Классификация регионов РФ по доходам от услуг связи (стр. 8 из 12)
В результате дальнейшего анализа, получаем следующие таблицы (табл 4.2.; рис 4.3). Из Табл. 4.2. видно, что дискриминантный анализ выполняется корректно. Такие выводы, я делаю исходя их того факта, что лямбда Уилкса стремится к нулю, а также F-критерий значим.
Табл 4.2
| Discriminant Function Analysis Summary (Spreadsheet15.sta) | ||||||
| No. of vars in model: 5; Grouping: обеспеченность услугами связи (4 grps) | ||||||
| Wilks' Lambda: ,08337 approx. F (15,143)=14,007 p<0,0000 | ||||||
| Wilks' | Partial | F-remove | p-level | Toler. | 1-Toler. | |
| Lambda | Lambda | (R-Sqr.) | ||||
| X1 | 0,125544 | 0,664058 | 8,76882 | 0,000084 | 0,845137 | 0,154863 |
| X2 | 0,138232 | 0,603108 | 11,40667 | 0,000007 | 0,908463 | 0,091537 |
| X3 | 0,113222 | 0,736330 | 6,20683 | 0,001100 | 0,938229 | 0,061771 |
| X4 | 0,157078 | 0,530746 | 15,32512 | 0,000000 | 0,975267 | 0,024733 |
| X5 | 0,093371 | 0,892876 | 2,07960 | 0,114184 | 0,879408 | 0,120592 |
Табл 4.2. Результат дискриминационного анализа.
Рис. 4.3.
Рис. 4.3. Классификация случаев. (после корректировки исходных данных)
Для того, чтобы определить, к какой же в итоге группе отнести оставшиёся регион, воспользуемся классификационными функциями (Рис. 4.4.):
Рис. 4.4
Рис. 4.4. Классификационные функции.
Низкая обеспеченность услугами связи (2):
Y=-4,6266-1,99176*X1-2,46057*X2-1,33796*X3-0,96914*X4-1,22773*X5
Средняя обеспеченность услугами связи (1):
Y=-1,83011-0,36842*X1+0,53239*X2-0,64585*X3-1,18771*X4-0,14687*X5
Высокая обеспеченность услугами связи (3):
Y=-2,15695-0,0259*X1+0,15373*X2-0,50246*X3+1,94243*X4+0,09723*X5
Самая высокая обеспеченность услугами связи (4):
Y=-9,72775+4,42530*X1+2,85678*X2+2,06431*X3-0,42232*X4+2,13654*X5
Подставив, соответствующие значения в эти функции получим, что Самарская область изначально была определена у нас в группу с самым высокой степенью обеспеченностью услугами связи и среднедушевым доходом, тогда как анализ классификационных функций показал, что на самом деле по рассматриваемым показателям ее следует отнести к субъектам РФ с высоким уровнем обеспеченности услугами связи и среднедушевым доходом.
Наши выводы подтверждают таблицы (Приложение 6). Расстояния квадратов Махаланобиса и Апостериорные вероятности классификации.
Расстояние Махалонобиса у рассматриваемого субъекта до третьей группы действительно минимально, а апостериорная вероятность принадлежности объекта к второй группе максимальна.
Заключение.
Влияние таких факторов, как число квартирных телефонных аппаратов на 1000 человек, число абонентских терминалов сотовой связи, средства связи для оказания услуг передачи данных и телематических служб на 1000 человек в совокупности со среднедушевым доходом населения оказывают различное влияние на доход от услуг связи населению в различных группах регионов России.
Так же было замечено, что в тех регионах, где среднедушевой доход выше, увеличивается и степень обеспеченности населения услугами связи. В особенности средствами мобильной связи.
C помощью методов кластерного и дискриминантного анализа регионы России были разбиты на четыре кластера: с очень высокой степенью обеспеченности услугами связи, с высокой степенью обеспеченности услугами связи, со средней и соответственно низкой степенями обеспеченности услугами связи.
Список литературы:
1. Кошелева В.А.«Анализ методов автоматического извлечения знаний из реляционных баз данных»
2. Дубров А.М., Мхитарян В.С., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы и основы эконометрики. / Учебное пособие./ Московский государственный университет экономики, статистики и информатики. М.: МЭСИ, 2002г.
3. Буреева Н.Н. Многомерный статистический анализ с использованием ППП “STATISTICA”. Учебно-методический материал по программе повышения квалификации «Применение программных средств в научных исследованиях и преподавании математики и механики». Нижний Новгород, 2007
4. www.gks.ru
Приложение 1.
Табл. 1. Исходные данные.
| X1 | X2 | X3 | X4 | X5 | |
| Белгородская область | 2450,5 | 396,1 | 95,6 | 1211,9 | 12758 |
| Брянская область | 2675,1 | 356,1 | 63,8 | 1103,6 | 10043 |
| Владимирская область | 3082,7 | 346,1 | 90,4 | 1343,2 | 9596 |
| Воронежская область | 3536,3 | 556,1 | 408,1 | 983,1 | 10305 |
| Ивановская область | 2688,3 | 328 | 32,4 | 1400,9 | 8354 |
| Калужская область | 3784,4 | 424 | 85,2 | 1420,4 | 11756 |
| Костромская область | 3061,2 | 436,5 | 34,9 | 1392 | 9413 |
| Курская область | 2781,4 | 307,1 | 45,8 | 1217,5 | 11411 |
| Липецкая область | 3270 | 464,2 | 68,5 | 1106,5 | 12274 |
| Орловская область | 2661 | 390,5 | 47,7 | 1186 | 9815 |
| Рязанская область | 2960,3 | 366,4 | 70,2 | 1400,5 | 11311 |
| Смоленская область | 3489,6 | 484 | 47,8 | 1532,2 | 11523 |
| Тамбовская область | 2530,3 | 428 | 58,9 | 1209,6 | 11253 |
| Тверская область | 4991,7 | 353,4 | 51,4 | 1483,4 | 10856 |
| Тульская область | 3150,4 | 414,7 | 104,1 | 1237,3 | 11389 |
| Ярославская область | 3408,7 | 445 | 111,2 | 1448 | 12587 |
| Республика Карелия | 2667,1 | 463,4 | 73,4 | 1462,1 | 12229 |
| Республика Коми | 4276,3 | 516,1 | 86,5 | 1495,4 | 18636 |
| Архангельская область | 2784,6 | 428,5 | 82,2 | 1476,2 | 14824 |
| Вологодская область | 2000,9 | 402,5 | 76,5 | 1523,1 | 12194 |
| Калининградская область | 4252 | 340,1 | 66 | 1581,2 | 12922 |
| Мурманская область | 3315,4 | 451,7 | 91,4 | 1790,1 | 18773 |
| Новгородская область | 2495,5 | 456,9 | 66,2 | 1546,6 | 11646 |
| Псковская область | 2557,5 | 434,9 | 29,8 | 1404,7 | 10291 |
| Республика Адыгея | 1258,8 | 304,2 | 26,1 | 707,4 | 7986 |
| Кабардино-Балкарская Республика | 2561,9 | 301 | 27,8 | 956,7 | 8589 |
| Республика Калмыкия | 1769,8 | 360,8 | 6,3 | 1255 | 5651 |
| Карачаево-Черкесская Республика | 2661,4 | 323,6 | 13,1 | 1203,1 | 8676 |
| Республика Северная Осетия - Алания | 3786,9 | 427,7 | 27,6 | 1027,6 | 9838 |
| Астраханская область | 3642 | 387,8 | 100,7 | 1490,1 | 11120 |
| Волгоградская область | 2744,6 | 385,4 | 424,3 | 1296,8 | 10866 |
| Ростовская область | 3306 | 356,6 | 247,2 | 1100,2 | 12161 |
| Республика Башкортостан | 3035,1 | 403,5 | 341,2 | 1283 | 14253 |
| Республика Марий Эл | 2304,6 | 361,4 | 33,8 | 1313,5 | 7843 |
| Республика Мордовия | 2862,5 | 482,8 | 47,8 | 1287,7 | 8384 |
| Удмуртская Республика | 2681,3 | 378 | 165,7 | 1161 | 9581 |
| Чувашская Республика | 2142,8 | 358,6 | 80,4 | 1299,8 | 8594 |
| Пермский край | 3298,9 | 394,6 | 172,1 | 1335,2 | 16119 |
| Кировская область | 2763,6 | 395,7 | 64,8 | 1152,5 | 10112 |
| Оренбургская область | 2283,8 | 416,9 | 118,8 | 1215,5 | 10184 |
| Пензенская область | 2991,7 | 398,8 | 89,7 | 1267,6 | 10173 |
| Самарская область | 4097,9 | 424,4 | 250,6 | 1570,3 | 15805 |
| Саратовская область | 3170,8 | 416,3 | 186,5 | 1317,1 | 9062 |
| Ульяновская область | 3777,9 | 409,1 | 64,8 | 1361,4 | 9756 |
| Курганская область | 2623,6 | 397,1 | 55,7 | 1180,6 | 11161 |
| Челябинская область | 3278,9 | 369,7 | 258,8 | 1522,1 | 14161 |
| Республика Алтай | 1488,7 | 346,9 | 20,7 | 1006,2 | 10173 |
| Республика Бурятия | 2805,5 | 323,6 | 35 | 1244 | 11299 |
| Республика Хакасия | 3986,4 | 331,8 | 97,7 | 1408,6 | 10764 |
| Алтайский край | 2882,4 | 447,9 | 289,2 | 1125,1 | 9749 |
| Забайкальский край | 3553,4 | 272,5 | 25,5 | 1018,9 | 10972 |
| Красноярский край | 4186,1 | 376,6 | 466,4 | 1385,9 | 15605 |
| Иркутская область | 3591,5 | 299,9 | 105 | 1505,7 | 12882 |
| Кемеровская область | 3249,6 | 308,8 | 439,9 | 1235 | 14439 |
| Новосибирская область | 4921,5 | 448,1 | 729,9 | 1337,9 | 12838 |
| Томская область | 4172,6 | 538,6 | 222,6 | 1232,2 | 13482 |
| Республика Саха (Якутия) | 5396,1 | 454,2 | 61,4 | 957,2 | 18741 |
| Камчатский край | 6735 | 531,2 | 43,5 | 1421,1 | 19063 |
| Приморский край | 5236,5 | 407,5 | 258 | 1531 | 12808 |
| Хабаровский край | 5334,7 | 393,6 | 137,8 | 1315,6 | 15705 |
| Амурская область | 3809,1 | 290,6 | 49,9 | 1295,9 | 11936 |
| Сахалинская область | 7182,2 | 459,7 | 29,8 | 1329,9 | 24552 |
Приложение 2