Індексний аналіз товарообігу промислової продукції на підприємстві (стр. 7 из 8)
За період за 2004 та 2005 товарообіг пневмодвигунів МП-9 та ДАР-30, штанг НКР-100 збільшився відповідно на 163 тис. шт. або 63%, 110 тис. шт. або 10%, 172 тис. шт. або 72%, також збільшився товарообіг машин МПДН-1А та вагонів рудничних ВГ-2,1-750.000.00 на 134 тис. шт. або 34% та 134 тис. шт. 69%.
2.4 Розрахунок питомої ваги товарообігу промислової продукції підприємстві РМЗ
Обчислимо відносні величини структури (питому вагу) товарообігу промислової продукції на підприємстві РМЦ.
Питома вага – це співвідношення розмірів частин і цілого, вона характеризує склад досліджуваної сукупності. Вона визначається як відношення абсолютної величини кожного із елементів сукупності до абсолютної величини всієї сукупності і може бути відображена у вигляді частки або у відсотках. Сума відносних величин структури по всій сукупності дорівнює 1 або 100%.
Питома вага =
Результати обчислень показників питомої ваги представимо у вигляді таблиць.
Табл. 5. Розрахунок питомої ваги товарообігу промислової продукції на підприємстві РМЗ за 2003 рік
| Вид продукції | Товарообіг 2003 рік, тис шт. | Питома вага, % |
| ПневмодвигунМП‑9 | 284448 | 7,78 |
| Пневмодвигун ДАР‑30 | 223200 | 6,10 |
| Штанга НКР‑100 | 270000 | 7,38 |
| Машина МПДН‑1А | 1704000 | 46,58 |
| Вагон Рудничний ВГ 2,1–750.000.00 | 1176000 | 32,16 |
| Разом | 3657648 | 100% |
Таким чином, у 2003 найбільшу питому вагу займали машини МПДН-1А, яка становила 46.6%, а найменшу питому вагу займали пневмодвигуни ДАР-30, яка становила 6,10%.
1.5 Метод кореляційно-регресійного аналізу товарообігу продукції на підприємстві РМЦ
Розглянемо метод кореляційно-регресійного аналізу впливу варіації факторного показника х на результат у.
В цьому випадку за факторній показник візьмемо «товарообіг пневмодвигунів ДАР-30», а за результативний – чисельність робочого персоналу. Данні по товарообігу пневмодвигунів ДАР0-30 та численність робочого персоналу взяті за 2003,2004,2005 роки та розбиті по кварталам.
При ліній моделі для вивчення зв’язку між признаками х та у використовується формула:
Параметр b (коефіцієнт регресії) – величина іменована, має розмірність результативної ознаки і розглядається як ефект впливу х на у. Параметр a – вільний член рівняння регресії, це значення у при х =0. Якщо межі варіації х не містять 0, то цей параметр має лише розрахункове значення.
Для визначення параметрів рівняння Ух на основі вимог метода найменших квадратів отримаємо:
Складемо систему рівнянь
Для рішення системи використовується спосіб визначення, який дозволяє зводити до мінімуму неточності округлення в розрахунках параметрів рівнянь регресії:
; 
Застосовуючи до аналізуючи даних для рішення алгоритмом складемо розрахункову таблицю (, де х – товарообіг продукції; y – чисельність робочого персоналу)
Дані для кореляційно регресійного аналізу розраховані в таблиці.
Табл. 8
| №п/п |  |  |  |  |  |   |  |  |
| 1 | 55800 | 18 | 1004400 | 3,114E+09 | 324 | 2,85E+10 | 8,14E+20 | 1849600 |
| 2 | 52300 | 17 | 889100 | 2,735E+09 | 289 | 2,71E+10 | 7,35E+20 | 2,735E+09 |
| 3 | 57100 | 19 | 1084900 | 3,26E+09 | 361 | 2,91E+10 | 8,44E+20 | 3,26E+09 |
| 4 | 58000 | 21 | 1218000 | 3,364E+09 | 441 | 2,94E+10 | 8,65E+20 | 3,364E+09 |
| 5 | 54840 | 19 | 1041960 | 3,007E+09 | 361 | 2,81E+10 | 7,92E+20 | 3,007E+09 |
| 6 | 51200 | 16 | 819200 | 2,621E+09 | 256 | 2,67E+10 | 7,11E+20 | 2,621E+09 |
| 7 | 55400 | 17 | 941800 | 3,069E+09 | 289 | 2,84E+10 | 8,05E+20 | 3,069E+09 |
| 8 | 57920 | 20 | 1158400 | 3,355E+09 | 400 | 2,94E+10 | 8,63E+20 | 3,355E+09 |
| 9 | 60840 | 21 | 1277640 | 3,702E+09 | 441 | 3,06E+10 | 9,34E+20 | 3,702E+09 |
| 10 | 58900 | 17 | 1001300 | 3,469E+09 | 289 | 2,98E+10 | 8,87E+20 | 3,469E+09 |
| 11 | 62260 | 18 | 1120680 | 3,876E+09 | 324 | 3,11E+10 | 9,70E+20 | 3,876E+09 |
| 12 | 61360 | 19 | 1165840 | 3,765E+09 | 361 | 3,08E+10 | 9,47E+20 | 3,765E+09 |
 | 685920 | 222 | 12723220 | 3,934E+10 | 4136 | 3,49E+11 | 1,02E+22 | 3,623E+10 |
За підсумками даних в таблиці визначимо параметри рівняння регресії:
3,79E+00. 
2,57E‑04.Підставляючи значення обчислених в аналізі параметрів рівняння регресії отримаємо: У= а+bx, У=3,79E+00 + 2,57E‑04x.
Але перед тим як використовувати цю модель в наступному аналізі, необхідна перевірка її параметрів на типовість. Для цього використовують t‑критерій Стьюдента. При цьому обчислюється фактичне t – критерії.
Для параметра а:
ta = 1,19E‑10
Для параметра b:
tb = 1,47E‑09
Де
-середньоквадратичне відхилення результативного признака від вирівняного значення у; 
- середньоквадратичне відхилення результативного признаку від вирівняного значення y. 
= 1,007E+11 
- середньоквадратичне відхилення ознаки чинника від загальної середньою x; 
= 181507,38.За рахунок прийнятих в економко – статистичних дослідженнях значимості L= і числа степени свободи k = n – m = 12 – 2 = 10, табличним критичним значенням t=2,2281.
Порівняємо фактичне та табличне значення t-ta > tk < tb
1,19E‑10 > 2,2281 < 1,47E‑09?
Далі робимо оцінку практичної значущості моделі, що синтезується. Для прямолінійної моделі це обчислюється за допомогою показника коефіцієнта кореляції, яка розраховується так:
r = 6,54E‑15.
Отримана величина r означає, відповідно зі шкалою Чедока (табличне r), встановлений з рівняння регресії, зв'язок між х та у помітний
Шкала Чедока
| Показники тісноти зв’язку | |||||
| Характеристика сили зв’язку | слаба | Воздержаная | помітна | висока | найвища |
Для оцінки значущості коефіцієнт кореляції r застосовується t-критерій Стьюдента. Визначаємо фактичне значення критерію t по формулі: