На странице представлен фрагмент
Реши любую задачу с помощью нейросети.
Номер 11.
1. Затраты на охрану окружающей среды1)
(в фактически действовавших ценах; миллионов рублей)
2005 2010 2011 2012 2013 2013 г. в процентах к 2012 году 2)
Объем затрат на охрану окружающей среды – всего 233930 372382 412014 445817 479384 101,9
в том числе по направлениям природоохранной деятельности:
охрана атмосферного воздуха и предотвращение изменений климата 53765 80071 88362 89236 93251 100,0
1) Включают прямые инвестиции в основной капитал, текущие расходы, капитальный ремонт основных фондов, затраты органов исполнительной власти на содержание аппарата, занимающегося вопросами охраны окружающей среды, затраты на научные исследования и разработки, а также затраты на образование в сфере охраны окружающей среды.
2) В сопоставимой оценке.
2. ВЫБРОСЫ ЗАГРЯЗНЯЮЩИХ АТМОСФЕРУ ВЕЩЕСТВ, ОТХОДЯЩИХ ОТ СТАЦИОНАРНЫХ ИСТОЧНИКОВ, ПО ВИДАМ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ1)(тысяч тонн)
2005 2010 2011 2012 2013
Всего 20425,4 19115,6 19162,3 19630,3 18446,5
из них по видам экономической деятельности:
обрабатывающие производства 7249,8 6431,0 6523,1 6406,5 6218,8
1) С 2012 г. – с учетом индивидуальных предпринимателей.
Необходимо:
Проанализировать при помощи методов корреляционно-регрессионного анализа взаимосвязь между таким показателем как «объем затрат на охрану атмосферного воздуха и предотвращение изменений климата» и «выбросы загрязняющих атмосферу веществ, отходящих от стационарных источников, по видам экономической деятельности: обрабатывающие производства».
Таблица 1 Исходные данные
Год Выбросы загрязняющих атмосферу веществ, отходящих от стационарных источников, по видам экономической деятельности: обрабатывающие производства, тыс. тонн Объем затрат на охрану атмосферного воздуха и предотвращение изменений климата, млн. руб.
t Y X
2005 7249,8 53765
2010 6431,0 80071
2011 6523,1 88362
2012 6406,5 89236
2013 6218,8 93251
Часть выполненной работы
y = bx + a
Оценим параметры МНК, решив нормальную систему:
an + b∑x = ∑y
a∑x + b∑x2 = ∑yx
5a + 404685 b = 32829,2
404685 a + 33768696007 b = 2632716013
Решая систему, получим: b = -0,02403, a = 8510,5611
Уравнение линейной парной регрессии:
y =-0,02403 x + 8510,5611
Коэффициент регрессии b = -0,02403 показывает, что при увеличении объемов затрат на охрану атмосферного воздуха и предотвращение изменений климата на 1 млн. руб. выбросы загрязняющих атмосферу веществ, отходящих от стационарных источников, по видам экономической деятельности: обрабатывающие производства в среднем снизятся на 24,03 тонн.
Коэффициент a = 8510,5611 показывает, что если не будет финансирования работ на охрану атмосферного воздуха и предотвращение изменений климата выбросы загрязняющих атмосферу веществ, отходящих от стационарных источников, по видам экономической деятельности: обрабатывающие производства в среднем составят 8510,5611 тонн.
Коэффициент детерминации:
Таблица 4. Расчетная таблица
t y x
2005 7249,8 53765 7218,72 467801,28 966,11
2010 6431 80071 6586,65 18181,83 24226,27
2011 6523,1 88362 6387,44 1826,71 18404,95
2012 6406,5 89236 6366,44 25389,24 1605,2
2013 6218,8 93251 6269,96 120436,76 2617,78
Сумма 32829,2 404685 32829,2 633635,81 47820,31
Таким образом, в 92,45 % случаев изменения Х (объемы затрат на охрану атмосферного воздуха и предотвращение изменений климата) приводят к изменению Y (выбросы загрязняющих атмосферу веществ, отходящих от стационарных источников, по видам экономической деятельности: обрабатывающие производства). Остальные 7,55 % изменения Y объясняются факторами, не учтенными в модели.
Критерий Фишера
Табличное значение:
Fкр(0,05;1;3)= 10,1
Поскольку фактическое значение F > Fкр, то коэффициент детерминации статистически значим, следовательно, уравнение парной регрессии в целом статистически значимо и надежно.
Необъясненная дисперсия:
EQ S2 = f(∑(yi – yx)2;n – m – 1)
EQ S2 = f(47820.31;3) = 15940.105
Стандартная ошибка регрессии:
EQ S = r(S2) = r(15940.105) = 126.25
EQ Sb = f(S;r(n) S(x))EQ Sb = f( 126.25; r(5) • 14245.744) = 0.00396
EQ Sa = S f(r( ∑x2);n S(x))EQ Sa = 126.25 f( r(33768696007);5 • 14245.744) = 325.72
Критерий Стьюдента.
EQ tb = f(b;Sb)EQ tb = f(-0.024;0.00396) = 6.06
Поскольку tb=6,06 > tкрит =3,182, то статистическая значимость коэффициента регрессии b подтверждается.
EQ ta = f(a;Sa)EQ ta = f(8510.56;325.72) = 26.13
Поскольку ta=26,13 > tкрит =3,182, то …
