Презентация на тему "Факторный анализ"

Содержание

• 
  Слайд 1

  Анализ и диагностика финансово-хозяйственной деятельности предприятия

• 
  Слайд 2

  Тема № 3ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ

• 
  Слайд 3

  Факторный анализ

  Методика факторного анализа Типы детерминированных факторных моделей Способы измерения влияния факторов в детерминированных факторных моделях Стохастические факторные модели Способы измерения влияния факторов в стохастическом факторном анализе

• 
  Слайд 4
  
• 
  Слайд 5
  

  Корреляционный анализ — это количественный метод определения тесноты и направления взаимосвязи между выборочными переменными величинами. Целью корреляционного анализа является оценка тесноты связи между признаками. Теснота связи количественно выражается величиной коэффициентов корреляции.

• 
  Слайд 6

  Корреляционный анализ:

  1.   Парная корреляция – связь между двумя признаками (результативным и факторным или двумя факторными). 2.  Частная корреляция – зависимость между результативным и одним факторным признаками при фиксированном значении других факторных признаков. 3.  Множественная корреляция – зависимость результативного и двух или более факторных признаков, включенных в исследование.

• 
  Слайд 7

  Виды корреляционных связей:

  По форме корреляционная связь может быть прямолинейной или криволинейной. По направлению корреляционная связь может быть положительной ("прямой") и отрицательной ("обратной"). По силе корреляционная связь определяется шкалой Чеддока

• 
  Слайд 8

  Положительная корреляция

• 
  Слайд 9

  Отсутствие корреляции

• 
  Слайд 10

  Отрицательная корреляция

• 
  Слайд 11

  Шкала Чеддока

• 
  Слайд 12
  

  Термин «корреляция» был введен в науку английским естествоиспытателем Френсисом Гальтоном в 1886 г. Однако точную формулу для подсчета коэффициента корреляции разработал его ученик Карл Пирсон.

• 
  Слайд 13

  Формула коэффициента корреляции при линейной зависимости

• 
  Слайд 14
  

  Величина коэффициента линейной корреляции Пирсона не может превышать +1 и быть меньше чем -1. Эти два числа +1 и -1 — являются границами для коэффициента корреляции. Когда при расчете получается величина большая +1 или меньшая -1 — следовательно произошла ошибка в вычислениях.

• 
  Слайд 15
  

  Регрессионный анализ — это количественный метод определения вида математической функции в причинно-следственной зависимости между переменными величинами. Целью регрессионного анализа является установление формы зависимости.

• 
  Слайд 16

  Виды регрессий

• 
  Слайд 17

  Оценки параметров a и b находятся по формулам:

• 
  Слайд 18
  
• 
  Слайд 19
  
• 
  Слайд 20

  aиb

  Формально a – значение y при x =0. Если признак-фактор x неможет иметь нулевого значения, то вышеуказанная трактовка свободногочлена a не имеет смысла, т.е. параметр a может не иметь экономическогосодержания. Параметр b называется коэффициентом регрессии. Его величинапоказывает среднее изменение результата с изменением фактора на однуединицу.

• 
  Слайд 21

  Коэффициент детерминации

• 
  Слайд 22

  Пример:

• 
  Слайд 23

  Решение:

• 
  Слайд 24
  
• 
  Слайд 25

  Кластерный анализ

  Кластерный анализ представляет собой класс методов, используемых для классификации объектов или событий в относительно однородные группы, которые называют кластерами (clusters).

• 
  Слайд 26
  

  Объекты в каждом кластере должны быть похожи между собой и отличаться от объектов в других кластерах. Кластерный анализ также называют классификационным анализом (classification analysis) или численной таксономией (систематикой) (numerical taxonomy).

• 
  Слайд 27

  Идеальная ситуация кластеризации

• 
  Слайд 28
  
• 
  Слайд 29

  Самостоятельная работа

• 
  Слайд 30
  
• 
  Слайд 31
  
• 
  Слайд 32