49. Статистика состава населения по половому, возрастному и семейному положению.
К задачам демограф.статистики относят определения полового, возрастного и семейного состава и анализ этих данных. Половой состав населения хар-ся абсолютными данными о численности мужчин и женщин на определенной территории. К относительным данным относят удельный вес мужчин и женщин в общей численности, кол-во женщин приходящихся на 1000 мужчин и наоборот. Эти данные используют для хар-ки общей совокупности населения и анализа полового состава в отдельных возрастных группах. При изучении состава выделяют такие группы по возрасту: 0-2 года – дети ясельного возраста; 3-6 лет – дети, которые воспитываются в детсадах; 7-17 лет – школьного возраста. Для исследования трудоспособного контингента: для женщин 16-54; мужчин 16-59; пенсионный возраст 55и более; 60и более. Группировка нас.по возрасту необходима для определения мужчин для службы в армии, контингента избирателей, анализа процессов воспроизводства нас.для этого анализа выделяют 3типа возрастных структур: прогрессивный – удельный вес детей превышает удел.вес лиц преклонного возраста, этим обеспечивается прирост численности нас.; стационарный – удел.вес детей и лиц преклонного возраста равен; регрессивный – удел.вес детей меньше удел.веса лиц преклонного возраста. Изучение возрастной структура позволяет анализировать процессы старения нас. под влиянием снижения рождаемости. Данные используются для перспективных расчетов населения. Статистическое изучение семейного состава предусматривает определение кол-ва семей и одиноких в стране. Брачный состав нас. определяется как удельный вес лиц, состоящих в браке, в общем числе лиц старше 15 лет. Показатель рассчитывается отдельно для мужчин и женщин. Определяя численность лиц, кол-во одиноких, полных и неполных семей, семей состоящих из 2,3,4 человек, демографическая статистика изучает фактическое состояние в браке. Под семьей понимают совокупность проживающих вместе лиц, связанных родством или свойством, имеющим общий бюджет. При переписи единицей обследования явл. семья и отдельное лицо.
50. Этапы проведения множественного кра.
Этапы МКРА:
1.
Вычисляют парные коэфиц. кореляции
между факторами
Полученные коэфиц. характеризуют тесноту взаимосвязи между факторами. На их основе вычисляют коэф-ты детерминации, которые характеризуют тесноту взаимосвязи в процентном отношении. Вычисляют показатели значимости парных коэ-тов кор-ции по ТЕ-критерию Стьюдента:
Оценивают
значимость полученных коэ-тов кор-ции:
находят табличное t-критерия,
задавая уровень значимости
=
0,97;0,98… и
кол-во степеней
свободы f=n-2.
Сравнивая табличное и вычисленное
значение, оценивают уровень значимости:
если выч.>табл., то коэф-т значим, если
меньше ‑ не значим.
Выделяем факторы, которые взаимодействуют между собой. Если такие факторы существуют, то для проведения дальнейшего анализа надо исключить один из факторов, которые взаимосвязаны между собой. Исключаем тот, у которого коэф.кореляции с меньшим результативным признаком.
2.Вычисляем
парные коэф.кореляции между фактором
и результ.признаком
Определяем: коэф.детерминации d=r*100%;
показатель значимости по t-критерию. Оцениваем значимость, сравнивая выч. и табл. Проводим качественную оценку степени взаимосвязи на основе шкалы Чеддока. По итогам выбираем факторы, которые подлежат исключению: один из факторов с сильной взаимосвязью между собой, факторы у которых связь с рез.признаком отсутствует.
3.Вычисляем частные коэф. кореляции. В МКРА взаимосвязь между факторами , факторами и результативным признаком усложняется и парные коэф.кореляции могут не всегда адекватно оценивать взаимосвязи, так как на факторы оказывают влияние различные опосредованные факторы. Если необходимо построить модель с высокой точность, то вычисляют частные коэф.кореляции, которые характеризуют чистую взаимосвязь фактора и рез. признака без учета влияния других факторов.
Строим матрицу коэф.кореляции для факторов, оставшихся после исключения. Частные коэф.кореляции по формуле:
где Д11‑определитель матрицы, полученный из исходной, путем вычеркивания 1стр и 1стол
Проводим анализ, аналогичный парным коэф. кореляции. Делаем выводы о целесообразности включения факторов.