Количество автомобильных аварий. Исследование

Задумывались ли вы?
Задумывались ли вы когда-нибудь как зависит количество автомобильных аварий от зарплаты и зависит ли вовсе? Быть может людям с разной зарплатой одинаково все равно аккуратно ли ехать, или всё-таки нет?

Расчёт зарплат.
Для начала найдем данные о зарплате и инфляции в России. Затем найдем коэфециэнт роста ифляции. Потом, благодаря нему, узнаем реальный коэфециэнт роста зарплаты.

Зарплата

Расчёт количества аварий.
Расчёт количества аварий проще, но нужно искать больше данный. От количества ДТП, жителей в РФ и кол-ва машин на 1000 чел. мы узнаем количество ТС, а затем процент врезашивхся машин. После просто приравниваем первое значение к зарплате для простоты понимания.

Аварии и зарплаты.

Пачаму так слажна?!
Зачем мы производили какие-либо операции над количеством аварий и зарплаты? Для того чтобы нам было лучше видно количество аварий и рост зарплаты. Если этого не сделать то вот, что будет на графике:

Постороение гистограммы.
Построим то, что я называю «холмиками». Однако они не холмообразной формы, значит оценивая на нормальность надо об этом сказать. Однако это объясняться тем, что у нас не очень много данных, потому что если взять больше лет, то естественно пропуски закроются. Так же у нас ни от чего толком не зависящие данные, у нас же нет определённого среднего числа и среднего отклонения.

Регрессия.
вяасысфч
Воспользуемся функцией регрессия, чтобы узнать коэфециэнты идеальной прямой по формуле Y=a+bX. a=20167 , b=-0.28 .

Так же можем расчитать коэфециэнты самостоятельно по формуле и проверить сойдёться ли.

Наконец построим график с идеальной прямой по расчитанным точкам.

Коэфециэнт корреляции.
Высчитаем коэфециэнт корреляции Пирсона и Спирмена. Я проверил оба коэфециэнта, потому что Пирсон очень чуствителен к выбросам, а Спирмен ещё видит явную не прямую схожесть, если она, конечно, есть.

Кластеризация.
Разделим на 2 кластера наши данные. Это не нужно для аналитики, а нужно по заданию. По итогам деления у меня получилось странное разделение на группы: в одной только 2-3 точки, а во второй все остальные. При чём одна точка при разделении очень странно себя показала:
она не проявляла явных признаков принадлежности к одной или к другой группе. Можето был третий кластер?

Подъитоги.
По графику не видно явной линейной зависимости, да и может при увеличении зарплаты количество аварий наоборот, уменьшаться? Я думаю нет, и вот почему: когда я искал данные по ДТП я много видел новостей о том, что благодаря внедрениям новых правил, установки камер и повышения эффективности работы ДПС аварийность снижается, и с этим мало кто поспорит. Но что если мы постараемся убрать данное влияние, просто добавив число аварий, расчитанное алгебраической последовательностью (а=1500).
Коэфециэнт кореляции:
-0,84

Итак...
Сделав всё вышесказанное мы получили такой график. По нему уже лучше видна зависимость. Сравним линии графически: до 2008 года идет подъём, а потом небольшой спад на обоих линиях. Затем ситуация снова выравнивается, но в 2014 году (обвал рубля) снижение зарплат и небольшое прекращение роста в числе аварий. Прошу заметить, что всё выше сказанное можно увидеть и по первому графику, но это там не так заметно.
Коэфециэнт корреляции:
0,94

Итог.
В итоге можно сказать, что количество аварий ЗАВИСИТ от зарплат, однако это не основной фактор. Мы видили явное сходство графиков зарплат и ДТП, однако последнее все-равно неуклонно снижаеться, даже при росте зарплат в последнее время.