Целесообразно применять метод главных компонент совместно с методами статистического анализа, например, в множественном регрессионном анализе вместо большого набора независимых переменных xi, X2,. .., хт можно рассмотреть гораздо меньший набор главных компонент, к тому не коррелирующих друг с [c.185]
Требование 6 = б рац. Требование устойчивости тахограммы к ошибкам вытекает из следующих соображений. Расчетная тахо-грамма характеризуется не только значениями управляемых параметров К и Kz, но также и независимыми переменными Мст и н /, которые в конечном счете определяют еи, получаемое из выражения (16а). При допущениях в расчетах неучтенных колебаний /Ист и / всегда будут наблюдаться отклонения начального замедления ЕЦ от его расчетного значения. Здесь могут быть два случая (рис. 32) еп.ф<ец и еи.ф>ен (бн.ф — фактическое значение замедления). В первом случае за счет изменения дозировки тор- [c.67]
Математически задача анализа производительности труда формулируется следующим образом требуется найти аналитическое выражение зависимости производительности труда от определяющих ее факторов-аргументов, т. е. найти функцию y = f(x). При этом под факторами-аргументами или просто факторами будем понимать все независимые переменные уравнения регрессии (х , х2,. .., хп). [c.63]
Формула (36) представляет собой степенной ряд. Обычно степенные ряды используются для аппроксимации зависимостей, аналитическое выражение которых неизвестно и которые заданы только эмпирическими значениями зависимой и независимой переменных. В данном же случае разложение в ряд получено теоретическим путем и имеет более глубокий смысл, чем простая подгонка проектных данных под определенную кривую, поскольку коэффициенты при его членах имеют вполне определенное экономическое содержание и размерность. [c.118]
Все исходные данные модели разделены на постоянные и независимые переменные величины. [c.66]
К независимым переменным относятся величины, по условиям данной задачи изменяемые в определенных пределах, и рациональные значения, которые устанавливаются в процессе решения при заданных К, М, п. [c.66]
Переменные затраты TWR очень незначительны, и существует твердая уверенность в том, что вклад составит 90% выручки от реализации. Выручку и постоянные затраты можно считать статистически независимыми переменными. [c.431]
Метод наименьших квадратов. Согласно этому методу прямая затрат строится таким образом, чтобы сумма квадратов отклонений расстояний от всех точек до теоретической линии регрессии была бы минимальной. Для установления зависимости между затратами и объемом и определения суммы затрат используют методы математической статистики, в частности метод наименьших квадратов (МНК). Функция Y = а + ЬХ, отражающая связь между зависимой и независимой переменными, называется уравнением регрессии, а и b -параметры уравнения. [c.98]
Применительно к задачам управленческого учета функция Y в этом уравнении - зависимая переменная (общая сумма затрат, смешанные затраты) а - общая сумма постоянных затрат Ь- переменные затраты на единицу продукции X - независимая переменная (объем производства). [c.98]
Построение графика разброса представляет собой процесс нанесения на график фактических затрат за некоторый период в зависимости от объема производства за этот же период. На рис. 8.1 показана зависимость фактической месячной заработной платы работников отдела отгрузки продукции от нормативных трудозатрат производственных работников предприятия. График разброса позволяет получить наглядное представление, но он не дает количественного измерения тесноты связи между фактическими затратами и фактическим объемом производства. Это и не является целью данного метода. Однако он показывает, существует ли какое-либо соотношение между независимой переменной х и зависимой переменной у. [c.206]
Если анализируемые расходы имеют очень слабую корреляцию с каким-либо одним контрольным показателем сметы, то использование нескольких показателей позволит лучше описать изменение величины интересующих нас расходов. Например, вполне возможно, что в отделе отгрузки продукции некоторая комбинация количества отгруженной продукции в килограммах и числа обработанных заказов может оказаться значительно лучшей независимой переменной для [c.212]
На рис. 15.1 показан график, на котором зависимой переменной является ожидаемая прибыль, приведенная в оценке настоящего времени, а независимой переменной является изменение одного из показателей в процентах. Чем более крутой наклон имеет прямая, тем более чувствительной является ожидаемая прибыль, приведенная в оценке настоящего времени, к изменению параметра. Прямые проведены лишь для иллюстрации, и они показывают различные возможные показатели. [c.414]
При разработке этил моделей самостоятельную проблему представляет нахождение значений независимых переменных (национальный доход и произведенная продукция) в прогнозируемом периоде. Для их определения используются прогнозные расчеты ука- [c.152]
X - объем независимой переменной (такой как прямые трудозатраты [c.229]
Выделяют шесть этапов разработки функции затрат (1) предварительная оценка (2) выбор независимой переменной (3) выбор зависимой переменной (4) сбор данных (5) графическое отображение (6) оценка результатов. [c.230]
Выбор зависимой переменной. Выбор зависимой переменной "у" ориентируется на ее дальнейшее использование при принятии решения. Допустим, целью является прогнозирование накладных затрат поточной линии. В таком случае все относящиеся к ней расходы объединяются в "у", если все составляющие зависимой величины имеют похожие взаимосвязи с независимыми переменными. Если существует множество связей, то исследуются несколько затратных функций. [c.230]
Выбор независимой переменной. Независимая переменная, именуемая "х", иногда называется контролируемой, так как показатели объема определяются лицом, ответственным за принятие решений. [c.230]
В совершенстве независимая переменная должна быть экономически обоснованной и измеримой. Интервал независимой переменной, для которого определена функция затрат, называется областью релевантности. [c.230]
Графическое отображение данных. Этот этап критический в оценке взаимосвязи затрат. Выражение "Лучше один раз увидеть, чем сто раз услышать" передает смысл графического представления. При изучении графика наглядно выявляются взаимосвязи между зависимой и независимой переменной, отбрасываются ошибочные и нехарактерные данные, четко определяются границы релевантной области функции затрат. [c.231]
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]
В идеале аналитик получает множество данных о зависимых и независимых переменных, величина которых подвержена значительным колебаниям. Для исследования динамики затрат за длительный период времени применяют два метода [c.235]
Затраты не согласованы с независимой переменной. Эта проблема возникает в тех случаях, когда в учете пренебрегают "принципом начисления". Например, вспомогательные материалы приобретаются не регулярно, и их запасают в цехах для последующего использования. Если учет ведется на основе "кассового" метода, то может показаться, что в некоторые месяцы вспомогательные материалы не использовались, а в другие их потребление чрезмерно. Решением данной проблемы является применение принципа начисления, позволяющего достигнуть соответствия между затратами и зависимой переменной. [c.236]
Различная продолжительность периодов при измерении зависимых и независимых переменных. Например, затраты труда собираются помесячно, в то время как объем - понедельно. [c.236]
Прогнозирование поведения затрат влияет на принятие большинства решений. При этом наиболее широко используются следующие допущения линейная аппроксимация функции затрат, использование одной независимой переменной при определении поведения затрат. Если эти допущения не удовлетворяют поставленным целям, то возможно применение нелинейной функции затрат или ввода дополнительных независимых переменных. [c.245]
Выделяют шесть этапов разработки функции затрат (1) предварительная оценка, (2) выбор независимой переменной, (3) выбор зависимой переменной, (4) сбор данных, (5) графическое отображение данных, (6) оценка результата. В большинстве случаев аналитик затрат тратит определенное время для прохождения этих этапов перед выбором наиболее приемлемой функции затрат. [c.248]
Инфляции может быть подвержена как зависимая, так и независимая переменная функция затрат, что обусловливает изменение соотношения между элементами в течение периода. Для решения этой проблемы применяют несколько методов, отдельно или комбинируя их между собой. [c.248]
Три основных момента распределения затрат. 1. Выбираются объекты, на которые относятся затраты (независимая переменная). Например, продукция, услуги, переделы, контракты, цехи. [c.275]
Простая регрессия — это функция с одной независимой переменной, которая выражается уравнением прямой, параболой второго и n-го порядка, гиперболой, уравнением показательной степенной кривой и т. д. [c.66]
Среди мер по устранению или уменьшению мультиколлинеарности отметим следующие 1) построение уравнений регрессии по отклонениям от тренда или конечным разностям 2) преобразование множества независимых переменных в несколько ортогональных множеств при помощи методов многомерного статистического анализа (факторного анализа или метода главных компонент) 3) исключение из рассмотрения одного или нескольких линейно связанных аргументов. [c.71]
Регрессионная модель. Во многих практических задачах анализа, изучая различного рода связи в экономических системах, необходимо на основании статистических или учетных данных выразить зависимую переменную в виде некоторой математической функции от независимых переменных— регрессоров, т.е. построить регрессионную модель. Регрессионный анализ позволяет [c.88]
Средний такт является переменной величиной, так как он представляет собой функцию двух независимых переменных Впл и Грас-ч. Увеличение выпуска продукции в один и%эт же календарный период времени означает сокращение такта, повышение производительности труда, перевыполнение план-а — следовательно, сокращение такта обеспечивает увеличение объема выпуска продукции, снижение ее себестоимости и улучшение других показателей, а в некоторых случаях это может являться основанием для сокращения числа смен. Поэтому при определении /ср необходимо предварительно проанализировать ряд вариантов. [c.37]
Ниже приводится пример использования метода наименьших квадратов для построения фафика линейной зависимости на основе представленных выше данных. Зависимой переменной является заработная плата рабочих отдела отгрузки продукции. Независимой переменной является количество отфуженной продукции в килограммах. [c.211]
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 абсолютного прироста (two-point fit). Это самый упрощенный метод, использующий отображение наименьшей и наибольшей величины независимой переменной в области релевантности. Линия, соединяющая эти точки, представляет функцию затрат. [c.234]
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]
Наиболее простыми для построения и анализа являются однопа-раметрические и многопараметрические линейные модели, которые содержат независимые переменные только в первой степени. [c.89]