Анализ множественных связей

Анализ множественных связей  [c.87]

Учитывая множественность связей процессов материально-духовного мира, аналитики вынуждены всегда предварительно определять условия экономического анализа и уточнять их для обоснования управленческих решений и процесс анализа рассматривать относительно конкретного объекта, выделенного из множества (бригада, цех, предприятие, отрасль, процесс сбыта или страхования...). Это важный принцип анализа, который, с одной стороны, создает трудности в получении уточненной сопоставимой информации для объекта анализа, а с другой - дает неоспоримые преимущества для творческого обоснования управленческих решений. Главное при этом  [c.184]


Анализ множественных ранговых связей  [c.116]

Примеры. Рассмотрим примеры, в которых реализуются приведенные выше рекомендации по статистическому анализу множественных ранговых связей.  [c.122]

Выбор уравнения связи в многофакторных моделях задача сложная, поэтому предварительный качественный анализ характера связи каждого из п факторов с удельной фондоемкостью во многом определяет реальность получаемых результатов. При линейной или близкой к ней связи, применяется линейное уравнение множественной корреляции  [c.524]

При оценке линейной множественной связи рассчитывают коэффициент множественной корреляции. По смыслу он отражает тесноту связи между вариацией зависимой переменной и вариациями всех включенных в анализ независимых переменных. Обычно сначала строится линейная множественная регрессия, а затем оценивается сам коэффициент.  [c.137]


Принимая во внимание множественность связей в экономике, аналитики должны предварительно определить условия экономического анализа и уточнить их для обоснования нововведений и принятия управленческих решений. Процесс анализа всегда следует рассматривать относительно конкретного объекта исследования, выделенного из множества структур отрасль, предприятие, цех, процесс сбыта или страхования и т. д. Совокупность множества элементов, которые составляют предмет труда инновационного менеджера, представленного в обобщенном виде, называется предметной областью. От правильного определения предметной области зависит эффективность внедрения инноваций. Одним из элементов такого определения является язык описания инновационных технологий. Язык служит средством изображения интеллектуальной сущности технологии. Различают следующие виды языков  [c.58]

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]

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]


В практике оперативного управления приняты две формы контроля — активная и пассивная. Пассивный контроль осуществляется преимущественно дискретно по окончании выполнения всего процесса или его части, или же через некоторые промежутки времени (смену, сутки). Эта форма не оказывает существенного влияния на течение производственного процесса, поскольку исключаются возможности устранения отклонений. При активном контроле предполагаются непрерывный или периодический (почасовой) анализ производственной ситуации и внесение необходимых коррективов для обеспечения выполнения установленных заданий. Оперативный контроль— наиболее активная форма контроля. По числу контролируемых величин контроль может быть единичным, или одновременным, множественным, или многомерным. В зависимости от объема контрольных операций различают одно- и многофункциональный контроль. Роль контроля в оперативном управлении трудно переоценить. Он является исходной предпосылкой для предотвращения и устранения возникших отклонений от заданной программы. Это достигается регулированием производства. Регулирование в оперативном управлении — это процесс, целью которого является обеспечение движения производства в заранее установленном порядке. При осуществлении производственного процесса изменяются ситуации, нарушаются установленные связи, возникают перебои в обеспечении материальными и трудовыми ресурсами и т. д. Регулирование призвано учитывать возможность таких отклонений в производстве и своевременно принимать меры к их предупреждению. В связи с этим регулирование как процесс должен быть гибким, динамичным, творческим. Разделение контроля и регулирования на два процесс весьма условно. Несмотря на то, что по своему содержанию функции контроля и регулирования разнородны, они органически сливаются, а их действия представляют определенное единство. В самом деле, только в процессе выполнения контрольных функций определяется необходимость в регулировании. В свою очередь, регулирование, корректируя ход производства, предопределяет изменение результатов его функционирования и вызывает потребность в контроле.  [c.114]

Анализ полученной формы связи по той же причине, что и в первом случае, позволяет сделать вывод о непригодности и этой модели. Коэффициент множественной корреляции хотя и имеет более высокое значение, чем в линейной зависимости (0,93), но по величине средней ошибки аппроксимации (б = 12,4%) это уравнение регрессии подлежит исключению из дальнейшего перебора.  [c.29]

Приемы корреляционного анализа используются для измерения влияния факторов в стохастическом анализе, когда взаимосвязь между показателями неполная, вероятностная. Различают парную и множественную корреляцию. Парная корреляция - это связь между двумя показателями, один из которых является факторным, а другой -результативным. Множественная корреляция возникает от взаимодействия нескольких факторов с результативным показателем.  [c.64]

В случае нелинейности связи и при изучении множественной корреляции задача определения тесноты связи соотносится с проблемой изучения аналитической формы связи (коэффициент или отношение корреляции в этом случае прямо зависит от выбранной формы связи). Выявление аналитической формы связи означает моделирование хозяйственного процесса путем выявления закономерностей формирования значений результативного показателя под влиянием факторных показателей. Это основная и самая сложная задача в экономическом анализе, которая при стохастическом подходе решается методом регрессионного анализа.  [c.114]

Следующий этап корреляционного анализа — расчет уравнения связи (регрессии). Решение проводится обычно шаговым способом. Сначала в расчет принимается один фактор, который оказывает наиболее значимое влияние на результативный показатель, потом второй, третий и т.д. И на каждом шаге рассчитываются уравнение связи, множественный коэффициент корреляции и детерминации, /""-отношение (критерий Фишера), стандартная ошибка и другие показатели, с помощью которых оценивается надежность уравнения связи. Величина их на каждом шаге сравнивается с предыдущей. Чем выше величина коэффициентов множественной корреляции, детерминации и критерия Фишера и чем ниже величина стандартной ошибки, тем точнее уравнение связи описывает зависимости, сложившиеся между исследуемыми показателями. Если добавление следующих факторов не улучшает оценочных показателей связи, то надо их отбросить, т.е. остановиться на том уравнении, где эти показатели наиболее оптимальны.  [c.149]

Для изучения влияния одних процентных ставок на другие целесообразно проводить корреляционно-регрессионный анализ, позволяющий измерить тесноту связи между изучаемыми показателями (корреляционный анализ) и определить теоретическую форму связи между ними (регрессионный анализ). Прежде всего необходимо получить подтверждение о том, что связь между двумя или более изучаемыми показателями существует, а затем измерить ее. Применение тех или иных методов корреляционного анализа зависит от целей исследования. В случае парной корреляции, т.е. когда анализу подвергается влияние одного показателя (фактора, х) на другой (результат, у), чаще всего используют линейный коэффициент корреляции. В случае множественной корреляции, т.е. когда проводят анализ влияния нескольких факторов (л , х . ... л ) на результат (у), как правило, рассчитывают парные, частные и совокупный коэффициенты корреляции.  [c.622]

После проведения корреляционного анализа принимается решение о целесообразности построения уравнения регрессии, с помощью которого определяется аналитическое выражение формы связи между отдельными видами процентных ставок. С помощью регрессионного анализа выявляется изменение одной величины (результата) под влиянием одного или нескольких факторов, а множество прочих причин, оказывающих влияние на результат, принимается за постоянные и средние значения. Регрессия может быть однофакторной (парной) и многофакторной (множественной). Подбор аналитических функций (линейных и криволинейных) для построения уравнения регрессии осуществляется аналогично подбору функций для уравнения тренда. На практике теоретическая форма связи определяется с использованием пакета статистических программ на ПЭВМ. Для наглядного изображения теоретической формы связи значения показателей, полученные с помощью уравнения регрессии, наносят на график и сравнивают их с эмпирическими данными.  [c.624]

Функциональная связь двух величин возможна лишь при условии, что вторая из них зависит только от первой и ни от чего более. В реальной природе (и тем более в обществе) таких связей нет они являются лишь абстракциями, полезными и необходимыми при анализе явлений, но упрощающими реальность. Функциональная зависимость данной величины у от многих факторов х,, х2,. .., t возможна только в том случае, если величина всегда зависит только от перечисленного набора факторов х, х-,. .., xk и ни от чего более. Между тем все явления и процессы безграничного реального мира связаны между собой, и нет такого конечного числа переменных k, которые абсолютно полно определяли бы собою зависимую величину у. Следовательно, множественная функциональная зависимость переменных есть тоже абстракция, упрощающая реальность.  [c.227]

Проблемы множественного корреляционно-регрессионного анализа и моделирования подробно изучаются в специальном курсе того же названия. В курсе Общая теория статистики рассматриваются только самые общие вопросы этой сложной проблемы и дается начальное представление о методике построения уравнения множественной регрессии и показателей связи. Рассмотрим линейную  [c.268]

Комплексный анализ предусматривает изучение объектов анализа, которые описываются множественностью факторов и отражают причинно-следственные связи многих взаимосвязанных сторон деятельности предприятия. Комплексный многофакторный анализ требует  [c.166]

Регрессионный анализ заключается в определении аналитического выражения связи, в котором изменение одной величины (называемой зависимой, или результативным признаком) обусловлено влиянием одной или нескольких независимых величин (факторов), а множество всех прочих факторов, также оказывающих влияние на зависимую величину, принимается за постоянные и средние значения. Регрессия может быть однофакторной (парной) и многофакторной (множественной).  [c.113]

Экономические явления, как правило, определяются большим числом одновременно и совокупно действующих факторов. В связи с этим часто возникает задача исследования зависимости одной зависимой переменной Y от нескольких объясняющих переменных Х, Х ,..., Х . Эта задача решается с помощью множественного регрессионного анализа.  [c.82]

Вследствие усложнения производственного процесса, с одной стороны, и воздействия внешних факторов, с другой-возрастает значение перспективного стратегического планирования. В связи с этим развитие методов системного анализа для обоснования управленческих решений приобретает особое значение. Он предполагает использование единого подхода к выбору целей, поскольку при решении проблем управления выявляются множественность и противоречивость целей, подлежащих уточнению, и необходимость их ранжирования.  [c.314]

При построении параметрических рядов машин, как и при любом экономическом анализе, недостаточно дать направление влияния (прямая, обратная связь) отдельных факторов на величину затрат, а необходимо знать и количественную сторону этого влияния. Конструкторы, чтобы изучить характер и степень влияния одних факторов на другие, производят наблюдения или опыт, измеряя значение одного фактора при разных значениях другого при условии постоянства значений прочих факторов. Экономист практически лишен возможности провести такой опыт. Поэтому только глубокий анализ отчетных и плановых данных позволяет ему выявить формы связи и степень влияния между факторами. Такой анализ может быть проведен с помощью методов математической статистики, а именно с помощью корреляционного анализа, который позволяет определить форму и степень влияния (тесноту связи) как отдельных факторов (в случае исследования парной зависимости), так и групп факторов (при исследовании множественной зависимости на исследуемую величину).  [c.48]

Четвертым методом экономического анализа является математическое моделирование, т. е. построение математических моделей, отражающих внутренние связи между показателями и факторами. С помощью математических моделей удается определить нормативный или расчетный уровень таких важных показателей, как себестоимость, цена, трудоемкость. Математическое моделирование базируется на теории вероятностей, математической статистике, линейной алгебре и других разделах математики, поэтому экономический анализ называют иногда экономико-статистическим. Математические модели (парной или множественной корреляции) не дают точного отражения реального экономического процесса. Формализация зависимостей и связей всегда связана с рядом допущений. Тем не менее точность получаемых с помощью моделей результатов обычно вполне удовлетворительна. Очень часто математические модели изображают в виде номограмм и графиков, которые позволяют наглядно показать зависимости и быстро получить результат, не прибегая к вычислениям.  [c.187]

Составить таблицу дисперсионного анализа для проверки при уровне значимости а = 0,05 статистической значимости уравнения множественной регрессии и его показателя тесноты связи.  [c.61]

Моделирование таких объектов с достаточной для получения практически значимых результатов многосторонностью заставляет рассматривать их как сложные системы с переменной структурой, множественными внешними и внутренними связями. При этом должны учитываться разнообразные информационные, финансовые, материальные, энергетические потоки, необходимо также предусматривать анализ последствий изменения структуры системы возможных критических ситуаций и т. п.  [c.86]

В прогнозирований методы экстраполяционных трендов дополняются методами корреляции трендов, в рамках которых исследуется связь между различными тенденциями в целях установления их взаимного влияния и, следовательно, повышения качества прогнозов. Корреляционный анализ может исследовать взаимосвязь между двумя показателями (парная корреляция) или между многими показателями (множественная корреляция).  [c.130]

Отсюда видно, что если выбор типа регрессии не основывается на принципиальных соображениях профессионального характера, рост множественного корреляционного отношения может быть чисто иллюзорным. Только профессиональный анализ служит базой для содержательной оценки уровня связи.  [c.140]

Основные задачи статистического анализа связей между ранжировками. Предположим, мы ввели измерители парной и множественной ранговой статистической связи (см. ниже п. 2.2—2.3). Тогда, опираясь на эти характеристики, исследователь чаще всего пытается решить следующие три основные задачи статистического анализа структуры и характера связей, существующих между изучаемыми порядковыми переменными.  [c.102]

Парные и множественные характеристики ранговой корреляции являются удобным инструментом решения основных задач (см. задачи А, В и С в п. 2.1.3) статистического анализа связей между порядковыми переменными (см. п. 2.3.3 и примеры 2.1 — 2.4).  [c.125]

В дисперсионном анализе, множественной регрессии и искри нантном анализе в качестве зависимой переменной рассматривается одна переменная, а остальные являются независимыми (предикторами). Однако в факторном анализе такого разграничения не делают. Поэтому факторный анализ — это скорее метод анализа взаимозависимости (interdependen e te hnique), поскольку в факторном анализе проверяются всевозможные варианты взаимозависимых связей [2].  [c.718]

Особо следует отметить, что аналитиков интересуют не только и, быть может, не столько одномерные (одноаспектные) запросы, сколько сложные запросы с несколькими аспектами анализа и множественными связями. Например, в запросе могут быть наложены ограничения на временной период, перечень продуктов и услуг, подвергающихся анализу, региональные ограничения и т.п. Несмотря на то, что подобные запросы могут быть описаны заранее, делать это не всегда удобно из-за непредсказуемости и множественности запросов. Кроме того, анализ только начинается, но никак не заканчивается констатацией и фиксацией фактов, происходивших в прошлом. Наиболее интересным эффектом от аналитических инструментов является прогноз на будущее и наличие механизмов моделирования по схеме "что. .., если. ..". Именно на эти возможности и ориентированы многие программные продукты, появившиеся на рынке в последнее время.  [c.122]

Необходимость применения многофакторного корреляционного анализа. Этапы многофакторного корреляционного анализа. Правила отбора факторов для корреляционной модели. Обоснование необходимого объема выборки данных для корреляционного анализа. Сбор и статистическая оценка исходной информации. Способы обоснования уравнения связи. Основные показатели связи в корреляционном анализе и их интерпретация. Сущность парных (общих), частных и множественных коэффициентов корреляции и детерминации. Оценка значимости коэффициентов корреляции. Порядок расчета уравнения множественной регрессии шаговым способом. Интерпретация его параметров. Назначение коэффициентов эластичности и стандартизированных бетта-коэф-фициентов.  [c.138]

В последнее время в указанной связи озабоченность вызывают акции, которые в определенных ситуациях имеют черты долгового обязательства. Наиболее известным примером служат планы владения служащими акциями своих компаний (ESOP). В рамках таких планов фирма ссужает деньги сотрудникам, с тем чтобы они могли купить акции фирмы. Капитал, образованный за счет таких сделок, имеет смысл с позиций анализа финансовой отчетности лишь после того, как сотрудники погасили ссуды. В зависимости от конкретной формы ESOP, которая зависит от налоговых льгот для компании и сотрудников, такой капитал может служить слабой гарантией для кредитора. Определить природу этих гибридных акций более важно, чем детально выверить счета раздела собственного капитала в балансе. Любой перечень множественных классов акций требует юридической оценки для выяснения различных прав и последствий, вытекающих из каждого класса.  [c.189]

Блок 7 — вычисление парных коэффициентов корреляции (гух). В случае анализа однофакторной зависимости исчисление коэффициента множественной корреляции не проводится. При многофакторной зависимости вычисление гух предусмотрено для предварительного исследования тесноты связи между изучаемыми величинами. Расчет предусмотрен модулем М106.  [c.48]

Общий вывод таков лучше использовать несколько методов прогнозирования, а не ограничиваться каким-то одним. В первую очередь, стоит подумать о Делъфи, подкрепляя этот метод анализом временных рядов и скользящими средними. Чтобы объяснить некоторые из полученных тенденций, можно воспользоваться барометрическим подходом (чтобы специально посмотреть, как продажи продукта связаны с покупками потребителей, как-то продажи экскаваторов и строительство новых домов). В несколько более длительной перспективе по причине использования ресурсов выгоднее один раз построить простую модель множественной регрессии и использовать ее с помощью любого табличного процессора, такого как Lotus 1-2-3.  [c.211]

КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ (в экономике) [ orrelation analysis] — ветвь математической статистики, изучающая взаимосвязи между изменяющимися величинами (корреляция — соотношение, от лат. orrelatio). Взаимосвязь может быть полная (т.е. функциональная) и неполная, когда зависимость связанных величин искажена влиянием посторонних, дополнительных факторов. Примером функциональной связи является соотношение выпуска и потребления продукции, когда она дефицитна во сколько раз больше выпуск, во столько раз больше продажа (все распродается, ничего не остается в запасе). Примером корреляционной связи может служить соотношение стажа рабочих и их производительности труда. Известно, что в среднем производительность труда рабочих тем выше, чем больше их стаж. Однако бывает, и нередко, что молодой рабочий (из-за влияния таких дополнительных факторов, как образование, здоровье и т.д.) работает лучше пожилого. Чем больше влияние этих дополнительных факторов, тем менее тесна связь между стажем и выработкой, и наоборот. В таком случае коэффициент корреляции (см. Корреляция) между двумя величинами — стажем и производительностью — занимает промежуточное положение между нулем и единицей, в зависимости от силы (тесноты) взаимосвязи. Именно такие взаимосвязи изучает К.а. Он может рассматривать и более сложные корреляционные связи — не между двумя переменными (это называется парной корреляцией), как в описанном случае, а между многими (множественная корреляция).  [c.154]

Метод Р.а. состоит в выводе уравнения регрессии (включая оценку его параметров), с помощью которого находится средняя величина случайной переменной, если величина другой (или других в случае множественной или многофакторной регрессии) известна. (В отличие от этого корреляционный анализ применяется для нахождения и выражения тесноты связи между случайными величинами71.)  [c.305]

Для анализа взаимосвязи или связи экономических показателей приходится обращаться к совокупности статистических параметров средних величин, средних квадрати-ческих отклонений, параметров распределения, парных и частных коэффициентов корреляции, коэффициентов влияния, корреляционных отношений, параметров уравнений регрессии, остаточных дисперсий, множественных коэффициентов корреляции и множественных корреляционных отношений. Для краткости совокупность статистических параметров, описывающих множество экономических показателей и взаимосвязь между ними, мы называем экономико-статистической моделью.  [c.12]

Важную роль в анализе D F играет концепция альтернативных затрат (упу щенных возможностей), или цена шанса Предположим, некая фирма неожи данно выигрывает судебный процесс и получает компенсацию 100000 дол. за тем данная фирма оценивает несколько альтернативных проектов с целью ин вестирования данной суммы Будут ли эти 100000 дол иметь какую-то се бестоимость, или они могут рассматриваться как бесплатный капитал На первый взгляд может показаться, что данная сумма имеет нулевую себестои мость — ведь она явилась неожиданным подарком судьбы Однако, как только фирма начинает взвешивать различные инвестиционные альтернативы, оказы вается, что каждая альтернатива сопряжена с потерей возможных доходов от неучастия в других проектах. Инвестируя 100000 дол в один из проектов, фирма лишается возможности инвестировать их во все другие проекты. Таким образом, себестоимость инвестируемого капитала, принимаемая в размере аль тернативных затрат, существует даже в том случае, когда его первоначальное формирование не было связано с какими-либо прямыми затратами Применя емая при анализе D F для инвестиций ставка дисконта должна отражать аль тернативные затраты, но как оценить их величину в условиях множественности проектов Считается, что ставка дисконта должна отражать доход, который мог бы быть получен при инвестировании средств в наилучший из возможных аль тернативных проектов, имеющих одинаковую степень риска Например, если  [c.4]

Аналич гттавных компонент и факторный анализ — это методы анализа структуры данных в рамках многофакторности. Вместе с множественной регрессией (см. гл. 6) и многофакторной корреляцией в рядах динамики (см. гл. 8) эти методы наиболее часто используются в многофакторном анализе. Они отличаются от множественной регрессии тем, что целью регрессии является определение связи между экзогенной переменной и множеством эндогенных переменных. В случае анализа главных компонент и факторного анализа исследуется взаимоотношение только между эндогенными переменными. В отличие от корреляции в рядах динамики отношения между эндогенными переменными не обязательно должны быть устойчивыми.  [c.493]