. (1.2)

Далее, в соответствии с заданием необходимо оценить тесноту статистической связи между величиной прожиточного минимума хи величиной ежемесячной пенсииу. Эту оценку можно сделать с помощью коэффициента корреляции.Величина этого коэффициента на рисунке 1.4. обозначена какмножественный R и соответственно равна =0,038. Поскольку теоретически величина данного коэффициента находится в пределах от –1 до +1, то можно сделать вывод о не существенности статистической связи между величиной прожиточного минимумахи величиной ежемесячной пенсииу.

Параметр «R – квадрат», представленный на рисунке 5 представляет собой квадрат коэффициента корреляциии называется коэффициентом детерминации. Величина данного коэффициента характеризует долю дисперсии зависимой переменнойу, объясненную регрессией (объясняющей переменнойх). Соответственно величина 1-характеризует долю дисперсии переменнойу, вызванную влияниемвсех остальных, неучтенных в эконометрической модели объясняющих переменных. Из рисунка 5 видно, что доля всех неучтенных в полученной эконометрической модели объясняющих переменных приблизительно составляет 1- 0,00145 = 0,998 или 99,8%.

На следующем этапе, в соответствии с заданием необходимо определить степень связи объясняющей переменной хс зависимой переменнойу, используя коэффициент эластичности. Коэффициент эластичности для модели парной линейной регрессии определяется в виде:

. (1.3)

Тогда

Следовательно, при изменении прожиточного минимума на 1% величина ежемесячной пенсии изменяется на 0,000758%.

Далее определяем среднюю ошибку аппроксимации по зависимости

(1.4)

Для этого исходную таблицу 1 дополняем двумя колонками, в которых определяем значения, рассчитанные с использованием зависимости (3.1.2) и значения разности.

Таблица 1.2. Расчет средней ошибки аппроксимации