[rank_math_breadcrumb]

Cтатистический анализ динамики результатов производственной деятельности предприятий

Целью данной работы заключается в использовании статистического анализа для выявления зависимости выпуска продукции в зависимости от потребляемого количества воды.

Коэффициенты регрессии в таких моделях рассчитываются в результате статистической обработки данных по выборке фирм, которые либо обанкротились, либо сумели выжить в течение некоторого периода. Все компании делятся на две группы: на тех, кому финансовые затруднения вплоть до банкротства в ближайшем будущем не грозят, и на тех, кому это грозит [3, с. 112].
В случае если оценка вероятности разорения кое-какой фирмы располагается поближе к показателю средней компании-банкрота, то при условии продолжающего смещения в худшую сторону ее положения она разорится. В случае если менеджеры фирмы, осмыслив денежные проблемы, решают шаги, дабы предупредить усугубление истории, то разорения не случится, значит, оценка вероятности разорения считается сигналом раннего предупреждения.

Рисунок 2 – Геометрическая интерпретация дискриминантной функции и соответствующих ей дискриминантных переменных

Отдельные объекты описывается двумя переменными и . Рассматриваем проекции объектов (точек) на каждую ось. Можно увидеть, что эти множества пересекаются, т.е. какие-то объекты из этих множеств имеют подобные характеристики.
Необходимо разделить два этих множества и построить линейную комбинацию соответствующих переменных и .
Сформулированные условия должны быть учтены при определении коэффициентов и следующей функции:
, (10)
Функция F(x) называется канонической дискриминантной функцией, а величины и – дискриминантными переменными.
Обозначим – среднее значение j-го признака у объектов i-го множества (класса). Тогда для множества среднее значение функции будет равно:
, (11)
Для множества среднее значение функции равно:
, (12)
Геометрическая интерпретация этих функций – две параллельные прямые, проходящие через центры классов (множеств) (рис. 3) [12, с. 88].

Целью исследования являлось развитие теоретических основы статистического анализа результатов деятельности на предприятии. Поставленные задачи были достигнуты.
В работе был проведен статистический анализ исходных данных по объему сточных вод и объему выпуска автомобилей для установления зависимости между критериями. В ходе статистического анализа, исходные данные были сглажены методом простого скользящего среднего, а затем была получена и оценена первоначальная зависимость. Следующим этапом разработки статистической модели стало принятие решение о необходимости дополнения регрессионной модели дополнительной «фиктивной» переменной, характеризующей два состояния системы: в рабочий и выходной день. После введения в модель «фиктивной» переменной z.
Параметры полученного уравнения регрессии были проанализированы на предмет статистической значимости, а так же наличия корреляции и детерминации между факторами при помощи функциональных средств пакета MS Excel, а именно надстройки «Анализ данных-VBA».
На основе данных интерпретаций статистических коэффициентов можно сделать вывод о том, что разработанная зависимость статистически пригодна для осуществления прогнозирования на ее основе с необходимой точностью.
Целью данной работы заключается в использовании статистического анализа для выявления зависимости выпуска продукции в зависимости от потребляемого количества воды.

Что думаете про курсовую?

Поставьте оценку!

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.

один × 4 =