метод в экономических исследованиях

регрессивный анализ
Средство статистического анализа, позволяющее выявить взаимосвязь зависимых и независимых переменных. См. Метод наименьших квадратов (Least-Squares Method).
[ http://www.lexikon.ru/dict/uprav/index.html]

Тематики

• бухгалтерский учет

EN

• regression analysis

регрессионный анализ
Метод оценки, использующий регрессионный способ по измеренным значениям, например, для сортировки по классам.
[Система неразрушающего контроля. Виды (методы) и технология неразрушающего контроля. Термины и определения (справочное пособие). Москва 2003 г.]

регрессионный анализ
Раздел математической статистики, объединяющий практические методы исследования регрессионной зависимости (см. Регрессия) между величинами по данным статистических наблюдений. Итальянский статистик Р.Бенини, как считается, был первым, кто с практической пользой применил в экономике метод множественной регрессии. (1907) Он удачно оценил функцию спроса на кофе в Италии как функцию цен на кофе с одной стороны и на сахар — с другой. История знает, однако, немало ложных выводов, показывающих, что без глубокого анализа доверять обнаруженным регрессионным зависимостям бывает рискованно. Метод Р.а. состоит в выводе уравнения регрессии (включая оценку его параметров), с помощью которого находится средняя величина случайной переменной, если величина другой (или других в случае множественной или многофакторной регрессии) известна. (В отличие от этого корреляционный анализ применяется для нахождения и выражения тесноты связи между случайными величинами)[1]. Практически речь идет о том, чтобы, анализируя множество точек на графике (т.е. множество статистических данных), найти линию, по возможности точно отражающую заключенную в этом множестве закономерность, тенденцию — линию регрессии. Для этого требуется наилучшим образом оценить параметры уравнения. Существует ряд математико-статистических приемов, позволяющих решить эту задачу. В случаях, когда искомая закономерность может быть принята за линейную, наиболее эффективен метод наименьших квадратов. Р.а. применяется в различного рода экономических исследованиях (производственные функции, анализ эластичности спроса от цены и др.), особенно при анализе хозяйственной деятельности предприятий (для определения влияния отдельных факторов на результаты) и во многих других областях экономической науки и хозяйственной практики. Пример: средняя себестоимость поковок в кузнечных цехах московских заводов, по статистическим исследованиям, описывалась уравнением регрессии: Y = 72,8 + 0,605x1 + 0,082x2 + + 0,834x3, где x1 — заработная плата на 1 т поковок; x2 — удельная металлоемкость, x3 — удельные цеховые расходы. Это уравнение означает, что лишний расход одного рубля заработной платы приведет (в среднем в большой массе наблюдений) к повышению себестоимости тонны поковок на 0,605 руб. Соответственно рассчитывается и влияние двух остальных факторов. [1] Впрочем, распространена также более широкая трактовка Р.а., охватывающая и то, что здесь названо корреляционным анализом. И, наконец, ряд авторов считают Р.а. частью теории корреляции как общей теории взаимоотношений между случайными величинами.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• виды (методы) и технология неразр. контроля
• экономика

EN

• regression analysis

регрессионный анализ
Метод оценки, использующий регрессионный способ по измеренным значениям, например, для сортировки по классам.
[Система неразрушающего контроля. Виды (методы) и технология неразрушающего контроля. Термины и определения (справочное пособие). Москва 2003 г.]

регрессионный анализ
Раздел математической статистики, объединяющий практические методы исследования регрессионной зависимости (см. Регрессия) между величинами по данным статистических наблюдений. Итальянский статистик Р.Бенини, как считается, был первым, кто с практической пользой применил в экономике метод множественной регрессии. (1907) Он удачно оценил функцию спроса на кофе в Италии как функцию цен на кофе с одной стороны и на сахар — с другой. История знает, однако, немало ложных выводов, показывающих, что без глубокого анализа доверять обнаруженным регрессионным зависимостям бывает рискованно. Метод Р.а. состоит в выводе уравнения регрессии (включая оценку его параметров), с помощью которого находится средняя величина случайной переменной, если величина другой (или других в случае множественной или многофакторной регрессии) известна. (В отличие от этого корреляционный анализ применяется для нахождения и выражения тесноты связи между случайными величинами)[1]. Практически речь идет о том, чтобы, анализируя множество точек на графике (т.е. множество статистических данных), найти линию, по возможности точно отражающую заключенную в этом множестве закономерность, тенденцию — линию регрессии. Для этого требуется наилучшим образом оценить параметры уравнения. Существует ряд математико-статистических приемов, позволяющих решить эту задачу. В случаях, когда искомая закономерность может быть принята за линейную, наиболее эффективен метод наименьших квадратов. Р.а. применяется в различного рода экономических исследованиях (производственные функции, анализ эластичности спроса от цены и др.), особенно при анализе хозяйственной деятельности предприятий (для определения влияния отдельных факторов на результаты) и во многих других областях экономической науки и хозяйственной практики. Пример: средняя себестоимость поковок в кузнечных цехах московских заводов, по статистическим исследованиям, описывалась уравнением регрессии: Y = 72,8 + 0,605x1 + 0,082x2 + + 0,834x3, где x1 — заработная плата на 1 т поковок; x2 — удельная металлоемкость, x3 — удельные цеховые расходы. Это уравнение означает, что лишний расход одного рубля заработной платы приведет (в среднем в большой массе наблюдений) к повышению себестоимости тонны поковок на 0,605 руб. Соответственно рассчитывается и влияние двух остальных факторов. [1] Впрочем, распространена также более широкая трактовка Р.а., охватывающая и то, что здесь названо корреляционным анализом. И, наконец, ряд авторов считают Р.а. частью теории корреляции как общей теории взаимоотношений между случайными величинами.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• виды (методы) и технология неразр. контроля
• экономика

EN

• regression analysis

3.3 регрессионный анализ en regression analysis

Набор процедур, связанных с оцениванием моделей                   fr analyse de régression

зависимости отклика от предсказывающих переменных

Источник: Р 50.1.040-2002: Статистические методы. Планирование экспериментов. Термины и определения

3.3 регрессионный анализ en regression analysis

Набор процедур, связанных с оцениванием моделей                   fr analyse de régression

зависимости отклика от предсказывающих переменных

Источник: 50.1.040-2002: Статистические методы. Планирование экспериментов. Термины и определения

выборочные методы
Методы математической статистики, при которых статистические свойства совокупности каких-либо объектов (генеральной совокупности) изучаются на основе исследования свойств лишь части этой совокупности — объектов, отобранных беспристрастно случайным образом или по правилам, в конечном счете также сводящимся к случайному отбору (см. Выборка). Необходимость прибегать к таким методам объясняется либо невозможностью, либо экономической невыгодностью исследования всей генеральной совокупности. (Невозможно, например, определить среднюю долговечность электрических лампочек сплошным обследованием — для этого пришлось бы пережечь все лампы). Способ отбора объектов, решающее условие качества выводов из любого выборочного исследования, во многом определяется особенностями предмета исследования. Среди изучаемых характеристик чаще всего фигурируют доля объектов с тем или иным признаком в совокупности или средняя величина признака (а также некоторые другие характеристики). При первом подходе задача состоит в выяснении, обладает ли отобранный объект тем или иным свойством или характеристикой (например, при выборочной отбраковке важно установить, является ли данное изделие годным или браком); при втором — речь идет о количественном определении переменной, т.е. измерении некоторой характеристики отобранных объектов (например, об измерении среднего веса отливок определенного типа). Главной проблемой в любом В.м. является то, насколько уверенно можно по свойствам отобранных объектов судить о действительных свойствах генеральной совокупности. Поэтому всякое такое суждение неизбежно имеет вероятностный характер, и задача сводится к тому, чтобы степень вероятности правильного суждения (точности статистических оценок) была возможно большей. Разумеется, увеличение размера выборки при прочих равных условиях дает большую уверенность, но поскольку нужна возможно меньшая выборка, в математической статистике вырабатываются способы, которые либо обеспечивают повышение точности оценок при фиксированном размере выборки, либо позволяют уменьшить размер выборки, требуемой для получения заданной точности. В экономике В.м. используются как в наблюдении экономических явлений, так и в экономическом эксперименте, как в научных исследованиях, так и непосредственно в производстве (характерным примером здесь является выборочный контроль качества изделий). Особенно широко их применение в демографических, социологических исследованиях. Например, в практике аудита или оценки бизнеса – В.М. — процесс или процедура проверки не всех, а некоторой части изучаемых объектов, на основе которой можно сделать выводы обо всей совокупности таких объектов. Целесообразность применения В.м. определяется объемом работ по аудиту или оценке (если он очень велик) и возможностью получения достаточно надежных результатов при меньших затратах на его проведение.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• sampling
• selection method

выборочный метод
В практике аудита - процесс или процедура проверки не всех, а некоторой части изучаемых объектов, на основе которой можно сделать выводы обо всей совокупности таких объектов. Целесообразность применения В.м. определяется объемом работ по аудиту (если он очень велик) и возможностью получения достаточно надежных результатов при меньших затратах на его проведение.
[ОАО РАО "ЕЭС России" СТО 17330282.27.010.001-2008]

Тематики

• экономика

EN

• selection method