Коэффициент корреляции может изменяться от — 1 до +1. Большое абсолютное значение коэффициента корреляции свидетельствует о наличии тесной связи между исследуемым показателем и данным фактором-аргументом. При значениях — 1 или + 1 корреляционная зависимость превращается в функциональную, при которой каждому значению аргумента соответствует вполне определенное значение функции (исследуемого показателя). [c.200]
Для определения статистической зависимости между технико-экономическими показателями и показателями уровня организации производства (составляющими) следует использовать метод регрессионно-корреляционного анализа. [c.28]
Экономико-математическое моделирование является важным инструментом планового управления. Различаются группы моделей графические, корреляционные (регрессионные), балансовые, модели оптимизации экономики. [c.72]
В отличие от сетевых графиков, отражающих однозначные, жесткие связи между производственными звеньями, корреляционные модели отражают и влияние случайных факторов, устанавливают функциональную зависимость между следствием и рядом причин. При этом коэффициенты регрессии дают приближенное выражение анализируемых связей. [c.73]
Параметрические методы планирования себестоимости основаны на использовании выявленных и отраженных в эмпирических формулах зависимостей размера затрат от параметров продукции и условий производства. Из них наиболее распространены (главным образом для калькулирования себестоимости единицы продукции) метод балльных оценок, агрегатный метод и метод корреляционных связей. Параметрические методы позволяют дать приближенную, но достаточно обоснованную оценку себестоимости, когда использование других методов невозможно из-за ограниченности исходных данных (при прогнозировании, долгосрочном планировании, проектировании новой продукции, ценообразовании и др.). Важной особенностью этих методов является увязка размера затрат с потребительскими свойствами продукции. [c.239]
Корреляционная таблица для расчета параметров уравнения [c.10]
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]
При анализе достигнутого уровня важно выявить, за счет каких факторов произошло изменение показателей ввода новых объектов и соответственно им дополнительных капитальных вложений, привлечения дополнительных трудовых и материальных ресурсов или за счет улучшения использования действующих основных фондов, применения более современных методов организации производства, труда и управления. Факторы определяются на основе логического анализа, группировок. Количественное влияние факторов на итоговый показатель определяется методом элиминирования, группировок, корреляционного и регрессионного анализов. [c.108]
Экономические явления характеризуются многомерной системой различных факторов. Часто им свойственны такие черты, как случайность и неопределенность, стохастический (вероятностный) характер связи между явлениями. В этом случае для изучения тесноты связи и взаимосвязи показателей и факторов используют корреляционный и регрессионный анализ. С помощью этих методов можно количественно оценить степень влияния того или иного фактора. Например, только используя корреляционный анализ, можно оценить степень влияния квалификационного состава рабочих, стажа их работы на производительность труда, объем чистой продукции или себестоимость. Бесспорно, что производительность труда зависит от стажа работы, но этот фактор не является определяющим, так как на производительность, труда влияют уровень техники, организации производства и труда, а также другие факторы, т. е. связь в данном случае не функциональная, а корреляционная. [c.142]
Многофакторная корреляционная модель позволяет не только. выразить количественное влияние факторов на изучаемый показатель, но и предсказать значение функции и, следовательно, управлять анализируемым показателем. Результаты такого анализа можно использовать при разработке плановых заданий. [c.143]
СИСТЕМА АНАЛИЗА МАРКЕТИНГОВОЙ ИНФОРМАЦИИ Статистический банк Банк моделей Регрессионный Модель системы анализ ценообразования Корреляционный Модель расчета цены анализ Модель Факторный анализ методики выбора месторасположения Дискриминантный Модель составления анализ комплекса средств рекламы Гнездовой анализ Модель разработки рекламного бюджета [c.120]
При проведении аналитической работы могут применяться различные методы исследования технико-экономических показателей. Наиболее важное значение имеют сравнение показателей, расчленение общих показателей на составные части, группировки и обобщение показателей, элиминирование, балансовый и корреляционный методы. Эти методы подробно рассматриваются в курсе анализа производственно-хозяйственной деятельности нефтяных предприятий. [c.87]
Недостаток оценки анализа уровня организации труда по частным коэффициентам состоит в том, что изменение этих показателей не имеет прямой связи с технико-экономическими показателями. Для установления такой связи пользуются методами корреляционного анализа. [c.129]
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]
Анализ макросреды демографических и социально-экономических факторов - с помощью структурных группировок и рядов распределения, соответствия фактических показателей научно обоснованным нормативам, потребительской корзинки, прожиточного уровня, индексов цен и товарооборота, корреляционно-регрессионного и кластерного анализа. Повозрастные коэффициенты потребления. Оценки инфляции, стоимости жизни и инфляционных ожиданий. Стратификация населения по социально-демографическим признакам, в частности по уровню [c.151]
Корреляционный анализ применяется для исследования вероятностей зависимости между хозяйственными явлениями и процессами, не имеющими строго функционального характера. Такой анализ позволяет выявить взаимосвязи между хозяйственными явлениями и процессами и определенными экономическими показателями, скрытыми в ряде случаев от прямого наблюдения. С помощью корреляционного анализа, в частности, изучаются количественный характер взаимосвязи между хозяйственными явлениями и процессами одновременность и периодичность влияния факторов на исследуемый объект, направление влияния действующих факторов, степень влияния и теснота взаимосвязи каждого из них и др. [c.20]
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]
МЕТОДЫ РАСЧЕТА ЧИСЛЕННОСТИ РАБОТНИКОВ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ПЕРСОНАЛОМ — способы определения потребности организации в работниках кадровой службы. В связи с тем, что организации самостоятельно определяют численность работников по функциям управления, их профессиональный и квалификационный состав и утверждают штаты, все существующие методы расчета носят в основном рекомендательный характер. Расчет осуществляется многофакторным корреляционным анализом, экономико-математическим методом, ме- [c.174]
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]
Корреляционный анализ устанавливает тесноту связи между несколькими пара- [c.359]
Например, была установлена корреляционная зависимость между физико-механическими показателями резиновой смеси и изготовленных из нее протекторов. [c.97]
Была установлена корреляционная зависимость между показателями (табл. 5.2). По найденным коэффициентам корреляции можно установить, насколько разброс значений физико-механических показателей резиновых смесей влияет на их разброс в готовой продукции. Из полученных данных видно, что разброс значений Y на 40—50% обусловлен разбросом значений аналогичных показателей резиновых смесей X (г2 = 0,38 — 0,53) и на 50—60% — параметрами дальнейшего технологического процесса (1 — г2 = 0,62 — 0,47). Y, X — соответственно аналогичные физико-механические показатели готовых протекторов и резиновых смесей. [c.97]
Для упрощения расчета коэффициентов а и b составляют корреляционную таблицу (табл. 28). [c.168]
По методам различают статистическое прогнозирование прогнозы, основанные на экспертных оценках, и комбинированные. Методы статистического прогнозирования используют экстраполяцию, интерполяцию, регрессионные, корреляционные и другие математические модели и т. д. В настоящее время наибольшее развитие получил метод экстраполяции. Он состоит в определении количественных и качественных показателей развития в будущем периоде на основе закономерностей, имеющих место в предшествующем периоде. Для этого на графике плавно продолжается кривая изменений значений анализируемого направления развития в текущем периоде до границ времени прогнозируемого периода. В случае колебаний показателей за рассматриваемый промежуток времени производится соответствующая корректировка динамического ряда. [c.89]
Параметрический метод. Себестоимость находят на основе зависимостей между величиной комплекса технических параметров аналогичных изделий и затратами на их производство. Наличие подобных зависимостей позволяет построить корреляционные модели, которые устанавливают в математической форме соответствующие связи. Например, предварительная себестоимость машин постоянного тока серии П выражается следующей зависимостью [c.147]
Корреляционный анализ дает возможность определить себестоимость новой конструкции на стадии проектирования с большей точностью, чем другие способы, рассматриваемые в данном разделе. В то же время он применим только для конструктивно и технологически подобных изделий, как и другие рассмотренные нами методы такого рода. Поэтому приведенные выше методы имеют ограниченное применение. [c.147]
Сопоставление — один из приемов, нередко применяемых в анализе. Например, при анализе динамики расхода энергии установкой в течение межремонтного периода необходимо определить корреляционную зависимость [c.154]
В практике используют такие разделы теории вероятностей и математической статистики, как корреляционный анализ, теории массового обслуживания, статистических испытаний, статистических решений. [c.152]
Корреляционный анализ состоит в установлении корреляционных связей между отдельными факторами исследуемого процесса, причем корреляционная связь выявляет характер изменения одной величины при изменении другой. С этой целью при помощи методов множественной корреляции выводят уравнение, дающее зависимость планируемой величины от каждого из рассматриваемых факторов. Коэффициенты и степени при величинах показателей характеризуют влияние последних на планируемую величину. При анализе такого уравнения полезно выявить факторы, влияние которых незначительно, и исключить их из рассмотрения. [c.152]
С помощью корреляционного анализа возможно установить зависимость, например, уровня себестоимости от факторов, которые ее формируют. Такой пример в области планирования себестоимости нефти приведен ниже. [c.152]
Применение корреляционного анализа при планировании себестоимости нефти. Уровень себестоимости нефти зависит от множества факторов. К ним относятся производительность сква- [c.154]
Функциональную зависимость можно установить методом множественной корреляции по факторам, влияющим на величину удельных затрат с установлением тесноты корреляционной связи раздельно для каждого из учитываемых в расчете факто-риальных признаков при одновременном их действии. Многофакторный корреляционный анализ как статистический метод является наиболее целесообразным средством выявления влияния многих факторов на уровень себестоимости нефти. [c.155]
Кроме метода элиминирования, для определения характера и степени зависимости технико-экономических показателей от различных факторов в процессе анализа используют методы математической статистики, в частности, корреляционный метод, требующий современные средства вычислительной техники. [c.389]
Применение корреляционного метода дает возможность установить, какое влияние оказывает один фактор на другой (при прочих средних условиях), если между ними существует корреляционная зависимость (например, зависимость между [c.389]
Параметрический метод используют лишь там, где возможно установить зависимость между производственными параметрами (техническими и др.) и затратами на производство. Такие зависимости можно установить на основе довольно трудоемких корреляционных методов с разработкой многочисленных эмпирических формул. Формулы эти недолговечны и по мере развития предприятия должны корректироваться, что не менее трудоемко, чем пересмотр норм. [c.170]
С другой стороны, ежегодными надбавками фиксируется не только, а скорее всего не столько накопление непрерывного стажа, опыта улучшение качества трудоотдачи работника (ведь между этими показателями, конечно, нет жесткой корреляционной зависимости), сколько признание администрацией его возрастающих нужд со вступлением в брак, появлением детей, обзаведением обязательным набором потребительских товаров и услуг и т. д. [c.10]
Математическая статистика находит наибольшее применение при анализе хозяйственных процессов и явлений в их становлении и развитии. Этот метод анализа используется в тех случаях, когда изменение изучаемых явлений можно представить как случайный процесс. Статистические приемы, предназначенные в основном для изучения массовых, эпизодически повторяющихся явлений, имеют весьма важную роль при прогнозировании изменений изучаемых показателей на близкую и далекую перспективу. Наиболее распространенным среди них в настоящее время является метод корреляции, по названию которого утвердился и применяется особый вид анализа — корреляционный. [c.20]
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]
По степени достоверности прогнозы делятся на гипотетические, аналитико-расчетные и планово-расчетные. Гипотетические прогнозы рассматривают общие тенденции развития науки и техники, они в значительной мере основаны на мнениях компетентных специалистов, на экспертных оценках. Аналитико-расчетные прогнозы строятся на базе анализа развития рассматриваемых объектов и процессов с использованием вероятностных расчетных методов (корреляционного анализа, динамических рядов и др.). Планово-расчетные прогнозы в наибольшей степени используются для про-гнозирэвания выполнения планов. Они основаны на том, что планы при их разработке носят вариантный и вероятностный характер. В результате проведения указанных расчетов получают прогноз времени выполнения плана. Планово-расчетные прогнозы имеют наибольшую степень достоверности по сравнению с двумя другими способами прогнозирования, рассмотренными выше. [c.89]