) (8) (8)

0,8597 0,8504 0,3262 0,7704 0,4841

x5 -0,2454 -0,1166 -0,5392 -0,3761 0,3313

(8) (8) (8) (8) (8) 0,5579 0,7833 0,1679 0,3585 0,4228

x6 -0,3739 0,3292 0,9000 -0,8067

(8) (8) (8) (8) 0,3615 0,4258 0,0023 0,0155

y1 -0,3739 0,6826 -0,3945 0,4001

(8) (8) (8) (8)

0,3615 0,0621 0,3334 0,3260

y2 0,3292 0,6826 0,2725 -0,2196

(8) (8) (8) (8)

0,4258 0,0621 0,5139 0,6013

y3 0,9000 -0,3945 0,2725 -0,9022

(8) (8) (8) (8) 0,0023 0,3334 0,5139 0,0022

y4 -0,8067 0,4001 -0,2196 -0,9022

(8) (8) (8) (8)

0,0155 0,3260 0,6013 0,0022

y5 0,8943 -0,4019 0,2658 0,9947 -0,9419

(8) (8) (8) (8) (8)

0,0027 0,3237 0,5246 0,0000 0,0005

y6 0,7762 -0,4508 0,1520 0,9643 -0,8257

(8) (8) (8) (8) (8)

0,0235 0,2623 0,7193 0,0001 0,0116

y7 0,6912 -0,5093 0,0317 0,9138 -0,8557

(8) (8) (8) (8) (8)

0,0576 0,1973 0,9406 0,0015 0,0067

y8 0,5194 -0,1035 0,3254 0,6585 -0,8384

(8) (8) (8) (8) (8)

0,1871 0,8074 0,4316 0,0758 0,0093

y5 y6 y7 y8

x1 -0,8389 -0,6528 -0,6466 -0,7917

(8) (8) (8) (8)

0,0092 0,0793 0,0832 0,0192

x2 -0,7983 -0,8007 -0,8495 -0,7842

(8) (8) (8) (8)

0,0175 0,0170 0,0076 0,0212

x3 0,8941 0,8932 0,8605 0,4839

(8) (8) (8) (8)

0,0027 0,0028 0,0061 0,2244

x4 -0,1658 -0,0846 -0,0463 -0,3468

(8) (8) (8) (8)

0,6947 0,8421 0,9133 0,4000

x5 -0,3722 -0,3879 -0,2873 -0,3445

(8) (8) (8) (8)

0,3638 0,3423 0,4903 0,4033

x6 0,8943 0,7762 0,6912 0,5194

(8) (8) (8) (8)

0,0027 0,0235 0,0576 0,1871

y1 -0,4019 -0,4508 -0,5093 -0,1035

(8) (8) (8) (8)

0,3237 0,2623 0,1973 0,8074

y2 0,2658 0,1520 0,0317 0,3254

(8) (8) (8) (8)

0,5246 0,7193 0,9406 0,4316

y3 0,9947 0,9643 0,9138 0,6585

(8) (8) (8) (8)

0,0000 0,0001 0,0015 0,0758

y4 -0,9419 -0,8257 -0,8557 -0,8384

(8) (8) (8) (8)

0,0005 0,0116 0,0067 0,0093

y5 0,9480 0,9164 0,7147

(8) (8) (8)

0,0003 0,0014 0,0464

y6 0,9480 0,9468 0,5655

(8) (8) (8)

0,0003 0,0004 0,1440

y7 0,9164 0,9468 0,7221

(8) (8) (8)

0,0014 0,0004 0,0431

y8 0,7147 0,5655 0,7221

(8) (8) (8)

0,0464 0,1440 0,0431

Эта таблица показывает корреляцию между каждой парой переменных. Коэффициенты корреляции располагаются в интервале от -1 до + 1 и определяют величину линейных отношений между переменными. В круглых скобках показывается число пар данных, по которым вычислялись коэффициенты. Третье число в каждом столбике - р-значение, которое проверяет статистическое значение корреляций. р-значение ниже 0.05 указывает на статистически существенную корреляцию отличную от нуля с 95 % вероятностью. Следующие пары переменных имеют р-значение ниже 0.05:

x1 и x6; x1 и y3; x1 и y4; x1 и y5; x1 и y8; x2 и y3; x2 и y4; x2 и y5; x2 и y6; x2 и y7; x2 и y8; x3 и x6; x3 и y3; x3 и y4; x3 и y5; x3 и y6; x3 и y7; x4 и x5; x6 и y3; x6 и y4; x6 и y5; x6 и y6; y3 и y4; y3 и y5; y3 и y6; y3 и y7; y4 и y5; y4 и y6; y4 и y7; y4 и y8; y5 и y6; y5 и y7; y5 и y8; y6 и y7; y7 и y8.

Таблицы показывают результаты приспособления многократной линейной регрессионной модели для описания отношения между 1 зависимой и 6 независимыми переменными.

Приводится уравнение приспособленной модели.

Если р-значение больше 0,10, то не имеется статистически существенных отношений между переменными.

R2
(Коэффициент детерминации) показывает, на сколько процентов модель объясняет зависимость между переменными.

Приспособленный R2
является более подходящим для сравнения моделей с различным числом независимых переменных.

Стандартная T р-

Параметр Оценка ошибка критерий значение

Постоянная 99,1558 12,2841 8,07187 0,0785

x1 -0,0999052 0,0743066 -1,3445 0,4071

x2 -0,00531697 0,0592555 -0,0897296 0,9430

x3 -0,0536492 0,0250932 -2,13799 0,2785

x4 0,000403861 0,000199043 2,02901 0,2915

x5 -0,00000996529 0,00000547838 -1,81902 0,3200

x6 -0,029481 0,347949 -0,084728 0,9462

Дисперсионный анализ

Источник Сумма ЧислоСреднее F- р-

квадратовзначений квадратов критерий значение

Модель 43,4951 6 7,24919 1,92 0,4954

Остаток 3,78362 1 3,78362

--------------------------------------- --------------------------------------

Общее кол. 47,2788 7

R2
(коэффициент детерминации) = 91,9972 %

R2
(приспособленный к числу значений) = 43,9804 %

Стандартная ошибка оценки = 1,94515

Средняя абсолютнаяошибка = 0,508709

Уравнение регрессионной модели:

y1 = 99,1558 - 0,0999052*x1 - 0,00531697*x2 - 0,0536492*x3 + 0,000403861*x4 –

- 0,00000996529*x5 - 0,029481*x6

Стандартная T р-

Параметр Оценка ошибка критерий значение

Постоянная 91,8641 3,78199 24,2899 0,0262

x1 -0,0967528 0,0228772 -4,22922 0,1478

x2 -0,0309012 0,0182433 -1,69384 0,3395

x3 -0,0844186 0,0077256 -10,9271 0,0581

x4 0,000504772 0,0000612807 8,23705 0,0769

x5 -0,0000160501 0,00000168666 -9,51586 0,0667

x6 0,487637 0,107125 4,55203 0,1377

Дисперсионный анализ

Источник Сумма ЧислоСреднее F- р-

квадратовзначений квадратов критерий значение

-----------------------------------------------------------------------------

Модель 98,0564 6 16,3427 45,57 0,1114

Остаток 0,358641 1 0,358641

-----------------------------------------------------------------------------

Общее кол. 98,415 7

R2
(коэффициент детерминации) = 99,6356 %

R2
(приспособленный к числу значений) = 97,4491 %

Стандартная ошибка оценки = 0,598866

Средняя абсолютнаяошибка = 0,156619

Уравнение регрессионной модели:

y2 = 91,8641 - 0,0967528*x1 - 0,0309012*x2 - 0,0844186*x3 ++ 0,000504772*x4 - 0,0000160501*x5 + 0,487637*x6

Стандартная T р-

Параметр Оценка ошибка критерий значение

-----------------------------------------------------------------------------

Постоянная 11,1768 1,74903 6,39032 0,0988

x2 -0,191681 0,00843686 -22,7195 0,0280

x1 0,0440065 0,0105799 4,15946 0,1502

x3 0,0361766 0,0035728 10,1255 0,0627

x4 0,0000281208 0,00002834 0,992265 0,5025

x5 -0,00000402137 7,80019E-7 -5,15548 0,1220

x6 0,606653 0,0495414 12,2454 0,0519

Дисперсионный анализ

-----------------------------------------------------------------------------

Источник Сумма ЧислоСреднее F- р-

квадратовзначений квадратов критерий значение

-----------------------------------------------------------------------------

Модель 505,498 6 84,2497 1098,39 0,0228

Остаток 0,0767031 1 0,0767031

-----------------------------------------------------------------------------

Общее кол. 505,575 7

R2
(коэффициент детерминации) = 99,9848 %

R2
(приспособленный к числу значений) = 99,8938 %

Стандартная ошибка оценки = 0,276953

Средняя абсолютнаяошибка = 0,0724306

Уравнение регрессионной модели:

y3 = 11,1768 - 0,191681*x2 + 0,0440065*x1 + 0,0361766*x3 +

+ 0,0000281208*x4 - 0,00000402137*x5 + 0,606653*x6

Стандартная T р-

Параметр Оценка ошибка критерий значение

-----------------------------------------------------------------------------

Постоянная 5,46707 0,830794 6,58054 0,0960

x2 0,0787761 0,00400754 19,657 0,0324

x1 0,0111729 0,00502547 2,22325 0,2691

x3 -0,0155568 0,00169709 -9,16674 0,0692

x4 0,000232669 0,0000134616 17,2839 0,0368

x5 -0,0000055904 3,70512E-7 -15,0883 0,0421

x6 -0,0626762 0,0235323 -2,66341 0,2287

-----------------------------------------------------------------------------

Дисперсионный анализ

-----------------------------------------------------------------------------

Источник Сумма ЧислоСреднее F- р-

квадратовзначений квадратов критерий значение

-----------------------------------------------------------------------------

Модель 47,8914 6 7,98191 461,21 0,0352

Остаток 0,0173064 1 0,0173064

-----------------------------------------------------------------------------

Общее кол. 47,9088 7

R2
(коэффициент детерминации) = 99,9639 %

R2
(приспособленный к числу значений) = 99,7471 %

Стандартная ошибка оценки = 0,131554

Средняя абсолютнаяошибка = 0,0344048

Уравнение регрессионной модели:

y4 = 5,46707 + 0,0787761*x2 + 0,0111729*x1 - 0,0155568*x3 + 0,000232669*x4 - 0,0000055904*x5 - 0,0626762*x6

Стандартная T р-

Параметр Оценка ошибка критерий значение

-----------------------------------------------------------------------------

Постоянная 6,11292 2,52953 2,41662 0,2498

x2 -0,269378 0,0122018 -22,0769 0,0288

x1 0,0294256 0,0153011 1,9231 0,3053

x3 0,0521545 0,00516716 10,0935 0,0629

x4 -0,000202351 0,0000409867 -4,93699 0,1272

x5 0,00000154164 0,0000011281 1,36658 0,4022

x6 0,660049 0,0716492 9,21223 0,0688

-----------------------------------------------------------------------------

Дисперсионный анализ

-----------------------------------------------------------------------------

Источник Сумма ЧислоСреднее F- р-

квадратовзначений квадратов критерий значение

-----------------------------------------------------------------------------

Модель 838,498 6 139,75 871,07 0,0256

Остаток 0,160435 1 0,160435

-----------------------------------------------------------------------------

Общее кол. 838,659 7

R2
(коэффициент детерминации) = 99,9809 %

R2
(приспособленный к числу значений) = 99,8661 %

Стандартная ошибка оценки = 0,400543

Средняя абсолютнаяошибка = 0,104753

Уравнение приспособленной модели:

y5 = 6,11292 - 0,269378*x2 + 0,0294256*x1 + 0,0521545*x3 – 0,000202351*x4 + 0,00000154164*x5 + 0,660049*x6

Стандартная T р-

Параметр Оценка ошибка критерий значение

-----------------------------------------------------------------------------

Постоянная 0,352785 0,161948 2,17838 0,2740

x2 -0,0193954 0,000781198 -24,8278 0,0256

x1 0,0121752 0,000979625 12,4284 0,0511

x3 0,00371783 0,000330818 11,2383 0,0565

x4 0,00000811489 0,0000026241 3,09245 0,1991

x5 -6,31109E-7 7,22246E-8 -8,73814 0,0725

x6 0,0425779 0,00458721 9,28189 0,0683

-----------------------------------------------------------------------------

Дисперсионный анализ

-----------------------------------------------------------------------------

Источник Сумма ЧислоСреднее F- р-

квадратовзначений квадратов критерий значение

-----------------------------------------------------------------------------

Модель 2,71434 6 0,45239 687,92 0,0288

Остаток 0,000657617 1 0,000657617

-----------------------------------------------------------------------------

Общее кол. 2,715 7

R2
(коэффициент детерминации) = 99,9758 %

R2
(приспособленный к числу значений) = 99,8304 %

Стандартная ошибка оценки = 0,025644

Средняя абсолютнаяошибка = 0,00670659

Уравнение регрессионной модели:

y6 = 0,352785 - 0,0193954*x2 + 0,0121752*x1 + 0,00371783*x3 + 0,00000811489*x4 - 6,31109E-7*x5 + 0,0425779*x6

Стандартная T р-

Параметр Оценка ошибка критерий значение

-----------------------------------------------------------------------------

Постоянная 40,8464 40,1822 1,01653 0,4948

x2 -0,461165 0,193829 -2,37924 0,2533

x1 0,0250685 0,243062 0,103136 0,9346

x3 0,166108 0,0820816 2,0237 0,2922

x4 -0,000308391 0,000651084 -0,473657 0,7184

x5 0,00000562441 0,0000179202 0,31386 0,8064

x6 -0,582212 1,13816 -0,511536 0,6990

-----------------------------------------------------------------------------

Дисперсионный анализ

-----------------------------------------------------------------------------

Источник Сумма ЧислоСреднее F- р-

квадратовзначений квадратов критерий значение

-----------------------------------------------------------------------------

Модель 1403,02 6 233,836 5,78 0,3039

Остаток 40,4843 1 40,4843

-----------------------------------------------------------------------------

Общее кол. 1443,5 7

R2
(коэффициент детерминации) = 97,1954 %

R2
(приспособленный к числу значений) = 80,3679 %

Стандартная ошибка оценки = 6,36272

Средняя абсолютнаяошибка = 1,66402