Уравнение регрессии

Частный коэффициент эластичности показывает, на сколько процентов в среднем изменяется производительность труда при изменении данного фактора на 1%. Для полученного уравнения регрессии коэффициенты эластичности соответственно равны Э2=+4,25 Э3=+0,38 34 = —5,69 Э5=+0,43.  [c.201]

Многофакторная корреляционная модель дает возможность не только выразить количественно влияние факторов на изучаемый показатель, но и предсказать значение функции и, следовательно, управлять анализируемым показателем. Результаты такого анализа предназначены для разработки плановых заданий. Использование этого метода предполагает предварительное установление формы связи показателей и формирующих их факторов, расчет показателей достоверности, а также пределов, в которых может быть использовано уравнение регрессии.  [c.102]


Таблица 5.2. Коэффициент корреляции и уравнения регрессии для физико-механических показателей резиновых смесей и готовых протекторов Таблица 5.2. <a href="/info/4728">Коэффициент корреляции</a> и уравнения регрессии для физико-механических показателей резиновых смесей и готовых протекторов
Параметры уравнений регрессии находят решением системы нормальных уравнений, отвечающих требованию способа наименьших квадратов.  [c.390]

Вычисление парных коэффициентов корреляции между исследуемыми факторами, построение уравнения регрессии, проверка его надежности по критериям Фишера и Стьюдента, исключение из исходной матрицы ненадежных факторов.  [c.34]

Вычисление коэффициентов эластичности для уравнения регрессии в линейной форме.  [c.34]

Уравнение регрессии для объединения Татнефть получило следующий вид  [c.25]

Ниже представлены пять вариантов расчета уравнений регрессия по объединению Татнефть с шестью, пятью, четырьмя, тремя и двумя факториальными признаками, выполненных на ЭВМ Минск-22 (табл. 2).  [c.25]

Следует отметить, что факторы, выделенные при анализе себестоимости в качестве основных и учтенные при решении уравнения регрессии, не являются самостоятельными и независящими друг от друга. Известно, что на объем добычи нефти из скважины (дебит) влияет количество добываемой с нефтью воды и объем нагнетаемого в пласт агента для поддержания пластового давления. Кроме того, с падением дебитов скважины переводятся на механизированный способ эксплуатации, растет стоимость основных фондов и численность работников. Существует также зависимость между обводненностью нефти и объемом воды, закачанной в пласт, между стоимостью основных производственных фондов и численностью промышленно-производственного персонала и т. д.  [c.26]

Для этого отыскивались уравнения регрессии для линейной, гиперболической и параболической второго порядка форм связи(подробнее вопрос о форме связи изложен ниже). При этом использовались расчеты парных корреляционно-регрессионных зависимостей между суточной загрузкой оборудования и расходом в отдельности топлива, воды, электроэнергии и пара, приходящиеся на единицу целевой продукции.  [c.99]

На основании данных табл. 4.2, 4.3, 4.4 зависимости, представленные в структуре интегрального показателя уровня качества, переведены в форму уравнений регрессии  [c.94]

Наилучшие результаты дает регрессионный анализ. Сопоставляя результаты решений уравнений регрессии конкретных  [c.148]

Наилучшие результаты дает регрессионный анализ. Сопоставляя результаты решений уравнений регрессии конкретных предприятий со средними данными и показателями передовых предприятий, можно с достаточной точностью определить причины различий, включая и несопоставимые на первый взгляд, факторы.  [c.150]


Математически задача анализа производительности труда формулируется следующим образом требуется найти аналитическое выражение зависимости производительности труда от определяющих ее факторов-аргументов, т. е. найти функцию y = f(x). При этом под факторами-аргументами или просто факторами будем понимать все независимые переменные уравнения регрессии (х , х2,. .., хп).  [c.63]

Полученные уравнения регрессии имеют следующий вид  [c.83]

Уы — среднее значение расчетной производительности труда, определенное по формулам (20) — (23). Если полученные значения -критерия больше его соответствующих табличных значений (Р>Р ), это свидетельствует о том, что полученные уравнения регрессии учитывают влияние основных факторов, определяющих уровень производительности  [c.84]

Существенность включенных в уравнения регрессии (20) — (22) факторов оценена по коэффициенту множественной корреляции R и путем проверки по /-критерию Стьюдента.  [c.86]

Для выявления существенности факторов х,- в уравнениях (20) — (22) были рассчитаны значения -критерия Стьюдента для всех коэффициентов уравнения регрессии, которые затем были сопоставлены с табличными значениями. Как видно из табл. 37, расчетные значения -критерия Стьюдента для всех коэффициентов полученных уравнений регрессий (20) — (22) выше табличных, что свидетельствует о их значимости.  [c.86]

Характер корреляционных зависимостей определяется уравнениями регрессии, показывающими закон изменения изучаемого показателя при изменении аргумента. Достоверность расчетов в корреляционном анализе зависит от количества наблюдений, от так называемого объема выборки. Увеличение объема выборки повышает надежность результатов корреляционного анализа.  [c.396]

Окончательный выбор аппроксимирующей кривой между уравнением регрессии, полученным на основе динамического ряда предложений ВНИИОЭНГ, и уравнением регрессии, полученным на основе динамического ряда фактических удельных расходов, по каждому материалу осуществлялся на основе сопоставления полученной величины прогноза с показателями, 1979 г.  [c.25]

Так, например, по обсадным и бурильным трубам была взята база исходных данных за 1 967-1 97 9 гг., в основном динамические ряды фактических удельных расходов. В табл.1 для них приведены уравнения регрессии, результаты сопоставления прогнозов норм расхода с предложениями ВНИИОЭНГ)Г разработанными на основе расчетно— аналитического метода, и утвержденная норма. Сопоставление осуществлялось с учетом определения относительного отклонения между ними по формуле  [c.25]

Для насосно— компрессорных труб в качестве базы исходных данных были взяты в основном предложения ВНИИОЭНГ по нормам расхода за 1971-1980 гг. В табл. 2 для них также приведены уравнения регрессии и результаты сопоставления прогнозов и предложений ВНИИОЭНГ по нормам расхода. Из этой таблицы видно, что наиболее значительные расхождения между прогнозом и предложениями имеются для таких направлений расхода, как оборудование скважин, вводимых из бездействия — фонтанных и компрессорных, а также насосных.  [c.25]

Это эквивалентно определению коэффициентов линейного уравнения регрессии для новых переменных  [c.28]

Анализ проведенных расчетов по Миннефтепрому показал, что основное влияние на величину удельного расхода оказывают затраты времени на работы по проводке скважин t, Р Так, коэффициент парной корреляции Z/yz 0, 983. Это свидетельствует с достоверностью 0, 99 о наличии между ними линейной связи. Влияние же остальных двух факторов для данного объема наблюдений оказалось несущественным. Это подтвердилось и полученными значениями функции Фишера, характеризующими влияние факторов. (Методика использования критерия Фишера изложена в статье ( 1 ) этого же сборника). Соответствующее уравнение регрессии для Миннефтепрома имеет следующий вид  [c.50]


Физико-механические показатели Коэффициент корреляции г Уравнение регрессии °ог JfLs-V or  [c.97]

Для определения достоверности найденной корреляционной зависимости вычислялись среднеквадратичная погрешность коэффициентов корреляции оог и отношение г 1аог, которое не должно быть менее 2,6, если зависимость достоверна. Таким образом, для уточнения технических условий на физико-механические показатели резиновых смесей следует задаться физико-механическими показателями готовой продукции, а по уравнениям регрессии вычислить аналогичные показатели резиновых смесей. Так, найденная корреляционная- зависимость позволяет повысить точность и надежность определения показателей качества продукции без дополнительных затрат.  [c.97]

Поставленная задача решается развертыванием зависимостей U(S), U(T), М(Т), 3(А), 3(S), P(S), P(A), ид(Т) в уравнения регрессии. Их параметры рассчитаны статистической обработкой данных собранных на предприятиях и опубликованных в [15], [16]. Стоимостные показатели пересчитаны в соответствии с индексами инфляции 1998-1990 гг. и в ряде случаев переведены из графической формы в числовую. Наиболее характерные числовые соотношения между параметрами A, S, Т и экономическими показателями производства и потребления бензина в предельно сжатом для лучшей обозримости виде представлены в табл. 4.2.  [c.93]

Сравнение аост с ау показывает, что они для всех групп меньше единицы (0,56 0,74 0,51). Практически при аост/о <2 считается, что заданные значения Уг достаточно хорошо представляются полученными уравнениями регрессии (20) — (22).  [c.85]

Несмотря на кажущуюся надежность уравнения регрессии для всей выборочной совокупности НГДУ, использовать его для практических целей нельзя, так как проверка на нормальность распределения у показала, что р=1,043 значительно больше табличного значения, что свидетельствует о ненормальном распределении у. Поэтому необходимо рассмотреть вопрос о правомерности использования данной совокупности НГДУ для корреляционного и регрессионного анализа. Для этого проведено попарное сравнение дисперсий о2 отдельных групп НГДУ.  [c.88]

Полученные для выборочной совокупности НГДУ уравнения регрессии (20) — (22) могут точно не совпадать с истинной зависимостью, характерной для генеральной совокупности НГДУ. Поэтому необходимо найти доверительный интервал Д, в котором с определенной вероятностью будет находиться расчетная величина производительности труда. Для среднего значения производительности труда у величину доверительного интервала при заданной доверительной вероятности, являющейся минимальной, рассчитывают по формуле  [c.89]

По мере отклонения значений факторов от их средних значений величина доверительного интервала увеличивается. При наличии более двух факторов расчет доверительного полуинтервала очень трудоемок и может быть выполнен только на ЭВМ. В полученных уравнениях регрессии пять факторов, поэтому из-за отсутствия соответствующих программ расчетов Л определен по формуле (34). При <7=Ю% Д составляет для НГДУ с растущей добычей 670, со стабильной добычей 655 и с падающей добычей 300 т на одного работающего.  [c.89]

Построение математической модели производительности труда открывает большие возможности для сравнительного анализа результатов работы НГДУ, поставленных в различные производственные условия, выявления факторов, обеспечивающих достижение высокой производительности в передовых НГДУ и, наоборот. Анализ расчетных значений производительности труда Z/P , определенных по уравнениям регрессии, показывает,  [c.89]

Зная величину Эу для каждого фактора, можно оценить возможный рост (падение) производительности труда за счет изменения отдельных факторов. Так, если нам известно, что изменение дебита скважин на 1 % приводит к изменению производительности труда на k %, то, зная величину изменения указанного фактора в планируемом периоде, можно рассчитать ожидаемый уровень производительности труда. Так как уравнения регрессии (20) — (22) выражают зависимость производительности труда от основных факторов не по каждому НГДУ, а в среднем по выборочной совокупности их, то прогнозируемые значения производительности труда целесообразно рассчитывать по формулам (20) — (22) лишь в отраслевом масштабе для отдельных групп НГДУ с растущей, стабильной или падающей добычей.  [c.145]

Определение взаимосвязи вида У/ / связано как с проведением большого количества вычислительных операций, так и с рпределением большого количества статистических парамет— ров позволяющих производить анализ и отбор наиболее значимых факторов и уравнений регрессии. Поэтому расчеты целесообразно проводить на ЭВМ.  [c.22]

В связи с этим, в частности, автором статьи разработана специальная программа POL / " на алгоритмическом языке Фортран-1У, реализующая регрессионную модель (4). Особенностью программы является возможность ввода данных с указанием реального масштаба времени, что представляет удобство при проведении расчетов по большой номенклатуре материалов. Это вызвало необходимость разработки подпрограммы, которая осуществляет преобразование года в ро"ицныу Х " 4 -1 ° t. первый год наблюдаемого ряда удельных расходов материалов. В резульг-тате этого преобразования каждое значение X t соответствующее содержится в отрезке (1,7). Коэффициенты уравнения регрессии (7) получаются относительно переменной х. Это дает возможность избежать такой ситуации на  [c.22]

Уравнение регрессии Прогноз нормы на 1981 г. Предложения ВНИИОЭНГ на 1981г. Утвержд. норма на 1981г. Относи ное отк ние  [c.26]

Направление расхода и единица измерения нормы Уравнение регрессии Прогноз нормы на 1981г. Предложения ВНИИОЭНГ на 1981г. Утвержден, норма на 1981г. Относительное отклонение  [c.27]