Тема: Учет общехозяйственных затрат на примере ОАО Уфатехуглерод. Учебная работа № 381498

Учебная работа № 381498. Тема: Учет общехозяйственных затрат на примере ОАО Уфатехуглерод

Выдержка из подобной работы

…….

Определение параметров регрессионной зависимости полной фактической себестоимости от общехозяйственных и общепроизводственных расходов

…..амма, разрабатываемая в ходе курсовой работы, поможет быстро
рассчитать параметры регресса(регрессивный анализ) зависимости полной
фактической себестоимости от общехозяйственных и общепроизводственных расходов.

Регрессионный анализ — это статистический метод исследования влияния
одной или нескольких независимых переменных на зависимую переменную.
Независимые переменные иначе называют регрессорами или предикторами, а
зависимые переменные — критериальными. Терминология зависимых и независимых
переменных отражает лишь математическую зависимость переменных.

Цели регрессионного анализа:

определение степени детерминированности вариации критериальной
(зависимой) переменной предикторами (независимыми переменными);

предсказание значения зависимой переменной с помощью независимой;

определение вклада отдельных независимых переменных в вариацию зависимой;

ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ

Исходными данными задачи являются:

1.      набор
значений фактора  и набор значений результата

где
n — количество значений;

2.      две
функции  и , которые
будут использоваться как регрессионные зависимости;

.        указываются
формулы, с помощью которых можно рассчитать значения параметров  и  таких,
что зависимость  наилучшим образом приближает исходные наборы фактора  и результата , а также
указываются аналогичные формулы для расчета параметров  и ;

.        название
функциональности системы программирования.

На основе указанных исходных данных требуется выполнить следующее:

1.      разработать
алгоритм и представить его в виде блок-схемы и программы на языке Си, который
для заданных наборов фактора  и
результата  рассчитывает следующие статистические характеристики:

2.     средние значения этих наборов

, ;

3.    
дисперсии

,

4.     среднеквадратические отклонения

,

5.     коэффициент парной корреляции

)        в
алгоритме должен быть предусмотрен анализ вычисленного значения парной
корреляции r: если , то
считают, что между фактором и результатом отсутствует функциональная
зависимость, а при  считают, что функциональная зависимость существует;

2)    далее в алгоритме следует предусмотреть вычисление характеристик
регрессионных зависимостей

 и

Для этого надо вычислить:

1)      значения
параметров , ,  и  по
формулам, указанным в задании (указанные формулы выведены из условия
минимальности суммы квадратов отклонений значений  и  от  в точках );

)        вычислить
значения результата по регрессионным зависимостям

a.       ,

3)    вычислить остаточные дисперсии

a.       ,

4)      вычислить
коэффициенты Фишера, характеризующие качество приближений функций  и  к
заданному результату

a.       ,

5)      в
заключение алгоритм должен сравнить полученные значения  и  — лучшей
регрессионной зависимостью является та, для которой коэффициент Фишера имеет
большее значение;

)        следующим
этапом работы является подготовка данных для отладки составленной программы.
Подготовка данных выполняется с помощью надстройки MS Excel
Пакет анализа следующим образом:

.        заполните
ячейки листа рабочей книги Excel заданными значениями ,
получим два столбца таблицы;

.        образуйте
дополнительный столбец и заполните его формулами, вычисляющими некоторую
функцию  такую, что функция  может
быть представлена линейной функцией ;

.        вызовите
надстройку Пакет анализа и в диалоговом окне Анализ данных выберите элемент
Регрессия;

.        в
диалоговом окне Регрессия укажите в качестве входного интервала Y
диапазон ячеек, содержащих значения , а в
качестве вход…