Социальная статистика

Уровень жизни – одна из главнейших социальных категорий. Под уровнем жизни понимается уровень благосостояния населения, потребления материальных благ и услуг и степень удовлетворения целесообразных жизненных потребностей.


Индексация доходов – это установленный законами и другими нормативно-правовыми актами механизм пересчета и изменения денежных доходов населения (зарплаты, пенсий, стипендий) с учетом динамики розничных цен для полной или частичной компенсации потерь в доходах в результате инфляции; одна из форм социальной защиты населения от инфляции.


Уровень бедности – размер дохода, который обеспечивает прожиточный минимум, как правило, рассчитывается либо в виде соотношения со средним доходом в стране, либо методом прямого расчета.

2. Методы регрессионного анализа

Термин «регрессия» ввел английский психолог и антрополог Ф.Гальтон.

Для точного описания уравнения регрессии необходимо знать закон распределения результативного показателя у. В статистической практике обычно приходится ограничиваться поиском подходящих аппроксимаций для неизвестной истинной функции регрессии Д(х), так как исследователь не располагает точным знанием условного закона распределения вероятностей анализируемого результатирующего показателя у при заданных значениях аргумента х.

Рассмотрим взаимоотношение между истинной f(х) = М(у/х). модельной регрессией у и оценкой у регрессии. Пусть результа–тив–ный показатель у связан с аргументом х соотношением:

у=2х 1,5 + εi,

где Ei – случайная величина, имеющая нормальный закон распределения, причем M ε = 0 и dε – δ2.

Истинная функция регрессии в этом случае имеет вид:

f(х) = М(у/х) = 2х11,5 1,5+εi

Для наилучшего восстановления по исходным статистическим данным условного значения результативного показателя f(х) и неизвестной функции регрессии /(х) = М(у/х) наиболее часто используют следующие критерии адекватности (функции потерь).

Согласно методу наименьших квадратов минимизируется квадрат отклонения наблюдаемых значений результативного показателя yi(i= 1, 2, ., п) от модельных значений yi = f(хi), где хi значение вектора аргументов в i – м наблюдении:

Σ(yi – f(хi)2 → min,

Получаемая регрессия называется среднеквадратической.

Согласно методу наименьших модулей, минимизируется сумма абсолютных отклонений наблюдаемых значений результативного показателя от модульных значений:

y

i

= f (

хi)

И получаем среднеабсолютную медианнуюрегрессию: Регрессионный анализ – это метод статистического

Регрессионный анализ – это метод статистического анализа зависимости случайной величины у от переменных хj-(j=1, 2, .,k), рассматриваемых в регрессионном анализе как неслучайные величины, независимо от истинного закона распределения хj.