Регресійний аналіз

Компанія «Схід» за останні декілька років мала стабільний прибуток, але статистичний відділ на останній нараді надав дані (рис. 9) щодо витрат на переробку винограду, які не співпадають з модельними. Виявилося, що витрати різко збільшуються, якщо завод працює не на повну потужність. Цей факт можна пояснити, наприклад, додатковими витратами у зв’язку з простоєм обладнання.

Рис. 9. Дані статистичного відділу

Таким чином, наша задача – визначити рівняння залежності витрат на переробку від кількості винограду. Оберемо для цього засіб «Регрессия» з меню «Анализ данных». Вхідним інтервалом Y має бути F3:F10, а вхідним інтервалом X – G3:G10 – незалежна змінна.

Рис. 10. Регресійний аналіз

Здобуті результати (рис. 10) говорять о дуже щільній кореляційній залежності (коефіцієнт кореляції 0,99) та високій статистичній значимості здобутих параметрів (статистика Фішера 463).

Рівняння лінійної залежності має вигляд: Витрати на переробку = 0,13227 * Кількість винограду + 229369,1. Тепер слід уточнити існуючу модель розраховуючи витрати на переробку за здобутим рівнянням, якщо потужність заводу не повністю використовується. Для цього, звісно, повинна застосовуватися функція ЕСЛИ (вкладена).

Дата добавления: 2015-10-16