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]
Для определения статистической зависимости между технико-экономическими показателями и показателями уровня организации производства (составляющими) следует использовать метод регрессионно-корреляционного анализа. [c.28]
Экономико-математическое моделирование является важным инструментом планового управления. Различаются группы моделей графические, корреляционные (регрессионные), балансовые, модели оптимизации экономики. [c.72]
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]
СИСТЕМА АНАЛИЗА МАРКЕТИНГОВОЙ ИНФОРМАЦИИ Статистический банк Банк моделей Регрессионный Модель системы анализ ценообразования Корреляционный Модель расчета цены анализ Модель Факторный анализ методики выбора месторасположения Дискриминантный Модель составления анализ комплекса средств рекламы Гнездовой анализ Модель разработки рекламного бюджета [c.120]
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]
На основе экспериментальных данных методом наименьших тов получены регрессионные уравнения, описывающие между содержанием компонентов в равновесных фазах и содержанием их в сырьевой смеси, что позволяет получить обширную информацию по влиянию отдельных факторов на результаты однократной экстракции. [c.116]
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]
Принципы формирования рекламного бюджета. Методы оценки эффективности рекламных мероприятий (метод целевых альтернатив, оценка соотношений затрат и числа запросов, регрессионные модели и др.). Тестирование рекламы. Оценки узнаваемости и запоминаемости рекламы. Реклама как предмет купли-продажи. Рекламные агентства. [c.134]
Анализ макросреды демографических и социально-экономических факторов - с помощью структурных группировок и рядов распределения, соответствия фактических показателей научно обоснованным нормативам, потребительской корзинки, прожиточного уровня, индексов цен и товарооборота, корреляционно-регрессионного и кластерного анализа. Повозрастные коэффициенты потребления. Оценки инфляции, стоимости жизни и инфляционных ожиданий. Стратификация населения по социально-демографическим признакам, в частности по уровню [c.151]
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]
По методам различают статистическое прогнозирование прогнозы, основанные на экспертных оценках, и комбинированные. Методы статистического прогнозирования используют экстраполяцию, интерполяцию, регрессионные, корреляционные и другие математические модели и т. д. В настоящее время наибольшее развитие получил метод экстраполяции. Он состоит в определении количественных и качественных показателей развития в будущем периоде на основе закономерностей, имеющих место в предшествующем периоде. Для этого на графике плавно продолжается кривая изменений значений анализируемого направления развития в текущем периоде до границ времени прогнозируемого периода. В случае колебаний показателей за рассматриваемый промежуток времени производится соответствующая корректировка динамического ряда. [c.89]
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]
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]
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 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]
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]
В результате расчетов для нашего случая (установка АВТ-6) были найдены коэффициенты регрессионного уравнения, которое приобрело следующий вид [c.105]
Для этого необходимо взять первую производную (В + 2х) регрессионного уравнения (3.8) и приравнять ее нулю, отсюда величина искомой мощности выразится отношением [c.107]
Метод стоимостных регрессионных соотношений является развитием предыдущего. Он заключается в математической обработке фактических данных, характеризующих зависимость отдельных элементов стоимости использования (потребления) продукции от значений единичных показателей уровня качества. [c.56]
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]
Многофакторная корреляционная и регрессионная 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 можно непосредственно использовать для разработки плановых заданий. [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]
Типы прогнозов точечные, интервальные, многовариантные. Методы прогнозирования спроса аналоговые (эталонные, нормативные) расчеты, экстраполяция (графическая, методами сглаживания и по трен-довым моделям), использование коэффициентов эластичности, многофакторные регрессионные модели, сценарии, экспертные расчеты (Дельфи-метод). Проверка точности прогноза. [c.151]