RSS    

   Реферат: Анализ рентабельности с помощью программы Олимп

 │ 1 │    -0.99 │    131.34 │         11.46 │     -0.09 │ -20.59 │   18.61 │

 │ 2 │    28.69 │    240.44 │         15.51 │      1.85 │   2.17 │   55.21 │

 │ 3 │   -12.35 │     46.05 │          6.79 │     -1.82 │ -23.95 │   -0.74 │

 │ 4 │     9.61 │      2.27 │          1.51 │      6.38 │   7.04 │   12.18 │

 └───┴──────────┴───────────┴───────────────┴───────────┴────────┴─────────┘

     Кpитические значения t-pаспpеделения

     пpи 26 степенях свободы

     веpоятность   t-значение

     0.900         1.318

     0.950         1.710

     0.990         2.482


Так как все t-значения полученного уравнения регрессии больше tкр= 1,318, то с вероятностью 0,90 можно утверждать что уравнение регрессии значимо, и результатирующий признак (рентабельность) имеет напрямую зависит от следующих факторов: удельный вес рабочих в составе промышленно-производственного персонала, коэффициент сменности оборудования и премии и вознаграждения на одного работника в % к заработной плате, как было отмечено выше и доказано данным уравнением, имеет обратную зависимость с удельным весом потерь от брака, трудоемкостью единицы продукции и удельным весом покупных изделий.

Анализируя полученное уравнение регрессии, можно сделать вывод, что при увеличении удельного веса рабочих в составе промышленно-производственного персонала на 1% рентабельность увеличивается на 28,691%, а при увеличении коэффициента сменности оборудования на 1 рентабельность уменьшается на 12,346%, если же мы увеличим премии и вознаграждения на одного работника на 1%, то рентабельность увеличится на 9,610%.

Оценки коэффициентов интерпретации линейной регрессии

╔════╤════════╤═════════╤═════════╗

║ N  │Коэффиц.│Вета-    │Дельта-  ║

║    │эластичн│коэффиц. │коэффиц. ║

╠════╪════════╪═════════╪═════════╣

║1   │  +1.575│   +0.237│   +0.090║

║2   │  -1.210│   -0.234│   +0.009║

║3   │  +0.707│   +0.762│   +0.901║

╚════╧════════╧═════════╧═════════╝

Таблица остатков

┌────┬──────────────┬───────────┬────────────┬───────────────┐

│  N │ Эмпирическое │ Расчетное │     Ошибка │        Ошибка │

│    │     значение │  значение │ абсолютная │ относительная │

├────┼──────────────┼───────────┼────────────┼───────────────┤

│  1 │        13.26 │     16.29 │      -3.03 │         -0.23 │

│  2 │        10.16 │     12.13 │      -1.97 │         -0.19 │

│  3 │        13.72 │     18.04 │      -4.32 │         -0.31 │

│  4 │        12.85 │      5.69 │       7.16 │          0.56 │

│  5 │        10.63 │      8.59 │       2.04 │          0.19 │

│  6 │         9.12 │      9.13 │      -0.01 │         -0.00 │

│  7 │        25.83 │     22.16 │       3.67 │          0.14 │

│  8 │        23.39 │     20.04 │       3.35 │          0.14 │

│  9 │        14.68 │     12.56 │       2.12 │          0.14 │

│ 10 │        10.05 │     10.29 │      -0.24 │         -0.02 │

│ 11 │        13.99 │     12.45 │       1.54 │          0.11 │

│ 12 │         9.68 │     14.73 │      -5.05 │         -0.52 │

│ 13 │        10.03 │     10.19 │      -0.16 │         -0.02 │

│ 14 │         9.13 │     14.48 │      -5.35 │         -0.59 │

│ 15 │         5.37 │      7.70 │      -2.33 │         -0.43 │

│ 16 │         9.86 │     12.33 │      -2.47 │         -0.25 │

│ 17 │        12.62 │     12.31 │       0.31 │          0.02 │

│ 18 │         5.02 │      7.12 │      -2.10 │         -0.42 │

│ 19 │        21.18 │     20.71 │       0.47 │          0.02 │

│ 20 │        25.17 │     18.30 │       6.87 │          0.27 │

│ 21 │        19.10 │     16.64 │       2.46 │          0.13 │

│ 22 │        21.00 │     18.30 │       2.70 │          0.13 │

│ 23 │         6.57 │     10.89 │      -4.32 │         -0.66 │

│ 24 │        14.19 │     12.66 │       1.53 │          0.11 │

│ 25 │        15.81 │     22.23 │      -6.42 │         -0.41 │

│ 26 │         5.23 │      7.85 │      -2.62 │         -0.50 │

│ 27 │         7.99 │      7.90 │       0.09 │          0.01 │

│ 28 │        17.50 │     12.37 │       5.13 │          0.29 │

│ 29 │        17.16 │     15.65 │       1.51 │          0.09 │

│ 30 │        14.54 │     15.10 │      -0.56 │         -0.04 │

└────┴──────────────┴───────────┴────────────┴───────────────┘

                              Характеристики остатков

     Среднее значение.....................  0.000

     Оценка дисперсии.....................   11.6

     Оценка  приведенной дисперсии........   13.4

     Средний модуль остатков..............  2.730

     Относительная ошибка аппроксимации...  0.232

     Критерий Дарбина-Уотсона.............  1.692

     Коэффициент детерминации.............  0.640

     F - значение ( n1 =   4, n2 =  26)...    114

     Гипотеза о значимости уравнения

     не отвергается с вероятностью  0.950

           

Факторы, включенные в уравнение регрессии, объясняют 64% вариации уровня производительности труда.

            Fрасч.=114 > Fкр=2,74 (n1= 4, n2=26), что доказывает значимость уравнения регрессии с вероятностью 0,95.

Потом был проведен факторный анализ. Приведем ниже протокол факторного анализа.

*** Протокол  факторного анализа ***

1 шаг фактоpного анализа

┌───┬─────────────┬─────────────┐

│ N │ Собственные │ Накопленные │

│   │    значения │   отношения │

├───┼─────────────┼─────────────┤

│ 1 │        2.43 │        0.35 │

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7


Новости


Быстрый поиск

Группа вКонтакте: новости

Пока нет

Новости в Twitter и Facebook

                   

Новости

© 2010.