По расположению эмпирических точек можно предполагать наличие линейной корреляционной (регрессионной) зависимости между переменными X и Y. [c.53]
Кроме модели обработки временного ряда в комплексах используются факторно-статистические модели, определяющие корреляционно-регрессионную зависимость между несколькими перечисленными выше показателями. [c.120]
Экспертно-статистический подход основан на статистическом анализе факторов, влияющих на объем ресурсов. Этот подход достаточно широко использовался в условиях плановой экономики, особенно для установления нормативной численности персонала. Поскольку статистические зависимости справедливы только для всего анализируемого статистического ансамбля (см. разд. 1.5), применение корреляционно-регрессионных зависимостей для отдельной фирмы весьма проблематично. Вместе с тем среди российских специалистов и руководителей начала XXI в. немало тех, кто мечтает о "спущенных сверху" нормативах численности, управляемости и т. п. После 1990 г. экспертно-статистический подход часто используется в форме попыток механического заимствования опыта предприятий развитых стран в мало подходящих для этого российских условиях. Результат таких экспериментов чаще всего подтверждает справедливость народной мудрости "Что немцу здорово, то русскому... смерть". [c.242]
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]
Выражения зависимостей по нефтедобывающим объединениям, полученные с применением корреляционно-регрессионного метода, содержат в себе изменения организационно-технических условий и прогресс техники в период времени, который учитывался в расчетах. Использование электронно-вычислительной техники позволило выполнить несколько вариантов решений уравнений связи по факторам. [c.25]
Мы попытались выяснить эти зависимости на основе данных месячных отчетных калькуляций (приложение 2) с помощью корреляционно-регрессионного анализа . [c.98]
Для оценки количественного влияния отдельных факторов на уровень производительности труда в нефтегазодобыче выбран корреляционный (регрессионный) метод анализа, который позволяет установить сложные зависимости производительности труда от выбранных факторов, выявить характер и степень -влияния- отдельных факторов, действующих во взаимосвязи друг с другом и в, конечном счете, построить регрессионную-модель производительности труда для месторождений, находящихся на поздних стадиях разработки. [c.55]
Форма связи обычно задается самим постановщиком задачи в зависимости от характера изменения (развития) изучаемого объекта. Кроме того, она может быть определена и программным путем. Желательно при этом свести модель к линейной форме, так как весь аппарат корреляционно-регрессионного анализа ориентирован на линейность связей [c.137]
Из экономике-математических методов в анализе наиболее распространен корреляционно-регрессионный анализ. Он используется для определения тесноты зависимости между показателями, которые не связаны между собой функционально. Теснота связи между показателями измеряется коэффициентом корреляции для прямолинейной зависимости и корреляционным отношением для криволинейной зависимости. [c.81]
Корреляционно-регрессионный анализ — классический метод стохастического моделирования хозяйственной деятельности. Он изучает взаимосвязи показателей хозяйственной деятельности, когда зависимость между ними не является строго функциональной и искажена влиянием посторонних, случайных факторов. При проведении корреляционно-регрессионного анализа строят различные корреляционные и регрессионные модели хозяйственной деятельности. В этих моделях выделяют факторные и результативные показатели (признаки). В зависимости от количества исследуемых показателей различают парные и многофакторные модели корреляционно-регрессионного анализа. [c.279]
В зависимости от вида связи результативного показателя с определяющими его факторами их влияние исследуется с помощью методов индексного факторного анализа или методов корреляционно-регрессионного анализа. [c.148]
Необходимо отметить, что в экономических исследованиях корреляционный и регрессионный анализы нередко объединяются в один — корреляционно-регрессионный анализ. Подразумевается, что в результате такого анализа будет построена регрессионная зависимость (т.е. проведен регрессионный анализ) и рассчитаны коэффициенты ее тесноты и значимости (т.е. проведен корреляционный анализ). В известном смысле корреляционная связь носит более общий характер, поскольку она не предполагает наличия зависимости причина — следствие . [c.126]
Метод экономического анализа, его особенности Классификация приемов и способов экономического анализа Способы обработки экономической информации Основные свойства и модели детерминированного факторного анализа Способы детерминированного факторного анализа Корреляционно-регрессионный метод как основной метод изучения стохастических зависимостей Матричный метод и его применение в сравнительном многомерном анализе [c.20]
На уровень издержек обращения оказывают влияние многочисленные факторы, связанные с организацией торгово-технологи-ческого процесса. Показателями, характеризующими качество работы торгового предприятия, являются нагрузка на 1 м2 площади, товарооборачиваемость, производительность труда, фондоотдача основных средств и т.д. Количественно влияние перечисленных факторов на уровень издержек оценивается с применением методов корреляционно-регрессионного анализа. В частности, зависимость уровня издержек от товарооборота на 1 м2 площади обычно моделируется уравнением гиперболы, что отображает наличие оптимального предела концентрации товарооборота, после которого дальнейшее снижение уровня издержек замедляется или прекращается (реализация конечного участка 5-образной кривой). [c.346]
Аналитические группировки позволяют изучить многообразие связей и зависимости между варьирующими признаками. Преимущество метода аналитических группировок перед другими методами анализа связи (например, корреляционно-регрессионным) состоит в том, что он не требует соблюдения каких-либо условий для его применения, кроме одного — качественной однородности исследуемой совокупности. [c.25]
Необходимо отметить, что в экономических исследованиях корреляционный и регрессионный анализы нередко объединяются в один - корреляционно-регрессионный анализ. Подразумевается, что в результате такого анализа будет построена регрессионная зависимость (т.е. проведен регрессионный анализ) и рассчитаны коэффициенты ее тесноты и значимости (т.е. проведен корреляционный анализ). В известном смысле кор- [c.104]
По приведенным данным оценка регрессионной зависимости Рц(руп), о которой говорилось выше, может быть представлена в виде корреляционного уравнения, исходя из какой-либо установленной формы статистической связи для всего выделенного интервала времени в 26 лет. Построение регрессий для более коротких временных периодов было бы ненадежным именно из-за небольшого объема выборки (малая выборка). [c.334]
Б л о к 9 — определение доли затрат р-ой нефтебазы, зависящих от объема реализации нефтепродуктов (fp). Доля определяется на основе построения корреляционно-регрессионной модели и анализа зависимости себестоимости от объема реализации за ретроспектив- [c.66]
Блок 1 1 — построение по р-й нефтебазе прогнозных моделей зависимости экономических показателей (себестоимости, фондоотдачи и производительности труда) от объективных факторов производства (грузооборота, восстановительной стоимости основных фондов), коэффициента неравномерности и фактора времени t. Прогнозная модель строится на основе корреляционно-регрессионного анализа зависимости экономических показателей от объективных факторов производства за ретроспективный период [c.67]
Изучение причинно-следственных зависимостей переменных, представленных в форме временных рядов, является одной из самых сложных задач эконометрического моделирования. Применение в этих целях традиционных методов корреляционно-регрессионного анализа, рассмотренных в главах 2 и 3, может привести к ряду серьезных проблем, возникающих как на этапе построения, так и на этапе анализа эконометрических моделей. В первую очередь эти проблемы связаны со спецификой временных рядов как источника данных в эконометрическом моделировании. В главе 5 было показано, что каждый уровень временного ряда содержит три основные компоненты тенденцию, циклические или сезонные колебания и случайную компоненту. Рассмотрим подробнее, каким образом наличие этих компонент сказывается на результатах корреляционно-регрессионного анализа временных рядов данных. [c.263]
В практике планирования и прогнозирования спроса достаточно часто применяются аналитические модели спроса и потребления, которые строятся в виде уравнений, характеризующих зависимость потребления товаров и услуг от тех или иных факторов. Другими словами, в аналитических моделях функциональная зависимость (25.68) принимает вполне определенный вид. Такие модели могут быть однофакторными и многофакторными. Рассмотрим аналитические модели спроса на примере линейных корреляционно-регрессионных статических моделей, используя конкретные данные обследования семей. [c.562]
Величину рл. принято называть корреляционным отношением зависимой переменной т) по независимой переменной . Его вычисление не обременено никакими дополнительными допущениями относительно общего вида регрессионной зависимости (1.1). Однако, в отличие от коэффициента корреляции, корреляционное отношение несимметрично по отношению к исследуемым переменным, т. е., вообще говоря, Л. Кроме того, корреляционное отношение, по [c.74]
Метод диалектического материализма требует изучения изменений себестоимости перевозок промышленного транспорта в тесной связи с теми условиями, в которых оно возникло, развилось и существует. При этом необходимо уделять особое внимание противоречиям (главным причинам), которые породили данное явление. Если оно отрицательно (рост себестоимости перевозок), то выявление противоречий имеет целью в последующем- устранить или хотя бы смягчить их действие. Наоборот, если явление положительное (снижение себестоимости), то выявление главных причин направлено на последующее стимулирование их действия для повышения темпов снижения показателя. Таким образом, диалектический метод дает основное — верный методологический подход к исследованию конкретного явления в экономике промышленного транспорта, как и в любой другой области знаний. Для выявления всех факторов, изучения связи конкретного явления с породившими его причинами, оценки и учета количественных зависимостей, как правило, используются другие, частные методы. В экономике к ним относят приемы сравнения, группировку и сводку, способы элиминирования, парный и многофакторный корреляционно-регрессионный анализ и др. [c.21]
Чтобы уточнить эту зависимость, при исключении влияния грузооборота, целесообразно по каждой из двух групп предприятий выполнить раздельно корреляционно-регрессионный анализ изменения себестоимости железнодорожных перевозок под влиянием обоих факторов одновременно. Для этого было выбрано следующее уравнение регрессии [c.72]
Для ответа на первый вопрос задачи необходимо выявить форму зависимости между оптовыми ценами (графа 2) и диаметрами условного прохода (графа 3). Применив метод корреляционно-регрессионного анализа, мы получили следующую формулу связи [c.398]
Достаточно подробно рассмотрены методы и модели корреляционно-регрессионного анализа. Регрессионный и корреляционный анализ находит широкое применение при исследовании зависимостей и взаимосвязей между явлениями в экономике, при прогнозировании и решении задач бизнес-планирования. В настоящее время большинство объективно существующих зависимостей между финансово-экономическими явлениями исследованы и изучены теоретически. Значительно важнее количественно измерить тесноту причинно-следственных связей в экономике и финансах, понять природу исследуемых процессов. Это позволит воздействовать на выявленные факторы, вмешиваться в соответствующий экономический процесс с целью получения нужных результатов. В связи с этим к аппарату корреляционно-регрессионного анализа в ходе своих исследований обращаются как экономисты-практики, так и научные работники. [c.3]
Большинство явлений и процессов в экономике находятся в постоянной взаимной и всеохватывающей объективной связи. Исследование зависимостей и взаимосвязей между объективно существующими явлениями и процессами играет большую роль в экономике. Оно дает возможность глубже понять сложный механизм причинно-следственных отношений между явлениями. Для исследования интенсивности, вида и формы зависимостей широко применяется корреляционно-регрессионный анализ, который является методическим инструментарием при решении задач прогнозирования, планирования и анализа хозяйственной деятельности предприятий. [c.138]
Г. Спецификация функции регрессии. На данном этапе исследования дается конкретная формулировка гипотезы о форме связи (линейная или нелинейная, простая или множественная и т. д.). Для этого используются различные критерии для проверки состоятельности гипотетического вида зависимости. На этом этапе проверяются предпосылки корреляционно-регрессионного анализа. [c.151]
Корреляционно-регрессионный анализ применяется в тех случаях, когда между анализируемыми показателями нет строгой зависимости и полного соответствия, т. е. нет функциональной зависимости. [c.228]
Большую роль в аналитических исследованиях играют экономико-математические модели. При этом, если изучаемые переменные величины связаны между собой функциональной зависимостью, используются функциональные уравнения типа у = f(x), где у является функцией аргумента х . Если же связь между аргументами носит корреляционный характер, когда помимо основных факторов на изучаемый показатель оказывают влияние и побочные факторы, выделить и изолировать действия которых не возможно, используются методы корреляционно-регрессионного анализа. При экономико-математическом моделировании реальный ход того или иного хозяйственного (экономического) процесса отражается с помощью соответствующих математических моделей (формул). [c.8]
По мнению ряда авторов, в зависимости от целей анализа различают следующие экономико-математические модели а) при детерминированных связях - логарифмирование, долевое участие, дифференцирование б) в стохастических связях - корреляционно-регрессионный метод, линейное и динамическое программирование, теория массового обслуживания, теория графов и др. [c.14]
Блок 9 — определение доли затрат р-й нефтебазы, зависящих от объема реализации нефтепродуктов ур. Доля затрат выявляется на основе корреляционно-регрессионного анализа зависимости себестоимости от объема реализации за ретроспективный период. При этом строится модель парной корреляционно-регрессионной зависимости в стандартизованном масштабе с использованием модулей М101 и М108. [c.148]
Корреляционно-регрессионная зависимость между случайными векторами ц — результирующим показателем и J — предикторной переменной (схема С). В данном типе моделей и компоненты вектора результирующего показателя г , и компоненты вектора объясняющих переменных зависят от множества неконтролируемых факторов, так что являются случайными по своей физической сущности. Мы уже сталкивались с такой ситуацией в примере, в котором исследовалась связь между производительностью мартеновских печей и процентным содержанием углерода в металле (см. рис. В. 4). Зависимости такого типа вообще характерны для описания хода технологических процессов, реальные значения параметров которых — ( (1), (2),. .., (р)), равно как и характеризующие их результирующие показатели ц (<п<1), n(2)> <П(т))/ как правило, флюктуируют случайным (но взаимосвязанным) образом около установленных номиналов. [c.39]
Количественные переменные 23, 99 Конфлюэнтный анализ 41, 234 Корреляционно-регрессионная зависимость 39 [c.472]
Настоящее учебное пособие можно рассматривать как определенное продолжение ранее изданного пособия по этой же теме (В.Р. Бараз. Применение программы Ex el для статистических расчетов в материаловедении. — Екатеринбург ГОУ ВПО УГТУ-УПИ, 2003. - 46 с.). Там основное внимание было уделено рассмотрению способов использования Ex el для первичной статистической обработки результатов измерения, аналитического и графического описания результатов эксперимента. В данном же пособии предполагается ознакомить студентов главным образом с приемами оценки корреляционно-регрессионной зависимости, включая множественную регрессию, ранговые зависимости, поиск закономерностей для качественных данных (анализ хи-квадрат ). [c.9]
БШ — блоки статистических моделей. В таких блоках могут объединяться расчеты по моделям вида Б3.1 и Б3.2. Например, в блоке прогнозирования урожайности могут объединяться трендовые модели прогноза отдельных факторов изменения урожайности с много-факторной моделью прогнозирования урожайности. Примером более сложного блока статистических моделей являются эконометрические модели народнохозяйственного, регионального или отраслевого уровня, в которых при помощи экстраполяционных полиномов, корреляционных функций и регрессионных зависимостей устанавливается статистическая взаимосвязь между совокупностью характеризующих данный объект планирования экзогенных и эндогенных показателей. К таким моделям относятся, в частности, модели, разработанные в Украинском филиале НИИПиНа (УКР-1 и УКР-2), в НИИЭПе Госплана Литовской ССР и др. [c.136]
Нельзя согласиться с первым мнением Ф. Миллса, так как плавный уровень изучаемых динамических рядов может быть различен в зависимости от характера данного явления. Он может быть линейным, параболическим, гиперболическим и т. д. Мы предпочитаем точку зрения Н. К. Дружинина [40]. Исключая уровни динамических рядов, коррелируем отклонения от них. При этом не имеет значения, выражается ли этот уровень прямой или параболой. Отклонения от уровней временных рядов, независимо от их формы, являются беспорядочными числами, к которым можно применять корреляционно-регрессионный анализ. [c.73]
Блок 6 — построение в каждом классе линейной многофакторной корреляционной модели, отражающей зависимость экономических показателей от объективных факторов производства (табл. 34). Корреляционно-регрессионный анализ предусматривается проводить с помощью модуля Ml08. [c.97]
При определении резервов повышения пропускной способности вторым способом делается попытка методами многомерной классификации и корреляционно-регрессионного анализа установить влияние основных объективных факторов нефтеснабжения на экономические показатели деятельности нефтебаз и разработать экономико-статистические модели показателей, которые могли бы использоваться для целей планирования нефтесиабжения. При этом изучается зависимость фондоотдачи (х ) от таких факторов, как объем реализации нефтепродуктов (хв), коэффициент неравномерности нефтеснабжения (х5), объем резервуарной емкости (х4). Первоначально проводится многомерная классификация нефтебаз по объективным факторам производства. Затем в каждом классе строится экономико-статистическая модель зависимости экономического показателя от объективных факторов производства. По этой зависимости рассчитывается значение фондоотдачи и ее значение сравнивается с фактическим. Максимально возможная пропускная способность нефтебаз определяется как наибольшая из них. [c.51]
Количество учитываемых факторов и конкретные формы зависимостей для расчета обобщающих показателей ОТУП устанавливаются после изучения особенностей производства, качества отчетной информации и конкретной ситуации. Структура зависимостей (линейная, степенная) для расчета обобщающих показателей такая же, как и для комплексного показателя ОТУП (см. формулы 8.1, 8.2, 8.3). При расчете обобщающих показателей по формуле (8.1) сумма коэффициентов весомости при факторах равна единице QT а. = 1), коэффициенты весомости факторов при расчете обобщающих показателей по формулам (8.2) и (8.3) определяются в результате корреляционно-регрессионного анализа. [c.345]
В результате исследований для статистического моделирования инфляции был выбран один фактор - денежный агрегат М2 (в совокупности со скоростью его обращения). Выбор основан на приведенной выше эконометрическои модели и может быть подтвержден результатами корреляционно-регрессионного анализа. Наибольшие показатели тесноты связи оказались с агрегатом М2, кредитными вложениями в экономику (прямая зависимость) и [c.58]