Управление затратами на предприятии. Серебренников Г.Г. - 34 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ТГТУ | Тамбов

Составители: 

Рубрика: 

3.2. Фрагмент совокупности исходных данных
для расчета коэффициентов корреляции, р.
Месяц
Заработная плата
основных рабочих,
x
ОПР, y
Коммерческ
ие расходы,
y
1. Январь 2003 г. 1 378 934 1 246 946 62 727
2. Февраль 1 604 741 1 262 521 36 458
3. Март 1 820 570 1 344 902 52 885
… … … …
23. Ноябрь 2 070 877 1 793 931 111 348
24. Декабрь 2005 г. 2 406 585 1 848 189 99 858
В программе Microsoft Excel имеется встроенная статистическая функция «КОРРЕЛ», которая позволяет рассчитать
коэффициент парной корреляции r
xy
между двумя рядами данных. По данным табл. 3.2 был рассчитан коэффициент
корреляции между заработной платой основных рабочих и ОПР; он оказался равным 0,82. Коэффициент корреляции между
заработной платой основных рабочих и коммерческими расходами оказался незначительным, всего лишь 0,3.
Для выявления особенностей стохастической связи необходимо построить диаграмму рассеивания данных. Это также
можно сделать с помощью Microsoft Excel. На диаграмме наглядно видны резко отклоняющиеся значения, а также кластеры
(группы данных, которые могут образовывать самостоятельные зависимости). Диаграммы рассеяния данных для
рассматриваемых случаев показаны на рис. 3.1 и 3.2.
Точки, нанесенные на диаграмму, могут формировать определенную зависимость. Зависимость может быть
нелинейной, или линейной, как на рис. 3.1. Если точки образовывают «облако», вытянутое либо вдоль оси x
Рис. 3.1. Диаграмма рассеивания данных, характеризующая
сильную связь заработной платы основных рабочих с ОПР
(коэффициент корреляции 0,82)
Рис. 3.2. Диаграмма рассеивания данных, показывающая
отсутствие связи заработной платы основных рабочих с
коммерческими расходами (коэффициент корреляции 0,3)
(как на рис. 3.2), либо вдоль оси y, то зависимости между признаками не обнаруживается (очень низкое значение
коэффициента корреляции).
Сильную связь между признаками можно описать простым уравнением регрессии. На рис. 3.1 приведено уравнение,
которое позволяет по величине заработной платы рабочих прогнозировать величину ОПР. Достоверность аппроксимации
данных характеризуется критерием R
2
. В нашем случае 68 % данных описывается указанным уравнением регрессии.

Страницы