1 / 22

Применение анализа производственной и статистической функций при управлении производством.

Применение анализа производственной и статистической функций при управлении производством. Научный руководитель : Лебедева Ирина Николаевна.

belden
Download Presentation

Применение анализа производственной и статистической функций при управлении производством.

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. Применение анализа производственной и статистической функций при управлении производством. Научный руководитель: Лебедева Ирина Николаевна

  2. Изучив теорию о производственной и статистической функциях мы решили применить полученные знания на практике. Было решено оценить рентабельность производства бытовой техники, потому что она – неотъемлемая часть нашей жизни. Товарную единицу выбрали произвольно. Допустим этоутюги. рентабельность

  3. Проведен статистический опрос в течение 15 дней, результаты которого представлены таблицей:

  4. Проанализируем полученные в результате опроса данные при помощи статистической функции, которая отражает статистическую зависимость, а в нашем случае частный случай этой зависимости, называемый статистической корреляцией.

  5. Составим корреляционную таблицу

  6. Будем считать, что х – фиксированное значение, а у – изменяющееся.

  7. Вычислим условное среднее ухi х1 = 499 уx1 = 38 х2 = 581 yx2 = (36 + 41)/2 = 38.5 х3 = 590 уx3 = 45 х4= 612 yx4 = 40 х5 = 680 yx5 = 50 х6 = 687 yx6 = 40 х7 = 710 yx7 = 44 х8 = 734 yx8 = (35 + 38)/2 = 41.5 х9 = 903 yx9 = 39 х10 = 932 yx10 = 43 х11 = 963 yx1 1= (41 + 42 + 48)/3 = 43.7

  8. Получаем новую таблицу:

  9. Оценим на сколько сильно влияет изменение величины х на изменение величины ухi, т.е. найдем коэффициент корреляции. Изменяется он на множестве [-1;1]; чем больше |r|, тем теснее связь между изучаемыми количественными признаками.

  10. Проведя все необходимые расчеты получаем: r = 0.1815, следовательно, мы можем использовать полученные в результате опроса данные для дальнейших расчетов.

  11. Построим в декартовой системе координат точки представленные таблицей: Соединив эти точки отрезками прямой, мы получим эмпирическую линию регрессии у на х.

  12. %

  13. Проведем некоторую «сглаживающую» прямую – теоретическую линию регрессии у на х предполагая , что между х и уxiсуществует линейная зависимость. Тогда нахождение статистической зависимости сводится к нахождению параметров формулы у = ах + b. Воспользуемся для этого способом средней.

  14. Теоретическая линия регрессии(у = 0.0013515х + 41,09338 - статистическая функция)

  15. Из графика видно, что численность потенциальных покупателей наших утюгов при средней рыночной цене около 1000 р. составляет приблизительно 42% от общей численности населения, т.е. 62.4 млн. человек готовы покупать нашу продукцию. Чп = 62.4 млн.

  16. На географию сбыта влияют: • Коэффициент по технологической эксплуатации. Ктэ = 7 • Коэффициент по доходам. Кд = 0.59 • Коэффициент по составу семьи. Кс = 2.9 • Коэффициент по конкуренции. Кк = 0.15

  17. Составив бизнес-план на ближайший год мы обнаруживаем, что наше предприятие оказывается рентабельным. В бизнес-плане нашего предприятия можно ознакомиться не только с планом движения денежных средств, но и с техническими характеристиками товаров, системой оптовых скидок, с планами основного производства, организационным планом и уставом нашей фирмы.

  18. График представляет собой некоторую ломаную линию, которая также является эмпирической линией регрессии. Предположим, что между прошедшим временем и количеством денежных средств существует линейная зависимость, тогда «сглаживающей» кривой (теоретической линией регрессии) является прямая линия. Найдем параметры формулы у = ах + b методом наименьших квадратов, являющимся наиболее точным, где у – количество денежных средств в соответствующий месяц – х.

  19. В результате всех вычислений получаем: а = 1079088, b = 6651756, т.е. производственная функция - у = 1079088х + 6651756 Построим график этой функции.

  20. Статистическая функция позволила нам открыть производство, а производственная показала, что предприятие рентабельно, т. к. количество денежных средств в накопительном фонде предприятия растет, организатор фирмы получает стабильную прибыль.

More Related