Метод статистических зависимостей основан на выявлении зависимостей от показателей и использовании их для определения расходных нормативов. [c.101]
Регрессионный анализ представляет собой развитие метода статистических зависимостей, он основан на выведении зависимости [c.101]
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]
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]
Для определения статистической зависимости между технико-экономическими показателями и показателями уровня организации производства (составляющими) следует использовать метод регрессионно-корреляционного анализа. [c.28]
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]
На основе анализа методами статистических группировок и априорного анализа 20 количественных и качественных факторов выявлена зависимость производительности труда от факторов, установлена группа факторов-претендентов, влияние которых на производительность труда особенно значительно дебит скважин по нефти обводненность добываемой продукции действующий фонд скважин объем добычи нефти и газа фондовооруженность труда удельный вес механизированного фонда скважин, автоматизированных скважин, подготовленной нефти глубина скважин, коэффициент эксплуатации скважин. Вопреки общепринятому мнению, электровооруженность труда незначительно влияет на производительность труда в добыче нефти. [c.184]
Требуют более глубокой теоретической проработки методы статистического учета ряда показателей при переходе к системе национальных счетов. Действительно, при расчете ВНП, например, по расходам существуют определенные проблемы разграничения расходов предприятий за счет себестоимости и из прибыли на промежуточное потребление и другие цели. Например, традиционно командировочные расходы рассматривались как часть оплаты труда и учитывались в себестоимости. Сейчас же при переходе к СНС командировочные расходы делятся на две части суточные расходы считаются оплатой труда, а остальная часть относится к промежуточному потреблению предприятий. В отличие от валового национального продукта (совокупного дохода, произведенного на территории страны, в т.ч. за счет находящихся в иностранной собственности факторов производства) валовой внутренний продукт (ВВП) представляет собой совокупную стоимость конечных товаров и услуг, произведенных при помощи всех расположенных в стране факторов производства, вне зависимости от того, кому они принадлежат. [c.188]
Под экспериментом понимается изучение объекта, основанное на активном целенаправленном воздействии на него путем создания искусственных условий, позволяющих выявить рассматриваемые свойства, характеристики, зависимости объекта. Сделать поведение экспериментатора целенаправленным, организованным, повысить производительность его труда и надежность получаемых результатов позволяют современные методы статистического планирования многофакторных экспериментов. [c.48]
Статистические зависимости характеризуют взаимосвязи между функцией и аргументами, при которых значения последних меняются в каких-то пределах на основе случайных процессов, т.е. значения факторов имеют какую-то степень надежности. Поэтому стохастические зависимости относятся к приближенным методам, определяющим взаимосвязи функции и аргументов [11, 12]. [c.21]
Для решения своих задач СЭС использует весь арсенал современных математико-статистических методов в зависимости от Целей исследования и наличия информационного обеспечения. Вместе с тем наиболее широкое применение в ней нашли следующие методы [c.159]
При построении демографических прогнозов на основе методов статистического моделирования используются регрессионные модели, выражающие зависимость демографических явлений от выбранных факторов (например, рождаемости от образовательного уровня населения, уровня благосостояния, обеспеченности детскими и лечебными заведениями и т.д.). [c.34]
При использовании косвенных методов анализируемый процесс рассматривается как "черный ящик". Исследователь отказывается от претензий на установление сущности (механизма) процесса и ограничивается поиском статистических зависимостей между характеристиками "входами "выхода" системы (рис. 1.5.1.2). [c.28]
При использовании методов этой группы прежде всего необходимо исходить из условий применимости статистических зависимостей. Эти зависимости справедливы только для [c.30]
Математика-статистический метод устанавливает статистические зависимости норм от факторов, влияющих на трудоемкость нормируемых работ. Использование данного метода требует наличия вычислительной техники, соответствующего программного обеспечения, должной подготовки и уровня квалификации нормировщика. При соблюдении этих требований применение метода оказывается весьма эффективным. [c.149]
Экстраполяция по огибающим кривым используется при многовариантности целевого развития и наличия скачков. В основе метода лежит математическое понятие огибающей. Экстраполяция статистических зависимостей выявляет тенденции в изменении прогнозируемого показателя, изучая поведение факторов, представленных в форме динамических рядов. [c.191]
Ответственность за достоверность данных, представляемых аудитору по его запросу, несет руководитель предприятия. Аудитор отвечает только за квалифицированное выполнение своих обязанностей, предусмотренных законодательством и заключенным с заказчиком договором. За ущерб, причиненный предприятию некачественным проведением аудиторской проверки, аудитор несет имущественную ответственность в размере, предусмотренном в договоре, с учетом ограничения ответственности, установленного законодательством. Свою ответственность аудиторы могут страховать за счет средств аудиторской фирмы, а индивидуальные аудиторы — за свой счет. В мировой практике проблема ответственности аудиторов решается через аудиторские стандарты, обязательные для соблюдения всеми аудиторскими компаниями. Применяются стандартизированные методы статистической выборки, используемые аудиторами в ходе проверок. Действует и принцип существенности, в соответствии с которым степень ответственности аудитора определяется в зависимости от цены допущенной им ошибки. Зарубежный опыт регулирования аудиторской деятельности представляется полезным для России и в отношении ответственности аудиторских фирм в случае неквалифицированного осуществления аудиторских услуг — она носит, как правило, не административный (лишение лицензии на осуществление аудиторской деятельности), а имущественный характер. [c.230]
Допустим, ЧТО нам удалось ВЫДе-. комфорта в кабине управления лить часть себестоимости, приходящуюся на подсистему управления (обозначим ее Су). Эту величину будем рассматривать как затраты на обеспечение определенного уровня комфорта рабочего места оператора. Желательно выразить Су как функцию от уровня комфорта, например, в виде диаграммы, представленной на рис. 6.3, где k — , 2,. .., п означает уровень комфорта, СУ(А) — затраты на его обеспечение. Теоретически определить зависимость Су (k) от k затруднительно сделать это проще методом статистического анализа. Для этого прежде всего нужно охарактеризовать каждый уровень комфорта некоторым вектором качества. Компонентами вектора должны быть показатели эргономических и эстетических свойств рабочего места оператора. Такой подход, разумеется, предполагает предварительный выбор требуемых показателей. Сегодняшний уровень инженерной психологии и технической эстетики позволяет осуществить этот выбор с достаточной для практических потребностей точностью. [c.231]
В конкретных моделях систем входы, выходы и состояния связаны между собой функциональными или статистическими зависимостями. Задавая определенные значения входных сигналов, исходных параметров, зависимости между переменными при помощи экономико-математических методов исследуют модель по интересующим показателям. [c.21]
И наконец, в раздел IV включены глава, посвященная описанию методов статистического анализа так называемых систем одновременных эконометрических уравнений (т. е. набора одновременно выполняющихся соотношений, в которых одни и те же переменные могут участвовать в разных соотношениях и в роли результирующего показателя, и в роли предсказывающей переменной), и глава, в которой дается обзор наиболее интересного отечественного и зарубежного программного обеспечения методов статистического исследования зависимостей. [c.7]
Методы статистического исследования зависимостей составляют содержание отдельных частей многомерного статистического анализа, который можно определить [8, с. 731] как раз- [c.22]
Остановимся кратко на роли методов статистического исследования зависимостей в разработке каждого из упомянутых направлений. [c.26]
Этап 7 (анализ точности полученных уравнений связи). Исследователь должен отдавать себе отчет в том, что найденная им в соответствии с (В.24) аппроксимация f (X) неизвестной теоретической функции fT (X) из соотношений типа (В. 14), (В. 16) или (В.21) (называемая эмпирической функцией регрессии, см. гл. 5) является лишь некоторым приближением истинной зависимости fT (X)1. При этом погрешность в описании неизвестной истинной функции fT (X) с помощью f (X) в общем случае состоит из двух составляющих а) ошибки аппроксимации 6F и б) ошибки выборки б (/г). Величина первой зависит от успеха в реализации этапа 4, т. е. от правильности выбора класса допустимых решений F. В частности, если класс F выбран таким образом, что включает в себя и неизвестную истинную функцию f (т. е. fT (X) F), то ошибка аппроксимации 6F = 0. Но даже в этом случае остается случайная составляющая (ошибка выборки) б (/г), обусловленная ограниченностью выборочных данных вида (В.1), па основании которых мы подбираем функцию f (X) (оцениваем ее параметры). Очевидно, уменьшить ошибку выборки мы можем за счет увеличения объема п обрабатываемых выборочных данных, так как при fT (X) F (т. е. при 6F — 0) и правильно выбранных методах статистического оценивания (т. е. при правильном выборе оптимизируемого функционала качества модели Дп (/)) ошибка выборки б (/г) -> 0 (по вероятности) при п — оо (свойство состоятельности используемой процедуры статистического оценивания неизвестной функции fT (X)). [c.52]
Методы статистического исследования зависимостей, в особенности регрессионный анализ, анализ временных рядов, дисперсионный анализ, анализ таблиц сопряженности, планирование эксперимента, наиболее употребительны среди методов обработки данных в различных областях науки и техники. Соответственно к настоящему времени существует и продолжает разрабатываться обширное программное обеспечение, связанное с исследованием зависимостей. Ниже кратко рассмотрены программные средства — пакеты и библиотеки программ, доступные пользователям в СССР, а также наиболее интересные, на наш взгляд, для обеспечения статистического исследования зависимостей зарубежные пакеты и библиотеки. Основные сведения о пакетах и библиотеках программ приведены в табл. 15.1. [c.425]
В табл. 15.2 приведены данные о разделах статистического исследования зависимостей, охватываемых пакетами и библиотеками программ. Номера вертикальных граф табл. 15.2 соответствуют следующим разделам и методам статистического исследования зависимостей [c.425]
Исследования с помощью методов множественной корреляции показывают, что статистическая зависимость между факторами, влияющими на величину затрат труда, имеет примерно одинаковый характер для всех классов, поэтому отказ в данном случае от учета этой зависимости не приводит к заметному ухудшению качества распознавания. Исходя из этого условия, минимума имеющейся обучающей выборки, а также в целях упрощения расчетов заменим в алгоритме распознавания Р№. (х, . .... хп) на произведение одномерных условных распределе- [c.89]
НОРМИРОВАНИЕ (допускается нормирование) - процесс установления норм (труда, расхода материалов, запасов, оборотных средств и т.д.). При Н. используется расчетный, опытный и статистический методы в зависимости от факторов, влияющих на нормы, и наличия данных для расчетов. [c.109]
К количественным методам относятся экономико-статистические (экстраполяции, корреляционно-регрессивного анализа, т.е. статистических зависимостей), нормативные (балансовый, технико-экономических расчетов) и др. Среди качественных (аналитических) методов преобладают различные способы логической оценки научно-технических и технико-экономических тенденций развития производства и потребления продукции, на основе которых дается прогноз потребности с использованием приближенных расчетных приемов. К ним относятся методы аналогий, экспертных и аналитических оценок, экономического анализа, в том числе анализа значимости изобретений и патентов, и др. В табл. 21 приведены основные факторы, подлежащие учету при выявлении и обосновании потребности в продукции малой химии и даны рекомендации по выбору методов прогнозирования потребности. [c.95]
Эту продукцию делят на известную (по химическому составу, чистоте и свойствам) и новую (новые химические соединения или модификации известной продукции). При прогнозировании потребности в известной продукции в основном выявляют объем ее применения в традиционных областях, проводят поиск и оценку потребности в новых областях применения. Потребность определяют методами технико-экономических расчетов, экстраполяции, статистических зависимостей. Полученные результаты оценивают с помощью методов экспертных оценок, аналогий и др. и корректируют с учетом достижений науки и техники. [c.95]
В первом приближении расчеты ряда показателей текущего плана можно произвести, пользуясь другим экономико-математическим методом — статистического моделирования. Экономические показатели — объем реализации, себестоимость продукции, цеховые и общезаводские расходы и др. — определяются на основании статистических зависимостей, полученных путем обработки информации о результатах работы предприятия в предыдущие периоды и факторов внешней среды [31]. Под внешними факторами понимаются установленный фонд заработной платы, план выпуска, нормативы отчислений в фонды и др. Уравнения позволяют определить экономические показатели для теку-- щего и более поздних плановых периодов. Поэтому дан- [c.17]
КАУЗАЛЬНОЕ (ПРИЧИННО-СЛЕДСТВЕННОЕ) МОДЕЛИРОВАНИЕ. Каузальное моделирование — наиболее хитроумный и математически сложный количественный метод прогнозирования из числа применяемых сегодня. Он используется в ситуациях с более чем одной переменной. Уровеньличныхдоходов.демографическис изменения и преобладающая ставка процента по закладным, например, влияют на будущий спрос на новые односемейные дома. КАУЗАЛЬНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ — это попытка спрогнозировать то, что произойдет в подобных ситуациях, путем исследования статистической зависимости между рассматриваемым фактором и другими переменными. Каузальная модель может показать, что всякий раз, когда ставка процента по закладным увеличивается на 1%, спрос на новые дома падает на 5%. [c.242]
Следовательно, зависимость производительности труда от факторов можно исследовать только раздельно по группам НГДУ с растущей, стабильной и падающей добычей, что подтверждают результаты анализа, проведенного методом статистических группировок. [c.89]
Урланис Б. Ц. Статистические методы изучения зависимости явлений. М., Госстатиздат, 1956, 111 с. [c.126]
Linear Regression — линейная регрессия. Линейная регрессия представляет собой метод статистического анализа, с помощью которого прогнозируют будущие значения определенной зависимости на основании ее предыдущих значений. Этот метод обычно используется для определения моментов чрезмерного отклонения цены от нормального уровня. При этом учитывают цены на биржевые инструменты. Построение линии тренда способом линейной регрессии основано на методе наименьших квадратов. Этот метод заключается в том, что строится прямая линия, проходящая через точки цены таким образом, чтобы расстояние от значений цены до этой линии было бы минимальным. [c.254]
S. Нормирование. Общая схема формирования нормативов с использованием методов статистического исследования зависимостей может быть представлена следующим образом. Нормативный показатель играет в моделях типа (В.З)—(В.4) роль результирующей (объясняемой) переменной у, а факторы, участвующие в расчете нормативного показателя, — роль объясняющих (предикторных) переменных д (1>, л (2),. .., х(р). Предполагается, что привлечение для расчета норматива у полной системы определяющих его факторов, т. е. такой си- [c.26]
Мы не случайно начали с этого примера. Использование методов статистического исследования зависимостей в задачах оптимального регулирования хода технологического процесса и построения соответствующих автоматизированных систем управления технологическими процессами (АСУТП) можно отнести к примерам грамотных и относительно распространенных актуальных приложений этого аппарата [47, 145]. Общая схема [c.34]
Айвазян С. А., Богдан овский И. М. Методы статистического исследования парных зависимостей в схеме конфлюэнт-ного анализа и их применения. — Заводская лаборатория, 1974, [c.459]
Эффективность применения этих методов в значительной степени повышается благодаря их стандартизации. При этом, с одной стороны, достигается упорядочение методов в зависимости от задач н условий контроле, с другой — стандартизуются хорошо обоснованные кау - ой и апробированные на практике методы и планы контроля. Методические стандарты на статистические истоды управления качеством продукции излагаются и оформляются в доступной инженерам форме с удобными для пользогання тпблпчамн. [c.3]
И. В. Федун [65] [66], [67], [68], [69], [70] совместно с Д. М. Бендераким [32] рассмотрел метод статистического регулирования технологических процессов с непосредственной корректировкой, когда величина (и знак) корректирующего воздействия определяется непосредственно по результатам выборочного контроля. Для этого устанавливается зависимость между оценкой параметра распределения значений контролируемого параметра изделий (выборочное среднее и др.) и технологическим параметром. Повышение эффективности регулирования получено прежде всего за счет сокращения затрат квалифицированного труда на отыскание причин раз-.ладки и определение величины (и знака) корректирующего воздействия. Приведение технологической операции в состояние непосредственной корректировки осуществляется путем выбора контролируемого параметра изделий [1] на основе анализа процессов, происходящих при выполнении операции. [c.140]
В программу включены следующие вопросы элементарные сведения о качестве и его контроле, статистические методы, общая теория управления, политика управляющего и эффективность управленческой деятельности, организация и руководство кружками качества, цена качества, создание новых товаров и их совершенствование, постановка эксперимента, текущий контроль качества, инспекционный контроль, информационное обеспечение, система управления качеством, усложненные методы статконтроля, партионный контроль. При изучении статистических методов учащиеся знакомятся с гистограммами, диаграммами Парето, картами контроля, причинно-следственными зависимостями, диаграммами распределения и т. д. В изучение более сложных методов входит регрессионный и корреляционный анализы, карты статистических зависимостей и т. д. При обучении широко используются радио- и телепрограммы, посещение других предприятий, использующих всесторонний контроль качества1. [c.164]
Целесообразно рассмотреть методику таких расчетов на примере горнорудных предприятий Минчермета СССР. Протяженность электрифицированных железнодорожных путей этого ведомства составляет более 3 тыс. км. Была поставлена задача оценить, как влияет рост удельного веса электрической тяги на себестоимость перевозок. Из-за отсутствия учета объемов перевозок по видам тяги для этих целей был использован показатель— удельный вес электровозов в рабочем парке локомотивов. Исследование проведено с помощью математических методов корреляции и регрессии по отчетным данным предприятий за ряд лет [19]. На основании полученных данных был построен график, по рассеянию точек на котором установлено, что в общем по всем железнодорожным хозяйствам предприятий нет статистической зависимости себестоимости 1 ткм от удельного веса электровозов в рабочем парке локомотивов. В то же время из практики железнодорожного транспорта общего пользования известно, во-первых, что на себестоимость перевозок сильное влияние оказывает объем перевозок грузов (размеры движения), а во-вторых, [c.71]