31 Вопрос Статистический метод

В статистическом анализе производится обработка некоторой случайной выработки, под которой понимаются результаты n последовательных и независимых экспериментов со случайной величиной. Выборка должна обеспечить репрезентативность исследования (способность выборки явл представителем всей совокупности). Стат анализ может использоваться для изучения как внутр, так и внешней среды. При изучении внутренней среды наибольшее значение имеет исследование влияния различных факторов на формирование прибыли, формирование и развитие персонала организации, потенциала организации, качества продукции и т.д. В рамках изучения внешней среды большое значение имеет стат анализ состояния рынка, анализ дифференциации спроса, оценка потребителей, конкурентов, поставщиков. Наиболее употребляемые методы стат анализа в ИСУ – регрессионный, корреляционный, дисперсионный, анализ временных рядов, факторный анализ.

Регрессионный анализ ставит своей задачей исследование зависимости одной случайной величины от ряда других случайных и неслучайных величин. Регрессия – это зависимость математического ожидания случайной величины от значения др величин. Например, после проведения n- экспериментов на стат модели получен набор реализаций случайных величин: Х_i , Y_i, где i – изменяется от 1 до n. X – является независимой переменной, а Y- функцией. Следовательно, Y=a₀+a₁*X₁ + …+ a_n*X_n a_{0 –} минимальное значение функции при 0 значении факторов; a_i – коэффициент регрессии, показывающий степень изменения функции в зависимости от изменения соответствующей переменной. Регрессионный анализ имеет большое значение для исследования в зависимости влияния различных факторов на различные показатели организации.

Корреляционный анализ. Этот метод используется для определения степени взаимосвязи между случайными величинами, при этом его особенность заключается в том, что корреляция – это вероятностная зависимость между значениями и в отличие от функциональной зависимости она проявляет себя не в каждом случае, а только в усредненном виде. Корреляция между 2-мя явлениями носит название парной, между несколькими – множественной. Результирующий показатель называется функцией, а факторные признаки – аргументами. Корреляционные связи в зависимых переменных не м б жесткими и носят характер неполных связей. Если в случае увеличения (уменьшения) аргумента, результирующий показатель увеличивается (уменьшается), то корреляционная связь называется прямой. Если наоборот – обратной. Теснота корреляционной связи при линейной зависимости оценивается коэффициентом корреляции, при нелинейной- корреляционным отношением. Коэффициент корреляции может колебаться в пределах от 0 до -1 и от 0 до +1. Чем ближе коэффициент к +-1, тем выше теснота связи. При коэффициентах +1 или -1 имеет место функциональная связь. На основе оценки корреляционной зависимости м б построено уравнение регрессии с использованием коэффициентов (а₁ ….).

Дисперсионный анализ используется для проверки стат гипотез о влиянии на показатели качественных факторов, т е тех, которые не поддаются количественному измерению. Например, влияние организации производства на показатель прибыли. В дисперсионном анализе качественный фактор представляет совокупность j возможных состояний. Соответственно определяется влияние каждого состояния на уровень показателя и делается вывод об общей зависимости. Т о принимается или отвергается гипотеза о влиянии качества фактора на показатели.

Факторный анализ. Для того чтобы обеспечить эффективное функционирование предприятия надо при принятии решений учитывать все существенные факторы, влияющие на функционирование и развитие предприятия. Как внешние на уровне макро и микро среды, так и внутренние. Факторный анализ явл частью многомерного стат анализа. Его сущность – выделение из множества факторов, влияющих на объект, наиболее значимых. В отличие от корреляционного анализа данный метод не требует деления всех переменных на зависимые и нет, т к в нем все факторы рассматриваются как равноправные. При этом учитывается, что некоторые из переменных могут фиксироваться и как константы. Это позволяет четко выделить влияние между суженным кругом факторов, иногда между 2-мя конкретными факторами. Пример, прирост объемов выпуска продукции при неизменной численности зависит только от Пт. Оценка влияния факторов на деятельность предприятия усложнена тем, что влияние многих из них явл латентным. Отбор факторов, влияющих на объект осуществляется на основе их классификации, теоритического обоснования и путем их качественного анализа. Важной является задача – минимизация количества учитываемых факторов. Для каждого выбранного фактора следует предусмотреть его количественные оценки, т к это необходимо для установления корреляционных зависимостей между факторами и определения влияния этих факторов на объект исследования. Метод широко используется при анализе влияния различных факторов труда, оборудования, сырья и материалов, технологий на результаты хоз деятельности и развития предприятия в целом.