Курсовая работа по ЭММ на тему: "Оптимизация рациона кормления скота"

исключаем наименьший фактор, т.е. X3 уровень фондовооруженности. После исключения фактора полученную модель необходимо пересчитать. Итак, проведем двухфакторный анализ.

+-----------------------------------------------------------------+ МНОГОФАКТОРНЫЙ КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ +-----------------------------------------------------------------+ Двухфакторный анализ

Исходная матрица:

1 2 3 1 9.260 1.370 47740.000 2 9.380 1.400 50391.000 3 12.110 1.440 43149.000 4 10.810 1.420 41089.000 5 9.350 1.350 14257.000 6 9.870 1.390 22661.000 7 8.170 1.160 52509.000 8 9.120 1.270 14903.000 9 5.880 1.160 25587.000 10 6.300 1.250 16821.000 11 6.220 1.130 19459.000 12 5.490 1.100 12973.000 13 6.500 1.150 50907.000 14 6.610 1.230 6920.000 15 4.320 1.390 5736.000 16 7.370 1.380 26705.000 17 7.020 1.350 20068.000 18 8.250 1.420 11487.000 19 8.150 1.370 32029.000 20 8.820 1.410 18946.000

Корреляционная матрица:

1 2 3 1 1.000 .604 .465 2 .604 1.000 .044 3 .465 .044 1.000

Множественная регрессия и одномерные статистики ---------------------------------------------------------------- ## Множественная Одномерные переменных регрессия статистики Коэфф. регр. Станд. ош. Средние Станд. откл. ---------------------------------------------------------------- Зависимая ... ... 7.9500 1.9402 Независимая 1 9.9738 2.7551 1.3070 .1137 2 .0001 .0000 26716.8500 15523.0300 ---------------------------------------------------------------- Свободный член уравнения регрессии = -6.5521 Множественный коэфф. корреляции = .7466 Множественный коэфф. детерминации = .5574 Стандартная ошибка ур. регр. = 1.3647 F-значение = 10.7032 Число степеней свободы для воспр. дисперсии = 2 для остат. дисперсии = 17 Бета-коэффициенты: .5847 .4391 Значения T-Стьюдента: 3.6201 2.7187 Коэффициенты отдельного определения: .3532 .2042 Коэффициенты эластичности: 1.6397 .1844

Остатки -------------------------------------------------- : N :Завис.признак:Расч.значение: Отклонение : -------------------------------------------------- : 1 : 9.260 : 9.732 : -.472 : : 2 : 9.380 : 10.177 : -.797 : : 3 : 12.110 : 10.178 : 1.932 : : 4 : 10.810 : 9.866 : .944 : : 5 : 9.350 : 7.695 : 1.655 : : 6 : 9.870 : 8.555 : 1.315 : : 7 : 8.170 : 7.899 : .271 : : 8 : 9.120 : 6.933 : 2.187 : : 9 : 5.880 : 6.422 : -.542 : : 10 : 6.300 : 6.838 : -.538 : : 11 : 6.220 : 5.786 : .434 : : 12 : 5.490 : 5.131 : .359 : : 13 : 6.500 : 7.712 : -1.212 : : 14 : 6.610 : 6.095 : .515 : : 15 : 4.320 : 7.626 : -3.306 : : 16 : 7.370 : 8.677 : -1.307 : : 17 : 7.020 : 8.014 : -.994 : : 18 : 8.250 : 8.241 : .009 : : 19 : 8.150 : 8.870 : -.720 : : 20 : 8.820 : 8.551 : .269 :

После расчета данной модели составим новое уравнение регрессии, в данном случае оно будет выглядеть следующим образом:

Y=9.9738X1+.0001X2-6.5521

Корреляционная матрица:

1 2 3 1 1.000 .604 .465 2 .604 1.000 .044 3 .465 .044 1.000

Далее для анализа опять воспользуемся полученной матрицей. По полученным данным видно, что связь между результирующим и первым признаком сильная, и более слабая, между результирующим и вторым, т.е. между производительностью труда и коэффициентом сменности оборудования, в первом случае коэффициент корреляции =0.604, и между производительностью труда и среднегодовым фондом оплаты труда производственным рабочим =0.465. Также в результате наших вычислений были получены следующие данные:

Множественная регрессия и одномерные статистики ---------------------------------------------------------------- ## Множественная Одномерные переменных регрессия статистики Коэфф. регр. Станд. ош. Средние Станд. откл. ----------------------------------------------------------------Зависимая ... ... 7.9500 1.9402 Независимая 1 9.9738 2.7551 1.3070 .1137 2 .0001 .0000 26716.8500 15523.0300 ---------------------------------------------------------------- Свободный член уравнения регрессии = -6.5521 Множественный коэфф. корреляции = .7466 Множественный коэфф. детерминации = .5574 Стандартная ошибка ур. регр. = 1.3647 F-значение = 10.7032 Число степеней свободы для воспр. дисперсии = 2 для остат. дисперсии = 17 Бета-коэффициенты: .5847 .4391 Значения T-Стьюдента: 3.6201 2.7187 Коэффициенты отдельного определения: .3532 .2042 Коэффициенты эластичности: 1.6397 .1844

По полученным данным можно сказать, что существует определенная зависимость между факторами и результатом. Проведем анализ полученных коэффициентов. Стандартная ошибка уравнения регрессии поможет нам вычислить коэффициент вариации для теоретических значений, итак 1.3647/7,95*100%=17%, следовательно т.к. 17%<33% данная модель применима для экономического анализа. Бета - коэффициенты позволяют выявить влияние первого фактора на результирующий, итак, (Y) 0.5847 вариации уровня производительности труда обусловлено значением (X1) 0.4391 коэффициентом сменности оборудования, а данное значение определено значением (X2) среднегодовым фондом оплаты труда. Больное значение имеет и коэффициент эластичности, который помогает определить на сколько увеличивается, в нашем случае, уровень производительности труда, с увеличением фактора влияющего на него. Если данное значение >1, то можно сказать, что уровень производительности труда увеличивается быстрее, чем фактор, который на него оказывает влияние. Здесь коэффициент эластичности уровня производительности труда (Y) по коэффициенту сменности оборудования =1.63%, а по среднегодовому фонду оплаты =0.18%. Следующим очень важным моментом в нашем исследовании будет максимум производительности факторов: коэффициента сменности оборудования на среднегодовой фонд оплаты труда производственным рабочим. Итак, средняя производительность дает значение того, на сколько увеличится уровень производительности труда при увеличении (X1) коэффициента сменности оборудования на единицу, по полученным данным на 9.9738. Далее, средняя производительность среднегодового фонда оплаты труда (X2) показывает на сколько увеличится производительность труда с увеличением X3 на единицу, по нашим данным на 0.0001

2.4. Вывод

По окончании исследования можно сделать определенные выводы, - к примеру, о влиянии отдельных факторов на результирующий фактор, т.е. на уровень производительности труда. По нашим данным видно, то, чтобы увеличить уровень производительности труда на какие нам факторы необходимо больше всего обратить внимание. В ходе анализа был исключен один из факторов, а именно уровень фондовооруженности труда, по какому принципу я исключал данный фактор написано в разделе (2.3). Недостатком модели явилось то, что в ходе анализа не было установлено нормального распределения, но наиболее близким к нему оказался первый фактор. Из этого управляющему предприятия стоит сделать соответствующие выводу, что необходимо предпринять для увеличения уровня производительности труда,