Для определения статистической зависимости между технико-экономическими показателями и показателями уровня организации производства (составляющими) следует использовать метод регрессионно-корреляционного анализа. [c.28]
Основной метод всех плановых расчетов—это метод прямого счета, заключающийся в том, что по каждому виду продукции потребность в ней определяется умножением норм расхода на количество потребителей (объем работы, объем выпуска продукции и т. д.). Аналогично определяется потребность в реагентах, катализаторах, кадрах и др. Исходные нормативы для расчета могут быть определены обработкой статистических рядов, экстраполяцией, индексным методом корректировки базисных норм, методом статистических зависимостей, методом регрессионного анализа. [c.101]
Регрессионный анализ представляет собой развитие метода статистических зависимостей, он основан на выведении зависимости [c.101]
Вероятностно-статистические методы воспроизводят как устойчивые, так и временные зависимости между экономическими явлениями и факторами. С помощью этих моделей можно обрабатывать данные статистического анализа, исследования закона распределения некоторой случайной величины, корреляционного (регрессионного) анализа получения количественной характеристики связей и зависимостей между различными технико-экономическими показателями. Кроме того, можно определять степень влияния каждого производственного фактора на изучаемый показатель или одновременно действующих факторов (для дисперсионного анализа) на технико-экономические показатели и выбирать из ряда факторов наиболее важные. [c.346]
КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ И РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ — способ установления линейной зависимости и тесноты связи между параметрами (численностью персонала и влияющими на нее факторами). Математический аппарат К. и р.а. подробно рассматривается в специальной литературе по статистике. [c.144]
СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ РАСЧЕТА ЧИСЛЕННОСТИ ПЕРСОНАЛА - группа методов определения численности персонала основываются на анализе взаимосвязи между потребностью в персонале и др. переменными величинами (стохастические методы), а также на количественной оценке потребности в персонале, исходя из мнения специалистов, если непосредственное количественное измерение потребности затруднено (методы экспертных оценок). Наиболее применимым на практике из стохастических методов является расчет числовых характеристик (см. Методы расчета потребности в персонале). К стохастическим методам относятся регрессионный и корреляционный анализы. Регрессионный анализ предполагает установление линейной зависимости между численностью персонала и влияющими на нее факторами. Общая формула выглядит следующим образом [c.359]
Выражения зависимостей по нефтедобывающим объединениям, полученные с применением корреляционно-регрессионного метода, содержат в себе изменения организационно-технических условий и прогресс техники в период времени, который учитывался в расчетах. Использование электронно-вычислительной техники позволило выполнить несколько вариантов решений уравнений связи по факторам. [c.25]
Метод корреляционного и регрессионного анализа широко используется для определения тесноты связи между показателями, не находящимися в функциональной зависимости. Корреляция представляет собой вероятностную зависимость между явлениями, не имеющую строго функционального характера. Теснота связи между изучаемыми явлениями измеряется корреляционным отношением (для криволинейной зависимости) или коэффициентом корреляции (для прямолинейной зависимости). [c.16]
Мы попытались выяснить эти зависимости на основе данных месячных отчетных калькуляций (приложение 2) с помощью корреляционно-регрессионного анализа . [c.98]
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]
В регрессионном анализе были приняты для сравнения следующие функции (зависимости) [c.104]
Метод стоимостных регрессионных соотношений является развитием предыдущего. Он заключается в математической обработке фактических данных, характеризующих зависимость отдельных элементов стоимости использования (потребления) продукции от значений единичных показателей уровня качества. [c.56]
Сначала регрессионным анализом данных таблицы найдено уравнение зависимости спроса от цены [c.205]
Регрессионный анализ представляет собой развитие метода статистических зависимостей он основан на выведении зависимости норм и показателей от формирующих их факторов. В экономике каждый показатель зависит от большого числа факторов, действующих одновременно, т. е. экономические явления характеризуются многомерной системой различных факторов. Часто им свойственны случайность и неопределенность, связь между явлениями носит стохастический (вероятностный) характер. В этом случае для изучения тесноты связи и взаимосвязи показателей н факторов используется метод корреляционного и регрессионного анализов. Преимущества этих методов заключаются в том, что с их помощью можно количественно оценить степень влияния того или иного фактора. [c.137]
Регрессионный анализ представляет собой развитие метода статистических зависимостей, он основан на выведении зависимости норм и показателей от формирующих их факторов. В экономике каждый показатель зависит от большого числа факторов, действующих одновременно, т. е. экономические явления характеризуются многомерной системой различных факторов. Часто [c.153]
Для изучения сложных зависимостей, какой является зависимость производительности труда от факторов, ее определяющих, наиболее приемлемы методы корреляционного и регрессионного анализа, так как они дают наиболее полную характеристику статистической зависимости между производи- тельностью труда и группой исследуемых факторов. Кроме того, с помощью этого метода можно выделить из множества рассматриваемых факторов подмножество наиболее существенных и построить регрессионную модель производительности труда. Такой обоснованный выбор группы основных факторов в свою очередь определяет адекватность получаемых в дальнейшем регрессионных моделей производительности труда. Применение данного метода предпочтительно в условиях оснащения предприятий ЭВМ. [c.61]
Регрессионный анализ зависимости производительности труда от значений основных факторов заключается в нахождении такой функции y=f(x), где х — вектор с компонентами х — хь, при которой суммы квадратов отклонений от выборочных значений производительности труда были бы минимальными. [c.82]
Если исходя из теоретических предпосылок нельзя обоснованно выбрать форму связи, то ее определяют эмпирическим путем постепенным приближением к данным наблюдениям. Поскольку в работах, посвященных анализу характера зависимости y = f(x), нет достаточно убедительных априорных сведений, для регрессионного анализа была выбрана линейная функция вида [c.82]
Коэффициент линейной регрессионной зависимости (наиболее часто встречается при построении градуировочных зависимостей для [c.47]
Ввиду Того, что опытный метод количественного определения влияния этих факторов на норму расхода не может быть использован из— за отсутствия необходимых экспериментальных данных, целесообразно выявлять зависимость между ними на основе такого математического аппарата, как регрессионный анализ. С учетом характера влияния указанных факторов на величину фактического удельного расхода была рассмотрена следующая линейная многофакторная модель [c.48]
Для оценки количественного влияния отдельных факторов на уровень производительности труда в нефтегазодобыче выбран корреляционный (регрессионный) метод анализа, который позволяет установить сложные зависимости производительности труда от выбранных факторов, выявить характер и степень -влияния- отдельных факторов, действующих во взаимосвязи друг с другом и в, конечном счете, построить регрессионную-модель производительности труда для месторождений, находящихся на поздних стадиях разработки. [c.55]
Мы считаем, что для нормирования топливно-энергетических ресурсов целесообразнее всего использовать многофакторные регрессионные модели зависимости величины их на бу- [c.68]
Вообще, предположение о линейности поведения затрат (неизменных удельных переменных и постоянных затрат) может быть обоснованным только в диапазоне релевантности. Рассмотрите графики разброса и регрессионной зависимости — обоснована ли экстраполяция оценочной линии совокупных затрат до вертикальной оси Или иными словами, не выходим ли мы при экстраполяции за диапазон релевантности Возможно, что привлечение большего числа значений объемов деятельности за счет расширения временного интервала улучшает оценки, но также возможно, что более ранние данные менее уместны для прогнозирования будущего. [c.124]
Проблема заключается в том, как измерить коэффициент /. Для изучения зависимости доходности ценных бумаг отдельно взятой компании и рыночного портфеля можно воспользоваться методами регрессионного анализа. Взгляните на рис. 11.3, где отражены соотношения доходностей ценных бумаг А и В с доходностью рыночного портфеля (по данным прошлых периодов). [c.508]
Форма связи обычно задается самим постановщиком задачи в зависимости от характера изменения (развития) изучаемого объекта. Кроме того, она может быть определена и программным путем. Желательно при этом свести модель к линейной форме, так как весь аппарат корреляционно-регрессионного анализа ориентирован на линейность связей [c.137]
При использовании уравнений регрессии в целях планирования, анализа вариантов решений или установления допустимых нормативных затрат необходимо помнить, что полученные на основе фактических данных прошлых периодов зависимости отражают ситуацию прошлого периода и абстрагируются от прочих факторов, не учитываемых в регрессионном анализе, полагая их постоянными. [c.213]
Таким образом, используя тот или иной тип математического уравнения, можно определить степень зависимости между изучаемыми явлениями, узнать, на сколько единиц в абсолютном измерении изменяется величина результативного показателя с изменением факторного на единицу. Однако регрессионный анализ не дает ответа на вопрос насколько тесна эта связь, решающее или второстепенное воздействие оказывает данный фактор на величину результативного показателя [c.68]
Из экономике-математических методов в анализе наиболее распространен корреляционно-регрессионный анализ. Он используется для определения тесноты зависимости между показателями, которые не связаны между собой функционально. Теснота связи между показателями измеряется коэффициентом корреляции для прямолинейной зависимости и корреляционным отношением для криволинейной зависимости. [c.81]
Метод регрессионного анализа. Регрессионный анализ использует статистическую модель для нахождения зависимости среднего значения зависимой переменкой (прямые трудозатраты) от значения одной или нескольких независимых переменных. При использовании допущений этот метод обеспечивает защиту от возможных ошибок. Наиболее широко применяется метод наименьших квадратов. [c.233]
Корреляционно-регрессионный анализ — классический метод стохастического моделирования хозяйственной деятельности. Он изучает взаимосвязи показателей хозяйственной деятельности, когда зависимость между ними не является строго функциональной и искажена влиянием посторонних, случайных факторов. При проведении корреляционно-регрессионного анализа строят различные корреляционные и регрессионные модели хозяйственной деятельности. В этих моделях выделяют факторные и результативные показатели (признаки). В зависимости от количества исследуемых показателей различают парные и многофакторные модели корреляционно-регрессионного анализа. [c.279]
Рассчитайте параметры регрессионного уравнения по данным табл. 3, где зависимой переменной является фондоотдача, а независимой — соотношение активной и пассивной частей основных производственных фондов. Дайте оценку качества полученного уравнения. [c.301]
J3 настоящей работе это сделано непосредственно в регрессионных зависимостях путем эмпирического перебору факторов, сравнением [c.85]
Определен вид зависимости производительности труда от основных факторов и построена регрессионная модель производительности труда отдельно для НГДУ с падающей, стабильной и растущей добычей, статистическая оценка которых показала достаточную их точность. Н - сцо ададив -р коэффициента, и [c.184]
БШ — блоки статистических моделей. В таких блоках могут объединяться расчеты по моделям вида Б3.1 и Б3.2. Например, в блоке прогнозирования урожайности могут объединяться трендовые модели прогноза отдельных факторов изменения урожайности с много-факторной моделью прогнозирования урожайности. Примером более сложного блока статистических моделей являются эконометрические модели народнохозяйственного, регионального или отраслевого уровня, в которых при помощи экстраполяционных полиномов, корреляционных функций и регрессионных зависимостей устанавливается статистическая взаимосвязь между совокупностью характеризующих данный объект планирования экзогенных и эндогенных показателей. К таким моделям относятся, в частности, модели, разработанные в Украинском филиале НИИПиНа (УКР-1 и УКР-2), в НИИЭПе Госплана Литовской ССР и др. [c.136]
Для установления взаимосвязи между уровнем организации труда буровых бригад и технико-экономическими показателями предприятия нами был использован регрессионный анализ. Расчеты, проведенные по данным буровых предприятий объединения. Кцминефть за. .1976— 1-977 гг., показывают, /что между уровнем организации труда буровых бригад (X) и себестоимостью 1 м проходки (С), производительностью труда- (У),. коммерческой скоростью бурения (г) существует тесная- значимая зависимость. Коэффициенты парной. корреляции гс = — 0,5588, гу = 0,6442, гг = 0,5787. [c.35]
Регрессионный анализ (regression analysis) — статистическая модель для измерения среднего значения изменения независимой переменной в зависимости от изменения одной (простая корреляция) или нескольких (множественная корреляция) зависимых переменных. [c.239]
Метод 1. Приведение зависимых и независимых переменных к постоянным ценам на основе приемлемого индекса цен. Данный метод представлен на рис. 10.11. На левой стороне рисунка отображено соотношение косвенных затрат труда и машино-часов за девять кварталов работы yberneti s orporation. Эти данные приведены в гр.З табл. 10.4. Хотя существует корреляция (0,75) между косвенными производственными затратами и машино-часами, наблюдаются отклонения от функции затрат определенной регрессионной моделью у - 19,22 дол.+ + (0,56 дол. машино-часы). [c.249]
Статистическое моделирование экономических процессов заключается в проведении статистических испытаний на основе мате-матико-статистической модели, описывающей колебания тех или иных элементов производственного процесса под влиянием разнообразных факторов, действие которых не поддается управлению. Построить экономико-математическую модель — значит выразить в математической форме основные качественные зависимости данного экономического процесса. Экономико-математическая модель отличается тем, что отобранные для экономического анализа показатели записываются в виде математических выражений (уравнений и неравенств). Одним из методов изучения динамических рядов себестоимости добычи нефти и газа является регрессия. В регрессионном анализе данные могут быть динамическими (данные, представленные во времени) и вариационными (данные, представленные в пространстве). В данном исследовании будем останавливаться только на первых. [c.65]
Нельзя согласиться с первым мнением Ф. Миллса, так как плавный уровень изучаемых динамических рядов может быть различен в зависимости от характера данного явления. Он может быть линейным, параболическим, гиперболическим и т. д. Мы предпочитаем точку зрения Н. К. Дружинина [40]. Исключая уровни динамических рядов, коррелируем отклонения от них. При этом не имеет значения, выражается ли этот уровень прямой или параболой. Отклонения от уровней временных рядов, независимо от их формы, являются беспорядочными числами, к которым можно применять корреляционно-регрессионный анализ. [c.73]