The 4 references with contexts in paper S. Kochkin A., С. Кочкин А. (2016) “Оценка эконометрических показателей на основе регрессионного анализа (на примере потребления продуктов питания населением Архангельской области) // Estimation of econometric indicators on the basis of the regression analysis (on the example of food consumption by the population of the Arkhangelsk region)” / spz:neicon:statecon:y:2016:i:5:p:8-13

1
Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики [Электронный ресурс]. – Режим доступа: www.gks.ru (дата обращения: 23.06.2016).
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=9116
    Prefix
    Для проведения статистического анализа были использованы имеющиеся микроданные выборочных обследований бюджетов домохозяйств Архангельской области за IV квартал 2012 года, проведенных Росстатом
    Exact
    [1]
    Suffix
    . Общее число различных домохозяйств в выборке – 833. Всякий однофакторный регрессионный анализ, то есть в случаях с одной зависимой и одной независимой переменной, включает в себя решение следующих четырех задач [2]: 1) Проверка на нормальность распределений переменных и отсутствие грубых наблюдений. 2) Корреляционный анализ: проверка наличия и характера связи между перем

2
Гржибовский А.М. Однофакторный регрессионный анализ // Экология человека. – 2010. – No10. – С. 55–64.
Total in-text references: 5
  1. In-text reference with the coordinate start=9341
    Prefix
    Общее число различных домохозяйств в выборке – 833. Всякий однофакторный регрессионный анализ, то есть в случаях с одной зависимой и одной независимой переменной, включает в себя решение следующих четырех задач
    Exact
    [2]
    Suffix
    : 1) Проверка на нормальность распределений переменных и отсутствие грубых наблюдений. 2) Корреляционный анализ: проверка наличия и характера связи между переменными. 3) Регрессионная модель: проверка значимости модели и значимости коэффициентов регрессии. 4) Анализ регрессионных остатков.

  2. In-text reference with the coordinate start=13102
    Prefix
    На рис. 2 в таблице представлено значение коэффициента детерминации R2, определяющего долю общей вариации, которую способна объяснить данная регрессионная модель (R2 = 0,373), а также значение критерия Дурбина-Уотсона, предназначенного для проверки условия независимости наблюдений. Допустимые значения для данного критерия – от 1 до 3
    Exact
    [2]
    Suffix
    . В нашем случае значение критерия Дурбина-Уотсона, равное 1,723, попадает в указанный интервал. На рис. 3 приведены результаты критерия F для проверки значимости регрессионной модели: F = 494, p < 0,05.

  3. In-text reference with the coordinate start=14581
    Prefix
    имеем: a = 4,438, b = 0,502, поэтому уравнение регрессии (1) для взаимосвязи логарифмов денежного дохода и расходов на продукты питания можно представить в виде lnyt = 4,438 + 0,5lnx. (2) 4. Анализ регрессионных остатков Последней и важной задачей регрессионного анализа является анализ остатков регрессии, который в свою очередь состоит из следующих четырех этапов
    Exact
    [2]
    Suffix
    : 1) проверка на нормальность распределения остатков и отсутствие грубых наблюдений; 2) проверка равенства средней величины остатков нулю; 3) проверка независимости остатков; 4) проверка остатков на гомоскедастичность.

  4. In-text reference with the coordinate start=15496
    Prefix
    Рассмотрим результаты, полученные на каждом из этапов анализа остатков для нашей модели. 1) Анализ квантильной диаграммы для остатков показал, что большинство его значений находится на прямой линии, что говорит о распределении остатков, близком к нормальному
    Exact
    [2]
    Suffix
    . Анализ ящичковых диаграмм показал отсутствие грубых наблюдений в распределении остатков. 2) Применение одновыборочного t-критерия Стьюдента показало, что среднее арифметическое всех остатков статистически значимо равно нулю (t = –2,95 ∙ 1014, df = 832, p = 1). 3) Независимость остатков, как и независимость наблюдений, проверяется по значению критерия Дурбина-Уотсона, который в

  5. In-text reference with the coordinate start=20595
    Prefix
    , степенная зависимость между этими величинами) оказалась статистически значимой и адекватной для прогнозирования результатов и расчета эконометрических показателей в первую очередь благодаря тому, что переменные – в нашем случае логарифмы исследуемых величин – имели нормальное распределение, что является необходимым условием для проведения регрессионного анализа
    Exact
    [2]
    Suffix
    . Дополнительный анализ других возможных регрессионных моделей для исследуемых данных показал, что для них условие о нормальном распределении переменных не выполняется.

3
Суринов А.Е. Доходы населения. Опыт количественных измерений. – М., 2000. – 432 c.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=10038
    Prefix
    Проверка на нормальность и отсутствие грубых наблюдений Денежные доходы домохозяйств Российской Федерации как в целом, так и разных ее субъектов не подчиняются нормальному распределению
    Exact
    [3]
    Suffix
    . Однако нередко этим свойством обладает натуральный логарифм денежного дохода. В нашем исследовании проверка с помощью критерия Шапиро-Уилка на уровне значимости α = 0,05 (далее в работе все нулевые гипотезы проверяются при этом уровне значимости) показала, что денежный доход населения Архангельской области имеет нормальное распределение на уровне статистической тенденции (p = 0

4
Вильчинская О.В., Тарханова Л.А. Корреляционно-регрессионный анализ в оценке взаимосвязи показателей социально-экономического развития му-
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=11808
    Prefix
    Поэтому для проведения корреляционного анализа был использован и рассчитан коэффициент корреляции Пирсона: r = 0,611 (p < 0,05, n = 833). На основании этого результата можно сделать вывод о том, что между натуральными логарифмами расходов на продукты питания и денежного дохода прямая и достаточно сильная связь
    Exact
    [4]
    Suffix
    . 3. Регрессионная модель В силу нормального распределения исследуемых величин и результатов корреляционного анализа в качестве уравнения регрессии была выбрана дважды логарифмическая модель между денежным доходом и расходами на продукты питания, определяемая следующим уравнением: lnyt = a + blnx, (1) где yt – теоретическое (или предсказанное) значение расходов на продукты