С помощью методов регрессионного анализа временного ряда ставок провозной платы за последние пять—семь лет определяется прогноз среднегодовой ставки провозной платы на планируемый год. [c.273]
Основной метод всех плановых расчетов—это метод прямого счета, заключающийся в том, что по каждому виду продукции потребность в ней определяется умножением норм расхода на количество потребителей (объем работы, объем выпуска продукции и т. д.). Аналогично определяется потребность в реагентах, катализаторах, кадрах и др. Исходные нормативы для расчета могут быть определены обработкой статистических рядов, экстраполяцией, индексным методом корректировки базисных норм, методом статистических зависимостей, методом регрессионного анализа. [c.101]
Регрессионный анализ представляет собой развитие метода статистических зависимостей, он основан на выведении зависимости [c.101]
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]
Групповую норму рассчитывают как средневзвешенную величину по объемам транспортной работы из индивидуальных норм. Эту норму определяют аналитическим путем на основе анализа статистических данных о фактических удельных расходах топлива за определенный период. Для этих целей используют известные методы регрессионного анализа. [c.73]
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]
Автор провел регрессионный анализ причин, стоя-за изменениями уровня диверсификации. Гипотеза [c.119]
Резюмируя этот раздел, мы приходим к выводу, что эффективность функционирования выше всего у компаний, производящих продукцию, связанную технологией и сбытом (RMT). Очевидно, что одним из факторов успеха диверсификации является синергия. Компания, выпускающая несвязанную продукцию, имеет наименьшую рентабельность. Во-вторых, на рентабельность и темп роста компании оказывают влияние темп роста отрасли и доля компании на рынке. Это подтверждается множественным регрессионным анализом. Этот принцип по-иному формулируется исходя из модели B G, в которой наивысшую эффективность имеет продукт типа корова . Наши выводы показывают, что наибольшей эффективностью продукты типа звезда (рис. 4.4). Мы также что если продукт модифицируется, то [c.138]
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]
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]
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]
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]
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]
Метод корреляционного и регрессионного анализа широко используется для определения тесноты связи между показателями, не находящимися в функциональной зависимости. Корреляция представляет собой вероятностную зависимость между явлениями, не имеющую строго функционального характера. Теснота связи между изучаемыми явлениями измеряется корреляционным отношением (для криволинейной зависимости) или коэффициентом корреляции (для прямолинейной зависимости). [c.16]
Мы попытались выяснить эти зависимости на основе данных месячных отчетных калькуляций (приложение 2) с помощью корреляционно-регрессионного анализа . [c.98]
Для решения данной задачи использованы методы математической статистики, в частности, корреляционно-регрессионный анализ. [c.104]
Характер связи определялся методом регрессионного анализа с использованием пакета прикладных программ для ЭВМ (пакет прикладных программ статистической обработки). [c.104]
В регрессионном анализе были приняты для сравнения следующие функции (зависимости) [c.104]
В корреляционно-регрессионном анализе мерой тесноты и надежности служат корреляционные отношения, абсолютные значения которых лежат в границах от нуля до единицы. Причем чем ближе эти значения к единице, тем надежнее и теснее исследуемая взаимосвязь. [c.105]
Н- к.п.д. энергетического воздействия на деталь Цэ - цена 1 кВт. часа электроэнергии, руб. Зре, — затраты на проведение комплексного ремонта станка. Значения всех параметров (5.6) определимы по паспорту станка и калькуляциям себестоимости деталей. Сложности относятся к установлению величин L, т, и п. Но если есть ряд ранее производившихся станков с различными Д и А, то и эта задача решается приемами регрессионного анализа. [c.127]
Сначала регрессионным анализом данных таблицы найдено уравнение зависимости спроса от цены [c.205]
Регрессионный анализ представляет собой развитие метода статистических зависимостей он основан на выведении зависимости норм и показателей от формирующих их факторов. В экономике каждый показатель зависит от большого числа факторов, действующих одновременно, т. е. экономические явления характеризуются многомерной системой различных факторов. Часто им свойственны случайность и неопределенность, связь между явлениями носит стохастический (вероятностный) характер. В этом случае для изучения тесноты связи и взаимосвязи показателей н факторов используется метод корреляционного и регрессионного анализов. Преимущества этих методов заключаются в том, что с их помощью можно количественно оценить степень влияния того или иного фактора. [c.137]
Наилучшие результаты дает регрессионный анализ. Сопоставляя результаты решений уравнений регрессии конкретных [c.148]
В последние годы в связи с широким внедрением математических методов в экономику проводятся большие исследования по использованию методов корреляционного и регрессионного анализа для. количественной оценки влияния отдельных факторов на конечные, итоговые показатели производственно-хозяйственной деятельности предприятии, математического описания процессов. [c.25]
Наилучшие результаты дает регрессионный анализ. Сопоставляя результаты решений уравнений регрессии конкретных предприятий со средними данными и показателями передовых предприятий, можно с достаточной точностью определить причины различий, включая и несопоставимые на первый взгляд, факторы. [c.150]
Регрессионный анализ представляет собой развитие метода статистических зависимостей, он основан на выведении зависимости норм и показателей от формирующих их факторов. В экономике каждый показатель зависит от большого числа факторов, действующих одновременно, т. е. экономические явления характеризуются многомерной системой различных факторов. Часто [c.153]
Учитывая, что производительность труда формируется под влиянием различных факторов (главных и второстепенных, прямых и косвенных), необходимо выбрать правильный метод оценки их влияния. В экономической литературе рекомендуются следующие методы оценок обособленного влияния, цепных подстановок, корреляционного и регрессионного анализа. [c.61]
Для изучения сложных зависимостей, какой является зависимость производительности труда от факторов, ее определяющих, наиболее приемлемы методы корреляционного и регрессионного анализа, так как они дают наиболее полную характеристику статистической зависимости между производи- тельностью труда и группой исследуемых факторов. Кроме того, с помощью этого метода можно выделить из множества рассматриваемых факторов подмножество наиболее существенных и построить регрессионную модель производительности труда. Такой обоснованный выбор группы основных факторов в свою очередь определяет адекватность получаемых в дальнейшем регрессионных моделей производительности труда. Применение данного метода предпочтительно в условиях оснащения предприятий ЭВМ. [c.61]
Это не значит, что применение методов корреляционного и регрессионного анализа должно привести к созданию всеобъемлющей математической модели производительности труда, учитывающей влияние всех без исключения факторов. Такая задача при сегодняшнем состоянии учета отдельных факторов нереальна и не имеет практической ценности. Известно, что несмотря на большое многообразие факторов, на производительность труда значительно влияют лишь некоторые из них. Поэтому математическая модель производительности труда должна учитывать лишь их. [c.62]
В нефтедобывающей промышленности в последние годы были предприняты попытки использовать методы корреляционного и регрессионного анализа для исследования производительности труда. Так, в БашНИПИнефти с помощью методов корреляционного и регрессионного анализа построена многофакторная корреляционная модель производительности труда для девонских месторождений Башкирии. Для анализа степени влияния отдельных факторов на производительность труда были выбраны следующие факторы, степень влияния которых предполагалась существенной [c.62]
Корреляционный и регрессионный анализ проводили по программе [47] с помощью ЭВМ Минск-22 , для чего было выполнено следующее [c.80]
Регрессионный анализ зависимости производительности труда от значений основных факторов заключается в нахождении такой функции y=f(x), где х — вектор с компонентами х — хь, при которой суммы квадратов отклонений от выборочных значений производительности труда были бы минимальными. [c.82]
Если исходя из теоретических предпосылок нельзя обоснованно выбрать форму связи, то ее определяют эмпирическим путем постепенным приближением к данным наблюдениям. Поскольку в работах, посвященных анализу характера зависимости y = f(x), нет достаточно убедительных априорных сведений, для регрессионного анализа была выбрана линейная функция вида [c.82]
Результаты корреляционного и регрессионного анализа [c.84]
Корреляционный и регрессионный анализ был проведен по всей выборочной совокупности НГДУ, а также отдельно по НГДУ с растущей, стабильной и падающей добычей. Основные результаты реализации программы приведены в табл. 37. [c.83]
Несмотря на кажущуюся надежность уравнения регрессии для всей выборочной совокупности НГДУ, использовать его для практических целей нельзя, так как проверка на нормальность распределения у показала, что р=1,043 значительно больше табличного значения, что свидетельствует о ненормальном распределении у. Поэтому необходимо рассмотреть вопрос о правомерности использования данной совокупности НГДУ для корреляционного и регрессионного анализа. Для этого проведено попарное сравнение дисперсий о2 отдельных групп НГДУ. [c.88]
Многообразие факторов, их сложное взаимодействие определяют необходимость использования для оценки влияния отдельных факторов на производительность труда методов корреляционного и регрессионного анализа, позволяющих привлечь данные большого числа НГДУ, определить количественное влияние совокупности изучаемых факторов и каждого из них в отдельности на производительность труда с учетом взаимосвязи факторов, исключить повторный счет и тем самым отделить мнимые связи от действительных. [c.184]
Смотреть страницы где упоминается термин Регрессионный анализ
: [c.102] [c.131] [c.174] [c.215] [c.311] [c.15] [c.5] [c.147] [c.147] [c.154] [c.82]Смотреть главы в:
Финансовый анализ - методы и процедуры -> Регрессионный анализ
Менеджмент -> Регрессионный анализ
Анализ хозяйственной деятельности предприятия -> Регрессионный анализ
Статистика для трейдеров -> Регрессионный анализ
Математическое моделирование в экологии -> Регрессионный анализ
Трейдер-инвестор -> Регрессионный анализ
Маркетинговые исследования Издание 3 -> Регрессионный анализ
Справочник по математике для экономистов -> Регрессионный анализ
Эконометрика (2002) -- [ c.50 ]
Эконометрика (2001) -- [ c.34 ]
Финансовый анализ и планирование хозяйствующего субъекта (2002) -- [ c.23 ]
Экономико-математический словарь Изд.5 (2003) -- [ c.304 ]
Прикладная статистика Исследование зависимостей (1985) -- [ c.24 , c.53 , c.164 ]
Рекламный менеджмент Изд 5 (2004) -- [ c.0 ]
Математические методы моделирования экономических систем Изд2 (2006) -- [ c.141 ]
Справочник по математике для экономистов (1987) -- [ c.312 ]