25.Приемы элминирования: относительные величины

Элиминирование – прием, при кот.для опред.влияния каждого фактора в отдельности устраняется влияние всех факторов, кроме одного, влтянеие кот.на результат рассматривается. ПРАВИЛА:1.Сразу учитывается изменение кол-ых факторов, а затем – кач-ых. 2.Если изменяются кол-ые факторы , то кач-ые берется на уровне базы и наоборот. 3.Если имеется несколько кол-ых (кач-ых) факторов, то сначала изменяются более высокого порядка, а потом – низкого.

Прием относительных величин: вместо абсолютных значений показателей берутся относительные величины (цепные подстановки)

∆Y=

∆Y_a= ∆Y_b=

26.Приемы элминировани: долевого участия.

Элиминирование – прием, при кот.для опред.влияния каждого фактора в отдельности устраняется влияние всех факторов, кроме одного, влтянеие кот.на результат рассматривается. ПРАВИЛА:1.Сразу учитывается изменение кол-ых факторов, а затем – кач-ых. 2.Если изменяются кол-ые факторы , то кач-ые берется на уровне базы и наоборот. 3.Если имеется несколько кол-ых (кач-ых) факторов, то сначала изменяются более высокого порядка, а потом – низкого.

Метод долевого участия: факторы связаны с результатом по правилам алгебраической суммы

27.Приемы элминировани. Интегральный метод.

Элиминирование – прием, при кот.для опред.влияния каждого фактора в отдельности устраняется влияние всех факторов, кроме одного, влтянеие кот.на результат рассматривается. ПРАВИЛА:1.Сразу учитывается изменение кол-ых факторов, а затем – кач-ых. 2.Если изменяются кол-ые факторы , то кач-ые берется на уровне базы и наоборот. 3.Если имеется несколько кол-ых (кач-ых) факторов, то сначала изменяются более высокого порядка, а потом – низкого.

Интегральный метод: Влияние факторов на обобщающий показатель можно представить в следующих математических выражениях: У = a / b; У = a / (b + c); У = a. b.

Формулы расчета изменений обобщающего показателя в каждом конкретном случае приведены ниже.

1. Если У = a / b, то Уа = (а / b) ln b₁ / b₀

Уb = У - Уа

Если У = a / (b + c), то Уа = (а / b + с) ln b₁ + с₁/ b₀ + с₀

Уb = (У - Уа) / b + c) b,

2. Если У = a b, то Уа = а₁ b₀ + (a b) / 2

Уb = b a₀ + (a b) / 2

28.Корреляционно-регрессионный анализ.

Для определения влияние факторов, не находящихся в жесткой функциональной зависимости от результативного показателя, используют методы корреляционного анализа. (определенному значению фактора могут соответствовать несколько значений результативного признака).Задачи:1)установление зависимости изменения среднего значения результативного показателя от изменения факторного признака при прочих равных условиях;2)установление относительной степени зависимости результатов от фактора.

y=ax+b (Однофакторная зависимость)

Коэффициент b – постоянная величина результативного признака, которая не связана с изменением результативного показателя.

а – показывает среднее изменение результативного показателя с возрастанием или убыванием величины фактора на единицу измерения.

Многофакторная зависимость y = a₀ + a₁x₁ + a₂x₂ + … + a_nx_n.

1. определяются факторы, которые оказывают воздействие на изучаемый показатель и отбираются наиболее существенные для корреляционного анализа. 2. собирается и оценивается исходная информация, необходимая для корреляционного анализа. 3. этапе изучается характер и моделируется связь между факторами и результативными показателями. Значит, подбирается и обосновывается математическое уравнение, которое наиболее точно выражает сущность исследуемой зависимости.4.этапе проводится расчет основных показателей, находящихся в корреляционной связи.5.этапе дается статистическая оценка результатов корреляционного анализа.

Отбор факторов необходимо придерживаться следующих правил.

1. наличие причинно-следственных связей между показателями, так как только они раскрывают сущность изучаемых явлений. 2. отбирать самые значимые факторы, которые оказывают основное воздействие на результативный показатель,. 3.Все факторы должны быть количественно измеримы, это значит иметь единицу измерения и информация о них должна содержаться в учете и отчетности.4.В корреляционную модель линейного типа не рекомендуется включать факторы, связь которых с результативным показателем имеет криволинейный характер.5.Не рекомендуется включать в корреляционную модель взаимосвязанные факторы. Если парный коэффициент корреляции между двумя факторами больше 0,85, то по правилам корреляционного анализа один из них необходимо исключить, иначе это приведет к искажению результатов анализа.6.Нельзя включать в корреляционную модель факторы, связь которых с результативным показателем носит функциональный характер.

Коэффициент корреляции (хар-т тесноту связи м/у явлениями). [-1.1]