3.5 Корреляционно-регрессионный анализ
Проведем корреляционно-регрессионный анализ выпуска продукции и себестоимости на основе данных таблицы 4 приложения А. Зависимость себестоимости единицы продукции от объемов выпуска этой продукции можно охарактеризовать гиперболической функцией. Создадим таблицу 1 приложения Д. Вычислим значения параметров по формулам (1.5.2а, б):
;
.
В результате гиперболическая функция по формуле (1.5.1) имеет вид:
.
По формуле (1.2.2.1б):
руб.
По формулам (1.5.3-1.5.4) рассчитаем дисперсии:
;
;
.
На основании полученных результатов по формуле (1.5.6) определим тесноту связи признаков:
.
По формуле (1.5.7) определим индекс корреляции:
.
Средняя ошибка аппроксимации не должна превышать 10-15% и рассчитывается по формуле:
.
Проведенный корреляционно-регрессионный анализ показывает правильность гипотезы о том, что между объемами выпуска продукции и себестоимостью существует зависимость, выражаемая гиперболической функцией. Верность расчетов подтверждает ошибка аппроксимации, которая составляет 3,8%. Т.о. 68,6% вариации себестоимости объясняется вариацией объемов выпуска продукции. А теснота связи весьма существенна, т.к. индекс корреляции равен 0,828.
- Введение
- 1 Теоретическое обоснование
- 1.1 Статистическая группировка данных
- 1.2 Показатели динамических процессов
- 1.2.1 Основные показатели динамики
- 1.2.2 Средние показатели динамики
- 1.2.3 Сглаживание колеблемости в рядах динамики
- 1.2.4 Показатели сезонности
- 1.3 Показатели вариации
- 1.4 Индексы
- 1.5 Корреляционно-регрессионный анализ
- 2 Характеристика предприятия ООО «Полилайн»
- 3.3 Показатели вариации
- 3.5 Корреляционно-регрессионный анализ
- Заключение
- Ситуация 8. Расчет расходов предприятия на производство и реализацию товаров
- 5. Анализ производства и реализации продукции
- 15.Анализ производства и реализации продукции.
- Анализ производства и реализации продукции
- 20.Анализ показателей объема производства и реализации товаров в динамике и структуре.
- 2.1 Анализ реализации товаров и услуг оптовыми предприятиями