Многофакторный корреляционный анализ
Cтраница 1
Многофакторный корреляционный анализ состоит из нескольких этапов. На первом этапе определяются факторы, которые оказывают воздействие на изучаемый показатель, и отбираются наиболее существенные для корреляционного анализа. [1]
Многофакторный корреляционный анализ позволяет изучить степень влияния различных факторов на результаты использования машин, и тем самым определить главные из них. Однако следует иметь в виду, что если между факторами ( попарно) имеется тесная связь, то многофакторная модель не в состоянии дать объективную оценку степени влияния каждого из них на зависимую переменную. Так, в предыдущем примере показатели MT, и Факт корреляционно связаны между собой, поэтому построение многофакторной модели Ypf ( Q, MT, Факт) не имеет практической ценности. [2]
Как проводится многофакторный корреляционный анализ. [3]
 |
Подсчет резервов повышения уровня рентабельности. [4] |
Таким образом, многофакторный корреляционный анализ имеет важную научную и практическую значимость. Он позволяет изучить закономерности изменения результативного показателя в зависимости от поведения разных факторов, определить их влияние на величину результативного показателя, установить, какие из них являются основными, а какие второстепенными. Этим достигается более объективная оценка деятельности предприятия, более точное и полное определение внутрихозяйственных резервов и планового уровня показателей. [5]
Таким образом, многофакторный корреляционный анализ имеет важную научную и практическую значимость. Он позволяет изучить закономерности изменения результативного показателя в зависимости от поведения разных факторов, определить их влияние на величину результативного показателя, установить, какие из них являются основными, а какие второстепенными. Этим достигается более объективная оценка деятельности предприятия, бол. [6]
Таким образом, многофакторный корреляционный анализ имеет важную научную и практическую значимость. С установлением места и роли каждого фактора в формировании уровня исследуемых показателей точнее обосновываются планы и управленческие решения, объективнее оцениваются итоги деятельности предприятий и полнее определяются внутрихозяйственные резервы. [7]
 |
Подсчет резервов повышения уровня рентабельности. [8] |
Таким образом, многофакторный корреляционный анализ имеет важную научную и практическую значимость. Он позволяет изучить закономерности изменения результативного показателя в зависимости от поведения разных факторов, определить их влияние на величину результативного показателя, установить, какие из них являются основными, а какие второстепенными. Этим достигается более объективная оценка деятельности предприятия, более точное и полное определение внутрихозяйственных резервов и планового уровня показателей. [9]
Для оценки зависимости а - f ( p, у, с) был проведен описанный выше многофакторный корреляционный анализ. [10]
 |
Граф к подачи буровых насосов по опытам работ. [11] |
Для оценки зависимости коэффициента подачи от таких факторов, как давление нагнетания, удельный вес и вязкость глинистых растворов, был про азведен многофакторный корреляционный анализ. [12]
Представляет интерес применяемый в отдельных отраслях промышленности метод множественной корреляции. Многофакторный корреляционный анализ как статистический метод является наиболее целесообразным для количественного определения влияния многих факторов на уровень себестоимости. [13]
ЭВМ применяются для систематизации исходных данных, отбора технических параметров разработок, для вывода нормативных формул. Многофакторный корреляционный анализ, например, предполагает выполнение большого объема вычислительных работ, которые без применения ЭВМ требуют продолжительного времени. Так, чтобы отобрать базовые параметры 10 - 15 наименований, определить виды зависимостей и тесноту связи между ними и провести другие расчеты ручным способом нескольким работникам требуется 1 5 - 2 года. На ЭВМ такую работу можно выполнить за несколько часов. [14]
Приводимые во многих исследованиях зависимости нефтеотдачи от тех или иных показателей имеют большой методический недостаток - часто эти зависимости отражают совместное влияние и других показателей, связанных с изучаемыми. В этих условиях целесообразно применять статистические методы исследования и прежде всего многофакторный корреляционный анализ. [15]
Страницы: 1