|
Множественной регрессии
Таким образом, индексный метод не решает задачи точного количественного определения взаимного влияния отдельных факторов на производительность труда в газопроводном транспорте. В данном случае наиболее приемлемы методы корреляционно-регрессионного анализа или точнее — метод множественной корреляции [46].
Модель множественной корреляции производительности труда как функция нескольких независимых переменных может быть записана в виде
тистические методы изучения взаимосвязи, в частности коэффициенты регрессии в уравнениях множественной корреляции.
Корреляционный анализ состоит в установлении корреляционных связей между отдельными факторами исследуемого процесса, причем корреляционная связь выявляет характер изменения одной величины при изменении другой. С этой целью при помощи методов множественной корреляции выводят уравнение, дающее зависимость планируемой величины от каждого из рассматриваемых факторов. Коэффициенты и степени при величинах показателей характеризуют влияние последних на планируемую величину. При анализе такого уравнения полезно выявить факторы, влияние которых незначительно, и исключить их из рассмотрения.
Функциональную зависимость можно установить методом множественной корреляции по факторам, влияющим на величину удельных затрат с установлением тесноты корреляционной связи раздельно для каждого из учитываемых в расчете факто-риальных признаков при одновременном их действии. Многофакторный корреляционный анализ как статистический метод является наиболее целесообразным средством выявления влияния многих факторов на уровень себестоимости нефти'.
Представляет интерес применяемый в отдельных отраслях промышленности метод множественной корреляции. Многофакторный корреляционный анализ как статистический метод является наиболее целесообразным для количественного определения влияния многих факторов на уровень себестоимости.
Одним из таких методов является расчет трудоемкости оборудования и других средств на основе эмпирических зависимостей ее величины от тех или иных конструктивных, производственных либо эксплуатационных параметров (массы, мощности, производительности и т. д.) при данных масштабах и типе производства. Такие зависимости устанавливаются методом множественной корреляции для трудоемкости в целом, а также раздельно по видам работ. В последнем случае общая трудоемкость единицы нового оборудования получается как сумма
На стадии, предшествующей выполнению НИР, предпро-изводственные (текущие) затраты на нее могут определяться с учетом либо средних затрат на типовые работы соответствующего вида, либо известных затрат на создание аналогичных средств с корректировкой на изменение их параметров, либо средних затрат на одного работника, а также на основе парной или множественной корреляции зависимости затрат от задаваемых значений и параметров объектов исследования.
2) на стадии выполнения НИР — на основе прямого расчета вложений в потребное при этом оборудование и их удельного веса во всех вложениях по аналогичным работам, а также на основе парной и множественной корреляции зависимости вложений от влияющих на них различных фак-
Известными методами множественной корреляции зависимость себестоимости (U) лампы от параметров Т и г) установлена в виде
Существенность включенных в уравнения регрессии (20) — (22) факторов оценена по коэффициенту множественной корреляции R и путем проверки по /-критерию Стьюдента.
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.
Путем достаточно большого числа наблюдений за параметрами технологического процесса (метод пассивного эксперимента) исследуется взаимосвязь, например, между выходом готового продукта (У) и рассмотренными выше параметрами: давлением, температурой и значением рН. Допустим, что получено уравнение множественной регрессии такого вида: Y = —7914 + 23,3 Р + 4 Т — 250 рН. Учитывая пределы допустимых по регламенту колебаний значения параметров, из этого уравнения возможно заключить, что увеличение давления на 1 ата повышает выход готовой продукции на 23,3 %; увеличение температуры на 1 °С увеличивает выход на 4 %, а снижение рН на 0,01 также повышает выход на 2,5 %.
Для определения характера и степени влияния показателей монтажной технологичности на экономические показатели используется метод регрессионного анализа, позволяющий оценить монтажную технологичность путем соизмерения показателей технологичности и экономических показателей в уравнениях множественной регрессии вида
По уравнениям множественной регрессии определяются значения экономических показателей по вариантам.
ременных, где в качестве переменных выступают приведенные показатели деятельности предприятия. Необходимо определить вид этой функциональной зависимости (линейная, нелинейная) и ее формулу. Для этого можно использовать статистические методы, а именно: регрессионный анализ. Поскольку исследуемая функция является функцией нескольких переменных, то для ее изучения следует применить метод множественной регрессии. Практически осуществить построение математической модели множественной регрессии можно с помощью системы компьютерной математики Mathematica 4. Для осуществления статистических расчетов в системе используется прикладной пакет «Статистика». Порядок построения математической модели в пакете «Статистика» включает задание исходных данных и нахождение функциональной зависимости.
Математические зависимости выхода бензина и его качества У! (i=1,3) от управляющих переменных (х1; х2) и возмущающих воздействий Xj(j=3,5) определены с использованием уравнений множественной регрессии:
Зависимость результативного показателя от определяющих его факторов можно выразить уравнением парной и множественной регрессии. При прямолинейной форме они имеют следующий вид: уравнение парной регрессии: К.= а + Ьх;
уравнение множественной регрессии: К = а + blxl + Ь2х2 + ... + Ьхп, где а - свободный член уравнения при х = 0; xr x2 ...xn ~ факторы, определяющие уровень изучаемого результативного показателя: Ьг />,, Ьп— коэффициенты регрессии при факторных показателях, характеризующие уровень влияния каждого фактора на результативный показатель в абсолютном выражении.
Решение задач многофакторного корреляционного анализа производится на ПЭВМ по типовым программам. Сначала формируется матрица исходных данных, в первой графе которой записывается порядковый номер наблюдения, по второй — величина результативного показателя (У), а в следующих — данные по факторным показателям (х.). Эти сведения вводятся в ПЭВМ, и рассчитывается уравнение множественной регрессии, которое в нашей задаче получило следующее выражение:
ность или энерговооруженность труда; средний тарифный разряд рабочих; средний срок службы оборудования; доля прогрессивного оборудования в обшей его стоимости и т.д. Коэффициенты уравнения множественной регрессии покажут, на сколько рублей изменяется среднечасовая выработка при изменении каждого факторного показателя на единицу в абсолютном выражении.
Иногда при построении уравнений множественной регрессии по временным рядам автокорреляция возникает в отклонениях фактических значений зависимой переменной от расчетных, выравненных по уравнению регрессии.
Множеством вариантов Множество альтернативных Множество источников Максимума понтрягина Множество переменных Множество предприятий Множество разнообразных Множество стратегий Множество взаимосвязанных Мощностей агрегатов Мощностей основного Мощностей предприятия Мощностей установок вывоз мусора снос зданий
|
|
|
|
Навигация
