Анализ рентабельности с помощью программы Олимп

В зависимости от конкретных задач, решаемых в экономике, каждый из методов факторного анализа, в том числе метод главных компонент, имеют

Анализ рентабельности с помощью программы Олимп

Информация

Математика и статистика

Другие материалы по предмету

Математика и статистика

Сдать работу со 100% гаранией
2.12 │ 0.14 │

│ 10 │ 10.05 │ 10.29 │ -0.24 │ -0.02 │

│ 11 │ 13.99 │ 12.45 │ 1.54 │ 0.11 │

│ 12 │ 9.68 │ 14.73 │ -5.05 │ -0.52 │

│ 13 │ 10.03 │ 10.19 │ -0.16 │ -0.02 │

│ 14 │ 9.13 │ 14.48 │ -5.35 │ -0.59 │

│ 15 │ 5.37 │ 7.70 │ -2.33 │ -0.43 │

│ 16 │ 9.86 │ 12.33 │ -2.47 │ -0.25 │

│ 17 │ 12.62 │ 12.31 │ 0.31 │ 0.02 │

│ 18 │ 5.02 │ 7.12 │ -2.10 │ -0.42 │

│ 19 │ 21.18 │ 20.71 │ 0.47 │ 0.02 │

│ 20 │ 25.17 │ 18.30 │ 6.87 │ 0.27 │

│ 21 │ 19.10 │ 16.64 │ 2.46 │ 0.13 │

│ 22 │ 21.00 │ 18.30 │ 2.70 │ 0.13 │

│ 23 │ 6.57 │ 10.89 │ -4.32 │ -0.66 │

│ 24 │ 14.19 │ 12.66 │ 1.53 │ 0.11 │

│ 25 │ 15.81 │ 22.23 │ -6.42 │ -0.41 │

│ 26 │ 5.23 │ 7.85 │ -2.62 │ -0.50 │

│ 27 │ 7.99 │ 7.90 │ 0.09 │ 0.01 │

│ 28 │ 17.50 │ 12.37 │ 5.13 │ 0.29 │

│ 29 │ 17.16 │ 15.65 │ 1.51 │ 0.09 │

│ 30 │ 14.54 │ 15.10 │ -0.56 │ -0.04 │

└────┴──────────────┴───────────┴────────────┴───────────────┘

 

Характеристики остатков

Среднее значение..................... 0.000

Оценка дисперсии..................... 11.6

Оценка приведенной дисперсии........ 13.4

Средний модуль остатков.............. 2.730

Относительная ошибка аппроксимации... 0.232

Критерий Дарбина-Уотсона............. 1.692

Коэффициент детерминации............. 0.640

F - значение ( n1 = 4, n2 = 26)... 114

Гипотеза о значимости уравнения

не отвергается с вероятностью 0.950

 

 

 

Факторы, включенные в уравнение регрессии, объясняют 64% вариации уровня производительности труда.

Fрасч.=114 > Fкр=2,74 (n1= 4, n2=26), что доказывает значимость уравнения регрессии с вероятностью 0,95.

 

Потом был проведен факторный анализ. Приведем ниже протокол факторного анализа.

*** Протокол факторного анализа ***

1 шаг фактоpного анализа

 

┌───┬─────────────┬─────────────┐

│ N │ Собственные │ Накопленные │

│ │ значения │ отношения │

├───┼─────────────┼─────────────┤

│ 1 │ 2.43 │ 0.35 │

│ 2 │ 1.73 │ 0.59 │

│ 3 │ 1.33 │ 0.78 │

│ 4 │ 0.64 │ 0.88 │

│ 5 │ 0.56 │ 0.96 │

│ 6 │ 0.19 │ 0.98 │

│ 7 │ 0.11 │ 1.00 │

└───┴─────────────┴─────────────┘

Коэффициенты главных компонент

 

┌─────┬───────┬───────┬───────┬───────┬───────┬───────┬───────┐

│ N │ 1 │ 2 │ 3 │ 4 │ 5 │ 6 │ 7 │

├─────┼───────┼───────┼───────┼───────┼───────┼───────┼───────┤

│ x4 │ 0.51 │ -0.04 │ 0.42 │ -0.21 │ -0.26 │ 0.18 │ -0.64 │

│ x5 │ -0.22 │ 0.53 │ 0.12 │ -0.75 │ -0.09 │ -0.29 │ 0.07 │

│ x6 │ -0.41 │ -0.37 │ -0.36 │ -0.34 │ 0.38 │ 0.11 │ -0.55 │

│ x7 │ -0.30 │ 0.44 │ -0.38 │ 0.24 │ -0.55 │ 0.35 │ -0.28 │

│ x8 │ -0.48 │ -0.06 │ 0.44 │ 0.37 │ -0.13 │ -0.56 │ -0.32 │

│ x9 │ 0.09 │ 0.61 │ 0.11 │ 0.28 │ 0.68 │ 0.11 │ -0.23 │

└─────┴───────┴───────┴───────┴───────┴───────┴───────┴───────┘

 

Матрица факторов (отобрано факторов 7)

 

┌─────┬───────┬───────┬───────┬───────┬───────┬───────┬───────┐

│ N │ 1 │ 2 │ 3 │ 4 │ 5 │ 6 │ 7 │

├─────┼───────┼───────┼───────┼───────┼───────┼───────┼───────┤

│ x4 │ 0.80 │ -0.05 │ 0.48 │ -0.17 │ -0.19 │ 0.08 │ -0.22 │

│ x5 │ -0.34 │ 0.70 │ 0.14 │ -0.60 │ -0.07 │ -0.13 │ 0.02 │

│ x6 │ -0.63 │ -0.49 │ -0.42 │ -0.27 │ 0.28 │ 0.05 │ -0.18 │

│ x7 │ -0.47 │ 0.58 │ -0.44 │ 0.19 │ -0.41 │ 0.15 │ -0.09 │

│ x8 │ -0.75 │ -0.08 │ 0.51 │ 0.29 │ -0.09 │ -0.25 │ -0.11 │

│ x9 │ 0.13 │ 0.80 │ 0.12 │ 0.23 │ 0.51 │ 0.05 │ -0.08 │

└─────┴───────┴───────┴───────┴───────┴───────┴───────┴───────┘

 

Рассмотрим три первые главные компоненты, так как их общий вклад в суммарную дисперсию составил 78%.

Связанным с первой главной компонентой является Х4, то есть трудоемкость единицы продукции.

Вторая главная компонента связана с Х9, Х5, Х7, Х6, то есть с удельным весом потерь от брака, с удельным весом рабочих в составе промышленно-производственного персонала, с коэффициентом сменности оборудования и с удельным весом покупных изделий.

Третья главная компонента связана с Х8 премии и вознаграждения на одного работника в % к заработной плате.

 

 

 

 

┌───┬──────────┐

│ N │ Оценка │

│ │ общности │

├───┼──────────┤

│ 1 │ 1.00 │

│ 2 │ 1.00 │

│ 3 │ 1.00 │

│ 4 │ 1.00 │

│ 5 │ 1.00 │

│ 6 │ 1.00 │

│ 7 │ 1.00 │

└───┴──────────┘

 

Просмотр главных компонент

 

 

 

NФактор1Фактор2Фактор3Фактор4Фактор5Фактор61

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30-0.72

0.28

-0.53

-1.39

-0.62

0.14

0.56

-0.98

0.41

-1.07

-0.39

0.04

-0.24

2.09

1.36

1.08

1.62

0.77

0.65

-0.04

0.07

1.47

1.45

-1.4

-1.61

-0.59

0.31

-0.13

-1.69

-0.890.13

1.56

1.29

0.96

0.72

1.08

-1.82

-0.48

-0.96

-0.45

-1.59

-2.07

-1.35

-0.93

1.32

0.33

-0.05

0.57

0.11

0.57

0.38

1.34

-0.89

0.49

0.99

0.55

0.003

0.21

-1.38

-0.650.33

-0.02

1.73

-1.57

-0.29

-0.77

1.71

1.57

0.05

-0.84

-0.24

-0.14

-0.60

0.31

-0.45

-0.34

-0.47

-1.67

1.35

0.94

0.73

1.34

-0.63

-0.56

1.97

-1.67

-1.04

-0.46

-0.17

-0.12-0.80

0.12

1.68

0.99

2.76

-0.31

0.03

0.65

0.88

0.04

0.99

-0.40

1.47

0.37

1.55

-0.54

-0.81

-0.77

-1.38

-0.89

-0.55

-0.47

0.32

-1.035

-0.36

-1.29

0.59

-1.11

-0.70

-1.00-0.61

-0.54

-0.53

-1.39

-0.79

2.18

-0.80

0.01

2.09

1.01

0.26

0.82

-0.17

-0.65

1.31

-0.78

-1.02

-1.64

0.11

-0.16

1.36

-0.18

-1.14

-0.23

-0.09

-0.08

1.06

1.73

-1.07

-0.06-0,26

0,44

0,44

1,07

0,18

0,50

-0,43

0,10

0,39

0,14

0,48

0,58

-0,91

-0,86

0,44

0,35

-1,74

-0,15

1,25

0,41

0,06

0,02

-4,01

1,17

-0,52

1,30

0,52

-0,31

0,21

-0,84Проведем регрессионный анализ на главные компоненты.

*** Протокол множественной линейной регрессии ***

 

Зависимая переменная Y - y2

 

Функция Y = +13.494-2.249*Фактор N1-0.414*Фактор N2+3.788*Фактор N3-1.061*Фак

тор N4+0.526*Фактор N5+0.530*Фактор N6

Оценки коэффициентов линейной регрессии

 

 

 

 

 

 

 

┌───┬──────────┬───────────┬───────────────┬───────────┬────────┬─────────┐

│ N │ Значение │ Дисперсия │ Средне- │ t - │ Нижняя │ Верхняя │

│ │ │ │ квадатическое │ значение │ оценка │ оценка │

│ │ │ │ отклонение │ │ │ │

├───┼──────────┼───────────┼───────────────┼───────────┼────────┼─────────┤

│ 1 │ 13.49 │ 0.48 │ 0.69 │ 19.57 │ 12.31 │ 14.68 │

│ 2 │ -2.25 │ 0.48 │ 0.69 │ -3.26 │ -3.43 │ -1.06 │

│ 3 │ -0.41 │ 0.48 │ 0.69 │ -0.60 │ -1.60 │ 0.77 │

│ 4 │ 3.79 │ 0.48 │ 0.69 │ 5.49 │ 2.60 │ 4.97 │

│ 5 │ -1.06 │ 0.48 │ 0.69 │ -1.54 │ -2.25 │ 0.12 │

│ 6 │ 0.53 │ 0.48 │

Похожие работы

<< < 1 2 3 4 5 >