Динамика производительности труда

— оценка значений , равная .

Построим модель множественной регрессии (зависимость производительности труда от энерговооруженности рабочей силы и трудовой активности) в таб

лице 18.

Таблица 18. Отчет, сгенерированный инструментом «Регрессия»

Переменная

Коэф-фициент

Среднекв.откло-нение

t-значение

Нижняя

оценка

Верхняяоценка

Эластичность

Бета-коэф-т

Дельта-коэф-т

Св. член

108,269

27,324

3,962

74,153

142,386

0,000

0,000

0,000

X1

-0,609

0,285

-2,140

-0,965

-0,254

-1,089

1,546

-0,932

X2

-0,153

0,073

-2,094

-0,244

-0,062

-0,668

-2,269

1,368

Время (t=1,2 . 7)

5,178

2,787

1,858

1,698

8,658

0,443

-0,935

0,564

Кpитическое значения t-pаспpеделения пpи 3 степенях свободы (p=85%) = +1.249

Следовательно, уравнение множественной регрессии для производительности труда будет иметь следующий вид (см. формулу 14):

Y = 108,269-0,609*X1 - 0,153*X2+5,178t (14)

Коэффициенты а3 данного уравнения регрессии значим, так как (tрасч рассчитаны в таблице 31столбец 4, а tтабл= 1,249), а остальные коэффициенты незначимы.

Оценим влияние факторов на результативный признак по модели:

Y = 108,269-0,609*X1 - 0,153*X2+5,178t

а) Коэффициент регрессии а1=0,609 показывает, что при увеличении энерговооруженности на 1 пункт производительность труда в среднем снижается на 0,609 пункта.

Коэффициент регрессии а2=0,153 показывает, что при увеличении трудовой активности на 1 пункт производительность труда в среднем снижается на 0,153 пункта.

б) Для учета степени колеблемости факторов используем в-коэффициент (формула 15):

, (15)

где SXi – среднеквадратическое отклонение фактора Хi;

SY - среднеквадратическое отклонение фактора Y.

, (16) , (17)

где N – число наблюдений.

в1=1,546

Таким образом, увеличение энерговооруженности труда на величину своего среднеквадратического отклонения SX1=0,285% увеличит производительность труда на 1,546*SY=42,25 пункта.

в2=-2,269

Таким образом, увеличение трудовой активности на величину своего среднеквадратического отклонения SX1=0,073% понизит % увеличит производительность труда на 2,269*SY=61,998 пункта.

Полученная модель обладает хорошими аппроксимирующими свойствами и может быть использована для построения прогноза.

Данная модель является адекватной, так как остаточная последовательность удовлетворяет 4 свойствам: математическое ожидание равно 0, уровни остаточной последовательности независимы и распределены по нормальному закону, колебания уровней остаточной последовательности случайны.

Выводимая таблица характеристики остатков содержит наименование характеристики и ее числовое значение. В последней строке приводится вывод относительно значимости построенной модели (см.табл.19,20).

Таблица 19. Таблица остатков

номер

Факт

Расчет

Ошибка абс.

Ошибка относит.

1

45,991

47,307

-1,316

-2,862

2

48,275

49,425

-1,150

-2,382

3

48,934

47,687

1,247

2,548

4

47,957

46,770

1,187

2,476

5

48,798

45,573

3,225

6,609

6

48,156

49,515

-1,359

-2,821

7

39,375

41,211

-1,836

-4,663

Страница:  1  2  3  4  5  6  7  8  9  10  11  12  13  14  15 


Другие рефераты на тему «Экономико-математическое моделирование»:

Поиск рефератов

Последние рефераты раздела

Copyright © 2010-2025 - www.refsru.com - рефераты, курсовые и дипломные работы