Линия наилучшего соответствия

Линия наилучшего соответствия [c.98]

При исследовании зависимости между двумя переменными мы уже отметили целесообразность графического отображения данных. В дополнение к вычислению силы зависимости с помощью графика разброса мы также можем проанализировать форму зависимости. Этого можно достичь путем проведения линии наилучшего соответствия между всеми точками на графике. Например, график на рис. 3.8 иллюстрирует зависимость между месячными объемами продаж двух товаров за последние два года. Из графика видно, что между двумя наборами данных существует сильная прямая зависимость. Наилучшая прямая линия проведена по центру точек графика разброса. График на рис. 3.4 показывает наилучшую кривую для серии значений. В данных примерах линия наилучшего соответствия позволяет нам оценить другие значения на основе имеющихся данных. Этот процесс описывается в последующих разделах. [c.117]

Мы уже рассмотрели в общих чертах использование графика разброса для иллюстрации зависимости между двумя переменными х и у мы наносим на график точки, представляющие пары значений двух переменных. Прямая линия наилучшего соответствия , проведенная через эти точки, называется линией регрессии. Уравнение линии регрессии имеет следующий вид [c.118]

Т Определение. Линия регрессии — это линия наилучшего соответствия , проходящая через точки графика разброса. Уравнение линии регрессии имеет вид у = а + Ьх, где а и b могут быть рассчитаны по формуле, приведенной выше. А [c.118]

Ш) Проведите линию наилучшего соответствия через точки скользящих средних, продолжите эту линию и оцените, какое количество пациентов может быть обслужено на 21-й день. Проанализируйте вероятную точность сделанного прогноза. [c.197]

Линейная и нелинейная зависимость 102 Линейное программирование 260—307 Линейный график 19 Линия наилучшего соответствия 117 [c.419]

Линейная регрессия в нашем случае — наиболее простой метод анализа взаимосвязи между двумя переменными. Это по сути дела метод построения линии наилучшего соответствия для набора точек. Как мы увидим в гл. 20, метод линейной регрессии может применяться и в других областях деятельности бухгалтера-аналитика. Поэтому важно отметить некоторые ограничения этого метода (кроме предположения о линейной зависимости). [c.313]

Линия наилучшего соответствия определяется по методу наименьших квадратов (минимум суммы квадратов рас- [c.313]

Производственные затраты за любой заданный период времени зависят только от объема выпуска за этот же период любые отклонения отдельных данных от линии наилучшего соответствия вызываются чисто случайными эффектами и не зависят друг от друга. [c.314]

При любой линейной регрессии между двумя переменными главной проблемой является определение степени согласия линии наилучшего соответствия с опытными данными. Мы можем сделать это, определив степень зависимости между этими переменными. Точки для двух переменных, имеющие полную взаимную корреляцию, будут лежать вдоль линии наилучшего соответствия. Статистический коэффициент, который называют [c.314]

Коэффициент наклона линии наилучшего соответствия, умноженный на отношение средних квадратических отклонений переменных х и у = b х а(х)/ ст(у), [c.315]

На рис.20.2 изображена диаграмма рассеивания данных и проведена линия наилучшего соответствия. По этому результату руководство может оценить возможные объемы и суммарный доход от еженедельных продаж в зависимости от цены в данном диапазоне. [c.333]

Рис.20.2. Линия наилучшего соответствия по данным спроса

Коэффициент корреляции — это рабочий инструмент для исследования зависимостей, представленных на диаграмме рассеивания. Он показывает степень линейной зависимости между двумя переменными, проявляющуюся в том, насколько плотно рассеяны точки наблюдений вокруг прямой линии наилучшего соответствия. Проще говоря, если расстояние от точек наблюдений до прямой, аппроксимирующей зависимость, небольшое, то корреляция высокая. [c.304]

Рис. 152. Левый график швейцарский фондовый индекс. Две линии представляют собой два наилучших соответствия с уравнением (15). Правый график итальянский фондовый индекс. Источник [218].

Рис. 152. Левый график швейцарский <a href="/info/4865">фондовый индекс</a>. Две линии представляют собой два наилучших соответствия с уравнением (15). Правый график итальянский <a href="/info/4865">фондовый индекс</a>. Источник [218].

Регрессионной прямой Первого фонда, изображенной на рис. 25.5, является линия, наилучшим образом соответствующая точечной диаграмме. Что означает наилучшим образом соответствующая Так как прямая линия определяется коэффициентом пересечения с вертикальной осью и коэффициентом наклона, это означает, что не существует других значений альфы и беты , которые бы лучше соответствовали точечной диаграмме, чем данные значения. В терминах простой линейной регрессии это означает, что нельзя провести такую линию, чтобы соответствующее стандартное отклонение случайной погрешности было меньше, чем для регрессионной прямой. [c.895]

Планирование смешанных затрат предполагает построение их линейной функции с параметрами постоянной части и объема переменной части на единицу продукции. Для таких расчетов, в частности, могут использоваться минимаксный метод и регрессионный анализ. Минимаксный метод использует данные о крайних точках графика смешанных затрат. При этом доля переменных затрат соответствует отношению отклонения затрат к отклонению активности. Постоянная доля смешанных затрат определяется как разность между общими смешанными затратами и предварительно рассчитанными переменными затратами. При регрессионном анализе (в случае одной переменной - простая линейная регрессия) осуществляется поиск линии наилучшей аппроксимации (линии тренда) на основе полной выборки наблюдений. Линия тренда (формула затраты/объем) позволяет легко выделять переменную и постоянную части затрат. [c.158]

На рис. 11 по оси абсцисс отмечено количество продаж, по оси ординат - цена. Любая комбинация цены и количества на графике обеспечивает получение одинаковой суммы покрытия. Благодаря этому график представляет динамичную, открытую для обсуждения и требующую рассмотрения альтернатив постановку цели по прибыли. Он позволяет таким образом задать цель, что менеджер по сбыту не будет заранее ею связан. Он может выбрать такую комбинацию цены и количества при планировании объемов реализации, которая наилучшим образом будет соответствовать рыночной ситуации. Эта комбинация должна находиться по возможности правее целевой линии или по меньшей мере на ней. Любая комбинация справа от построенной линии обеспечивает более высокий уровень суммы покрытия. Менеджер по сбыту также должен принять решение. Построение такой линии вынуждает его не просто составить прогноз по объему сбыта, а целенаправленно заниматься стратегическим плани- [c.63]

В практике экономических исследований имеющиеся данные не всегда можно считать выборкой из многомерной нормальной совокупности, когда одна из рассматриваемых переменных не является случайной или когда линия регрессии явно не прямая и т. п. В этих случаях пытаются определить кривую (поверхность), которая дает наилучшее (в смысле метода наименьших квадратов) приближение к исходным данным. Соответствующие методы приближения получили название регрессионного анализа. [c.50]

Следовательно, ритм выпуска предмета гп=0,90 мин с соответствующим ему прерывным регламентом работы линии и вариантом закрепления рабочих за операциями является наилучшим. [c.61]

Рис. 113. Наилучшее (среднеквадратическое отклонение =3.7) соответствие уравнению (15) для цены акции IBM изображено в виде сплошной линии. Значения параметров соответствия -бЛ, mf=0.24, t 99,56, я .2и <р 0.01. Источник [217].

Рис. 113. Наилучшее (<a href="/info/4835">среднеквадратическое отклонение</a> =3.7) соответствие уравнению (15) для <a href="/info/9214">цены акции</a> IBM изображено в виде сплошной линии. Значения параметров соответствия -бЛ, mf=0.24, t 99,56, я .2и <р 0.01. Источник [217].

Рыночная модель WM на рис. 17.7 соответствует линии регрессии, построенной с помощью точечной диаграммы. Поскольку прямая характеризуется своим наклоном и точкой пересечения с осью ординат, можно показать, что значения беты и альфы , при которых построенная прямая наилучшим образом приближена к графику точечной диаграммы, определяются однозначно. Иначе говоря, не существует прямой, которая бы давала меньшее значение для стандартного отклонения случайной ошибки. Таким образом, построенную прямую также называют прямой наилучшего приближения. [c.511]

Иначе говоря, прямая наилучшего приближения — это та прямая, которая минимизирует сумму квадратов величин случайной ошибки. То есть 16 значений случайной ошибки, соответствующих линии регрессии, возводятся в квадрат и затем суммируются. Полученная таким образом сумма для прямой наилучшего приближения меньше, чем для любой другой прямой. [c.511]

Результаты экспериментальных исследований показывают, что при решении многокритериальных задач с более чем двумя возможными решениями, человек обычно не придерживается лишь одной линии поведения. Он, как правило, определенным образом комбинирует указанные стратегии. Такого рода фактический материал позволил некоторым авторам выдвинуть теории человеческого поведения в процессе принятия решений [9]. Например, в соответствии с теорией поиска доминантной структуры человек при выборе лучшего варианта из нескольких сначала как бы окидывает взглядом все имеющиеся возможные решения и старается найти лучшее, основываясь лишь на первом впечатлении. После этого он попарно сравнивает выделенное решение со всеми остальными. Если в результате такого сравнения выбранное решение оказалось предпочтительнее остальных, то процесс выбора закончен. В противном случае то решение, которое при сравнении оказалось лучше выбранного первоначально, становится претендентом на наилучшее решение и именно оно далее сравнивается со всеми остальными возможными решениям, и т. д. [c.150]

Рассматриваемые связи математически описываются корреляционными уравнениями (другое название — уравнение регрессии). Напр,, простейшим корреляционным уравнением связи между двумя переменными является уравнение прямой вида у - в + Ъх, При функциональной связи такая прямая точно соответствовала бы всем значениям зависимой переменной. Если представить такую связь графически, то она проходила бы через все наблюдаемые точки у. При корреляции же соответствие, как указано, соблюдается лишь приблизительно, в общем, и точки наблюдений расположены не по прямой, а в виде "облачка", более или менее вытянутого в некотором направлении. Поэтому приходится специальными приемами находить ту линию, которая наилучшим образом отражает корреляционную зависимость, т.е. направление "облачка" (рис, К.1), Распространенный способ решения этой задачи — [c.155]

Компании, намеревающиеся расширить границы своей торговой марки, должны исследовать, насколько новая продукция соответствует устоявшимся ассоциациям потребителей. Наилучший результат получается в тех случаях, когда название марки обеспечивает хорошую реализацию как новому, так и остальным товарам. Приемлемым считается результат, когда хорошая реализация нового марочного товара не влияет на объем продаж текущих товарных линий. Наихудший результат — когда новый товар данной марки терпит неудачу и отрицательно влияет на объем продаж другой марочной продукции. [c.430]

Метод, используемый чаще других для нахождения параметров уравнения регрессии и известный как метод наименьших квадратов, дает наилучшие линейные несмещенные оценки. Он называется так потому, что при расчете параметров прямой линии, которая наиболее соответствует фактическим данным, с помощью этого метода стараются найти линию, минимизирующую сумму квадратов значений ошибок или расхождений между величинами Y, которые рассчитаны по уравнению прямой и обозначаются Y, и фактическими наблюдениями. Это показано на рис. 6.2. [c.265]

Скользящее среднее — один из самых старых, простых и наиболее полезных инструментов трейдера. Скользящие средние помогают выявлять тренды и находить наилучшие моменты для открытия позиций. На графиках цен они изображаются в виде линии, каждая точка которой соответствует самому последнему среднему значению цен. [c.102]

По ГОСТ 15893—70 и ГОСТ 15894—70 границы регулирования рассчитывались от поля допуска, а не от средне линии, соответствующей наилучшему качеству выпускаемой продукции. Это решение нельзя считать удачным потому, что в [c.46]

Рассмотрим общие соображения, которые необходимо учитывать при решении этих вопросов. Значение характеристики, при котором технологический процесс признается налаженным, должно быть оптимальным в смысле получения наилучшего показателя качества продукции. Обычно в качестве такого значения используется номинальное значение показателя качества при допустимом двухстороннем (нижнем и верхнем) отклонении его. Этому значению на контрольной карте соответствует исходная линия (иногда ее называют нулевой или средней линией). Значение статистической характеристики, при котором технологический процесс признается разлаженным, определяется исходя из влияния этого значения на долю дефектной продукции. Эта доля дефектной продукции не должна превышать значение допускаемого уровня дефектности, которое устанавливается из экономических соо- [c.24]

При проектировании и реконструкции механических цехов необходимо располагать типовыми технологическими процессами, соответствующими различным объемам производства. Методика выполнения работ по проектированию и технико-экономические расчеты изменяются в зависимости от типа производственного участка. В поточном производстве — по соотношению штучного времени по каждой операции такта линии. Численность рабочих-станочников определяется по трудоемкости обработки или исходя из количества оборудования и принятой сменности (в поточном производстве на основе плана-графика работы линии). Выбор того или иного варианта расположения оборудования обусловливается требованием наилучшего использования площадей при соблюдении норм, обеспечивающих безопасность работы и удобство обслуживания оборудования (ремонт, обслуживание транспортом и т. п.). Ширина проездов и проходов между станками определяется габаритами применяемых транспортных средств. [c.311]

Метод "линейной регрессии" позволяет преобразовывать необработанные данные на диаграмме в значения а и Ь, определяющие линию, наиболее подходящую для точек этих данных. Чтобы получить линию наилучшего соответствия для последовательности из п точек (п = 6 в случае компании "Almeria"), нужно найти решение следующей системы двух уравнений [c.312]

Если производственные затраты можно измерять достаточно часто (при каждом возможном количестве едитщ вт.тпуска, т. е. переменной х), тогда разброс значений производственных затрат вокруг линии наилучшего соответствия должен оставаться постоянным по всей длине этой линии. [c.314]

Коэффициент корреляции может иметь любое значение между +1 и — 1. Полностью некоррелированные переменные имеют коэффициент корреляции, равный нулю. Чем ближе коэффициент корреляции к предельному значению +1 или — 1, тем больше наша "уверенность" в том, что две переменные за-писимы и что линия наилучшего соответствия является достаточно хорошим представлением данных. [c.315]

Рис. 92. Временная зависимость логарифма индекса S P500 за период с января 1980 года по сентябрь 1987 года и наилучшее соответствие улучшенной нелинейной логопериодической формуле, выведенной в [397] (прерывистая линия). Экспонента и логопериодическая угловая частота есть ГП2=Ю.ЗЗ и и1987 7.4. Крах 19 октября 1987 года соответствует 1987.78 десятичным годам. Сплошная линия является подгонкой под (15) на субинтервале с июля 1985 года по конец 1987 года и представлена в полном временном интервале с 1980 года. Сопоставление с тонкой линией позволяет визуализировать смещение частоты, описанное нелинейной теорией. Источник [397].

Рис. 92. Временная зависимость логарифма индекса S P500 за период с января 1980 года по сентябрь 1987 года и наилучшее соответствие улучшенной <a href="/info/117993">нелинейной логопериодической формуле</a>, выведенной в [397] (прерывистая линия). Экспонента и логопериодическая угловая частота есть ГП2=Ю.ЗЗ и и1987 7.4. Крах 19 октября 1987 года соответствует 1987.78 десятичным годам. Сплошная линия является подгонкой под (15) на субинтервале с июля 1985 года по конец 1987 года и представлена в полном временном интервале с 1980 года. Сопоставление с тонкой линией позволяет визуализировать смещение частоты, описанное нелинейной теорией. Источник [397].

Рис. 103. Наилучшее соответствие (изображено в виде плавной непрерывной линии) для логарифма индекса S P500 с января 1991 года по 4 сентября 1997 года (1997.678) по улучшенной нелинейной логопериодической формуле, выведенной в [397], и примененной на Рис. 91 и Рис. 97. Экспонента те и логопериодическая угловая частота О) имеют значения соответственно /№=0.73 (по сравнению с 0.63 на октябрь 1929 года и 0.33 на октябрь 1987 года) и UF 8.93 (по сравнению с 5.0 на октябрь 1929 года и 7.4 на октябрь 1987 года). Критическое время, предсказанное этим соответствием, f =1997.948, то есть середина декабря 1997 года.

Находим ключевые точки, соответствующие максимальным значениям индикатора "канат" (отмечены на графике индикатора жирными вертикальными линиями, а на графике цены - черными кружками). Если индикатор занял крайнее верхнее положение, то оптимизм быков находится на пике своих возможностей. Это сигнал продажи. Если же "канат" находится в крайней нижней точке, то это может служить сигналом для покупки. Наилучшие сигналы "канат" дает на сильном тренде, предупреждая о крайних точках, соответствующих, в терминологии осцилляторов, зонам перекупленности и перепроданности. Это правило не работает на флэтовом рынке, когда небольшие изменения цен оказывают значительное воздействие на динамику индикатора [c.147]

Рис. 150. Левый график индекс FTSE (Лондон). Две линии представляют собой наилучшее и второе соответствие уравнению (15). Правый график Гонконг. Обратите внимание на низкое значение экспоненты гть, приведенное в Табл. 11. Это, по-видимому, связано с недостаточностью выборки в первой части набора данных. Источник [218].

Рассмотрим проблему выбора наилучшего потребительского набора, сведя количество благ к двум. Такой шаг не является очень сильным упрощением действительности выбор потребителя можно представить как выбор между потреблением данного блага и всех остальных благ. График Г функции полезности двух переменных, как правило, напоминает своим видом "горку", которая становится все более пологой (снижение предельной полезности). Поскольку работать с трехмерным графиком неудобно, обычно строят его проекции на соответствующие плоскости координат. Так получаются не только уже рассмотренные выше кривые од-нофакторных функций полезности (показывающие зависимость уровня полезности от изменения количества только одного вида благ при неизменных количествах всех остальных видов благ в данном наборе), но и линии данного уровня полезности при различных комбинациях благ в наборе (рис. 5.4). [c.118]

Современная конфигурация транспортной сети Башкортостана в основных своих чертах соответствует в целом достигнутому уровню развития и размещения его производительных сил и месту, занимаемому республикой в межрайонном разделении труда. Но в то же время она нуждается в значительном совершенстве. Это, прежде всего, сохранение работоспособности, а в обозримой перспективе - усиление мощности за счет обеспечения наилучшей технической вооруженности транзитных широтных линий общефедерального значения, в первую очередь железных дорог Самара-Уфа-Челябинск и Карламан-Белорецк-Магнитогорск. [c.249]

Джон Диболд по этому поводу говорят следующее Автоматизация требует, чтобы мы рассматривали производственный процесс как единую систему, а не как ряд отдельных этапов, выделенных в соответствии с наиболее экономичным распределением человеческих навыков — или даже отдельных машин. Автоматизация есть способ мышления, способ рассмотрения методов работы или специальной технологии. Это скорее определенное отношение — если хотите, философия производства — а не та или другая технология или ряд электронных устройств. В ней есть нечто от перелома в мышлении, настолько же революционного по характеру, как и идея Генри Форда о сборочной линии... Автоматизация является средством анализа, организации и управления нашими производственными процессами с целью наилучшего использования всех наших производственных ресурсов — механических и материальных, а также и человеческих . Для управляющего производством автоматизация просто состоит в том, чтобы сделать производственные процессы еще более автоматическими, чем это уже достигнуто. Это определение является, вероятно, наиболее подходящим, чтобы стать общепринятым определением. Оно является наиболее понятным и наиболее удобным при рассмотрении эволюционных процессов,. так как оно /выражает понятие, способное охватить любую возрастающую степень сложности. Его не придется отбрасывать-и заменять новой формулировкой и в том случае, когда предприятия, считающиеся автоматизированными в настоящее время, достигнут большего совершенства через несколько лет. Поэтому в данной главе термин автоматизация употребляется для обозначения возрастающей автоматизированное — введения (или применения ) все большего количества устройств, заставляющих исполнительные механизмы непрерывно производить продукцию все с меньшим, и меньшим участием человека. Управление работой (в самом широком смысле) представляет собой функцию умственных способностей человека. [c.421]

Смотреть страницы где упоминается термин Линия наилучшего соответствия