История рекламы
Создание рекламы
Основные виды рекламы
Принципы и практика рекламы
Как работает реклама
Эффективность рекламоносителей
Исследование рынка
Расходы на рекламу
Социокультурные измерения рекламы
Маркетинг
Маркетинг:основы теории и практики
Маркетинг и рост фирм
Управление малым бизнесом
Международная экономика
Производственный учёт



Предыдущая     |         Содержание     |    следующая

Производственный учёт

Использование в регрессионном анализе программы обработки электронных таблиц

Для разработки модели и расчета большинства рассмотренных нами данных можно воспользоваться компьютерной программой обработки электронных таблиц типа Лотус (-2-3. Эти вычисления производятся в следующем порядке (на рис. 10-2 показаны примеры использования регрессионных команд программы Лотус 1-2-3 и данные на выходе):

Множественная регрессия

, Метод наименьших квадратов дает аналитику затрат возможность рассматривать более чем одну независимую переменную. В случае, когда простая регрессия не вполне обеспечивает удов-

летворительный характер формулы соотношения затрат и объема производства (что обычно выражается низким значением г2), следует воспользоваться множественной регрессией. Ниже приводятся пример множественной регрессии и распечатка электронной таблицы (рис. 10-3).

Вначале мы показываем результаты двух простых регрессий (с одной переменной в каждом случае):

(см. рис. 10-3 с результатами простой и множественной регрессий).

Резюме и выводы

Как явствует, имело место незначительное увеличение гг с 76,8% в простой регрессии 1 и 7.5,91% в простой регрессии 2 до 77,50%. Очевидно, что использование еще одной независимой переменной мало что добавило к уже имеющемуся объяснение. Более того, величины с для обеих независимых переменных получились меньше, чем 2 (приблизительно 0,38 и 0,25 соответственно), следовательно, введение в одно уравнение регрессии двух переменных не имело статистического значения. Из этого заключаем, что для получения показателей соотношения затрат и объема производства было бы вполне достаточно любой из двух простых регрессий. В то яе время из двух простых регрессий предпочтительнее было бы выбрать простую регрессию 1 по следующим причинам: 1) в ней выше значение г* и величины С; 2) простая регрессия 2 дает отрицательное значение постоянной составляющей расходов (-324,153], что представляется сомнительным.