Без темы
<<  Ф.П. Решетникова "Опять двойка» Факторный анализ  >>
Факторный анализ
Факторный анализ
Сущность
Сущность
3
3
Виды связей
Виды связей
5
5
Типы факторного анализа
Типы факторного анализа
Условия применения факторного анализа
Условия применения факторного анализа
8
8
Фонд отработанного времени
Фонд отработанного времени
Изменение величины результативного показателя
Изменение величины результативного показателя
Расчет
Расчет
Метод абсолютных разниц
Метод абсолютных разниц
Метод относительных разниц
Метод относительных разниц
Этапы стохастического моделирования
Этапы стохастического моделирования
Корреляционный анализ
Корреляционный анализ
Реализация корреляционного анализа
Реализация корреляционного анализа
Парная корреляция
Парная корреляция
Виды корреляционных связей:
Виды корреляционных связей:
Формула коэффициента корреляции
Формула коэффициента корреляции
Величина коэффициента линейной корреляции
Величина коэффициента линейной корреляции
Положительная корреляция
Положительная корреляция
Отсутствие корреляции
Отсутствие корреляции
Отрицательная корреляция
Отрицательная корреляция
Шкала Чеддока
Шкала Чеддока
Регрессионный анализ
Регрессионный анализ
Виды регрессий
Виды регрессий
Оценки параметров
Оценки параметров
28
28
29
29
Значение
Значение
Коэффициент детерминации
Коэффициент детерминации
Пример:
Пример:
Решение:
Решение:
Решение:
Решение:
Кластерный анализ
Кластерный анализ
Объекты
Объекты
Идеальная ситуация кластеризации
Идеальная ситуация кластеризации
38
38
Дисперсионный анализ
Дисперсионный анализ
Спасибо за внимание
Спасибо за внимание

Презентация на тему: «Факторный анализ». Автор: Евгений. Файл: «Факторный анализ.pptx». Размер zip-архива: 302 КБ.

Факторный анализ

содержание презентации «Факторный анализ.pptx»
СлайдТекст
1 Факторный анализ

Факторный анализ

Подготовили: Смирнов Евгений, 626 Моисеенко Анна, 627

2 Сущность

Сущность

Факторный анализ — многомерный метод, применяемый для изучения взаимосвязей между значениями переменных. Факторные признаки (независимые) – те признаки, которые характеризуют причину. Результативные признаки (зависимые) – те признаки, которые характеризуют следствие. Факторная система – совокупность факторных и результативных признаков, которые находятся в одной причинно-следственной связи. Модель факторной системы: Y=f(x1, x2, x3, …, xn)

2

3 3

3

4 Виды связей

Виды связей

Функциональная связь – эта такая связь, при которой каждому значению фактора (факторного признака) соответствует вполне определённое неслучайное значение обобщенного показателя (результативного признака). Стохастическая связь – такая связь, при которой каждому значению фактора (факторного признака) соответствует множество значений обобщенного показателя (результативного признака).

4

5 5

5

6 Типы факторного анализа

Типы факторного анализа

6

7 Условия применения факторного анализа

Условия применения факторного анализа

Все признаки должны быть количественными. Число наблюдений должно быть не менее чем в два раза больше числа переменных. Выборка должна быть однородна. Исходные переменные должны быть распределены симметрично. Факторный анализ осуществляется по коррелирующим переменным.

7

8 8

8

9 Фонд отработанного времени

Фонд отработанного времени

Пример

Общий фонд отработанного времени зависит от нескольких факторов. Данную зависимость можно представить в виде формулы: ФРВ = Ч*Д*П

9

10 Изменение величины результативного показателя

Изменение величины результативного показателя

Метод цепных подстановок

Цель: определить влияние отдельных факторов на изменение величины результативного показателя путем постепенной замены базисной величины каждого факторного показателя в объеме результативного показателя на фактическую в отчетном периоде.

10

11 Расчет

Расчет

11

12 Метод абсолютных разниц

Метод абсолютных разниц

Величина влияния факторов рассчитывается умножением абсолютного прироста на базовую величину факторов, которые находятся справа от него, и на фактическую величину факторов, которые расположены слева от него в модели.

Влияние численности работающих: ?ФРВ4=(Чф-Чпл)*Дпл*Ппл=(900-1000)*250*8=-200 тыс. ч/г. Влияние отработанных человеко-дней: ?ФРВд=Чф*(Дф-Дпл)*Ппл=900*(260-250)*8=+72 тыс. ч/г Влияние продолжительности рабочего дня: ?ФРВп= Чф*Дф*(Пф-Ппл)=900*260*(7,8-8)=-46,8 тыс. ч/г ?47

12

13 Метод относительных разниц

Метод относительных разниц

Для расчета влияния первого фактора необходимо базисную величину результативного показателя умножить на относительный прирост первого фактора. Для расчета влияния 2-го фактора, нужно к плановой величине результативного показателя прибавить изменение его за счет первого фактора и затем полученную сумму умножить на относительный прирост второго.

13

14 Этапы стохастического моделирования

Этапы стохастического моделирования

Этап 1 – Качественный анализ Этап 2 – Предварительный анализ моделируемой совокупности Этап 3 – Построение регрессионной модели Этап 4 – Оценка адекватности модели Этап 5 – Интерпретация и практическое использование модели

14

15 Корреляционный анализ

Корреляционный анализ

Корреляционный анализ — это количественный метод определения тесноты и направления взаимосвязи между выборочными переменными величинами. Целью корреляционного анализа является оценка тесноты связи между признаками. Теснота связи количественно выражается величиной коэффициентов корреляции.

15

16 Реализация корреляционного анализа

Реализация корреляционного анализа

Практическая реализация корреляционного анализа включает следующие этапы:

1) постановка задачи и выбор признаков; 2) сбор информации и ее первичная обработка (группировки, исключение аномальных наблюдений, проверка нормальности одномерного распределения); 3) предварительная характеристика взаимосвязей (аналитические группировки, графики); 4) устранение мультиколлинеарности (взаимозависимости факторов) и уточнение набора показателей путем расчета парных коэффициентов корреляции; 5) исследование факторной зависимости и проверка ее значимости; 6) оценка результатов анализа и подготовка рекомендаций по их практическому использованию.

16

17 Парная корреляция

Парная корреляция

Корреляционный анализ:

1. Парная корреляция – связь между двумя признаками (результативным и факторным или двумя факторными). 2. Частная корреляция – зависимость между результативным и одним факторным признаками при фиксированном значении других факторных признаков. 3. Множественная корреляция – зависимость результативного и двух или более факторных признаков, включенных в исследование.

17

18 Виды корреляционных связей:

Виды корреляционных связей:

По форме корреляционная связь может быть прямолинейной или криволинейной. По направлению корреляционная связь может быть положительной ("прямой") и отрицательной ("обратной"). По силе корреляционная связь определяется шкалой Чеддока

18

19 Формула коэффициента корреляции

Формула коэффициента корреляции

Формула коэффициента корреляции при линейной зависимости

19

20 Величина коэффициента линейной корреляции

Величина коэффициента линейной корреляции

Величина коэффициента линейной корреляции Пирсона не может превышать +1 и быть меньше чем -1. Эти два числа +1 и -1 — являются границами для коэффициента корреляции. Когда при расчете получается величина большая +1 или меньшая -1 — следовательно произошла ошибка в вычислениях.

20

21 Положительная корреляция

Положительная корреляция

21

22 Отсутствие корреляции

Отсутствие корреляции

22

23 Отрицательная корреляция

Отрицательная корреляция

23

24 Шкала Чеддока

Шкала Чеддока

24

25 Регрессионный анализ

Регрессионный анализ

Регрессионный анализ — это количественный метод определения вида математической функции в причинно-следственной зависимости между переменными величинами. Целью регрессионного анализа является установление формы зависимости.

25

26 Виды регрессий

Виды регрессий

26

Линейная регрессия: у=а+bх

Регрессии, нелинейные по объясняющим переменным: 1) полиномы разных степеней у=а+b1х+b2х2+…; 2) равносторонняя гипербола у=а+b/х. Регрессии, нелинейные по оцениваемым параметрам: 1) степенная у=ахb; 2) показательная у=аbх; 3) экспоненциальная у=еа+bх.

27 Оценки параметров

Оценки параметров

Оценки параметров a и b находятся по формулам:

27

28 28

28

29 29

29

30 Значение

Значение

A и b

Формально a – значение y при x =0. Если признак-фактор x не может иметь нулевого значения, то вышеуказанная трактовка свободного члена a не имеет смысла, т.е. параметр a может не иметь экономического содержания.

Параметр b называется коэффициентом регрессии. Его величина показывает среднее изменение результата с изменением фактора на одну единицу.

30

31 Коэффициент детерминации

Коэффициент детерминации

31

32 Пример:

Пример:

32

33 Решение:

Решение:

33

34 Решение:

Решение:

34

35 Кластерный анализ

Кластерный анализ

Кластерный анализ представляет собой класс методов, используемых для классификации объектов или событий в относительно однородные группы, которые называют кластерами (clusters).

35

36 Объекты

Объекты

Кластерный анализ

Объекты в каждом кластере должны быть похожи между собой и отличаться от объектов в других кластерах. Кластерный анализ также называют классификационным анализом (classification analysis) или численной таксономией (систематикой) (numerical taxonomy).

36

37 Идеальная ситуация кластеризации

Идеальная ситуация кластеризации

37

38 38

38

39 Дисперсионный анализ

Дисперсионный анализ

Дисперсионный анализ – это статистический метод, позволяющий подтвердить или опровергнуть гипотезу о том, что две выборки данных относятся к одной генеральной совокупности. Например, применительно к анализу деятельности предприятия можно сказать, что дисперсионный анализ позволяет определить, к одной и той же совокупности данных или нет относятся группы разных наблюдений.

39

40 Спасибо за внимание

Спасибо за внимание

40

«Факторный анализ»
http://900igr.net/prezentacija/algebra/faktornyj-analiz-54208.html
cсылка на страницу

Без темы

326 презентаций
Урок

Алгебра

35 тем
Слайды