Диссертация (1139713), страница 56
Текст из файла (страница 56)
(0,589); количество рецептов по программам ОНЛП(0,545), по РПЛЛО (0,769) и по программе 7 ВЗН (0,902).Поскольку факторный анализ основывается на построении корреляционной матрицы, онтакже как и корреляционный анализ, может свидетельствовать лишь о взаимосвязи исследуемых показателей, не позволяя говорить о зависимости одних показателей от других.
Поэтомудля статистического подтверждения на следующем этапе нами был проведен регрессионныйанализ показателей, вошедших в полученные факторы.244 5.3. Регрессионный анализ данныхВ связи с тем, что регрессионный анализ используется для определения того, какая доля метрической переменной может быть объяснена другими переменными, в процессе регрессионныхпроцедур были рассчитаны математические модели, представленные в виде уравнений. Поскольку математические модели отражают функциональную зависимость между экспериментальными количественными переменными, на основе полученных результатов оцениваласьприрода и степень зависимости переменных [1].
В ходе регрессионного анализа большинствопоказателей, выявленных в ходе факторного анализа в качестве предположительно детерминирующих, подтвердили свое влияние на розничный, госпитальный сектор, на также на секторЛЛО фармацевтического рынка ПФО.В основу расчета регрессионных моделей были положены уравнения регрессии, описанные вглаве 2. Алгоритм построения регрессионной модели для показателей «Объем розничного сектора» и «Численность населения» представлен ниже. Для расчета были использованы исходные данные, представленные в таблице 112, а также уравнения регрессии: У = a + bX.Таблица 112. Показатели для расчета регрессионной модели в группе«Показатель 1 –Объем розничного сектора / Показатель 2 – Численность населения»Субъект РФКировская областьНижегородская областьОренбургская областьПензенская областьПермский крайРеспублика БашкортостанРеспублика Марий ЭлРеспублика МордовияРеспублика ТатарстанРеспублика УдмуртияРеспублика ЧувашияСамарская областьСаратовская областьУльяновская областьСреднее значение по ПФООбъем розничногосектора, млн.
руб. (У)4 236,5620 229,157 196,263 399,9313 230,1215 862,231 363,642 505,8517 022,883 950,472 851,9116 029,177 616,794 101,478 542,6021Численность населения, чел. (Х)1 310 900,003 281 500,002 008 900,001 360 600,002 636 300,004 069 700,00688 700,00812 200,003 838 200,001 517 100,001 240 000,003 211 200,002 496 600,001 267 600,002 124 250,001 этап: Нахождение среднего значения величин У и Х (Уср = 8542,6021 и Хср = 2124250,0000)2 этап: Определение средней величины произведения фактических значений Х и У:4 236,56*1310900=5553706504,002 505,85*812200=2035251370,0020 229,15*3281500=66381955725,0017 022,88*3838200=65337218016,007 196,26*2008900=14456566714,003 950,47*1517100=5993258037,003 399,93*1360600=4625944758,002 851,91*1240000=3536368400,0013 230,12*2636300=34878565356,0016 029,17*3211200=51472870704,0015 862,23*4069700=64554517431,007 616,79*2496600=19016077914,001 363,64*688700=939138868,004 101,47*1267600=5199023372,00245 (5553706504,00 + 66381955725,00 + 14456566714,00 + 4625944758,00 + 34878565356,00 + 64554517431,00 ++ 939138868,00 + 2035251370,00 + 65337218016,00 + 5993258037,00 + 3536368400,00 + 51472870704,00 ++ 19016077914,00 + 5199023372,00) : 14 = 24570033083,503 этап: Расчет средней величины квадрата фактического значения Х:1310900²=1718458810000,00812200²=659668840000,003281500²=10768242250000,003838200²=14731779240000,002008900²=4035679210000,001517100²=2301592410000,001360600²=1851232360000,001240000²=1537600000000,002636300²=6950077690000,003211200²=10311805440000,004069700²=16562458090000,002496600²=6233011560000,00688700²=474307690000,001267600²=1606809760000,00(1718458810000,00 + 10768242250000,00 + 4035679210000,00 + 1851232360000,00 + 6950077690000,00 + 16562458090000,00 +474307690000,00 + 659668840000,00 + 14731779240000,00 + 2301592410000,00 + 1537600000000,00 + 10311805440000,00 ++ 6233011560000,00 + 1606809760000,00) : 14 = 5695908810714,294 этап: Нахождение квадрата Хср = 2123250,002 =4512438062500,005 этап: Расчет теоретических коэффициентов регрессии (a и b) на основе метода наименьшихквадратов:(18)̅̅Преобразование:̅∗̅∗ ̅24 570 033 083,5 8 542,60 ∗ 2 124 250,005 695 908 810 714,29 4 512 438 062 500,008542,60 0,01 ∗ 2124250,00 2986,990,00540,01Таким образом, формула линейной модели для сравниваемых показателей имеет следующийвид: У = - 2986,9 + 0,01X.Для оценки точности построения регрессионной модели была проведена оценка статистической значимости (адекватности, пригодности).
Под статистической значимостью понимаетсяоценная мера уверенности в истинности [33]. Алгоритм оценки включал несколько этапов.1 этап: Расчет теоретических значений У по регрессионной модели производился на основетеоретического коэффициента регрессии = 0,0054:-2 986,99+1310900*0,0054=4 131,1970-2 986,99+812200*0,0054=1 423,2560-2 986,99+3281500*0,0054=14 831,5550-2 986,99+3838200*0,0054=17 854,4360-2 986,99+2008900*0,0054=7 921,3370-2 986,99+1517100*0,0054=5 250,8630-2 986,99+1360600*0,0054=4 401,0680-2 986,99+1240000*0,0054=3 746,2100-2 986,99+2636300*0,0054=11 328,1190-2 986,99+3211200*0,0054=14 449,8260-2 986,99+4069700*0,0054=19 111,4810-2 986,99+2496600*0,0054=10 569,5480-2 986,99+688700*0,0054=752,6510-2 986,99+1267600*0,0054=3 896,0780246 2 этап: Расчет квадрата разности теоретического значения У и Уср:(4 131,197000-8 542,6021)²=19 460 494,96(1 423,256000-8 542,6021)²=50 685 088,89(14 831,555000 -8 542,6021)²=39 550 928,58(17 854,436000 -8 542,6021)²=86 710 250,58(7 921,337000-8 542,6021)²=385 970,32(5 250,863000-8 542,6021)²=10 835 546,30(4 401,068000-8 542,6021)²=17 152 304,70(3 746,210000-8 542,6021)²=23 005 377,18(11 328,119000 -8 542,6021)²=7 759 104,40(14 449,826000 -8 542,6021)²=34 895 294,20(19 111,481000 (752,651000-8 542,6021)²=111 701 201,20(10 569,548000 -8 542,6021)²=4 108 509,688 542,6021)²=60 683 338,14(3 896,0780008 542,6021)²=21 590 186,21-3 этап: Определение суммы квадратов разности фактического значения У и теоретической величины У:19 460 494,96 + 39 550 928,58 + 385 970,32 + 17 152 304,70 + 7 759 104,40 + 111 701 201,20 + 60 683 338,14 + 50 685 088,89 ++ 86 710 250,58 + 10 835 546,30 + 23 005 377,18 + 34 895 294,20 + 4 108 509,68 + 21 590 186,21 = 488 523 595,354 этап: Расчет среднего фактического значения У:(4 236,56 + 20 229,15 + 7 196,26 + 3 399,93 + 13 230,12 + 15 862,23 + 1 363,64 + 2 505,85 + 17 022,88 + 3 950,47 + 2 851,91 ++ 16 029,17 + 7 616,79 + 4 101,47) : 14 = 8542,60215 этап: Определение квадрата разности фактического значения У и Уср:(4 236,56-8 542,6021)²=18 541 998,5670(2 505,85-8 542,6021)²=36 442 375,9169(20 229,15-8 542,6021)²=136 575 401,8190(17 022,88-8 542,6021)²=71 915 113,2612(7 196,26-8 542,6021)²=1 812 637,0502(3 950,47-8 542,6021)²=21 087 677,2239(3 399,93-8 542,6021)²=26 447 076,3281(2 851,91-8 542,6021)²=32 383 976,5770(13 230,12-8 542,6021)²=21 972 824,0628(16 029,17-8 542,6021)²=56 048 698,9213(15 862,23-8 542,6021)²=53 576 952,5945(7 616,79-8 542,6021)²=857 128,0445(1 363,64-8 542,6021)²=51 537 496,8332(4 101,47-8 542,6021)²=19 723 654,32976 этап: Нахождение суммы квадратов разности фактического значения У и средней величины У:18 541 998,5670 + 136 575 401,8190 + 1 812 637,0502 + 26 447 076,3281+ 21 972 824,0628 + 53 576 952,5945 + 51 537 496,8332 ++ 36 442 375,9169 + 71 915 113,2612 + 21 087 677,2239 + 32 383 976,5770 + 56 048 698,9213 + 857 128,0445 + 19 723 654,3297 == 548 923 011,52927 этап: Расчет коэффициента детерминации R² = 488 523 595,35 : 548 923 011,5292= 0,8898 этап: Нахождение коэффициента корреляции: √0,889= 0,94239 этап: Расчет скорректированного коэффициента корреляции (Скор.Скор.110,88914 114 1 1):0,8799Для оценки пригодности построенной регрессионной модели был произведен расчетF-критерия Фишера.
В частности, была определена сумма квадратов разности фактическогозначения У и теоретического значения У:(4 236,5600-4 131,20)²=11 101,3618(20 229,1500-14 831,56)²=29 134 031,7840(2 505,8500-1 423,26)²=1 172 009,7688(17 022,8800-17 854,44)²=691 485,3811(7 196,2600-7 921,34)²=525 736,6559(3 950,4700-5 250,86)²=1 691 021,9544(3 399,9300-4 401,07)²=1 002 277,2950(2 851,9100-3 746,21)²=799 772,4900(13 230,1200-11 328,12)²=3 617 607,8040(16 029,1700-14 449,83)²=2 494 327,4703(15 862,2300-19 111,48)²=10 557 632,0610(7 616,7900-10 569,55)²=8 718 779,8066(1 363,6400-752,651)²=373 307,5581(4 101,4700-3 896,08)²=42 185,8737247 11 101,3618 + 29 134 031,7840 + 525 736,6559 + 1 002 277,2950 + 3 617 607,8040 + 10 557 632,0610 + 373 307,5581 +1 172 009,7688 + 691 485,3811 + 1 691 021,9544 + 799 772,4900 + 2 494 327,4703 + 8 718 779,8066 + 42 185,8737 == 60 831 277, 2649На основе произведенных расчетов был найден наблюдаемый показатель F-критерий Фишера:набл.488523595,3560831277,264914 1 196,28596,3По результатам расчетов наблюдаемый критерий (F набл) должен быть больше, чем табличное значение критерия (F табл) при количестве степеней свободы n – m – 1.
В нашем случае количество степеней свободы составляет 12 (14 – 1 – 1), т.к. различные виды анализов проводились на примере 14 субъектов РФ, входящих в состав ПФО. Табличное значение F-критерияФишера (F табл.) составляет 4,75 (при количестве степеней свободы =12), поэтому был сделанвывод о пригодности (адекватности) построения регрессионной модели.Построенные регрессионные уравнения зависимости объемов розничного и госпитального сектора, а также сектора ЛЛО от различных детерминирующих факторов представлены в таблице 113.Таблица 113.
Формулы расчета объемов фармацевтического рынкана основе регрессионного анализаЗависимый фактор (У)Детерминирующий фактор (X)РегрессионнаямодельОбъем розничногосектора, млн. руб.Численность населения, чел.У = -2986,9 + 0,01XОбъем розничногосектора, млн. руб.Общая заболеваемостьУ = -2032,14 + 0,003XОбъем розничногосектора, млн. руб.Количество врачей всехспециальностей, чел.У = -3291,33 + 1,47ХОбъем розничногосектора, млн. руб.Количество среднегомедперсонала, чел.У = -3317,58 + 0,61ХОбъем розничногосектора, млн. руб.Общее количествоаптечных организацийУ = -2086,57 + 10,46XОбъем розничногосектора, млн. руб.Интегральный рейтинг социально-экономического положениясубъектов РФУ = -16741,5 + 539,2XОбъем розничногосектора, млн.
руб.Оборот розничной торговли иобъем платных услуг на душунаселения, руб.У = -15280,9 + 0,2XОбъем розничногосектора, млн. руб.Среднемесячная заработная плата работников, руб.У = -40731,6 + 2,2XОбъем розничногосектора, млн. руб.Среднедушевой денежный доходнаселения в месяц, руб.У = -17612,8 + 1,3XОценка качествамоделейR=0,9423R2=0,8891Скор.R2=0,87994F=96,285R=0,9232R2=0,8523Скор.R2=0,840F=69,279R=0,912R2=0,8322Скор.R2=0,8182F=59,527R=0,885R2=0,783Скор.R2=0,765F=43,426R=0,972R2=0,944Скор.R2=0,939F=202,91R=0,935R2=0,874Скор.R2=0,863F=83,025R=0,933R2=0,871Скор.R2=0,861F=81,337R=0,868R2=0,754Скор.R2=0,734F=36,851R=0,902R2=0,814Скор.R2=0,798F=52,583248 Объем розничногосектора, млн.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
