Cтраница 2
При отборе факторов в первую очередь следует учитывать причинно-следственные связи между показателями, так как только они раскрывают сущность изучаемых явлений. Анализ же таких факторов, которые находятся только в математических соотношениях с результативным показателем, не имеет практического смысла. [16]
При отборе факторов в первую очередь следует учитывать причинно-следственные связи между показателями, так как только они раскрывают сущность изучаемых явлений. Анализ же таких факторов, которые находятся только в математических соотношениях с результативным показателем, не имеет практического смысла. [17]
На стадии отбора факторов требуется установить их области определения. Это связано с установлением законов распределения технологических факторов. Необходимо учитывать условия изменения факторов во времени. [18]
Большую помощь при отборе факторов для корреляционной модели оказывают аналитические группировки, способ сопоставления параллельных и динамических рядов, линейные графики. [19]
Следующий этап оценки и отбора факторов проводится после формирования исходной информации. Результаты анализа на этом этапе в значительной степени определяются качеством исходных данных. [20]
В данной главе подход к отбору факторов из числа многих, имеющих место в реальной жизни, будет объяснен лишь настолько, чтобы читатель мог видеть, почему именно такие факторы были выбраны. И хотя нам кажется, что именно выбранные факторы составляют основу обычных взаимоотношений в рассматриваемой системе, основная цель данной главы состоит не в том, чтобы обосновать этот выбор, а чтобы продемонстрировать метод анализа системы. Если читатель поймет метод, он может затем осуществить по своему усмотрению выбор основных факторов, влияющих на деятельность системы. [21]
Выбрав форму уравнения регрессии, начинаем отбор факторов для ее построения. Отбор факторов осуществляется в 2 этапа: I) качественный экономический анализ всех учитываемых факгоров; 2) непосредственное включение факторных признаков в уравнение регрессии на основе количественной оценки тесноты связи данных факторов с результативным показателем. Эти два этапа органически связаны между собой и с другими этапами моделирования в целом. [22]
Мультиколлинеарность, следовательно, можно решать проблему отбора факторов, оставляя в уравнении факторы с минимальной величиной коэффициента множественной детерминации. [23]
Главнефтеснаба РСФСР, в массовых светлых нефтепродуктах входит отбор факторов, влияющих на формирование потребности в автобензине и дизельном топливе; разработка комплексов экономико-математических моделей для каждого этапа прогнозирования и поэтапное сведение их в единую динамическую модель средне - и долгосрочного прогнозирования; формирование информационных массивов; счет на ЭВМ и анализ результатов счета; верификация прогнозов. [24]
Одним из основных этапов построения статистической модели считается отбор факторов, оказавших существенное влияние на себестоимость добычи нефти и газа в прошлом и позволяющих правильно оценивать ее динамику. [25]
С учетом особенностей производственно-хозяйственной и сбытовой деятельности предприятия осуществляется отбор факторов, влияющих на конкурентоспособность предприятия в целом, на основе которых строится обобщающая оценка уровня конкурентоспособности предприятия. [26]
Выявление зависимости признаков предполагает логическую обработку первичного материала, отбор факторов, влияющих на результативный признак, выявление зависимостей с помощью метода группировок. [27]
Первым после изучения сущности явления этапом при построении многофакторной модели является отбор факторов. При выборе факторов приходится сталкиваться с двумя противоречивыми мотивами. С одной стороны, процесс тем лучше представлен, чем он подробнее описан, чем больше факторов включено в модель. С другой стороны, с ростом числа факторов усложняются расчеты. Более того, с определенного момента увеличение числа факторов не только не повышает качества модели, но и начинает играть отрицательную роль. Поэтому нужно стремиться к тому, чтобы модель была по возможности простой. Это особенно важно, если модель строится для непосредственных нужд производства. [28]
Использование количественных многофакторных моделей дает возможность выбрать один из двух путей отбора факторов. [29]
Отбор факторов, включаемых в корреляционно-регрессионную модель, осуществляется в несколько приемов: логический отбор факторов в соответствии с их экономическим содержанием, отбор существенных факторов на основе оценки их значимости по / - критерию Стьюдента, последовательный отсев незначимых факторов при построении регрессионной модели. [30]