stat (Прогноз экономического развития в Самарской области)

Население тыс.человек ГОДЫ сельское городское 1974 702 2293 1975 697 2311 1976 694 2339 1977 686 2365 1978 679 2393 1979 676 2417 1980 669 2429 1981 665 2460 1982 653 2500 1983 649 2525 1984 643 2549 1985 639 2565 1986 635 2586 1987 633 2610 1988 632 2619 1989 628 2638 1990 623 2615 1991 621 2629 1992 631 2625 1993 638 2634 1994 643 2639 1995 649 2656 1996 644 2668 1997 644 2666 1998 644 2665 Общее 2995 3008 3033 3051 3072 3093 3098 3125 3153 3174 3192 3204 3221 3243 3251 3266 3238 3250 3256 3272 3282 3305 3312 3310 3309 Потребление продуктов питания (кг/чел в год) ГОДЫ Хлеб Овощи Мясо Молоко 1974 144 82 46 331 1975 131 84 57 332 1976 132 84 60 332 1977 130 87 60 341 1978 130 93 60 333 1979 127 90 61 336 1980 126 94 59 328 1981 127 94 61 331 1982 122 96 60 330 1983 122 96 62 333 1984 120 97 62 340 1985 119 98 62 344 1986 119 97 63 356 1987 118 95 66 363 1988 117 97 67 385 1989 115 93 69 396 1990 119 89 69 386 1991 120 86 63 347 1992 125 77 55 281 1993 124 71 54 294 1994 126 74 54 296 1995 127 75 55 310 1996 126 73 56 328 1997 125 74 54 374 1998 126 73 56 389 ГОДЫ 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 годы 1996 1997 1998 Поголовье скота тыс.голов К.р.с.

свиньи овцы 965.3 767.6 1521.7 971.9 761.2 1689.2 978 768.3 1742.7 982.3 774.4 1875.4 989.7 783.1 1943 993.1 791.8 2065.1 998.2 802.1 2190.3 1003.4 812.4 2223.8 1012.3 823.9 2318.2 1040.5 838.4 2428.7 1067.4 844.5 2509.6 1112 857.7 2600.1 1093.2 860.4 2723.9 1074.4 865.3 2841.4 1063 870.1 2903.7 1027.8 865.2 2875.2 1012.3 860.3 2820.6 970.8 832.9 2600.8 958 789.7 2376.8 883 715 2037.3 763.8 619.5 1503.4 679.5 526.7 951.6 588.4 333.1 794.1 524.1 312.6 723.5 471.7 344 514.7 Птица 7231 7250 7337 7368 7452 7490 7512 7635 7678 7713 7890 7972 8510 8877 9118 8776 8884.4 8761.6 8569.6 7542.1 7273.6 6344.7 7995.4 6785.9 6413 Посевные площади тыс.га всего кормовые культуры зерновые 5356.5 886.3 4023.6 5356.5 886.1 4022.5 5356.5 884.9 4021.4 овощи 3093.4 3093.4 3094.5 Посевные площади по с/х культуры на 1998 год (тыс.га) зерновые 1426 сено на травы 180.9 силос 105.9 овощи 120 корнеплоды кормовые 0.9 овощи на мелиорируемых землях 8 Себестоимость продукции сельского хозяйства на 1997 год (тыс.руб/т) Вид продукции Себ-ть мел.зем Зерно 38 Овощи 104 Мясо 1626 Молоко 181 Урожайность ц/га ГОДЫ 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 зерновые 16.9 17.5 17.2 16.9 16.5 16.9 16.4 15.9 15.3 16 15.9 16.2 18.1 10 10.1 15 18.9 13.4 17.7 14 12.6 8.6 11.9 18.6 4.5 овощи овощ/орошаем.земл 15.9 220 14.2 222 14.7 245 14.6 298 15.3 397 15.7 356 14.9 208 15.8 274 15.2 234 15.1 321 15.7 278 14.9 257 15.5 231 11.4 243 11.2 215 12 214 14.1 238 11.6 235 11.7 238 11.5 235 12.4 230 10.8 238 12.5 240 13.2 214 13.4 217 сено 34.7 36 35.7 35.7 35 33.4 33.25 33.6 34.8 35.4 36 34.9 35.7 30.5 29.9 33.9 35.3 21.9 33.1 23.4 15.4 9.5 11.2 15 6.1 корм.корнеплоды 19.9 19.8 19.8 19.7 19.7 19.9 19.9 20 20 20.1 20.2 20.1 20.2 20.2 20.3 20.2 20.2 15.1 14.2 15.4 16.9 13 15.4 11.9 13.4 силос 19.9 19.9 19.8 19.9 19.9 20 20.4 20.1 20.2 20.1 20.2 20.3 20.4 20.4 20.4 20.5 20.4 12.5 14.8 13.5 12.2 10.7 8.5 16.8 11.5 ВЫВОД ИТОГОВ Валовой сбор ЗЕРНО Регрессионная статистика Множественн 0.7167650264 R-квадрат 0.7469870767 Нормированны0.6955517322 Стандартная 749.73176037 Наблюдения 25 Дисперсионный анализ df Регрессия SS MS 1 637410.61231 637410.61231 Остаток 23 12928247.388 562097.71251 Итого 24 F Значимость F 1.133985423 0.297979045 13565658 Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика P-Значение Нижние 95% Верхние 95% Нижние 95,0%Верхние 95,0% Y-пересечени 46403.950769 41296.794235 1.1236695639 0.2727452128 -39024.86061 131832.76215 -39024.86061 131832.76215 Переменная X -22.14307692 20.79381773 -1.064887517 0.297979045 -65.15830766 20.872153812 -65.15830766 20.872153812 ВЫВОД ОСТАТКА НаблюдениеПредсказанное Y Остатки 1 2693.5169231 374.48307692 2 2671.3738462 -1570.373846 3 2649.2307692 1227.7692308 Переменная X 1 График подбора 4 2627.0876923 -59.08769231 5 2604.9446154 1315.0553846 6 2582.8015385 -364.8015385 8 2538.5153846 -1284.515385 9 2516.3723077 -295.3723077 10 2494.2292308 875.77076923 11 2472.0861538 -609.0861538 12 2449.9430769 323.05692308 13 2427.8 942.2 14 2405.6569231 -430.6569231 15 2383.5138462 -509.5138462 16 2361.3707692 151.62923077 17 2339.2276923 685.77230769 18 2317.0846154 -223.0846154 19 2294.9415385 480.05846154 20 2272.7984615 -66.79846154 21 2250.6553846 -405.6553846 22 2228.5123077 -964.5123077 23 2206.3692308 -370.3692308 24 2184.2261538 563.77384615 25 2162.0830769 484.91692308 Y 7 2560.6584615 -270.6584615 5000 4000 Y 3000 2000 f(x) = − 22.143076923021 x + 46403.9507691197 Предсказан R² = 1 1000 ное Y 0 Linear 1970 1980 1990 2000 (Предсказан Переменная X 1 ное Y) Верхние 95,0% ГОДЫ зерновые овощи 1974 3068 240.2 1975 1101 240 1976 3877 241 1977 2568 241.9 1978 3920 243 1979 2218 243.7 1980 2290 243.4 1981 1254 243 1982 2221 242 1983 3370 247 1984 1863 248 1985 2773 248 1986 3370 258 1987 1975 188 1988 1874 189 1989 2513 183 1990 3025 172.8 1991 2094 136.6 1992 2775 126.5 1993 2206 161.6 1994 1845 186.3 1995 1264 152.2 1996 1836 175.9 1997 2748 175.1 1998 2647 170.4 Валовой сбор, тыс.тонн орош.овощи сено корм.корнепл.

38 340.8 153.1 43 341.7 152.2 49 341.5 151.7 65 341.2 151.6 69 341.7 149.9 72 340.8 149.4 76 340.7 147.1 79 340.9 150 81 340.7 153.7 84 340.6 153.4 91 340.3 157 95 340 157.7 96 338.9 158.3 98 338.9 160.1 105 338.4 160.9 112 337.1 160.3 117 335.6 154.6 125 332.4 77.1 121 278.3 66.4 133 265.3 51.4 133 194.3 26.4 136 108.9 17.3 141 137.4 19.7 147 190.5 10.4 151 63.9 9.1 Валовой сбор в 1998 году, т.т.

Культура Орош.земли зерно 18.53 овощи 64.75 корм.корн. 1.82 силос 24.54 сено 3.3 Осуш.земли 6.3 2.64 0.11 силос 608.5 608.5 608.4 608.5 608.7 608.4 608.4 608.2 608.2 608.2 608.4 608.2 608.2 608.1 607.3 607.3 602.5 359 462.2 406.3 308.6 244.6 198 309.2 122.7 молоко 667.7 667.7 667.5 667.1 667.1 667.1 666.7 666.4 666 666 665.8 665.7 665.3 664.8 664.1 663.2 663.8 664.5 665 664.3 664.7 665.9 660.4 649.2 645.2 мясо 107.6 100.7 111.6 125.6 127.3 126.7 131.1 141.6 140.7 138 124 102 96.3 93 86 70.3 70 67.2 59.6 59.8 58.9 57.6 54.8 53.1 55.2 ВЫВОД ИТОГОВ Промышленность ЭЛ.ЭНЕРГИЯ Регрессионная статистика Множественн 0.9676884561 R-квадрат 0.9722741888 Нормированны0.9411051942 Стандартная 3.0040587928 Наблюдения 25 Дисперсионный анализ df Регрессия SS MS F Значимость F 1 0.4731076923 0.4731076923 0.0524255691 0.8209188203 Остаток 23 207.56049231 9.0243692308 Итого 24 208.0336 Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика P-Значение Y-пересечени Нижние 95% Верхние 95% Нижние 95,0%Верхние 95,0% 27.068 1.2386051708 21.853614564 6.944772E-17 24.505753475 29.630246525 24.505753475 29.630246525 Переменная X 0.0190769231 0.0833176001 0.2289663055 0.8209188203 -0.15327843 0.1914322759 -0.15327843 0.1914322759 ВЫВОД ОСТАТКА НаблюдениеПредсказанное Y Остатки 1 27.087076923 -3.287076923 2 27.106153846 -2.506153846 Переменная X 1 График подбора 3 27.125230769 -1.925230769 4 27.144307692 -1.344307692 40 5 27.163384615 -0.763384615 7 27.201538462 0.1984615385 8 27.220615385 -0.420615385 9 27.239692308 -0.239692308 10 27.258769231 0.1412307692 11 27.277846154 0.9221538462 12 27.296923077 2.7030769231 13 27.316 2.884 14 27.335076923 4.0649230769 15 27.354153846 4.3458461538 16 27.373230769 4.3267692308 17 27.392307692 4.6076923077 18 27.411384615 4.7886153846 19 27.430461538 -0.030461538 20 27.449538462 -1.249538462 21 27.468615385 -1.168615385 22 27.487692308 -3.687692308 23 27.506769231 -5.706769231 24 27.525846154 -4.025846154 25 27.544923077 -1.844923077 Y 6 27.182461538 -0.782461538 Y f(x) = 0.019076923076926 x + 27.068 Предсказанн R² = 1 ое Y 0 Linear 0 5 10 15 20 25 30 (Предсказан Переменная X 1 ное Y) 20 Верхние 95,0% ВЫВОД ИТОГОВ Промышленность Мин.Удобрения Регрессионная статистика Множественн0.672276032 R-квадрат 0.723044651 Нормированн0.789263983 Стандартная 194.7403845 Наблюдения 25 Дисперсионный анализ df Регрессия SS MS F 1 250400.7545 250400.7545 6.602730737 Остаток 23 872247.7991 37923.81735 Итого 24 1122648.554 Значимость F 0.01713564 Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика P-Значение Нижние 95% Верхние 95%Нижние 95,0% Верхние 95,0% Y-пересечен 427.394 80.29351748 5.322895464 2.10144E-05 261.2944301 593.4935699 261.2944301 593.4935699 Переменная 13.87861538 5.401126475 2.56957793 0.01713564 2.705549209 25.05168156 2.705549209 25.05168156 ВЫВОД ОСТАТКА Наблюдение Предсказанное YОстатки 1 441.2726154 -143.172615 2 455.1512308 -153.751231 Переменная X 1 График подбора 3 469.0298462 -164.029846 4 482.9084615 -177.908462 1500 6 510.6656923 -103.565692 1000 7 524.5443077 91.95569231 8 538.4229231 84.57707692 9 552.3015385 72.69846154 10 566.1801538 57.81984615 11 580.0587692 121.8412308 12 593.9373846 129.4626154 13 607.816 160.084 14 621.6946154 179.7053846 15 635.5732308 254.4267692 16 649.4518462 245.0481538 17 663.3304615 389.9695385 18 677.2090769 260.3909231 19 691.0876923 52.01230769 20 704.9663077 -74.0663077 21 718.8449231 -245.744923 22 732.7235385 -150.823538 23 746.6021538 -180.402154 24 760.4807692 -201.080769 25 774.3593846 -317.359385 Y 5 496.7870769 -188.087077 Y f(x) = 13.8786153846154 x + 427.393999999999 Предсказан R² = 1 ное Y 0 Linear 0 5 10 15 20 25 30 (Предсказан Переменная X 1 ное Y) 500 Верхние 95,0% ВЫВОД ИТОГОВ Промышленность ОБУВЬ Регрессионная статистика Множественн 0.7624963489 R-квадрат 0.691403603 Нормированны0.6936385422 Стандартная 993.26640626 Наблюдения 25 Дисперсионный анализ df Регрессия SS MS F Значимость F 1 3432800.6223 3432800.6223 3.4795019625 0.0749412356 Остаток 23 22691297.538 986578.15381 Итого 24 26124098.16 Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика P-Значение Y-пересечени Нижние 95% Верхние 95% Нижние 95,0%Верхние 95,0% 3196.47 409.53423074 7.8051351024 6.530895E-08 2349.2850502 4043.6549498 2349.2850502 4043.6549498 Переменная X -51.38692308 27.548253523 -1.865342318 0.0749412356 -108.3747498 5.6009036432 -108.3747498 5.6009036432 ВЫВОД ОСТАТКА НаблюдениеПредсказанное Y Остатки 1 3145.0830769 -49.08307692 2 3093.6961538 -15.69615385 3 3042.3092308 -31.30923077 4 2990.9223077 -146.9223077 Переменная X 1 График подбора 5 2939.5353846 -439.5353846 6 2888.1484615 -539.1484615 6000 7 2836.7615385 -624.7615385 11 2631.2138462 -230.2138462 12 2579.8269231 -181.8269231 13 2528.44 -105.44 14 2477.0530769 533.94692308 15 2425.6661538 844.33384615 16 2374.2792308 1279.7207692 17 2322.8923077 2063.1076923 18 2271.5053846 2085.4946154 19 2220.1184615 1465.8815385 20 2168.7315385 899.26846154 21 2117.3446154 -470.3446154 22 2065.9576923 -1017.957692 23 2014.5707692 -1361.570769 24 1963.1838462 -1386.183846 25 1911.7969231 -1412.796923 Y 9 2733.9876923 -393.9876923 10 2682.6007692 -284.6007692 Y Предсказанно f(x) = − 51.3869230769231 x + 3196.47 2000 R² = 1 еY 0 Linear 0 5 10 15 20 25 30 (Предсказанн Переменная X 1 ое Y) 4000 8 2785.3746154 -480.3746154 Верхние 95,0% ВЫВОД ИТОГОВ Промышленность ЛЕГКОВЫЕ АВТОМОБИЛИ Регрессионная статистика Множестве 0.7541068 R-квадрат 0.6307034 Нормирован 0.7690538 Стандартна 191.22596 Наблюдени 25 Дисперсионный анализ df Регрессия SS MS F Значимость F 1 372646.23 372646.23 10.190677 0.0040527 Остаток 23 841049.44 36567.367 Итого 24 1213695.7 Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистикаP-ЗначениеНижние 95% Верхние 95% Нижние 95,0% Верхние 95,0% Y-пересече 379.828 78.844482 4.8174329 7.3398E-05 216.72598 542.93002 216.72598 542.93002 Переменная 16.930769 5.3036538 3.192284 0.0040527 5.9593403 27.902198 5.9593403 27.902198 ВЫВОД ОСТАТКА Наблюдение Предсказанное YОстатки 1 396.75877 -375.25877 2 413.68954 -366.38954 3 430.62031 -298.82031 Переменная X 1 График подбора 4 447.55108 -132.55108 5 464.48185 56.518154 6 481.41262 191.88738 8 515.27415 205.72585 9 532.20492 195.89508 10 549.13569 195.86431 11 566.06646 196.93354 12 582.99723 201.60277 13 599.928 137.072 14 616.85877 122.14123 15 633.78954 94.210462 16 650.72031 79.279692 17 667.65108 67.348923 18 684.58185 -11.581846 19 701.51262 -27.512615 20 718.44338 -59.443385 21 735.37415 -206.37415 22 752.30492 -145.30492 23 769.23569 -88.235692 24 786.16646 -45.166462 25 803.09723 -205.09723 Y 7 498.34338 217.25662 1000 800 600 400 200 0 f(x) = 16.9307692307692 x + 379.828 Y R² = 1 Предсказан ное Y 0 5 10 15 20 25 30 Переменная X 1 Linear (Предсказа нное Y) Верхние 95,0% ВЫВОД ИТОГОВ Промышленность МОЛ,ПРОДУКТЫ Регрессионная статистика Множестве 0.5900557 R-квадрат 0.6401546 Нормирован 0.6207118 Стандартна 76.501096 Наблюдени 25 Дисперсионный анализ df Регрессия SS MS F Значимость F 1 42543.072 42543.072 7.2693159 0.0128906 Остаток 23 134605.61 5852.4176 Итого 24 177148.68 Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистикаP-ЗначениеНижние 95% Верхние 95% Нижние 95,0% Верхние 95,0% Y-пересече 374.76 31.54221 11.881222 2.6949E-11 309.51006 440.00994 309.51006 440.00994 Переменная-5.7206154 2.1217586 -2.6961669 0.0128906 -10.109802 -1.3314292 -10.109802 -1.3314292 ВЫВОД ОСТАТКА Наблюдение Предсказанное YОстатки 1 369.03938 -62.339385 2 363.31877 -57.918769 3 357.59815 -47.598154 Переменная X 1 График подбора 4 351.87754 -38.077538 5 346.15692 -27.156923 600 6 340.43631 -19.236308 400 8 328.99508 -6.9950769 200 9 323.27446 1.7255385 10 317.55385 12.446154 11 311.83323 35.966769 12 306.11262 53.887385 13 300.392 60.808 14 294.67138 51.228615 15 288.95077 71.149231 16 283.23015 97.469846 17 277.50954 187.49046 18 271.78892 147.21108 19 266.06831 -1.0683077 20 260.34769 -2.3476923 21 254.62708 -72.627077 22 248.90646 -94.906462 23 243.18585 -103.18585 24 237.46523 -99.465231 25 231.74462 -73.744615 Y 7 334.71569 -12.715692 Y f(x) = − 5.72061538461538 x + 374.76 Предсказан R² = 1 ное Y 0 0 5 10 15 20 25 30 Переменная X 1 Linear (Предсказа нное Y) Верхние 95,0% ВЫВОД ИТОГОВ Промышленность ТРИКОТАЖ Регрессионная статистика Множественн0.770569583 R-квадрат 0.729093983 Нормированн0.713119322 Стандартная 8.3954485 Наблюдения 25 Дисперсионный анализ df Регрессия SS MS F Значимость F 1 48.57822308 48.57822308 0.689213572 0.414966539 Остаток 23 1621.121777 70.48355552 Итого 24 1669.7 Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика P-Значение Нижние 95% Верхние 95%Нижние 95,0% Верхние 95,0% Y-пересечен 6.507 3.461532094 1.879803458 0.072861867 -0.65371496 13.66771496 -0.65371496 13.66771496 Переменная 0.193307692 0.232847847 0.830188877 0.414966539 -0.28837412 0.674989506 -0.28837412 0.674989506 ВЫВОД ОСТАТКА Наблюдение Предсказанное YОстатки 1 6.700307692 -3.20030769 2 6.893615385 -3.59361538 3 7.086923077 -3.98692308 4 7.280230769 -3.78023077 Переменная X 1 График подбора 5 7.473538462 -3.77353846 6 7.666846154 -3.76684615 7 7.860153846 -3.86015385 9 8.246769231 -3.64676923 10 8.440076923 -3.64007692 11 8.633384615 1.466615385 12 8.826692308 4.673307692 13 9.02 8.28 14 9.213307692 11.08669231 15 9.406615385 13.49338462 16 9.599923077 15.00007692 17 9.793230769 16.10676923 18 9.986538462 12.01346154 19 10.17984615 2.920153846 20 10.37315385 -1.97315385 21 10.56646154 -6.16646154 22 10.75976923 -8.85976923 23 10.95307692 -9.95307692 24 11.14638462 -10.6463846 25 11.33969231 -10.9396923 Y 8 8.053461538 -3.25346154 30 20 10 0 Y Предсказанно f(x) = 0.193307692307692 x + 6.507 е Y R² = 1 Linear 0 5 10 15 20 25 30 (Предсказанн Переменная X 1 ое Y) Верхние 95,0% ра едсказанно ear едсказанн Y) Промышленность Эл.энергия Кирпич Мин.удоб.