При анализе фактических и расчетных показателей эффективности организационно-технических мероприятий обычно применяют методы математической статистики (уравнения корреляции, дисперсионный анализ, теорию вероятностей, законы больших чисел, метод полного факторного анализа, метод наименьших квадратов, математической обработки динамических рядов и т. д.). Следует иметь в виду, что математические методы и ЭВМ следует использовать при качественном анализе основных критериев и показателей эффективностей, выявлении взаимообусловленных связей и зависимостей. [c.98]
После построения уравнения регрессии необходимо сделать проверку его значимости с помощью специальных критериев установить, не является ли полученная зависимость, выраженная уравнением регрессии, случайной, т.е. можно ли ее использовать в прогнозных целях и для факторного анализа. В статистике разработаны методики строгой проверки значимости коэффициентов регрессии с помощью дисперсионного анализа и расчета специальных критериев (например, F-критерия). Нестрогая проверка может быть выполнена путем расчета среднего относительного линейного отклонения (ё), называемого средней ошибкой аппроксимации [c.123]
Балансовый метод в сочетании с методом группировок широко используется в экономической статистике. Метод группировок, можно сказать, пронизывает все части экономической статистики и, как говорят статистики, является душой статистического исследования. Методом группировок широко пользовался В. И. Ленин Для изучения социально-экономических процессов, происходящих в народном хозяйстве. Анализ результатов статистических группировок требует применения методов математической статистики рядов распределения, теории корреляции, дисперсионного анализа, факторного анализа и т. п. Широко в экономической статистике должны применяться теоретико-вероятностные методы (в изучении Уровня жизни населения, в изучении различных видов массового обслуживания и т. д.), ч [c.15]
Приводится описание основ построения и возможностей применения двух важнейших групп математических моделей, наиболее широко используемых в настоящее время в строительстве экономико-статистических моделей, в которых используются методы математической статистики (выборочный метод, дисперсионный анализ, ряды и метод корреляции) моделей линейного программирования, применяемых для решения транспортной, распределительной и общей задачи линейного программирования. [c.2]
Если информации мало и она не точна, то среда становится неопределенной, и наоборот. Чем неопределённее внешнее окружение, тем труднее принимать эффективное решение. По наличию информации условия внешней среды классифицируются на условия определенности, риска и неопределенности. Условия определенности существуют тогда, когда руководитель точно знает результат, который будет иметь каждый выбор. В условиях риска вероятность результата каждого решения можно определить с известной достоверностью. Понятие риск здесь используется не в смысле опасности, а относится к уровню определенности, с которой можно прогнозировать результат. Риск -- это возможная опасность получения негативного результата входе реализации принятого варианта решения (альтернативной стратегии действия) при наличии множества случайных факторов. Условия считаются неопределёнными, если информации недостаточно для прогнозирования уровня вероятности результатов в зависимости от выбора. Для принятия решения в этом случае используется экспертный анализ, теория вероятности, математическая статистика, теория игр, регрессионный и дисперсионный анализ. [c.56]
Чем удачнее подобрана модель, тем точнее она отражает характерные черты анализируемого процесса, тем достовернее полученные результаты. К построению моделей подходят по-разному используют методы математического программирования (линейное, динамичное, выпуклое, стохастическое), сетевого и матричного планирования, математической статистики (дисперсионный и регрессионный анализы, группировка совокупностей по статистическим критериям) и т.д. [c.33]
Для изучения одномерных статистических совокупностей используются вариационный ряд, законы распределения, выборочный метод. Для изучения многомерных статистических совокупностей применяют корреляции, регрессии, дисперсионный, ковариационный, спектральный, компонентный, факторный виды анализа, изучаемые в курсах теории статистики. [c.96]
Наиболее широко в перечне методов маркетингового анализа представлена статистика. Методология маркетингового анализа использует следующие статистические методы абсолютные, средние, относительные величины, динамические ряды и ряды распределения, группировки, индексы, вариационный и дисперсионный анализ, корреляционно-регрессионный и многомерный анализ, графический метод, трендовые модели, методы экспертных оценок. Эконометрика в маркетинге представлена методами линейного и нелинейного моделирования, а также динамического программирования, моделями, базирующимися на теории массового обслуживания (теория очередей) и теории принятия решений (теория риска), имитационными моделями. Самостоятельное значение придается логистическим моделям управления г отоками товаров и денег и оптимизации товарных запасов. В маркетинговом анализе широко используются квалиметрические методы, а также методы социометрии. Стратегические матрицы (решетки), используемые в маркетинговом планировании для целей разработки оптимальной стратегии, могут найти применение и в маркетинговом анализе - для определения рейтинга фирмы и ее позиции на рынке, для прогноза риска и т.п. Немаловажное значение придается также неформальному описательному и качественному анализу, сценариям развития и т.п. [c.100]
Смотреть страницы где упоминается термин Статистики, используемые дисперсионном анализе
: [c.376]Смотреть главы в:
Маркетинговые исследования Издание 3 -> Статистики, используемые дисперсионном анализе