Качество рабочей силы и проблемы профессиональной подготовки населения в России (стр. 6 из 7)
| t2 | ytt | x1tt | x2tt | утренд | x1 тренд | X2 тренд |
| 1 | 38 | 2223,4 | 1210 | 26,321 | -7900 | -950,5 |
| 4 | 74 | 8720,6 | 3616 | 75,785 | 6930 | 3317 |
| 9 | 117 | 16495,5 | 6336 | 125,249 | 21760 | 7584,5 |
| 16 | 164 | 26958 | 9504 | 174,713 | 36590 | 11852 |
| 25 | 225 | 42774,5 | 15090 | 224,177 | 51420 | 16119,5 |
| 36 | 276 | 63803,4 | 20532 | 273,641 | 66250 | 20387 |
| 49 | 329 | 95153,8 | 26929 | 323,105 | 81080 | 24654,5 |
| 140 | 1223 | 256129,2 | 83217 | 1222,991 | 256130 | 82964 |
Для адекватной оценки переменных необходимо найти отклонения от тренда и произвести дополнительные вычисления:
| Yt | ε1t | ε2t | ϒt2 | ε2t2 | ε1t2 | ϒt ε1t | ϒt ε2t |
| 11,679 | -10123,4 | -2160,5 | 136,399 | 4667760,25 | 102483227,6 | -118231,189 | -25232,48 |
| -38,785 | 2569,7 | 1509 | 1504,276 | 2277081,00 | 6603358,09 | -99665,815 | -58526,57 |
| -86,249 | 16261,5 | 5472,5 | 7438,890 | 29948256,25 | 264436382,3 | -1402538,114 | -471997,65 |
| -133,713 | 29850,5 | 9476 | 17879,166 | 89794576,00 | 891052350,3 | -3991399,907 | -1267064,39 |
| -179,177 | 42865,1 | 13101,5 | 32104,397 | 171649302,25 | 1837416798 | -7680440,023 | -2347487,47 |
| -227,641 | 55616,1 | 16965 | 51820,425 | 287811225,00 | 3093150579 | -12660504,620 | -3861929,57 |
| -276,105 | 67486,6 | 20807,5 | 76233,971 | 432952056,25 | 4554441180 | -18633387,693 | -5745054,79 |
| -929,991 | 204526,1 | 65171 | 187117,5249 | 1019100257 | 10749583875 | -44586167,359 | -13777292,9 |
Выявим явление мультиколлинеарности путем вычисления парных коэффициентов между переменными:
rϒt ε1t= Σϒtε1t/( Σϒt2*Σε1t2)1/2 = -0,994139
rϒt ε2t= Σϒtε2t/( Σϒt2*Σε2t2)1/2 = -0,997696
rε1tε2t= Σε1tε2t/(( Σε1t2*Σε2t2)1/2 = 0,999135
После выявления коэффициентов мультиколлинеарности строим уравнение по методу последовательного включения переменных в уравнение регрессии.Сначала построим уравнение для зависимости:
yt = f(x1t).
Построение уравнения осуществляется по методу исключения тенденции. Для однофакторной модели функция имеет вид:
Тγ=β1Т1.
Для определения стандартизованного β-коэффициента используется зависимость:
rγtξ1t=β1rξ11ξ11
β1=0,99414
Tγ=0, 99414T1. Заменив Tγ и T1, получим:
После преобразования получим:
ŷt1=0,0131x1t+243,99t+275
Вычислим сумму квадратов отклонений
Далее включаем фактор x2t в уравнение:
yt=f(x1t; x2t)
Уравнение в стандартизованной форме имеет вид:
Tγ=β1T1+β2T2
Для определения β-коэффициентов используют систему уравнений:
rγtε1t=β1rε1tε1t+β2rε1tε2trγtε2t=β1rε1tε2t+β2rε2tε2t
 |
0,99414=β1+0,999135β2
0,9977=0,999135β1+β2
следовательно, β1=0,0365; β2=0,99635
Тγ=0,0365T1+0,99635T2
Выполнив необходимые преобразования, получаем уравнение с двумя аргументами:
Yt=3,8571x1t+0,413x2t-1716,574t+2131,72
Подставим данные в таблицу:
| ε2t-1 | ϒt ε2t-1 | ε2t-2 | ϒt ε2t-2 | ε1t ε2t | ŷt1 | (yt- ŷt1)2 | ŷt2 | (yt- ŷt2)2 |
| - | - | - | - | 21871605,70 | 415,500 | 142506,25 | 9490,75214 | 89354523,02 |
| -2111,72 | 81903,20661 | - | - | 3877677,30 | 853,763 | 667101,80 | 16263,38913 | 263295704,20 |
| 1102,89 | -95123,1597 | -493757,65 | 42586103,77 | 88991058,75 | 1292,026 | 1570074,16 | 19062,51835 | 361894250,41 |
| 8375,166 | -1119868,62 | -1303654,39 | 174315539,2 | 282863338,00 | 1730,289 | 2853697,33 | 22241,63745 | 492868303,19 |
| 17014,4 | -3048588,67 | -2398907,47 | 429829042,9 | 561597107,65 | 2168,552 | 4509473,10 | 27792,38879 | 769917584,66 |
| 31288,42 | -7122528,33 | -3928179,57 | 894214724,4 | 943527136,50 | 2606,815 | 6557773,46 | 34261,57769 | 1170705756,66 |
| 49304,97 | -13613349 | -5826134,79 | 1608624946 | 1404227429,50 | 3045,078 | 8988471,69 | 44135,61614 | 1943806073,14 |
| 104974,1 | -24917554,6 | -13950633,86 | 3149570356 | 3306955353,400 | 12112,023 | 25289097,79 | 173247,880 | 5091842195,28 |
Для определения тесноты множественной связи используется специальный показатель – коэффициент множественной корреляции R.
R=(β1rγtε1t+ β2rγtε2t)^(1/2)=(0,0365* 0,99414+0,99635 * 0,9977)^(1/2)=0,985
D=R2=0,97
 |
d1=0,0365* 0,99414=0,0362 (3,62%)
d2=0,99635 * 0,9977=0,9543 (95,43%)
Таким образом, совместное воздействие первого и второго коэффициентов составляет 97%, в том числе первого фактора: 3,62% и второго: 95,43%.
Чтобы оценить общую вариацию результативного признака в зависимости от факторных, величина R корректируется на основании следующего выражения:
, где N – количество факторных признаков. 
Также требуется определить среднюю квадратическую ошибку σR:
σR= 
Исходя из соотношения
= 
, следовательно, статистическая значимость R будет подтверждена с более низкой вероятностью.Для этого можно воспользоваться F-критерием Фишера:
Так как R нуждалось в корректировке, в расчетах будем использовать R’:
Для k1=2 и k2=n-3=4 числа степеней свободы, доверительной вероятности р=0,95
Fтабл=6,94
так как F>Fтабл, гипотеза о незначимости коэффициента множественной корреляции отвергается.
Таким образом, полученное уравнение может быть использовано для описания улучшения качества рабочей силы.
Заключение
Итак, на основании данного исследования мы можем сделать вывод, что самым важным и дорогим ресурсом является человеческий ресурс. Он непосредственно связан с человеческим капиталом или рабочей силой. Чтобы эффективно использовать этот ресурс, необходимо раскрыть понятие качества рабочей силы и определить способы повышения этого качества.
Говоря о качестве рабочей силы, мы имеем в виду совокупность свойств человека, проявляющихся в процессе труда. Чем выше показатели степени подготовленности, рабочей активности и физического состояния рабочей силы, тем выше ее качество и уровень производительности труда.
В главе 1 курсовой работы мы выявили сущность качества рабочей силы, взгляды различных авторов на данное понятие в диахронии, а также показатели, составляющие качество рабочей силы.