Исследование изменения нормы выработки рабочего
Контрольная работа - Экономика
Другие контрольные работы по предмету Экономика
чного
0,052 < 2,056, поэтому данный фактор исключаем из модели, т.к. значение этого фактора наиболее статистически не значимо, по сравнению с другими факторами.
- t удельного веса рабочих, невыполняющих нормы > t табличного
|-3,988|> 2,056, поэтому данный фактор надежный
- t вооруженности рабочего активной частью основных фондов > t табличного
8,429 > 2,056, поэтому данный фактор надежный
- t электровооруженности труда рабочего > t табличного
3,743 > 2,056, поэтому данный фактор надежный
- t удельного веса обновленных основных фондов < t табличного
|-0,053|<2,056, поэтому данный фактор ненадежный.
Исключив выполнение норм выработки, мы получаем следующие результаты
Регрессионная статистикаМножественный R0,987R-квадрат0,973Нормированный R-квадрат0,969Стандартная ошибка188,153Наблюдения32Из данной таблицы видно, что связь между результирующим показателем и оставшимися факторами довольно сильная (коэффициент множественной корреляции равен 0,987), также мы можем сказать, что данные факторы объясняют изменение зависимого показателя ? на 98% (коэффициент детерминации равен 0,973).
Дисперсионный анализ
dfSSMSFЗначимость FРегрессия435004029,9678751007,492247,1917,62398E-21Остаток27955846,90835401,737Итого3135959876,875
КоэффициентыСтандартная ошибкаt-статистикаP-ЗначениеY-пересечение1491,715344,7004,3280,0002Удельный вес рабочих, невыполняющих нормы, %-301,20272,248-4,1690,0003Вооруженность рабочего активной частью основных фондов, руб/чел2,4910,24310,2300,0000Электровооруженность труда рабочего, кВтчас/чел0,5680,1493,8170,0007Удельный вес обновленных основных фондов, %-0,34710,966-0,0320,9750
Проверим статистическую значимость параметров модели. Для этого воспользуемся критерием Стьюдента. Параметр модели считается статистически надежным, если t расчетное будет больше t табличного. В этом случае t табличное = 2,052 степень свободы f = n p 1 = количество наблюдений количество факторов 1 = 32-4-1=27. Таким образом получаем, что
- t удельного веса рабочих, невыполняющих нормы > t табличного
|-4,169|> 2,052, поэтому данный фактор надежный
- t вооруженности рабочего активной частью основных фондов > t табличного
10,230 > 2,052, поэтому данный фактор надежный
- t электровооруженности труда рабочего > t табличного
3,817 > 2,052, поэтому данный фактор надежный
- t удельного веса обновленных основных фондов < t табличного
|-0,032|<2,052, поэтому данный фактор исключаем из модели.
Исключив удельный вес обновленных основных фондов, мы получаем следующие результаты
Регрессионная статистикаМножественный R0,987R-квадрат0,973Нормированный R-квадрат0,971Стандартная ошибка184,766Наблюдения32
Из данной таблицы видно, что связь между результирующим показателем и оставшимися факторами довольно сильная (коэффициент множественной корреляции равен 0,987), также мы можем сказать, что данные факторы объясняют изменение зависимого показателя ? на 98% (коэффициент детерминации равен 0,973).
Дисперсионный анализ
dfSSMSFЗначимость FРегрессия335003994,57411667998,191341,7833,76386E-22Остаток28955882,30134138,654Итого3135959876,875КоэффициентыСтандартная ошибкаt-статистикаP-ЗначениеY-пересечение1494,197329,6024,5330,000099Удельный вес рабочих, невыполняющих нормы, %-301,74768,898-4,3800,000151Вооруженность рабочего активной частью основных фондов, руб/чел2,4910,23910,4300,000000Электровооруженность труда рабочего, кВтчас/чел0,5660,1324,2990,000187
Уровень значимости у обоих факторов меньше 0,05.
Получаем следующую модель
X0=1494,197-301,747x2+2,491x3+0,566x4
Проверим полученную модель на надежность с помощью критерия Фишера. В нашем случае Fрасч.= 341,783, а Fтабл.=2,947, поэтому данная модель является надежной (Fрасч>Fтабл).
Для оценки качества регрессии рассчитаем среднюю ошибку аппроксимации
НаблюдениеПредсказанное выработка рабочего, млн.руб.ОстаткиВыработка рабочего, (млн.руб.) фактичОтн погреш13960,03-269,033691,000,0723442,05273,953716,000,0733905,43-140,433765,000,0444186,50-167,504019,000,0454237,8315,174253,000,0064201,8861,124263,000,0174364,52-77,524287,000,0284631,87-158,874473,000,0494549,1119,894569,000,00104777,32-180,324597,000,04114824,86-176,864648,000,04125180,78-40,785140,000,01135200,1318,875219,000,00145020,98231,025252,000,04155446,69-168,695278,000,03165151,89130,115282,000,02175321,4143,595365,000,01185404,72-38,725366,000,01195398,77111,235510,000,02205391,17143,835535,000,03215748,79-130,795618,000,02225326,94355,065682,000,06235577,32176,685754,000,03246048,86-52,865996,000,01256311,85-212,856099,000,03266099,098,916108,000,00276270,27359,736630,000,05286653,0297,986751,000,01296810,7415,266826,000,00307123,6098,407222,000,01317722,25-388,257334,000,05327555,3542,657598,000,010,86Средняя относительная ошибка аппроксимации2,679
В нашем случае, ошибка аппроксимации (?) равна:
?= (0,86/32)*100%=2,68%
Так как средняя ошибка аппроксимации допускается не более 10%, то точность нашей модели можно считать приемлемой.
Анализ результатов моделирования
Итак, в нашем случае, получилось следующие уравнение регрессии в натуральном масштабе
X0=1494,197-301,747x2+2,491x3+0,566x4
Анализируя его, мы можем сделать следующие выводы:
- если удельный вес рабочих, невыполняющих нормы, увеличить на 1 %, а вооруженность рабочего активной частью основных фондов и электровооруженность труда рабочего останутся на прежнем уровне, то выработка рабочего уменьшится на 301,747 млн. руб.
- если вооруженность рабочего активной частью основных фондов увеличить на 1 руб./чел., а удельный вес рабочих, невыполняющих нормы, и электровооруженность труда рабочего оставить на прежнем уровне, то выработка рабочего увеличится на 2,491 млн. руб.
- если электровооруженность труда рабочего увеличить на 1 кВтчас/чел, а удельный вес рабочих, невыполняющих нормы, и вооруженность рабочего активной частью основных фондов оставить на прежнем уровне, то ?/p>