Многофакторная корреляционная модель

Многофакторная  корреляционная модель

Страница 1

Многофакторная  корреляционная модель дает возможность не только выразить количественно влияние факторов на изучаемый показатель, но и предсказать значение функции и, следовательно, управлять анализируемым показателем. Результаты такого анализа предназначены для разработки плановых заданий. Использование этого метода предполагает предварительное установление формы связи показателей и формирующих их факторов, расчет показателей достоверности, а также пределов, в которых может быть использовано уравнение регрессии. [1]

Многофакторная  корреляционная модель позволяет не только выразить количественное влияние факторов на изучаемый показатель, но и предсказать значение функции и, следовательно, управлять анализируемым показателем. [2]

При создании многофакторной корреляционной модели необходимо отбирать самые значимые факторы, которые оказывают решающее воздействие на результативный показатель, так как охватить все условия и обстоятельства практически невозможно. Факторы, которые имеют критерий надежности по Стьюденту меньше табличного, не рекомендуется принимать в расчет. [3]

Изучение многофакторных зависимостей в экономико-статистическом анализе осуществляется наиболее полно  с помощью многофакторных корреляционных моделей, которые позволяют измерить степень совместного влияния комплекса факторов на величину анализируемого показателя. [4]

В книге изложены результаты экономико-статистических исследований, описаны принципы построения и применения многофакторных корреляционных моделей при анализе и прогнозировании показателей эффективности производства в добыче нефти и бурении скважин. Показан результат комплексного экономического анализа и оценки технического прогресса в добыче нефти. Проведен корреляционный анализ зависимости коммерческой, технической, механической и рейсовой скорости бурения, изложена методика поинтер-вального распределения баланса времени с помощью ЭВМ. [5]

Оценка степени воздействия  данного пли более широкого круга  факторов на производственную структуру  может быть осуществлена с помощью многофакторных корреляционных моделей и других статистических методов. [6]

Одним из основных способов количественного определения сложных  взаимосвязей является корреляционный анализ, с помощью которого могут  быть получены многофакторные корреляционные модели процессов. При этом среди множества действующих зависимостей нужно выделить те, которые являются существенными и необходимыми для полного описания исследуемого процесса. Выбранные связи должны характеризовать тенденции процесса, проявляющиеся в массе случайных событий, не учитываемых вследствие их частного единичного проявления. [7]

На примере универсальных  токарных и токарно-винторезных  металлорежущих станков выше изложены методологические основы подхода и  последовательность проведения комплексного корреляционного анализа конструктивно-технических  и производственно-технологических  параметров машины, в результате которого себестоимость изготовления данной машины можно представить в виде многофакторной корреляционной модели, построенной на базе обобщения опыта производства аналогичных машин одного эксплуатационного назначения. [8]

В последние годы в связи  с широким внедрением математических методов в экономику проводятся большие исследования по использованию  методов корреляционного и регрессивного  анализа для количественной оценки влияния отдельных факторов на итоговые показатели производственно-хозяйственной  деятельности предприятий, а также  математического описания процессов. Многофакторная корреляционная модель дает возможность не шлько выразить количественное влияние факторов на изучаемый показатель, но и предсказать значение функции и, следовательно, управлять анализируемым показателем. [9]

В нефтедобывающей промышленности в последние годы были предприняты  попытки использовать методы корреляционного  и регрессионного анализа для  исследования производительности труда. Так, в БашНИПИнефти с помощью  методов корреляционного и регрессионного анализа построена многофакторная корреляционная модель производительности труда для девонских месторождений Башкирии. [10]

Третий способ основан  на анализе факторной зависимости  потребности в автобензине и  дизельном топливе по управлению в целом от спроса на них в наиболее топливоемких отраслях при стабилизировавшейся  отраслевой структуре народного  хозяйства района. В первую очередь  составляется прогноз потребности  в нефтепродуктах по каждой наиболее топливоемкой отрасли. Анализ и прогноз  для этих отраслей осуществляются на основе построения многофакторных корреляционных моделей, отражающих совокупное влияние природных, организационных и других факторов на уровень расхода горючего в этих отраслях. [11]

В общем случае задачей  регрессионного анализа является оценка условного математического ожидания ( М) случайной величины при заданном значении другой переменной. Сущность метода многомерного регрессионного анализа  заключается в вычислении оценки математического ожидания фильтрационного  коэффициента по фиксированным значениям  геолого-физических признаков, которые  характеризуют изучаемый пласт  в каждом его пересечении скважиной. Выборочный характер исходных данных и вероятностный характер принятой для их анализа многофакторной корреляционной модели требуют вероятностной оценки получаемых результатов, так как посредством данной модели может быть дана только приближенная характеристика истинных значений изучаемого признака. [12]