|
Количество параметров
Чтобы установить зависимость уровня производительности труда от падения добычи нефти по старому фонду скважин, необходимо определить удельный вес скважино-месяцев, отработанных по категориям скважин, и пропорционально этому рассчитать количество отработанного времени или численность рабочих и работников промышленно-производственнои группы, приходящихся отдельно на старый и новый фонд^скважин. После этого выработку (добычу нефти) на одного рабочего (работника) по категориям скважин определяют путем деления объема продукции на число рабочих (работников).
Общее количество отработанного времени: всеми рабочими за год (Т), чел.-ч в том числе одним рабочим, чел.-ч 279840 1749 "270 270 1638 -9570 -111
продукции и плановом техническом уровне производства). Для этого фактический объем производства товарной продукции следует скорректировать на величину его изменения в результате структурных сдвигов (Д5Ястр) и кооперированных поставок (ДВЯК „), а количество отработанного времени — на непроизводительные затраты времени (7"н) и сверхплановую экономию времени от внедрения мероприятий НТП (Тэ), которую нужно предварительно определить. Алгоритм расчета:
При повременной форме оплаты труда заработанная плата начисляется за определенное количество отработанного времени вне прямой зависимости от количества и качества выполненных работ. За отработанное время обычно принимают календарный месяц (при месячной тарифной ставке или месячном должностном окладе), день (при дневной) или час (при часовой тарифной ставке).
Общее количество отработанного времени:
1. Количество отработанного 12781,4 12504,5 12458,2 времени, тыс. ч
Сверхурочная работа позволяет увеличить выпуск продукции потому, что она является экстенсивным фактором и увеличивает количество отработанного времени непосредственно на изготовление продукции.
Табель может быть применен для учета труда работников, находящихся на сдельной оплате труда. В этом случае для каждого работника должно быть отведено две строки: на верхней строчке ежедневно указывается количество отработанного времени в часах, а на нижней строчке по мере закрытия нарядов записывается сумма начисленной заработной платы.
Простая повременная система в своей основе имеет только количество отработанного времени (примеры 1 и 2). При ней оплата труда зависит только от количества отработанных дней, тарифного коэффициента и тарифной ставки 1-го разряда. Однако предприятия могут применять не только поденную, но и почасовую форму оплаты труда. В этом случае заработная плата работника определяется умножением часовой ставки оплаты труда на фактическое количество рабочих часов.
• простая повременная - оплата производится за определенное количество отработанного времени независимо от количества выполненных работ;
При повременной форме оплаты работникам выплачивается заработная плата за определенное количество отработанного времени независимо от количества выполненных работ. Однако для выполнения отдельных функций и объемов работ могут быть установлены нормы обслуживания или нормы численности работников (нормированные задания).
где Si — стоимостная оценка одного балла, руб/год; аг- — степень важности /-го параметра нового изделия; Хг — количество баллов, соответствующее i'-му параметру нового изделия; m — количество параметров изделия, оцениваемое в баллах.
где У*(. - индивидуальные значения результативного показателя, рассчитанные по уравнению; Yx ~ среднее значение результативного показателя, рассчитанное по уравнению; У,- - фактические индивидуальные значения результативного показателя; т - количество параметров в уравнении связи, учитывая свободный член уравнения; п - количество наблюдений (объем выборки).
Для удобства манипулирования данными, представленными в табличном виде, и были созданы специализированные функциональные пакеты, известные как электронные таблицы или табличные процессоры. Интерфейс электронной таблицы позволяет формировать аналитические сообщения по запросу, гибко реагировать на возникающие в ходе анализа нестандартные ситуации. При этом пользователь получает возможность, не прибегая к помощи программистов, самостоятельно форматировать аналитические таблицы, выбирая макеты из представленного меню и/или задавая собственные макеты, организовывать базы данных по задаваемым правилам и критериям, выбирать тип носителей результатной аналитической информации, использовать при необходимости деловую графику. Следует особо выделить способность табличных процессоров работать в режиме «Что произойдет, если... ?». Именно этот режим обеспечивает реализацию имитационных предикативных моделей различной степени сложности. Типы и сложность моделей, количество параметров и переменных, способы их изменения, диапазоны варьирования аналитик задает самостоятельно. Одно из типичных применений табличного процессора в этом режиме — составление прогнозной бухгалтерской отчетности.
Выбор типа нейросетевой технологии и метода ее обучения можно выделить в самостоятельный этап. Сеть может быть построена с помощью Net Maker в интерактивном режиме, пользуясь его подсказками, или создать файлы Brain Maker, пользуясь текстовым редактором. Для прогнозирования временных рядов, которыми описываются финансовые рынки, предпочтительно воспользоваться генетическим алгоритмом Genetik Algorithms, а для решения задач распознавания образов и классификации — сетевыми технологиями Hopfield и Kohonen. Наиболее трудоемким процессом является настройка нейросети на обучающую выборку данных, ибо здесь определяется оптимальное количество параметров, свойств исследуемых данных, оптимальное число дней ретроспективы и прогноза. Хорошо продуманные способы задания тестовых множеств в сочетании с несколькими вариантами обучающих алгоритмов (от стандартных до скоростных) и заданием различных критериев остановки обучения предоставляют широкие возможности для экспериментов.
расчета по удельным показателям и метед баллов, причем предпочтение следует отдать последнему, так как в нем учитывается большее количество параметров машины; однако ни тот, ни другой метод не могут обеспечить получение достаточно точных результатов из-за несовершенства математической обработки исходных данных;
Сравнительный анализ, в отличав от рейтингования, предполагает введение не одной, а нескольких оценочных координат. Это позволяет лучше использовать имеющуюся информацию, более точно позиционировать фирму среди остальных. С другой стороны, для обозримости результатов сравнительного анализа, количество параметров сравнения должно быть по возможности минимальным. В узком смысле "обозримость" требует введения не более двух координат - чтобы относительная позиция фирмы могла быть представлена точкой на двумерной карте, а различные финансовые показатели могли быть визуализированы в виде двумерных поверхностей.
Оптимизация под управлением пользователя наиболее уместна, если другими методами уже установлены приблизительные значения, если проблема знакома или хорошо понятна или если требуется оптимизировать небольшое количество параметров. Оптимизация под управлением пользователя — замечательный способ «отшлифовать» имеющееся решение, а также полезный способ определения чувствительности имеющихся моделей к изменениям правил и параметров.
В этом уравнении ^означает количество точек данных, Р— количество параметров модели, R — коэффициент множественной корреляции, определенный на выборке данных процедурой оптимизации, RC — скорректированный коэффициент. Обратная формула, показывающая увеличение корреляции, вызванное оптимизацией (R), в зависимости от подлинной корреляции (RC) выглядит следующим образом:
Важно учитывать не общее количество параметров оптимизации, а отношение количества этих параметров к объему данных. Здесь также эвристически достоверна описанная выше формула для малых выборок: она показывает, как соотношение числа точек данных и параметров системы влияет на результат. При наличии избыточного количества параметров решение, полученное в результате оптимизации, будет оптимальным только для тестовой выборки данных.
Во избежании провала и для увеличения вероятности успеха при оптимизации следует предпринять четыре шага. Во-первых, оптимизировать систему на максимально доступном представительном образце данных и использовать для анализа большое число виртуальных сделок. Во-вторых, использовать небольшое количество параметров (особенно с учетом размера выборки данных). В-третьих, провести тестирование на данных вне выборки, т.е. на данных, которые вы не использовали при оптимизации и, более того, не видели в глаза. В-четвертых, стоит провести оценку статистической значимости результатов.
Излишняя оптимизация могла повлиять на ухудшение эффективности вне пределов выборки. В то же время, учитывая количество параметров и комбинаций, испытанных в этом тесте, хорошая модель должна была бы дать большую прибыль в пределах выборки и лучшие статистические показатели, способные выдержать коррекцию на множественную оптимизацию без полной потери значимости. Другими словами, в данном случае избыточная оптимизация была не самым страшным: несмотря на оптимизацию, эта модель давала плохие результаты при недопустимо малом количестве сделок. Как и другие, эта модель просто, видимо, лучше работала в прошлом.
Коэффициенты позволяют Коэффициенты приведенной Коэффициенты рождаемости Качественной информации Коэффициенты зависящие Коэффициента эффективности Коэффициента автономии Коэффициента доходности Коэффициента извлечения Коэффициента множественной Коэффициента оборачиваемости Коэффициента пересчета Коэффициента регрессии вывоз мусора снос зданий
|
|
|
|
Навигация
