ВУЗ:
Составители:
Рубрика:
29 30
выручки на 1331,7 тыс. руб. Общее снижение выручки со-
ставило 1300 тыс. руб.
1.6.8. Метод дробления приращений факторов
.
Суть метода в дроблении общего приращения фак-
тора Δxi на m (обычно равных) частей. В этом случае
ΔΔxx
iji
j
m
=
=
∑
1
. (1.6.8)
Общее приращение показателя
Δ
y в этом случае
также окажется суммой частных приращений
ΔΔyy
j
j
m
=
=
∑
1
,
где
ΔΔy
dy
dx
x
j
i
ji
i
n
=
=
∑
0
определяется в некоторых
промежуточных точках Cj (j=1,...,m-1) между А и В .
Вследствие того, что
Δ
xji=
Δ
xi/m
→
0 при m
→
∞ зна-
чение ошибки Еj для каждого
Δ
yj мало. И сумма этих оши-
бок меньше, чем при использовании, например, метода
дифференцирования:
ΔΕ Ε
j
j
m
〈〈
=
∑
1
.
Недостатком этого метода является высокая трудо-
емкость расчетов.
1.6.9. Метод интегрирования
Метод интегрирования является предельным случа-
ем метода дробления приращений факторов при бесконеч-
ном увеличении m.
В этом случае
ΔΔ
Δ
y
dy
dx
x
y
x
dx
j
x
i
i
n
ji
i
i
ji
=∗=∗
→
=
∑
∫
lim
0
0
∂
∂
.
Ошибка разложения при этом отсутствует. Этот ме-
тод применяется крайне редко в силу высокой трудоемко-
сти процесса интегрирования.
1.6.10. Логарифмический метод
Этот метод используется для показателей, представ-
ленных мультипликативными функциями. Рассмотрим его
на примере двухфакторной модели П= а
∗
x. Прологариф-
мируем её (по любому основанию):
lg lg lg
Π
=
+
ax
.
Если значение показателя изменяется с П0 до П1, то
разность соответствующих логарифмов можно представить
как
lg П1 - lg П0= (lga1- lga0)+(lgx1- lgx0)
или
lg П1/ П0 =lg(a1/a0)+ lg(x1/x0)
или
1
10
10
10
10
=+
lg( / )
lg( / )
lg( / )
lg( / )
aa xx
ΠΠ ΠΠ
.
Умножив на ΔП= П1- П0 правую и левую части по-
следнего тождества получим:
выручки на 1331,7 тыс. руб. Общее снижение выручки со- 1.6.9. Метод интегрирования
ставило 1300 тыс. руб.
Метод интегрирования является предельным случа-
1.6.8. Метод дробления приращений факторов ем метода дробления приращений факторов при бесконеч-
. ном увеличении m.
Суть метода в дроблении общего приращения фак- В этом случае
тора Δxi на m (обычно равных) частей. В этом случае n
dy ∂y
m Δy j = lim ∑ dx ∗ Δx ji =∫
∂ xi
∗ dxi .
∑
Δx ji → 0
Δ xi = Δ x ji . (1.6.8)
i =0 i
j =1
Ошибка разложения при этом отсутствует. Этот ме-
тод применяется крайне редко в силу высокой трудоемко-
Общее приращение показателя Δy в этом случае сти процесса интегрирования.
также окажется суммой частных приращений
m
1.6.10. Логарифмический метод
Δy = ∑ Δy
j =1
j ,
Этот метод используется для показателей, представ-
n
dy ленных мультипликативными функциями. Рассмотрим его
где Δ y j = ∑ dx
i=0
Δ x ji определяется в некоторых на примере двухфакторной модели П= а∗x. Прологариф-
мируем её (по любому основанию):
i
промежуточных точках Cj (j=1,...,m-1) между А и В . lgΠ= lga + lgx .
Вследствие того, что Δxji=Δxi/m →0 при m→∞ зна- Если значение показателя изменяется с П0 до П1, то
чение ошибки Еj для каждого Δyj мало. И сумма этих оши- разность соответствующих логарифмов можно представить
бок меньше, чем при использовании, например, метода как
дифференцирования:
m lg П1 - lg П0= (lga1- lga0)+(lgx1- lgx0)
∑j =1
Δ Ε j 〈〈Ε . или
lg П1/ П0 =lg(a1/a0)+ lg(x1/x0)
Недостатком этого метода является высокая трудо- lg( a 1 / a 0 ) lg( x 1 / x 0 )
или 1= + .
емкость расчетов. lg( Π 1 / Π 0 ) lg( Π 1 / Π 0 )
Умножив на ΔП= П1- П0 правую и левую части по-
следнего тождества получим:
29 30
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 14
- 15
- 16
- 17
- 18
- …
- следующая ›
- последняя »
