-
1 коэффициент зависимости между величинами
Makarov: coefficient of associationУниверсальный русско-английский словарь > коэффициент зависимости между величинами
-
2 коэффициент зависимости между величинами
Russian-english psychology dictionary > коэффициент зависимости между величинами
-
3 коэффициент
м., стат., мат.1) ( множитель) coefficient, quotient, multiplier, factor2) ( отношение) ratio3) ( показатель степени) index (pl. indexes, indices)•- бинауральный коэффициент
- биномиальный коэффициент
- весовой коэффициент
- весоростовой коэффициент
- возрастной коэффициент
- доверительный коэффициент
- дыхательный коэффициент
- коэффициент аккомодации
- коэффициент акселерации
- коэффициент активности
- коэффициент альфа
- коэффициент асимметрии
- коэффициент ассимиляции
- коэффициент ассоциации
- коэффициент безопасности
- коэффициент брачной рождаемости
- коэффициент брачности
- коэффициент Брунсвика
- коэффициент валидности
- коэффициент вариации
- коэффициент вдоха и выдоха
- коэффициент вероятности
- коэффициент веса
- коэффициент взаимодействия
- коэффициент видимости
- коэффициент внебрачной рождаемости
- коэффициент внутренней непротиворечивости
- коэффициент внутренней совместимости
- коэффициент внутренней согласованности
- коэффициент воспроизводства
- коэффициент восстановления
- коэффициент выживаемости
- коэффициент детерминированности
- коэффициент дисперсии
- коэффициент дистресса - облегчения
- коэффициент диффузии
- коэффициент достижения
- коэффициент единодушия между наблюдателями
- коэффициент заболеваемости
- коэффициент зависимости между величинами
- коэффициент задержки
- коэффициент затухания
- коэффициент изменчивости
- коэффициент иннервации
- коэффициент интеллекта
- коэффициент интереса
- коэффициент искажения
- коэффициент использования
- коэффициент качества исполнения
- коэффициент конкордансности
- коэффициент корреляции первого порядка
- коэффициент корреляции рангов Спирмана
- коэффициент корреляции
- коэффициент мертворождаемости
- коэффициент множественной корреляции
- коэффициент множественной регрессии
- коэффициент мощности
- коэффициент нагрузки
- коэффициент надежности
- коэффициент надежности, найденный методом расщепления
- коэффициент напряженности
- коэффициент насыщения
- коэффициент недетерминированности
- коэффициент незнания
- коэффициент неопределенности
- коэффициент образования
- коэффициент обратной связи
- коэффициент обучаемости
- коэффициент общей детерминации
- коэффициент общности
- коэффициент однородности
- коэффициент окостенения
- коэффициент опасности
- коэффициент оседлости
- коэффициент отставания
- коэффициент ошибки
- коэффициент параллельных изменений
- коэффициент подкрепления
- коэффициент полезного действия
- коэффициент потерь
- коэффициент преломления
- коэффициент принадлежности
- коэффициент пропорциональности
- коэффициент психофизиологического напряжения
- коэффициент пути
- коэффициент работоспособности
- коэффициент развития
- коэффициент разводов
- коэффициент размножения
- коэффициент ранговой корреляции
- коэффициент распределения
- коэффициент рассеяния
- коэффициент рассогласования
- коэффициент регрессии
- коэффициент ретестовой надежности
- коэффициент рождаемости
- коэффициент связи
- коэффициент скоординированности Кендалла
- коэффициент смертности
- коэффициент смешанной корреляции
- коэффициент совпадения
- коэффициент согласия между наблюдателями
- коэффициент согласия
- коэффициент согласованности
- коэффициент сопряженности
- коэффициент способностей
- коэффициент стабильности
- коэффициент сходства
- коэффициент Таулесса
- коэффициент умственных способностей
- коэффициент усвоения
- коэффициент усиления
- коэффициент успешности
- коэффициент устойчивости
- коэффициент частной корреляции
- коэффициент чувствительности
- коэффициент шкалируемости
- коэффициент эквивалентности
- коэффициент эффективности переноса
- коэффициент эффективности
- коэффициент яркости
- общий коэффициент
- переводной коэффициент
- повозрастные коэффициенты
- поправочный коэффициент
- путевой коэффициент
- серединный коэффициент корреляции
- случайный коэффициент
- стандартизованный коэффициент
- тау коэффициент корреляции
- факторный коэффициент
- фиксированный коэффициент -
4 coefficient of association
English-russian biological dictionary > coefficient of association
-
5 coefficient
coefficient коэффициентcoefficient of agreement коэффициент согласованияcoefficient of allometry коэффициент аллометрииcoefficient of association коэффициент зависимости между величинамиcoefficient of coincidence коэффициент совпаденияcoefficient of community коэффициент общности (различных сообществ)coefficient of concordance коэффициент согласияcoefficient of condition коэффициент кондиции (измеряющий соотношение между длиной животного и его весом)coefficient of consistence коэффициент состоятельностиcoefficient of contingency коэффициент сопряжённостиcoefficient of correlation коэффициент корреляцииcoefficient of destruction процент потомков, которые должны погибнуть, чтобы поддерживался определённый уровень прироста популяцииcoefficient of fatness коэффициент упитанностиcoefficient of fertility коэффициент плодовитостиcoefficient of generation коэффициент воспроизводстваcoefficient of multiple correlation коэффициент множественной корреляцииcoefficient of nondetermination коэффициент неопределённостиcoefficient of parentage коэффициент родстваcoefficient of partial correlation коэффициент частной корреляцииcoefficient of variation коэффициент вариацииcoefficient of volume expansion коэффициент объемного расширенияaccomodation coefficient коэффициент аккомодацииbinomial coefficient биномиальный коэффициентconfidence coefficient доверительный коэффициентcrossing-over coefficient коэффициент кроссинговераdiffusion coefficient коэффициент диффузииdistribution coefficient коэффициент распределенияdistribution coefficient коэффициент распределения (стат.)economic coefficient экономический коэффициент (соотношение продукции организма или популяции и потреблённых питательных веществ)extinction coefficient коэффициент поглощенияgas transfer coefficient коэффициент газообменаgrowth coefficient коэффициент ростаheat transfer efficiency coefficient коэффициент эффективности массопередачиhydrothermic coefficient гидротермический коэффициентhygroscopic coefficient коэффициент гигроскопичностиimmigration coefficient коэффициент иммиграцииinbreeding coefficient коэффициент инбридингаisotonic coefficient изотонический коэффициент, коэффициент изотоничностиmaintenance coefficient коэффициент поддержания культурыmass transfer coefficient коэффициент массопередачиmedial correlation coefficient серединный коэффициент корреляцииoveral coefficient общий коэффициентoxygen-utilization coefficient коэффициент утилизации кислорода, коэффициент использования кислородаpath coefficient путевой коэффициент, коэффициент путиpermeability coefficient коэффициент проницаемостиphenol coefficient фенольный коэффициентphotosynthetic coefficient фотосинтетический коэффициент, ассимиляционный коэффициентrank correlation coefficient коэффициент ранговой корреляцииregression coefficient коэффициент регрессииrespiratory coefficient дыхательный коэффициентsap coefficient процентное содержание жидкости в живом весеsaturation coefficient коэффициент насыщенияscattering coefficient коэффициент рассеянияsedimentation coefficient коэффициент седиментацииselection coefficient коэффициент селекцииserial correlation coefficient сериальный коэффициент корреляцииsimilarity coefficient коэффициент общности (различных сообществ)solubility coefficient коэффициент растворимостиtemperature coefficient температурный коэффициентvolumetric mass transfer coefficient объемный коэффициент массопередачиwall mass transfer coefficient пристеночный коэффициент массопередачиwilting coefficient коэффициент завяданияEnglish-Russian dictionary of biology and biotechnology > coefficient
-
6 coefficient of association
1) Биология: коэффициент ассоциации2) Математика: коэффициент связанности3) Экономика: коэффициент связи4) Макаров: коэффициент зависимости между величинамиУниверсальный англо-русский словарь > coefficient of association
-
7 regression analysis
стат. регрессионный анализ (раздел математической статистики, объединяющий практические методы исследования регрессионной зависимости между величинами по статистическим данным; цель анализа состоит в определении общего вида уравнения регрессии, построении оценок неизвестных параметров, входящих в уравнение регрессии, и проверке статистических гипотез о регрессии)See:
* * *
регрессионный анализ: статистический метод определения взаимозависимости между двумя переменными (напр., экономическими параметрами); показателем регрессионной зависимости является коэффициент корреляции: значение "+1" подразумевает полную корреляцию, значение "0" - полное отсутствие зависимости, а "-1" - отрицательную зависимость.* * *. Статистический метод, который может быть использован для оценки отношений между переменными . Инвестиционная деятельность . -
8 CORRELATION COEFFICIENT
Коэффициент корреляции
Показатель степени линейной зависимости между двумя переменными величинами: Коэффициент корреляции может изменяться в пределах от 1 до -1. Если большим значениям одной величины соответствуют большие значения другой (и наоборот), говорят, что между ними существует положительная корреляционная зависимость. Если большим значениям одной величины соответствуют меньшие значения другой, то корреляция является отрицательной. Коэффициент корреляции равен нулю в том случае, когда взаимозависимость между двумя величинами полностью отсутствует.Новый англо-русский словарь-справочник. Экономика. > CORRELATION COEFFICIENT
-
9 ранговая корреляция
ранговая корреляция
—
[Л.Г.Суменко. Англо-русский словарь по информационным технологиям. М.: ГП ЦНИИС, 2003.]
ранговая корреляция
Мера зависимости между случайными величинами (наблюдаемыми признаками, переменными), когда эту зависимость невозможно определить количественно с помощью обычного коэффициента корреляции (см. Корреляция). Процедура установления Р.к. заключается в упорядочении изучаемых объектов в отношении некоторого признака, т.е. им приписываются порядковые номера — ранги (по два номера в соответствии с двумя наблюдаемыми признаками, между которыми исследуется корреляция). Например, наибольшее значение для переменной обозначается номером 1, второе по величине — номером 2 и т.д. Наиболее распространен коэффициент Р.к. (коэффициент Спирмена): где Di — разница между рангами, присвоенными каждой из переменных i (i = 1, …, n), N — размер выборки. Этот коэффициент принимает значения между +1 и –1, показывая тесноту и направление связи между исследуемыми величинами. Метод Р.к. — один из т.н. непараметрических методов математической статистики.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]Тематики
EN
Русско-английский словарь нормативно-технической терминологии > ранговая корреляция
-
10 grade correlation
ранговая корреляция
—
[Л.Г.Суменко. Англо-русский словарь по информационным технологиям. М.: ГП ЦНИИС, 2003.]
ранговая корреляция
Мера зависимости между случайными величинами (наблюдаемыми признаками, переменными), когда эту зависимость невозможно определить количественно с помощью обычного коэффициента корреляции (см. Корреляция). Процедура установления Р.к. заключается в упорядочении изучаемых объектов в отношении некоторого признака, т.е. им приписываются порядковые номера — ранги (по два номера в соответствии с двумя наблюдаемыми признаками, между которыми исследуется корреляция). Например, наибольшее значение для переменной обозначается номером 1, второе по величине — номером 2 и т.д. Наиболее распространен коэффициент Р.к. (коэффициент Спирмена): где Di — разница между рангами, присвоенными каждой из переменных i (i = 1, …, n), N — размер выборки. Этот коэффициент принимает значения между +1 и –1, показывая тесноту и направление связи между исследуемыми величинами. Метод Р.к. — один из т.н. непараметрических методов математической статистики.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]Тематики
EN
Англо-русский словарь нормативно-технической терминологии > grade correlation
-
11 rank correlation
ранговая корреляция
—
[Л.Г.Суменко. Англо-русский словарь по информационным технологиям. М.: ГП ЦНИИС, 2003.]
ранговая корреляция
Мера зависимости между случайными величинами (наблюдаемыми признаками, переменными), когда эту зависимость невозможно определить количественно с помощью обычного коэффициента корреляции (см. Корреляция). Процедура установления Р.к. заключается в упорядочении изучаемых объектов в отношении некоторого признака, т.е. им приписываются порядковые номера — ранги (по два номера в соответствии с двумя наблюдаемыми признаками, между которыми исследуется корреляция). Например, наибольшее значение для переменной обозначается номером 1, второе по величине — номером 2 и т.д. Наиболее распространен коэффициент Р.к. (коэффициент Спирмена): где Di — разница между рангами, присвоенными каждой из переменных i (i = 1, …, n), N — размер выборки. Этот коэффициент принимает значения между +1 и –1, показывая тесноту и направление связи между исследуемыми величинами. Метод Р.к. — один из т.н. непараметрических методов математической статистики.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]Тематики
EN
Англо-русский словарь нормативно-технической терминологии > rank correlation
-
12 корреляционный анализ (в экономике)
корреляционный анализ (в экономике)
Ветвь математической статистики, изучающая взаимосвязи между изменяющимися величинами (корреляция — соотношение, от латинского слова correlatio). Взаимосвязь может быть полная (т.е. функциональная) и неполная, когда зависимость связанных величин искажена влиянием посторонних, дополнительных факторов. Примером функциональной связи служит выпуск и потребление продукции, когда она дефицитна: во сколько раз больше выпуск, во столько раз больше продажа (все распродается, ничего не остается в запасе). Примером корреляционной связи может служить соотношение стажа рабочих и их производительности труда. Известно, что в среднем производительность труда рабочих тем выше, чем больше их стаж. Однако бывает, и нередко, что молодой рабочий (из-за влияния таких дополнительных факторов, как образование, здоровье и т.д.) работает лучше пожилого. Чем больше влияние этих дополнительных факторов, тем менее тесна связь между стажем и выработкой, и наоборот. В таком случае коэффициент корреляции (см. Корреляция) между двумя величинами — стажем и производительностью — занимает промежуточное положение между нулем и единицей в зависимости от силы (тесноты) взаимосвязи. Именно такие взаимосвязи изучает К.а. Он может рассматривать и более сложные корреляционные связи — не между двумя переменными (это называется парной корреляцией), как в описанном случае, а между многими. Тогда имеют дело с множественной корреляцией. При изучении экономических явлений методами К.а. необходимо тщательно выявлять причинные зависимости, лежащие в основе корреляции наблюдаемых показателей. Отсутствие причинной связи между явлениями, хотя корреляционная связь между ними установлена, называется ложной корреляцией. Она часто встречается, например, при анализе временных рядов, когда параллельно снижаются или повышаются показатели, на самом деле совершенно не зависящие друг от друга. Рассматриваемые связи математически описываются корреляционными уравнениями (другое название — уравнение регрессии). Например, простейшим корреляционным уравнением связи между двумя переменными является уравнение прямой вида y=a+bx. При функциональной связи такая прямая точно соответствовала бы действительным значениям зависимой переменной. Если представить такую связь графически, то она проходила бы через все наблюдаемые точки y. При корреляции же соответствие, как указано, соблюдается лишь приблизительно, в общем, и точки наблюдений расположены не по прямой, а в виде «облачка», более или менее вытянутого в некотором направлении. Поэтому приходится специальными приемами находить ту линию, которая наилучшим образом отражает корреляционную зависимость, т.е. направление «облачка» (рис.К.1). Распространенный способ решения этой задачи — метод наименьших квадратов отклонений наблюдаемых значений y от значений, рассчитываемых по формуле корреляционного уравнения. Особенно широко применяется К.а. в теории производственных функций, в разработке разного рода нормативов на производстве, а также в анализе спроса и потребления. Рис. К.1 Корреляционные зависимости а — переменные x и y не коррелируют; б — слабая отрицательная корреляция; в — сильная положительная линейная корреляция
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]Тематики
EN
Русско-английский словарь нормативно-технической терминологии > корреляционный анализ (в экономике)
-
13 correlation analysis
корреляционный анализ
—
[Л.Г.Суменко. Англо-русский словарь по информационным технологиям. М.: ГП ЦНИИС, 2003.]Тематики
EN
корреляционный анализ (в экономике)
Ветвь математической статистики, изучающая взаимосвязи между изменяющимися величинами (корреляция — соотношение, от латинского слова correlatio). Взаимосвязь может быть полная (т.е. функциональная) и неполная, когда зависимость связанных величин искажена влиянием посторонних, дополнительных факторов. Примером функциональной связи служит выпуск и потребление продукции, когда она дефицитна: во сколько раз больше выпуск, во столько раз больше продажа (все распродается, ничего не остается в запасе). Примером корреляционной связи может служить соотношение стажа рабочих и их производительности труда. Известно, что в среднем производительность труда рабочих тем выше, чем больше их стаж. Однако бывает, и нередко, что молодой рабочий (из-за влияния таких дополнительных факторов, как образование, здоровье и т.д.) работает лучше пожилого. Чем больше влияние этих дополнительных факторов, тем менее тесна связь между стажем и выработкой, и наоборот. В таком случае коэффициент корреляции (см. Корреляция) между двумя величинами — стажем и производительностью — занимает промежуточное положение между нулем и единицей в зависимости от силы (тесноты) взаимосвязи. Именно такие взаимосвязи изучает К.а. Он может рассматривать и более сложные корреляционные связи — не между двумя переменными (это называется парной корреляцией), как в описанном случае, а между многими. Тогда имеют дело с множественной корреляцией. При изучении экономических явлений методами К.а. необходимо тщательно выявлять причинные зависимости, лежащие в основе корреляции наблюдаемых показателей. Отсутствие причинной связи между явлениями, хотя корреляционная связь между ними установлена, называется ложной корреляцией. Она часто встречается, например, при анализе временных рядов, когда параллельно снижаются или повышаются показатели, на самом деле совершенно не зависящие друг от друга. Рассматриваемые связи математически описываются корреляционными уравнениями (другое название — уравнение регрессии). Например, простейшим корреляционным уравнением связи между двумя переменными является уравнение прямой вида y=a+bx. При функциональной связи такая прямая точно соответствовала бы действительным значениям зависимой переменной. Если представить такую связь графически, то она проходила бы через все наблюдаемые точки y. При корреляции же соответствие, как указано, соблюдается лишь приблизительно, в общем, и точки наблюдений расположены не по прямой, а в виде «облачка», более или менее вытянутого в некотором направлении. Поэтому приходится специальными приемами находить ту линию, которая наилучшим образом отражает корреляционную зависимость, т.е. направление «облачка» (рис.К.1). Распространенный способ решения этой задачи — метод наименьших квадратов отклонений наблюдаемых значений y от значений, рассчитываемых по формуле корреляционного уравнения. Особенно широко применяется К.а. в теории производственных функций, в разработке разного рода нормативов на производстве, а также в анализе спроса и потребления. Рис. К.1 Корреляционные зависимости а — переменные x и y не коррелируют; б — слабая отрицательная корреляция; в — сильная положительная линейная корреляция
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]Тематики
EN
Англо-русский словарь нормативно-технической терминологии > correlation analysis
-
14 производственная функция
производственная функция
Описание возможных вариантов продуктов системы, в зависимости от различных видов исходных компонентов системы
[ http://www.dunwoodypress.com/148/PDF/Biotech_Eng-Rus.pdf]
производственная функция
функция производства
ПФ
Экономико-математическое уравнение, связывающее переменные величины затрат (ресурсов) с величинами продукции (выпуска). ПФ применяются для анализа влияния различных сочетаний факторов производства на объем выпуска в определенный момент времени (статический вариант) и для анализа, а также прогнозирования соотношения объемов факторов и объема выпуска в разные моменты времени (динамический вариант) на различных уровнях экономики — от фирмы (предприятия) до народного хозяйства в целом (агрегированная ПФ, в которой «выпуском» служит показатель совокупного общественного продукта или национального дохода и т.п.). В отдельной фирме, корпорации и т.п. ПФ описывает максимальный объем выпуска продукции, которую они в состоянии произвести при каждом сочетании используемых факторов производства. Она может быть представлена группой изоквант, связанных с различными уровнями объема производства. Такой вид ПФ, когда устанавливается зависимость объема производства продукции от наличия или потребления ресурсов, называется функцией выпуска. В частности, широко используются функции выпуска в сельском хозяйстве, где с их помощью изучается влияние на урожайность таких факторов, как, например, разные виды и составы удобрений, методы обработки почвы. Наряду с подобными ПФ используются как бы обратные к ним функции производственных затрат. Они характеризуют зависимость затрат ресурсов от объемов выпуска продукции (строго говоря, они обратны только к ПФ с взаимозаменяемыми ресурсами). Частными случаями ПФ можно считать функцию издержек (связь объема продукции и издержек производства), инвестиционную функцию (зависимость потребных капиталовложений от производственной мощности будущего предприятия) и др. Математически ПФ могут быть представлены в различных формах — от столь простых, как линейная зависимость результата производства от одного исследуемого фактора, до весьма сложных систем уравнений, включающих рекуррентные соотношения, которыми связываются состояния изучаемого объекта в разные периоды времени. Наиболее широко распространены мультипликативные формы представления ПФ. Их преимущество состоит в следующем: если один из сомножителей равен нулю, то результат обращается в нуль. Легко заметить, что это реалистично отражает тот факт, что в большинстве случаев в производстве участвуют все анализируемые первичные ресурсы и без любого из них выпуск продукции оказывается невозможным. В самой общей форме (она называется канонической) эта функция записывается так: или Здесь коэффициент А, стоящий перед знаком умножения, означает размерность, он зависит от избранной единицы измерений затрат и выпуска. Сомножители от первого до n-го могут иметь различное содержание в зависимости от того, какие факторы оказывают влияние на общий результат (выпуск). Например, в ПФ, которая применяется для изучения экономики в целом, можно в качестве результативного показателя принять объем конечного продукта, а сомножителей — численность занятого населения x1, сумму основных и оборотных фондов x2, площадь используемой земли x3. Только два сомножителя у функции Кобба — Дугласа, с помощью которой была сделана попытка оценить связь таких факторов, как труд и капитал, с ростом национального дохода США в 20-30- гг. ХХ века: N = A • L? • K?, где N — национальный доход, L и K — соответственно, объемы приложенного труда и капитала (подробнее см.: Кобба — Дугласа функция). Степенные коэффициенты (параметры) показывают ту долю в приросте конечного продукта, которую вносит каждый из сомножителей (или на сколько процентов возрастет продукт, если затраты соответствующего ресурса увеличить на один процент); они называются коэффициентами эластичности производства относительно затрат соответствующего ресурса. Если сумма коэффициентов составляет единицу, это означает однородность функции: она возрастает пропорционально росту количества ресурсов. Но возможны и такие случаи, когда сумма параметров больше или меньше единицы; это показывает, что увеличение затрат приводит к непропорционально большему или непропорционально меньшему росту выпуска (см. Эффект масштаба). В динамическом варианте применяются разные формы П.Ф. Например (в 2-х-факторном случае): Y(t) = A(t) La(t) Kb(t), где множитель A(t) обычно возрастает во времени, отражая общий рост эффективности производственных факторов в динамике(См. Совокупная факторная продуктивность). Логарифмируя, а затем дифференцируя по t указанную функцию, можно получить соотношения между темпами прироста конечного продукта (национального дохода) и прироста производственных факторов (темпы прироста переменных принято здесь описывать в процентах). Дальнейшая “динамизация” ПФ может заключаться в использовании переменных коэффициентов эластичности. Описываемые ПФ соотношения носят статистический характер, т.е. проявляются только в среднем, в большой массе наблюдений, поскольку реально на результат производства воздействуют не только анализируемые факторы, но и множество неучитываемых. Кроме того, применяемые показатели как затрат, так и результатов неизбежно являются продуктами сложного агрегирования (например, обобщенный показатель трудовых затрат в макроэкономической функции вбирает в себя затраты труда разной производительности, интенсивности, квалификации и т.д.). Особая проблема — учет в макроэкономических ПФ фактора технического прогресса (подробнее см. в статье «Научно-технический прогресс»). С помощью ПФ изучается также эквивалентная взаимозаменяемость факторов производства (см. Эластичность замещения ресурсов), которая может быть либо неизменной, либо переменной (т.е. зависимой от объемов ресурсов). Соответственно функции делят на два вида: с постоянной эластичностью замены, CES (Constant Elasticity of Substitution) и с переменной, VES (Variable Elasticity of Substitution) (см. ниже). На практике применяются три основных метода определения параметров макроэкономических ПФ: на основе обработки временных рядов, на основе данных о структурных элементах агрегатов и о распределении национального дохода. Последний метод называется распределительным. При построении ПФ необходимо избавляться от явлений мультиколлинеарности параметров и автокорреляции — без этого неизбежны грубые ошибки. • Приведем некоторые важные П. ф. (см. также Кобба — Дугласа функция). Линейная производственная функция: P = a1x1 + … + anxn, где a1, … an — оцениваемые параметры модели: здесь факторы производства, замещаемые в любых пропорциях. Производственнаяфункция CES (constant elasticity of substitution): P = A [(1 — a) K-в + aL-в] -c/в, в этом случае эластичность замещения ресурсов не зависит ни от K, ни от L и, следовательно, постоянна: Отсюда и происходит название функции. Функция CES, как и функция Кобба — Дугласа, исходит из допущения о постоянном убывании предельной нормы замещения используемых ресурсов. Между тем, эластичность замещения капитала трудом и наоборот, в функции К-D равная единице, здесь может принимать различные значения, не равные единице, хотя и является постоянной. Наконец, в отличие от функции K-D, логарифмирование функции CES не приводит ее к линейному виду, что вынуждает использовать для оценки параметров более сложные методы нелинейного регрессионного анализа. Производственная функция VES (variable elasticity of substitution) (один из вариантов): P = Aeat ? Ka ? L b ? exp [c (K/L)] Здесь эластичность замещения принимает различные значения в зависимости от уровня капиталовооруженности труда K/L, откуда и происходит название функции. См. также: Взаимозаменяемость ресурсов, Изокоста, Изокванта, Изоклиналь, Кобба — Дугласа функция, Коэффициент эластичности производства, Предельная норма замещения, Предельные издержки, Предельный эффект затрат, Предельный продукт, Факторная производительность (продуктивность), Эластичность замещения ресурсов.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]Тематики
Синонимы
EN
Русско-английский словарь нормативно-технической терминологии > производственная функция
-
15 production function
производственная функция
Описание возможных вариантов продуктов системы, в зависимости от различных видов исходных компонентов системы
[ http://www.dunwoodypress.com/148/PDF/Biotech_Eng-Rus.pdf]
производственная функция
функция производства
ПФ
Экономико-математическое уравнение, связывающее переменные величины затрат (ресурсов) с величинами продукции (выпуска). ПФ применяются для анализа влияния различных сочетаний факторов производства на объем выпуска в определенный момент времени (статический вариант) и для анализа, а также прогнозирования соотношения объемов факторов и объема выпуска в разные моменты времени (динамический вариант) на различных уровнях экономики — от фирмы (предприятия) до народного хозяйства в целом (агрегированная ПФ, в которой «выпуском» служит показатель совокупного общественного продукта или национального дохода и т.п.). В отдельной фирме, корпорации и т.п. ПФ описывает максимальный объем выпуска продукции, которую они в состоянии произвести при каждом сочетании используемых факторов производства. Она может быть представлена группой изоквант, связанных с различными уровнями объема производства. Такой вид ПФ, когда устанавливается зависимость объема производства продукции от наличия или потребления ресурсов, называется функцией выпуска. В частности, широко используются функции выпуска в сельском хозяйстве, где с их помощью изучается влияние на урожайность таких факторов, как, например, разные виды и составы удобрений, методы обработки почвы. Наряду с подобными ПФ используются как бы обратные к ним функции производственных затрат. Они характеризуют зависимость затрат ресурсов от объемов выпуска продукции (строго говоря, они обратны только к ПФ с взаимозаменяемыми ресурсами). Частными случаями ПФ можно считать функцию издержек (связь объема продукции и издержек производства), инвестиционную функцию (зависимость потребных капиталовложений от производственной мощности будущего предприятия) и др. Математически ПФ могут быть представлены в различных формах — от столь простых, как линейная зависимость результата производства от одного исследуемого фактора, до весьма сложных систем уравнений, включающих рекуррентные соотношения, которыми связываются состояния изучаемого объекта в разные периоды времени. Наиболее широко распространены мультипликативные формы представления ПФ. Их преимущество состоит в следующем: если один из сомножителей равен нулю, то результат обращается в нуль. Легко заметить, что это реалистично отражает тот факт, что в большинстве случаев в производстве участвуют все анализируемые первичные ресурсы и без любого из них выпуск продукции оказывается невозможным. В самой общей форме (она называется канонической) эта функция записывается так: или Здесь коэффициент А, стоящий перед знаком умножения, означает размерность, он зависит от избранной единицы измерений затрат и выпуска. Сомножители от первого до n-го могут иметь различное содержание в зависимости от того, какие факторы оказывают влияние на общий результат (выпуск). Например, в ПФ, которая применяется для изучения экономики в целом, можно в качестве результативного показателя принять объем конечного продукта, а сомножителей — численность занятого населения x1, сумму основных и оборотных фондов x2, площадь используемой земли x3. Только два сомножителя у функции Кобба — Дугласа, с помощью которой была сделана попытка оценить связь таких факторов, как труд и капитал, с ростом национального дохода США в 20-30- гг. ХХ века: N = A • L? • K?, где N — национальный доход, L и K — соответственно, объемы приложенного труда и капитала (подробнее см.: Кобба — Дугласа функция). Степенные коэффициенты (параметры) показывают ту долю в приросте конечного продукта, которую вносит каждый из сомножителей (или на сколько процентов возрастет продукт, если затраты соответствующего ресурса увеличить на один процент); они называются коэффициентами эластичности производства относительно затрат соответствующего ресурса. Если сумма коэффициентов составляет единицу, это означает однородность функции: она возрастает пропорционально росту количества ресурсов. Но возможны и такие случаи, когда сумма параметров больше или меньше единицы; это показывает, что увеличение затрат приводит к непропорционально большему или непропорционально меньшему росту выпуска (см. Эффект масштаба). В динамическом варианте применяются разные формы П.Ф. Например (в 2-х-факторном случае): Y(t) = A(t) La(t) Kb(t), где множитель A(t) обычно возрастает во времени, отражая общий рост эффективности производственных факторов в динамике(См. Совокупная факторная продуктивность). Логарифмируя, а затем дифференцируя по t указанную функцию, можно получить соотношения между темпами прироста конечного продукта (национального дохода) и прироста производственных факторов (темпы прироста переменных принято здесь описывать в процентах). Дальнейшая “динамизация” ПФ может заключаться в использовании переменных коэффициентов эластичности. Описываемые ПФ соотношения носят статистический характер, т.е. проявляются только в среднем, в большой массе наблюдений, поскольку реально на результат производства воздействуют не только анализируемые факторы, но и множество неучитываемых. Кроме того, применяемые показатели как затрат, так и результатов неизбежно являются продуктами сложного агрегирования (например, обобщенный показатель трудовых затрат в макроэкономической функции вбирает в себя затраты труда разной производительности, интенсивности, квалификации и т.д.). Особая проблема — учет в макроэкономических ПФ фактора технического прогресса (подробнее см. в статье «Научно-технический прогресс»). С помощью ПФ изучается также эквивалентная взаимозаменяемость факторов производства (см. Эластичность замещения ресурсов), которая может быть либо неизменной, либо переменной (т.е. зависимой от объемов ресурсов). Соответственно функции делят на два вида: с постоянной эластичностью замены, CES (Constant Elasticity of Substitution) и с переменной, VES (Variable Elasticity of Substitution) (см. ниже). На практике применяются три основных метода определения параметров макроэкономических ПФ: на основе обработки временных рядов, на основе данных о структурных элементах агрегатов и о распределении национального дохода. Последний метод называется распределительным. При построении ПФ необходимо избавляться от явлений мультиколлинеарности параметров и автокорреляции — без этого неизбежны грубые ошибки. • Приведем некоторые важные П. ф. (см. также Кобба — Дугласа функция). Линейная производственная функция: P = a1x1 + … + anxn, где a1, … an — оцениваемые параметры модели: здесь факторы производства, замещаемые в любых пропорциях. Производственнаяфункция CES (constant elasticity of substitution): P = A [(1 — a) K-в + aL-в] -c/в, в этом случае эластичность замещения ресурсов не зависит ни от K, ни от L и, следовательно, постоянна: Отсюда и происходит название функции. Функция CES, как и функция Кобба — Дугласа, исходит из допущения о постоянном убывании предельной нормы замещения используемых ресурсов. Между тем, эластичность замещения капитала трудом и наоборот, в функции К-D равная единице, здесь может принимать различные значения, не равные единице, хотя и является постоянной. Наконец, в отличие от функции K-D, логарифмирование функции CES не приводит ее к линейному виду, что вынуждает использовать для оценки параметров более сложные методы нелинейного регрессионного анализа. Производственная функция VES (variable elasticity of substitution) (один из вариантов): P = Aeat ? Ka ? L b ? exp [c (K/L)] Здесь эластичность замещения принимает различные значения в зависимости от уровня капиталовооруженности труда K/L, откуда и происходит название функции. См. также: Взаимозаменяемость ресурсов, Изокоста, Изокванта, Изоклиналь, Кобба — Дугласа функция, Коэффициент эластичности производства, Предельная норма замещения, Предельные издержки, Предельный эффект затрат, Предельный продукт, Факторная производительность (продуктивность), Эластичность замещения ресурсов.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]Тематики
Синонимы
EN
Англо-русский словарь нормативно-технической терминологии > production function
См. также в других словарях:
Коэффициент корреляции — (Correlation coefficient) Коэффициент корреляции это статистический показатель зависимости двух случайных величин Определение коэффициента корреляции, виды коэффициентов корреляции, свойства коэффициента корреляции, вычисление и применение… … Энциклопедия инвестора
Коэффициент корреляции — Корреляция статистическая взаимосвязь двух или нескольких случайных величин (либо величин, которые можно с некоторой допустимой степенью точности считать таковыми). При этом, изменения одной или нескольких из этих величин приводят к… … Википедия
Коэффициент корреляции — CORRELATION COEFFICIENT Показатель степени линейной зависимости между двумя переменными величинами: Коэффициент корреляции может изменяться в пределах от 1 до 1. Если большим значениям одной величины соответствуют большие значения другой (и… … Словарь-справочник по экономике
ЧАСТНЫЙ КОЭФФИЦИЕНТ КОРРЕЛЯЦИИ — мера линейной зависимости между двумя случайными величинами из нек рой совокупности случайных величин в том случае, когда исключено влияние остальных. Точнее, пусть случайные величины Х 1,..., Х п имеют совместное распределение в и пусть и… … Математическая энциклопедия
ИНФОРМАЦИОННЫЙ КОЭФФИЦИЕНТ КОРРЕЛЯЦИИ — мера зависимости между двумя случайными величинами Xи У, определяемая как функция от величины количества информации в одной случайной величине относительно другой: где I(X, Y) информации количество. Свойства И. к. к. R(X, Y )как меры зависимости… … Математическая энциклопедия
КОРРЕЛЯЦИИ КОЭФФИЦИЕНТ — числовая характеристика совместного распределения двух случайных величин, выражающая их взаимосвязь. К. к. для случайных величин Х 1 и Х 2 с математич. ожиданиями и ненулевыми дисперсиями определяется равенством К. к. для Х 1 и Х 2 совпадает с… … Математическая энциклопедия
Корреляция — (Correlation) Корреляция это статистическая взаимосвязь двух или нескольких случайных величин Понятие корреляции, виды корреляции, коэффициент корреляции, корреляционный анализ, корреляция цен, корреляция валютных пар на Форекс Содержание… … Энциклопедия инвестора
КОРРЕЛЯЦИЯ — зависимость между случайными величинами, не имеющая, вообще говоря, строго функционального характера. В отличие от функциональной зависимости К., как правило, рассматривается тогда, когда одна из величин зависит не только от данной другой, но и… … Математическая энциклопедия
Электрохимия* — Содержание: Введение. Историческая справка. Обозначения, принятые в Э. Основные законы и принципы. Перенос ионов. Электропроводность растворов. Электровозбудительная сила. Переход химической энергии в электрическую. Классификация гальванических… … Энциклопедический словарь Ф.А. Брокгауза и И.А. Ефрона
Электрохимия — Содержание: Введение. Историческая справка. Обозначения, принятые в Э. Основные законы и принципы. Перенос ионов. Электропроводность растворов. Электровозбудительная сила. Переход химической энергии в электрическую. Классификация гальванических… … Энциклопедический словарь Ф.А. Брокгауза и И.А. Ефрона
Корреляционный анализ — Корреляция статистическая взаимосвязь двух или нескольких случайных величин (либо величин, которые можно с некоторой допустимой степенью точности считать таковыми). При этом, изменения одной или нескольких из этих величин приводят к… … Википедия