Statistical Analysis of Effect of Population on Economic Growth in Uganda (2000-2020)
Notice bibliographique
Résumé
This study was aimed at examining the effect of population on economic growth in Uganda from 2000 to 2020. Specifically, the objectives were to; examine the Effect of age dependency ratio on economic growth in Uganda, to establish the effect of total fertility rate on economic growth in Uganda, and to assess the effect of enrollment in primary schools on economic growth in Uganda. A longitudinal study design was used to study the effect of population increase in Uganda from years 2000 to 2020 and relevant data were sourced World Bank Development Indicators database. Augmented Dickey Fuller test was applied for test of stationarity. Similarly, the test for classical linear regression model (CLRM), autocorrelation and heteroscedasticity assumptions was done. Multiple linear regression model was employed to model the effect of the increase in population on economic growth in Uganda. The study found a statistically significant negative effect of age dependency ratio on economic growth (β = ?1.201591, P-value = (0.029) β = ?6.465372, P-value = (0.046) have a significant effect on economic growth in Uganda. Conclusively, growth in age dependency ratio and increase in total fertility rate significantly reduces the economic growth in Uganda.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».