Менеджмент - это управление организацией, функционирующей в условиях рыночной экономики.
Спецификация модели
Для того чтобы выбрать зависимость, которая бы наилучшим образом соответствовала реально существующей зависимости между себестоимостью 1 т литья У (руб.) от брака литья Х (т) по 10 литейным цехам заводов необходимо проанализировать данные, представленные в сводной таблице 6.
Сводная таблица 6.
|
Линейная |
Гиперболическая |
Логарифмическая |
Степенная |
Параболическая | |
|
Неизвест-ные параметры уравнения регрессии |
a=126,919 b=16,958 |
a=257,696 b= -165,301 |
a=114,154 b=66,303 |
a*=4,791 a=120,465 b=0,359 |
a=88,922 b=36,963 c= -2,063 |
Теснота связи между у и х rxy=0,776 
|
| |||||
|
Значимость параметров уравнения регрессии (+ для линейной значимость коэффициента корреляции) |
tрасч(rxy)=3,367 значим tрасч(a)=4,618 значим tрасч(b)=3,367 значим tтеор=2,306 |
tрасч(a)=11,968 значим tрасч(b)=-2,685 значим tтеор=2,306 |
tрасч(a)=3,75 значим tрасч(b)=3,429 значим tтеор=2,306 |
tрасч(a)=25,999 значим tрасч(b)=3,071 значим tтеор=2,306 |
tрасч(a)=1,661 незначим tрасч(b)=1,505 незначим tрасч(c)= -0,833 незначим tтеор=2,365 |
Средняя относительная ошибка аппроксимации, в % 
неприемлема
неприемлема
неприемлема
неприемлема
|
неприемлема | |||||
|
Значение критерия автокорреляции остатков |
d = 1,384 d1=0,879 d2=1,32 автокорреляция отсутствует |
d = 2,376 d1=0,879 d2=1,32 автокорреляция отсутствует |
d = 2,07 d1=0,879 d2=1,32 автокорреляция отсутствует |
d = 1,816 d1=0,879 d2=1,32 автокорреляция отсутствует |
d = 2,069 d1=0,697 d2=1,641 автокорреляция отсутствует |
При спецификации модели в первую очередь исключаются модели, в которых имеет место автокорреляция остатков и параметры регрессии незначимы. Автокорреляция остатков отсутствует у всех моделей. Параметры всех построенных регрессий, кроме параболической, значимы. Таким образом, параболическая модель не может быть моделью наилучшим образом отражающей зависимость между х и у - ее из дальнейшего рассмотрения исключаем.
Затем необходимо из числа оставшихся зависимостей выбрать зависимость, имеющую наибольшее значение корреляционного отношения или коэффициент корреляции. Среди наших моделей примерно одинаковая теснота связи между х и у существует в линейной (rxy=0,776) и степенной (
) моделях.
В подобной ситуации предпочтение отдают той модели, ошибка аппроксимации которой меньше. Но линейная модель является своего рода исключением, т.к. ей отдается предпочтение независимо от величины ошибки аппроксимации. К тому же стоит отметить, что в построенных линейной и степенной моделях значения ошибки аппроксимации достаточно близки (линейная: ; степенная: ). Таким образом, несмотря на то что степенная модель достаточно хорошо отражает зависимость между х и у, предпочтение отдаем линейной модели.
Итак, из всех моделей наилучшим образом отражает реально существующую зависимость между себестоимостью 1 т литья У (руб.) от брака литья Х (т) по 10 литейным цехам заводов - линейная модель. Автокорреляция остатков в данной модели отсутствует, коэффициенты значимы, связь между х и у сильная, но модель неприемлема для прогнозирования. При этом ошибка аппроксимации данной модели достаточно близка к критическому значению - 10 %, поэтому для того чтобы устранить данный недостаток и сделать модель приемлемой для прогнозирования достаточно добавить несколько наблюдений.