Единица продукции. Статистические методы приемочного контроля основаны на результатах контроля единицы продукции. В общем виде с понятием единица продукции мы уже познакомились при рассмотрении вопросов стандартизации статистических методов анализа и регулирования технологических процессов. При рассмотрении вопросов стандартизации статистических методов приемочного контроля понятие единица продукции приобретает особый смысл, поскольку она служит не только для исчисления количества этой продукции (как единица размерности, например, объем партии), но и имеет существенное значение при управлении качеством продукции (в частности, для оценки с ее [c.55]
Научно-технический прогресс является фактором (движущей силой) роста производства, основным рычагом его интенсификации и повышения эффективности. Его ускорение партия рассматривает как главное направление своей экономической стратегии. Поэтому статистическому учету и анализу НТП уделяется большое внимание. Статистикой. изучаются а) научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы, изобретательство, рационализаторское движение и освоение их результатов в форме производства новых видов продукции б) использование (внедрение) новых видов продукции, а также новых технологических процессов и методов организации и управления производством и повышение на этой основе технического уровня производства, его автоматизации, механизации и электрификации в) затраты, эффект и экономическая эффективность мероприятии научно-технического прогресса. [c.134]
В последние годы в ряде стран довольно интенсивно разрабатываются проблемы управления качеством продукции. В нашей стране система управления качеством продукции создается на базе совершенствования стандартизации и использования соответствующих экономических рычагов ценообразования с учетом качества, планирования выпуска продукции высшей категории и т. п. Важное место в системе управления качеством принадлежит организации контроля и технологического регулирования качества, применению в этом звене управления статистических методов контроля и анализа качества продукции, надежности, технологических процессов. [c.232]
СТАТИСТИКА СОЦИАЛЬНАЯ - раздел статистической науки, к которому относится обработка и изучение количественных показателей развития соц. сферы общества способы сбора, анализа и интерпретации соответствующих данных, позволяющие выявить закономерные зависимости протекания соц. процессов, формулировать определенные обобщения и выводы. Применение методов С.с. необходимо при осуществлении функций управления персоналом. Руководство соц. развитием организации не может быть эффективным без постоянного притока разносторонней информации, в т.ч. и статистической, о состоянии соц. среды, научно обоснованного анализа получаемых данных, характеризующих условия труда, быта и досуга работников, степень их удовлетворенности совместной работой. [c.359]
История развития человечества показала, что без статистических данных невозможно управление государством, развитие отдельных отраслей и секторов экономики, обеспечение оптимальных пропорций между ними. Необходимость сбора и обобщения множества данных о населении страны, предприятиях, банках, фермерских хозяйствах и т. д. приводит к существованию специальных статистических служб - учреждений государственной статистики. В зависимости от того, по какой отрасли организуются сбор, обработка и анализ статистических данных, различают статистику населения, промышленности, сельского хозяйства, капитального строительства, финансов и т. д. Все эти разделы статистики призваны вырабатывать методы сбора и обобщения данных, построения сводных показателей для отражения процессов в соответствующей отрасли. Статистика рассчитывает и общеэкономические показатели - валовой национальный продукт, валовой внутренний продукт, совокупный общественный продукт, национальный доход и т. д. [c.3]
Статистические методы управления качеством являются эффективным инструментом сбора, анализа и интерпретации информации о качестве. Применение этих методов, не требуя больших затрат, позволяет с заданной степенью точности и достоверности судить о состоянии исследуемых явлений (объектов, процессов) в системе качества, прогнозировать и регулировать проблемы на всех этапах жизненного цикла продукции и на основе этого вырабатывать оптимальные управленческие решения. [c.135]
Существенным преимуществом теории вероятностей, которая широко используется при применении количественных методов анализа риска, является многовековой исторический опыт использования вероятностей и логических схем на их основе. Однако, когда неопределенность относительно будущего состояния объекта исследования теряет черты статистической неопределенности, классическая вероятность как измеримая в ходе испытаний характеристика массовых процессов становится неактуальной. Этот факт, а также вывод о нерациональности проведения вероятностных расчетов на основе аналоговых данных, сделанный выше, говорят о необходимости использования субъективных неклассических вероятностей. Отметим, что для ЛПР или инвестора расчеты, основанные на умозаключениях экспертов, более прозрачны по сравнению с расчетами, основанными на статистических исследованиях. Кроме того, их можно корректировать в любой момент в течение жизненного цикла проекта. Это позволит обеспечивать участников проекта актуальной информацией для своевременного управления рисками проекта. [c.21]
Возникновение и развитие народного хозяйства — предмет изучения истории народного хозяйства, или экономической истории рассмотрение народного хозяйства на основе территориального разделения труда и размещения производительных сил — экономической географии количественные соотношения в народном хозяйстве в связи с их качественным содержанием, методы экономико-статистического анализа народно-хозяйственных процессов — экономической статистики. Народное хозяйство как самоорганизующаяся система управления изучается экономической кибернетикой. [c.181]
Система отчетных данных позволяет в той или иной степени оценить деятельность предприятия за определенный отрезок времени. Тщательный анализ и обобщение ретроспективных данных, основанные на принципах классической экономической теории [11], позволяют выявить сложившиеся закономерности из соответствующих фактов экономической действительности, исследовать динамику происходящих экономических процессов в зависимости от порождающих их причин и воздействий (воздействующих факторов). Методические приемы подобного анализа теоретически обоснованы и четко сформулированы в работах отечественных ученых-экономистов [12,13]. Совокупность средств и методов получения и преобразования информации, позволяющая на основе исходных статистических данных получать выходные показатели, необходимые для анализа, контроля, планирования и управления, образует систему обработки релевантной информации. [c.26]
Один из базовых принципов управления качеством — принятие решений на основе фактов. Наиболее полно это решается с помощью метода моделирования процессов, как производственных, так и управленческих, инструментами математической статистики. Однако современные статистические методы довольно сложны для восприятия и широкого практического использования без углубленной математической подготовки. В 1979 г. Союз японских ученых и инженеров собрал воедино 7 достаточно простых в использовании наглядных методов анализа процессов. Однако при всей своей простоте они сохраняют связь со статистикой и дают профессионалам возможность пользоваться их результатами, а при необходимости — совершенствовать их. [c.300]
Мы считаем необходимым определить свои позиции. Возможны две точки зрения в статистическом анализе на природу явлений. Первая точка основана на детерминистическом (в смысле Лапласа) представлении о функционировании экономических систем. Сторонники такого подхода обычно считают, что, если известны некоторые начальные условия и построена модель, адекватная процессу, можно, с одной стороны, однозначно предсказать ход процесса на любой момент времени и, с другой стороны, определить оптимальное управление процессом. Разумеется, подход формулируется не в таком обнаженном и вульгарном виде. Детерминистический подход принимается как принципиально возможный. Предполагается, что начальные условия не могут быть определены без ошибки. Но ошибки стремятся минимизировать. Понятно, что и построение адекватной модели в каждый данный момент времени невозможно. Однако модели постоянно улучшаются. Благодаря этим двум обстоятельствам при детерминистическом подходе часто определяют параметр модели и проверяют их соответствие экспериментальным данным с помощью статистических методов. При этом, естественно, статистические методы рассматриваются как вспомогательные, и их теоретическому развитию уделяется очень мало внимания. [c.5]
Статистические. методы управления. качеством продукции включают статистический анализ и оценю/ показателей г-лче-ства продукции, статистический приемочный контроль качества продукции н статистическое регулирование технологических процессов. Эти методы обладают высокой эффективностью благодаря тому, что важные технические решения принимаются по ограниченному числу наблюдений. При этом обоснованность принимаемых решен " существенно зависит от избранного плана контроля, т. е. от объема контролируемой партии продукции, объема выборки, контрольных нормативов и решающих правил. Поэтому применение статистических методов управления качеством требует тщательного обоснования планов контроля. [c.3]
После определения показателей качества продукции устанавливаются контрольные посты, т. е. те места сбора статистической информации, где производится непосредственная проверка продукции на ее соответствие требованиям нормативно-технической и методической документации. Для удобства в работе контрольные посты при внедрении статистических методов управления качеством продукции целесообразно выбрать, исходя из конкретных производственных условий. Их целесообразно размещать по ходу технологического процесса в тех местах, где формируется качество продукции. Выбор контрольных постов целесообразно проводить на основании статистического анализа и схем по выявлению причин брака, т. е. по установлению взаимосвязи между видами и причинами брака. [c.114]
В процессе производства всегда могут быть различные изменения технологических режимов производства, квалификации конкретных исполнителей, сырья и материалов и т. п. Эти изменения должны найти отражение в НТД по применению статистических методов управления качеством продукции. Необходимо записать, что контрольные карты и другие документы должны через установленный (в производственных НТД) промежуток времени (месяц, квартал, полугодие) представляться в отдел главного специалиста, отвечающего за разработку производственной НТД на технологические процессы и продукцию, и в статистическую лабораторию (бюро, группу) для осуществления последующего статистического анализа и оценки с целью корректировки. [c.116]
Анализ технического обеспечения управления опирается в значительной мере на данные статистической отчетности и оперативного учета, которые особенно подробно характеризуют состав и использование вычислительной техники. Однако в процессе этой работы частично прибегают к специальным обследованиям в виде фотографий времени использования отдельных технических средств, метода моментных наблюдений, рассмотрения процессов управления в сопоставлении с оснащающими его техническими устройствами и т. п. При анализе технического оснащения широко применяется система показателей, характеризующих состояние, качественный состав и использование техники управления. [c.116]
Дальнейшее развитие экономической науки и практики управления экономикой тесно связано с применением математических методов для моделирования хозяйственных процессов и экспериментирования с моделями. Поэтому в качестве третьей цели работы поставлено раскрытие места и роли, а также проблем применения математических методов для развития аналитической основы принятия управленческих решений. Собранный в рамках теории анализа хозяйственной деятельности опыт применения математических методов (в частности, математико-статистических) позволяет существенно развивать математическую основу подготовки принятия решений. [c.7]
Для эффективного управления процессом формирования себестоимости продукции очень важно правильно определить сумму постоянных и переменных затрат. Для этой цели используются разные методы алгебраический, графический, статистический, основанный на корреляционно-регрессионном анализе, [c.345]
В статье 22 Закона СССР О государственном предприятии (объединении) подчеркивается, что ведение оперативного, бухгалтерского и статистического учета должно быть направлено на активное воздействие на всю хозяйственную деятельность, анализ путей, форм и методов развития производства и, кроме того, на обеспечение эффективного управления, предупреждение возникновения отдельных диспропорций в выполнении плановых заданий. Это положение наиболее четко характеризует суть учета. Как известно, предметом народнохозяйственного учета является процесс расширенного социалистического воспроизводства. Отдельные виды учета отражают различные стороны данного процесса в их взаимосвязи и взаимозависимости. Например, в бухгалтерском учете заработную плату работников, находящихся на повременной оплате, рассчитывают на базе оперативного табельного учета. В свою очередь статистические показатели уровня и динамики производительности труда устанавливаются на основе бухгалтерских данных о выработке рабочих. [c.7]
Наибольшее распространение в экономике в настоящее время получили математическое программирование и статистические методы. Правда, для представления статистических данных, для экстраполяции тенденций тех или иных экономических процессов всегда использовались графические представления (графики, диаграммы и т.п.) и элементы теории функций (например, теория производственных функций). Однако целенаправленное применение математики для постановки и анализа задач управления, принятия экономических решений разного рода (распределения работ и ресурсов, загрузки оборудования, организации перевозок и т.п.) началось с внедрения в экономику методов линейного и других видов ма- [c.60]
Быстро развивающиеся статистические методы количественного анализа являются удобным инструментом изучения финансовых рынков. Процесс их использования во многом тормозится недостаточно высоким качеством исходных данных. Эконометрика как наука о количественном анализе реальных экономических явлений [7] основывается на современном развитии теории и наблюдений, связанных с методами получения выводов. Цель эконометрики - получение эмпирических выводов экономических закономерностей. В этом качестве эконометрика представляет собой одно из средств контроллинга. Она может использоваться, во-первых, при определении рыночных тенденций и цен в случае применения метода рыночной калькуляции маржи не только на текущую и прошедшие даты, но и в виде прогноза на будущее. Во-вторых, эконометрические модели могут служить опорой в случае выявления тенденций изменения остатков по счетам (корреспондентскому, текущим, клиентским) для управления ими. В-третьих, эконометрические модели могут помочь при прогнозировании рынков для формирования комплексной программы развития и построении среднесрочных финансовых планов. [c.134]
К элементам контроля качества относятся результаты работы, план управления качеством, операционные определения и списки контрольных проверок. Все эти элементы мы обсуждали ранее, поэтому мы можем перейти к рассмотрению методов и приемов. В этом процессе можно назвать несколько новых методов, включая проверки, схемы контроля, диаграммы Парето, статистические выборки, блок-схемы, анализ тенденций. Основной целью каждого приема является проверка продукта и/или процессов проекта на соответствие стандартам. Постарайтесь разобраться в этих приемах и понять их, так как они затрагиваются в вопросах экзамена. [c.393]
Планирование, нормирование и лимитирование — входят в систему управления предприятием. Планирование - непрерывный циклический процесс, направленный на приведение в соответствие возможностей предприятия с условиями рынка Оно связано с решением проблем будущего, использует методы выбора альтернативных решений, направления которых имеют как общий, так и частный характер. Планирование только тогда эффективно, когда оно базируется на статистических исследованиях и анализе результатов хозяйственной деятельности. Анализ проводится по данным информации, сгруппированной и обработанной в соответствии с целями управления в управленческом учете. [c.49]
Прежде чем приступить к анализу, необходимо определить основные экономические показатели месторождений, характеризующие их разработку. В качестве основных экономических показателей для анализа используют себестоимость, фондоемкость добычи нефти и приведенные затраты. В действующей статистической отчетности себестоимость добычи нефти и основные фонды учитывают в целом по нефтепромысловому управлению, которое осуществляет, как правило, разработку нескольких эксплуатационных объектов. Поэтому в процессе анализа необходимо прежде всего определить экономические показатели, характеризующие экономику добычи нефти на каждом отдельном объекте разработки. Для решения этой задачи можно воспользоваться следующим методом распределения эксплуатационных затрат и основных промышленно-производствен-ных фондов между отдельными объектами разработки, позволяющими получить экономические показатели с достаточной степенью точности. [c.114]
Статистические методы анализа, считают японцы, еобходимы им потому, что только с их помощью можно объективно определить реальную взаимосвязь между многочисленными факторами, оказывающими влияние на производство изделия, и его качеством на выходе. Статистика дает возможность установить причинно-следственные связи, обусловившие появление брака. Она позволяет отрегулировать технологический процесс таким образом, что производственные дефекты оказываются сведенными к минимуму. Однако, и об этом красноречиво свидетельствует опыт Японии, статистика только тогда становится по-настоящему действенным средством управления качеством, когда ее методы применяются последовательно, комплексно и практически на всех участках производства. Эпизодическое применение статистики на каком-то отдельном участке дает очень мало. [c.126]
В отрасли находят широкое применение. автоматизированные системы контроля, анализа и регулирования технологических процессов (АСУТП). Сложность технологических процессов изготовления изделий электронной техники, их зависимость от временных и температурных факторов, стабильности среды и энергоносителей привели к необходимости создания управляемых процессов. При этом возникает органическая связь между управлением качеством и управлением технологическими процессами. Характерной особенностью этих систем управления являются статистические методы контроля и анализа. Причем если для обеспечения заданного уровня качества применяется приемочный статистический контроль, то для управления технологическими процессами используется текущий предупредительный контроль или статистический анализ. На рис. 14.3 приведена блок-схема автоматического комплекса статистического контроля и регулирования технологических процессов изготовления конденсаторов. [c.157]
Необходимость разработки Стандарта вызвана тем, что существующая ОС УКПгазпром не позволяет эффективно повышать или обеспечи -вать поддержку заданного уровня качества продукции. Разные отделы, группы, бюро и отдельные исполнители занимаются в основном техно -логическими (статистические методы контроля и анализа уровня качества) и производственными (контроль уровня качества в процессе производства) функциями. В отрасли отсутствует единый орган, ответственный за планирование и организацию работ по управлению качеством продукции. В таких условиях невозможно применить весь ар -сенал технических, технологических, организационно-экономических методов и средств повышения или обеспечения заданного уровня качества продукции в рамках ни отдельного предприятия (объединения), ни отрасли в целом. [c.15]
Применение статистических методов контроля в управлении производством (Statisti al pro ess ontrol) - применение статистического анализа (обычно линейным персоналом) для измерения и управления конкретно взятыми производственными процессами. Широко используется в комплексных системах управления качеством. [c.345]
Создание рационального потока информации должно опираться на определенные принципы. Таковыми являются выявление информационных потребностей и способов наиболее эффективного их удовлетворения объективность отражения процессов производства, обращения, распределения и потребления, использования природных, трудовых, материальных и финансовых ресурсов единство информации, поступающей из различных источников (бухгалтерского, статистического и оперативного учета), а также плановых данных, устранение дублирования в первичной информации оперативность информации, обеспечивающаяся применением новейших средств связи и внедрением методов дистанционной передачи первичных данных непосредственно на воспринимающие устройства ЭВМ всесторонняя разработка первичной информации на ЭВМ с выведением на ее основе необходимых производных показателей возможное ограничение объема первичной информации и повышение коэффициента ее использования кодирование первичных данных с целью эффективного использования каналов связи и преобразующих устройств разработка программ использования и анализа первичной информации для целей планирования и управления.1 [c.61]
В России выпущен ряд аналогичных национальных стандартов, среди которых ГОСТ Р ИСО 9001 96, ГОСТ Р ИСО 9002 96 и ГОСТ Р ИСО 9003 96. Их называют моделями систем качества, на соответствие которым должны проверяться созданные на предприятиях системы качества. Обязательные элементы системы качества, регламентированные стандартом 9001 96 — ответственность руководства анализ контракта управление проектированием управление документацией и данными закупки управление продукцией, поставляемой потребителем идентификация и прослеживаемость продукции, управление процессами, контроль и испытания, управление контрольным, измерительным и испытательным оборудованием статус контроля и испытаний управление несоответствующей продукцией корректирующие и предупреждающие действия погрузо-разгрузочные работы, хранение, упаковка, консервация и поставка управление регистрацией данных о качестве внутренние проверки качества подготовка кадров обслуживание статистические методы. [c.192]
При оценке совместных вероятностей вы, возможно, захотите смоделировать кривые, образуемые значениями строк и столбцов таблицы, с помощью какого-нибудь математического процесса. Возможно, что при оценке совместных вероятностей или коэффициентов корреляции, введенных совместными распределениями изложенной здесь Теории Условной Вероятности, пригодится какая-нибудь разновидность регрессионного анализа, нейронных сетей или другого аппарата. Это поистине широко открытая область приложений. В главе 4 Математики управления капиталом рассказано о моделировании распределения одной случайной величины с помощью критерия Колмогорова-Смирнова. Этот метод можно также использовать для моделирования строк и столбцов таблицы совместных вероятностей. Тем, кто заинтересован в развитии сходных методов, следует изучить кривые Пирсона, а также Байесову статистику. Для этого рекомендую прочитать Прикладную теорию статистических решений Говарда Райффы и Роберта Шлайфера (изд-во Гарвардского университета, Бостон, 1961 г.) и Адаптивные процессы управления Ричарда Беллмана (изд-во Принстонского университета, Принстон, 1961 г.). [c.168]
Требования к системе качества ответственность руководства система качества периодический анализ контракта управление проектированием действия по управлению документацией закупки продукции продукция, поставляемая потребителям идентификация продукции и прослеживаемость управление процессами контроль и проведение испытаний контрольное, измерительное и испытательное оборудование статус контроля и испытаний действия по управлению несоответствующей продукцией корректирующие воздействия погрузочно-разгрузочные работы, хранение, упаковка и поставка регистрация данных о качестве внутренняя проверка качества подготовка кадров техническое обслуживание статистические методы. [c.152]
В 1924 г. были заложены основы статистических методов управления качеством, прежде всего за счет разработки контрольных карт (В. Шу-харт), а также ключевых понятий и таблиц выборочного контроля качества (X. Додж и X. Ромиг). Их использование позволило проводить цеховой контроль качества продукции и осуществлять управление качеством процессов на основе анализа фактических данных. [c.47]
Развитие аппарата современной математики вызывается практическими соображениями, связанными с распространением математических моделей и методов в самых различных сферах науки. Объекты, к которым сейчас применяются математические идеи, намного сложнее привычных объектов, традиционно изучавшихся математическими методами. Большая сложность новых объектов делает невозможным и нереальным решение задачи полной формализации протекающих в них процессов. Даже вероятностные модели оказываются слишком точными для подобных объектов и не могут быть построены из-за отсутствия нео бходимой статистической информации. Центральным звеном управления в этих новых объектах, как правило, является человек, характеризующийся всей гаммой потребностей, мотивов и целей, недоступных для полного анализа даже ему самому. Принятие решений в этих условиях происходит в многообъектной, многофункциональной системе, содержащей неопределенности, неизбежно связанные с человеком, его психикой, поведением. Они по необходимости должны носить многопараметрический, многокритериальный характер, основываться на анализе информации, который позволял вы находить достаточно рациональные решения, касающиеся (Производственных процессов, научных экспериментов, исследовательских разработок -и т. п. Но опыт кибернетики свидетельствует о том, что достигнуть этого довольно трудно. Отсюда оживленные поиски новых подходов и новых математических средств. Одним из направлений, в которых ныне активно ведется поиск, является теория нежестких объектов — размытых множеств, нечетких алгоритмов, расплывчатых понятий и т. п. [c.166]
Основная целевая направленность книги — показать роль и место статистических методов в управлении качеством продукции. Рассмотрены основные применяемые на практике методы статистического обеспечения анализа точности и стабильности технологических процессов. Показана возможность использования этих методов в приемочном контроле, что особенно важно в условиях госприемки. Изложение материала иллюстрируется примерами, основанными на ситуациях, наиболее часто встречающихся на практике. [c.2]
В ходе анализа финансовых данных любой ряд динамики, будь то процентные ставки или цены на финансовые активы, можно разбить на две компоненты, одна из которых изменяется случайным образом, а другая подчиняется определенному закону. Колебания финансовых переменных значительно изменяются во времени бурные периоды с высокой волатильностью переменных сменяют спокойные периоды и наоборот. В некоторых случаях вола-тильность играет ключевую роль в ценообразовании на финансовые активы. В частности, курсы акций напрямую зависят от ожидаемой волатильности доходов корпораций. Все финансовые учреждения без исключения стремятся адекватно оценить волатильность в целях успешного управления рисками. В свое время Трюгве Хаавельмо, нобелевский лауреат по экономике 1989 г., предложил рассматривать изменение экономических переменных как однородный стохастический (случайный) процесс. Вплоть до 1980-х гг. экономисты для анализа финансовых рынков применяли статистические методы, предполагавшие постоянную волатильность во времени. В 1982 г. Роберт Ингл развил новую эконометрическую концепцию, позволяющую анализировать периоды с разной волатильностью. Он ввел кластеризацию данных и условную дисперсию ошибок, которая завесит от времени. Свою разработку Ингл назвал авторегрессионной гетероскедастической моделью , с ее помощью можно точно описать множество временных рядов, встречающихся в экономике. Метод Ингла сегодня применяется финансовыми аналитиками в целях оценки финансовых активов и портфельных рисков. [c.197]
К сложным статистическим методам относятся, например, корреляционно-регрессионный, дисперсионный, факторный анализ и др. Пользоваться методами этой группы могут только специалисты с хорошей математической подготовкой. Для широкого практического использования, которое предусматривает обязательность понимания применяемых для управления качеством методов всеми участниками процесса, они не пригодны. Поэтому Союз японских ученых и инженеров (JUSE) собрал воедино семь достаточно простых в использовании и наглядных методов анализа процессов, которые получили название семь инструментов управления качеством. При всей простоте они относятся к статистическим методам и позволяют получать достаточно достоверные результаты, что дает возможность менеджерам и специалистам пользоваться этими результатами. [c.263]
Участников знакомят с методологией ведения бизнеса по системе Six Sigma и дают им возможность научиться использовать статистические инструменты, необходимые для ее применения. Программа семинара построена на основе моделирования реальных ситуаций, чтобы участники изучили методологию определения, измерения, анализа, улучшения и контроля. Статистические методы включают использование схем информационных потоков, анализ стандартных операционных процедур (SOP), диаграммы взаимозависимости, процедуры типа ввод — процесс — выход (IPO), гистограммы, диаграммы рассеивания (курсив авт.), диаграммы Парето, схемы управления, схемы процессов, планирование экспериментов, системы измерения, анализ характера и последствий отказов (FMEA). [c.295]
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]
В работе расмотрены все важнейшие направления количественного анализа хозяйственой деятельности предприятий (основы теоретической статистики и теории вероятностей, применение корреляционно-регрессионного метода для изучения взаимосвязей экономических явлений и процессов). Кроме того, в работе изложена статистическая методология решения конкретных менеджерских и маркетинговых задач (управления проектами, управления запасами, анализа доходности финансовых вложений). Применение линейного программирования в экономике показано в работе на основе решения транспортной задачи. Просим обратить внимание, что в предложенных автором практических примерах в качестве временных периодов приводятся 1997 и 1998 г. В реальности же, с точки зрения статистической обработки информации, эти сведения никак не могут быть сейчас представлены, так как в научный оборот поступают сведения только за 1996 г. [c.5]