Аналогично находим и другие нормальные уравнения. В результате получаем систему п+1 нормальных уравнений с л+1 неизвестными коэффициентами регрессии [c.199]
Решая данную систему можно определить значения коэффициента регрессии. [c.199]
Частный коэффициент эластичности показывает, на сколько процентов в среднем изменяется производительность труда при изменении данного фактора на 1%. Для полученного уравнения регрессии коэффициенты эластичности соответственно равны Э2=+4,25 Э3=+0,38 34 = —5,69 Э5=+0,43. [c.201]
Р66 Регресс - 297 Р98 Ремонт, средний - 305 [c.475]
В отличие от сетевых графиков, отражающих однозначные, жесткие связи между производственными звеньями, корреляционные модели отражают и влияние случайных факторов, устанавливают функциональную зависимость между следствием и рядом причин. При этом коэффициенты регрессии дают приближенное выражение анализируемых связей. [c.73]
Многофакторная корреляционная модель дает возможность не только выразить количественно влияние факторов на изучаемый показатель, но и предсказать значение функции и, следовательно, управлять анализируемым показателем. Результаты такого анализа предназначены для разработки плановых заданий. Использование этого метода предполагает предварительное установление формы связи показателей и формирующих их факторов, расчет показателей достоверности, а также пределов, в которых может быть использовано уравнение регрессии. [c.102]
При использовании расчетно-статистического метода нормы расхода топлива устанавливают на основе анализа статистических данных фактических удельных расходов топлива, а также факторов, влияющих на изменение нормальных условий эксплуатации. В качестве математического аппарата используют модели множественной регрессии. [c.74]
Установить связь можно с помощью группировки, но определить тесноту связи можно только путем составления уравнения корреляции и определения коэффициента (г) или индекса (р) корреляции. Уравнения корреляции являются по существу оттисками теоретической линии регрессии, в которой сумма квадратов отклонений фактических значений варьирующего признака от вычисленных по уравнению была бы наименьшей из всех возможных (на основе способа наименьших квадратов). [c.143]
Основные положения теории Шарпа. Коэффициенты регрессии. Измерение ожидаемой доходности и риска портфеля. Дисперсия ошибок. Определение весов ценных бумаг в модели Шарпа. Нахождение оптимального портфеля. Сравнительный анализ методов Г. Марковица и В. Шарпа. [c.335]
Прежде всего мы должны научиться строить линейные графики предложения и спроса в соответствии с данными рынка. (Под этим мы не подразумеваем статистические вычисления на основе линейной регрессии или других [c.52]
РАЗВИТИЕ КАДРОВОЙ РАБОТЫ - необратимое, направленное, поступательное, закономерное изменение в кадровой работе в соответствии с новыми целями, функциями, субъектом и методами управления. Различают две формы Р.к.р., между которыми существует диалектическая связь эволюционная, связанная с поступательными количественными изменениями, и революционная, характеризующаяся качественными изменениями кадровой работы. Выделяют прогрессивную, восходящую линию развития (прогресс) и регрессивную, нисходящую развития (регресс) в кадровой работе. Р.к.р. носит [c.298]
Очень важными для понимания природы, содержания и особенностей Р.к.р. в РФ являются понятия прогресса, регресса, стагнации, кризиса и стабилизации кадровой работы. Рассмотрение этих понятий позволяет лучше попять причины нововведений в кадровой сфере, роль развития кадров в условиях любых соц.-экон. систем и структур (будь то кадры страны, региона, министерства, производственной, научной организации). Все эти системы и их кадры в разное время могут переживать различные состояния (от полного благополучия до кризиса), знание которых необходимо для принятия верных для каждого состояния решений, выработки соответствующей стратегии, тактики и методов развития и обновления персонала. Прогресс кадровой работы — это переход ее к более совершенным и эффективным формам, целям, структуре и методам на базе постоянного поиска, разработки и реализации кадровых нововведений. Регресс кадровой работы — это ее застой, снижение достигнутого ранее уровня, способности обеспечивать новые задачи деятельности, деградация кадров (переход классных специалистов в сферу более простых, но прибыльных видов труда), возврат к изжившим себя методам кадровой работы. Кризис кадровой работы — глубокое расстройство и дезориентация наиболее существенных ее целей, функций, структуры, форм и методов функционирования и развития, имеющее результатом утрату или угрозу утраты ключевых кадров. Стагнация кадровой работы — замедление ее функционирования и развития, не соответствующее целям и потребностям системы в данный период времени. Стабилизация кадровой работы — приведение кадров, целей, функций, структуры, форм и методов в постоянное устойчивое состояние, обеспечивающее нормальное функционирование и развитие организации. К числу основных закономерностей развития кадров, кадровой работы и кадровых нововведений можно отнести закономерности качественных и количественных изменений в кадрах в соответствии с развитием общих соц.-экон. и научно-технологических фак- [c.299]
| Таблица 5.2. Коэффициент корреляции и уравнения регрессии для физико-механических показателей резиновых смесей и готовых протекторов |  |
Параметры уравнений регрессии находят решением системы нормальных уравнений, отвечающих требованию способа наименьших квадратов. [c.390]
Выбор степенной формы зависимости объясняется большой ее универсальностью по сравнению с линейной и лучшими аналитическими свойствами модели, используемыми при нахождении резервов снижения расхода ресурса. В частности, коэффициенты регрессии aL, av, aN, ak, av являются одновременно и коэффициентами эластичности, показываю- [c.33]
Вычисление парных коэффициентов корреляции между исследуемыми факторами, построение уравнения регрессии, проверка его надежности по критериям Фишера и Стьюдента, исключение из исходной матрицы ненадежных факторов. [c.34]
Вычисление коэффициентов эластичности для уравнения регрессии в линейной форме. [c.34]
Уравнение регрессии для объединения Татнефть получило следующий вид [c.25]
Ниже представлены пять вариантов расчета уравнений регрессия по объединению Татнефть с шестью, пятью, четырьмя, тремя и двумя факториальными признаками, выполненных на ЭВМ Минск-22 (табл. 2). [c.25]
Следует отметить, что факторы, выделенные при анализе себестоимости в качестве основных и учтенные при решении уравнения регрессии, не являются самостоятельными и независящими друг от друга. Известно, что на объем добычи нефти из скважины (дебит) влияет количество добываемой с нефтью воды и объем нагнетаемого в пласт агента для поддержания пластового давления. Кроме того, с падением дебитов скважины переводятся на механизированный способ эксплуатации, растет стоимость основных фондов и численность работников. Существует также зависимость между обводненностью нефти и объемом воды, закачанной в пласт, между стоимостью основных производственных фондов и численностью промышленно-производственного персонала и т. д. [c.26]
Для этого отыскивались уравнения регрессии для линейной, гиперболической и параболической второго порядка форм связи(подробнее вопрос о форме связи изложен ниже). При этом использовались расчеты парных корреляционно-регрессионных зависимостей между суточной загрузкой оборудования и расходом в отдельности топлива, воды, электроэнергии и пара, приходящиеся на единицу целевой продукции. [c.99]
С - зависимая переменная - затраты на единицу целевой продукции A,B,D - коэффициенты регрессии. [c.105]
Для оценки качества выбранных зависимостей определен по каждой функции коэффициент детерминации - R2. который показывает долю объясненного данной зависимостью распределения точек и, таким образом, служит основным критерием качества подбора линии регрессии. [c.105]
На основании данных табл. 4.2, 4.3, 4.4 зависимости, представленные в структуре интегрального показателя уровня качества, переведены в форму уравнений регрессии [c.94]
Наилучшие результаты дает регрессионный анализ. Сопоставляя результаты решений уравнений регрессии конкретных [c.148]
Установить связь можно с помощью группировки, но определить тесноту связи можно только составляя уравнения корреляции и определяя коэффициент корреляции г или индекс корреляции р. Построение уравнений корреляции является по существу оттисками теоретической линии регрессии, в которой сумма квадратов отклонений фактических значений варьирующего признака от вычисленных по уравнению была бы наименьшей из всех возможных (т. е. на основании способа наименьших квадратов). При линейной связи их теснота определяется коэффициентом- корреляции, рассчитываемым по формуле [c.23]
Искомая линия регрессии должна проходить через эмпирические точки в системе координат так, чтобы сумма квадратов расстояний каждой точки от данной линии оставалась минимальной. Так, в результате обработки данных по ряду установок было выведено следующее уравнение [c.24]
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]
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]
Полученные уравнения регрессии имеют следующий вид [c.83]
Нормы численности инженерно-технических работников на трубопроводном транспорте и, в частности, на предприятиях транспорта и хранения газа устанавливаются по методике НИИтруда путем определения коэффициентов регрессии уравнений типа [c.88]
Физико-механические показатели Коэффициент корреляции г Уравнение регрессии °ог JfLs-V or [c.97]
Для определения достоверности найденной корреляционной зависимости вычислялись среднеквадратичная погрешность коэффициентов корреляции оог и отношение г 1аог, которое не должно быть менее 2,6, если зависимость достоверна. Таким образом, для уточнения технических условий на физико-механические показатели резиновых смесей следует задаться физико-механическими показателями готовой продукции, а по уравнениям регрессии вычислить аналогичные показатели резиновых смесей. Так, найденная корреляционная- зависимость позволяет повысить точность и надежность определения показателей качества продукции без дополнительных затрат. [c.97]
Поставленная задача решается развертыванием зависимостей U(S), U(T), М(Т), 3(А), 3(S), P(S), P(A), ид(Т) в уравнения регрессии. Их параметры рассчитаны статистической обработкой данных собранных на предприятиях и опубликованных в [15], [16]. Стоимостные показатели пересчитаны в соответствии с индексами инфляции 1998-1990 гг. и в ряде случаев переведены из графической формы в числовую. Наиболее характерные числовые соотношения между параметрами A, S, Т и экономическими показателями производства и потребления бензина в предельно сжатом для лучшей обозримости виде представлены в табл. 4.2. [c.93]
Смотреть страницы где упоминается термин Регрессия
: [c.88] [c.198] [c.201] [c.297] [c.359] [c.100] [c.390] [c.33] [c.34] [c.235] [c.69] [c.63] [c.80]Эконометрика (2002) -- [ c.38 , c.52 ]
Эконометрика (2001) -- [ c.0 ]
Экономико-математический словарь Изд.5 (2003) -- [ c.305 ]
Прикладная статистика Исследование зависимостей (1985) -- [ c.167 , c.235 ]
Большая экономическая энциклопедия (2007) -- [ c.219 , c.537 ]
Математические методы моделирования экономических систем Изд2 (2006) -- [ c.139 ]
Маркетинговые исследования Издание 3 (2002) -- [ c.0 ]