Содержание

Экономическая постановка задачи _ 3

Методика многомерного статистического исследования _ 4

Корреляционный и регрессионный анализ. 4

Компонентный анализ. 5

Интерпретация результатов исследования _ 7

Заключение _ 17

Список использованной литературы 18

Экономическая постановка задачи

В данной работе с помощью пакета прикладных программ «Олимп» исследовано влияние нескольких независимых факторов на один зависимый. В данном случае рассматривается зависимость рентабельности (%) от следующих факторов:

- Трудоемкость единицы продукции (чел./час);

- удельный вес рабочих в составе промышленно-производственного персонала;

- удельный вес покупных изделий;

- коэффициент сменности оборудования (число смен/1 станок);

- премии и вознаграждения на одного работника в % к заработной плате (%);

- удельный вес потерь от брака (%).

Проведем анализ содержательного смысла исследуемых признаков.

Рентабельность - это отношение валовой или чистой прибыли к среднегодовому объему основных и оборотных фондов. Производительность труда отражает окупаемость затрат на производство данной продукции или услуг, помогает определить выгоду от данного производства.

Трудоемкость единицы продукции - это затраты рабочего времени на производство единицы продукции. Показатель трудоемкости является обратным показателю производительности труда.

Удельный вес рабочих в составе промышленно-производственного персонала - фактор, определяющий состав промышленно-производственного персонала. Удельный вес рабочих (%) имеет влияние на производительность труда, правда меньшее, чем другие факторы.

Удельный вес покупных изделий (%) имеет влияние на прибыль, полученную от производство продукции или услуг.

Коэффициент сменности оборудования показывает какое количество смен работает один станок. Он позволяет оценить окупаемость оборудования и его производительность.

Премии и вознаграждения на одного работника в % к заработной плате относятся к группе экономических факторов. Влияние данного фактора на производительность труда очевидно. Понятно, что увеличение материальной заинтересованности работника создает стимул для улучшения качества и производительности выполняемой работы, то есть наблюдается прямая зависимость. Увеличение доли нестабильных элементов заработной платы, или, иначе говоря, премий и вознаграждений относят к наиболее типичным формам и принципам оплаты труда и материального стимулирования. Этот фактор является компонентом внешней мотивации труда, которая оказывает очень сильное воздействие на производительность труда.

Удельный вес потерь от брака – это вес единицы объема брака. Он помогает определить количество брака данной продукции и произошедшие вследствие этого потери. Дает возможность вовремя исправлять ошибки, связанные, например, с неисправностью оборудования.

Методика многомерного статистического исследования

Корреляционный и регрессионный анализ.

В экономических исследованиях часто решают задачу выявления факторов, определяющих уровень и динамику экономического процесса. Такая задача чаще всего решается методом корреляционного и регрессионного анализа.

Термин «корреляция» произошел от латинского «correlation» - соотношение. Термин «регрессия» также латинского происхождения и означает обратное движение. В настоящее время в этот термин вкладывается совершенно другой смысл.

Две случайные величины имеют корреляционную связь, если математическое ожидание одной из них изменяется в зависимости от изменения другой. Метод математической статистики, изучающий связи между явлениями, называется корреляционным анализом. Основными задачами корреляционного анализа являются оценка силы связи и проверка статистических гипотез о наличии и силе корреляционной связи.

Существуют следующие виды корреляционной связи.

1) Относительно числа переменных, включенных в корреляционную модель, различают:

Ø парную корреляционную связь двух величин;

Ø множественную корреляцию.

2) Относительно характера корреляционной связи различают:

Ø положительную корреляцию;

Ø отрицательную корреляцию.

3) Относительно формы связи различают:

Ø линейную корреляцию;

Ø нелинейную корреляцию.

Не все факторы, влияющие на экономические процессы, являются случайными величинами. Поэтому при анализе экономических явлений обычно рассматриваются связи между случайными и неслучайными величинами. Такие связи называются регрессионными, а метод математической статистики, их изучающий, называется регрессионным анализом.

Задачами регрессионного анализа являются

а) установление формы зависимости;

б) определение функции регрессии и на этой основе установление характера и степени влияния аргументов на функцию.

Существуют следующие виды регрессии.

1) Относительно числа переменных, включенных в регрессионную модель различают:

Ø парную регрессию;

Ø множественную регрессию.

2) Относительно характера регрессионной связи различают:

Ø положительную регрессию;

Ø отрицательную регрессию.

3) Относительно формы зависимости различают:

Ø линейную регрессию;

Ø нелинейную регрессию.

Сущность корреляционного и регрессионного методов анализа состоит в усреднении значений включенных в модель переменных, которые имеют количественное выражение.

Корреляционный и регрессионный анализ тесно связаны между собой. В практике современного статистического анализа они не могут существовать друг без друга. Это и понятно, поскольку оценка степени и силы связи без последующего моделирования взаимосвязи не представляет особого интереса, а само моделирование зависимости осуществляется на основе использования различных показателей корреляции как для предварительного анализа информации, так и для характеристики адекватности модели.

Рассмотрим выделенные этапы более подробно:

1. Формулировка экономической задачи. На этом этапе формируются теоретические гипотезы о зависимости экономических явлений, устанавливаются объект и период исследования. В корреляционном анализе здесь же выявляются переменные, связь между которыми подлежит оценке.

В регрессионном анализе выявляются причинно-следственные отношения между переменными на основе изложения сущности изучаемого экономического явления.

2. Сбор и анализ исходной информации. В соответствии с целью исследования устанавливают, какой вид статистического наблюдения следует использовать. Здесь важно отметить, что выводы, полученные в результате анализа выборочной совокупности, с предельной вероятностью можно распространить на всю генеральную совокупность при условии, что выборка репрезентативна (т.е. в выборочной совокупности достоверно отражены все тенденции, имеющие место в генеральной совокупности).

Анализ исходной информации осуществляется с целью определения ее качества, от которого во многом зависят результаты как корреляционного, так и регрессионного анализа. Исходная информация должна быть достоверна, иметь количественное выражение и быть достаточной по количеству.