2.Графический метод

График – это чертёж, на котором статистические совокупности, характеризуемые определёнными показателями, описываются с помощью геометрических знаков (линий, прямоугольников, треугольников и кругов) или условно-художественных фигур с расшифровкой принятых обозначений.

В управлении графики представляют собой масштабные или структурные изображения связей, показателей и соотношений, они имеют большое иллюстративное значение. Графики позволяют увидеть тенденции изменений явлений во времени и пространстве, дают возможность на основе абстрактного мышления предопределить вид и ход происходящего.

При построении графического изображения следует соблюдать ряд требований:

• Прежде всего, график должен быть достаточно наглядным, так как весь смысл графического изображения, как метода анализа, в том и состоит, чтобы наглядно изобразить статистические показатели.

• Кроме того, график должен быть выразительным, доходчивым, понятным.

Основными формами графика являются диаграммы.

Диаграммы по форме бывают:

• Столбиковые

• Круговые

• Полосовые

• Квадратные

• Линейные

• Фигурные

По содержанию различают диаграммы:

• Сравнения

• Структурные

• Динамические

• Графики связи

• Графики контроля

• И т.д.

Каждая из перечисленных видов (форм) диаграмм может отражать явление статики (т.е. на указанную дату), и в динамике (т.е. заряд доменных точек).

Наиболее простым и наглядным графиком для сравнения величин показателей являются столбиковые и полосовые диаграммы. Для их составления используют прямоугольную систему координат.

Иногда диаграммы сравнения представляют в виде квадратов или кругов, площадь которых пропорциональна величине соответствующих показателей.

3.Сущность стохастического анализа

Стохастический анализ предполагает изучение массовых эмпирических данных за счёт факторов, не находящихся в прямых связях, прямой зависимости и взаимообусловленности. Стохастическая связь существует между случайными величинами и проявляется в том, что при изменении одной из них меняется закон распределения другой.

При стохастической связи с изменением значения факторного признака значение результативного признака могут варьировать в определённых пределах, т.е. принимать любые значения в этих пределах с некоторыми вероятностями.

Статистическая связь проявляется не в каждом отдельном случае, а в среднем при большом числе наблюдений.

Стохастическое моделирование факторных систем взаимосвязи отдельных сторон хозяйственной деятельности строится на обобщении закономерностей варьирования значений экономических показателей, т.е. количественных характеристик факторов и результатов хозяйственной деятельности. Количественные параметры связи выявляются на основе сопоставления значений изучаемых показателей в совокупности хозяйственных объектов или периодов.

Методы стохастического факторного анализа:

• Корреляционно-регрессионный анализ

• Матричные модели

• Математическое программирование

• Метод исследования операций

• Теория игр

4.Задачи, решаемые корреляционно-регрессионным анализом

Корреляционная связь является частным случаем стохастической связи, при которой изменение среднего значения результативного признака обусловлено изменением значений факторного признака (парная корреляция) или множества факторных признаков (множественная корреляция).

Для оценки тесноты связи (связь отсутствует, слабая связь, умеренная связь, сильная связь), определения её направленности (связь прямая или обратная), а так же формы (связь линейная, параболическая, гиперболическая, степенная, и т.д.) используется КРА.

КРА позволяет:

1. Количественно измерить тесноту и направления связей

2. Установить аналитическое выражение зависимости результата от конкретных факторов.

Таким образом, задачи КРА сводятся к следующему:

1. Измерение тесноты известной связи между варьирующими признаками

2. Определение неизвестных причинных связей

3. Оценка факторов, оказывающих наибольшее влияние на результативный признак

4. Выбор типа моделей (формы связи)

5. Установление степени влияния независимых переменных на зависимую

6. Определение расчётных значений зависимой переменной