Изучение состава кадров - Экономико-математическое моделирование - Скачать бесплатно
152 3386,9 27662,9
XTX = 152 824 17466 , XTy = 150068,4 ,
3386,9 17466 38632,4 3215384
0,004570565 -0,000891327 2,27457Е-06
(XTX)-1 = -0,000891327 0,000172501 1,53416Е-07 .
2,27457Е-06 1,53416Е-07 –3,37237Е-07
Вектор оценок параметров уравнения линейной регрессии равен
(см.формулу 2.6.) :
-0,01133
а = 42,08981 .
7,313614
Уравнение линейной регрессии с данными оценками параметров имеет
следующий вид:
у = -0,01133 + 42,08981*х1 + 7,313614*х2.
Далее следует проводить анализ коэффициентов регрессии.
2.5.Анализ коэффициентов регрессии
В общем случае, чтобы сделать коэффициенты регрессии сопоставимыми,
применяют нормированные коэффициенты регрессии.
Коэффициент показывает величину изменения результативного признака
в значениях средней квадратичной ошибки при изменении факторного признака
хj на одну среднеквадратическую ошибку:
(2.7)
где аj – коэффициент регрессии при факторе хj;
j – 1,2,…,m; m – число факторных признаков;
1. среднеквадратическое отклонение факторного признака хj;
2. среднеквадратическое отклонение результативного признака.
Для множественной регрессии также определяются частные коэффициенты
эластичности Эj относительно хj:
(2.8)
где - частная производная от регрессии по переменной хj;
хj – значение фактора хj на заданном уровне;
у – расчетное значение результативного признака при заданных
уровнях факторных признаков.
Коэффициент Эj показывает, на сколько процентов изменится
результативный признак при изменении факторного признака на 1 процент при
фиксировании значений остальных факторов на каком-либо уровне. Если в
качестве такого уровня принять их средние значения, то получаем средний
коэффициент эластичности.
По данным рассматриваемого примера имеются следующие оценки:
Среднее квадратическое
отклонение: х1=1,3; х2=11,5; у=30,4.
Среднее: х1=5; х2=112,9; у=922,1.
- коэффициент: 1=1,8; 2=2,8.
Эластичность: Э1=0,241; Э2=0,96.
Из анализа полученных результатов по коэффициенту эластичности
вытекает, что в среднем второй фактор (степень выполнения норм) в 3,9 раз
сильнее влияет на результат (заработную плату), чем первый (разряд):
Э2/Э1=0,96/0,24=3,9 ,
Анализ же уравнений регрессии по нормированным коэффициентам j
показывает, что второй фактор влияет сильнее всего лишь в 1,5 раза ( 1/
2=1,5), т.е. нормированный коэффициент определяет факторных признаков на
результат более точно, т.к. он учитывает вариации факторов.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Изучив методы статистического анализа, а именно: метод группировки и
корреляционный анализ ( парный и множественный ) и применив полученные
знания к изучению состава кадров на промышленном предприятии, можно сделать
следующие выводы.
С помощью типологической группировки по профессии выявляется
следующая тенденция: большинство рабочих на данном промышленном предприятии
являются помощниками бурильщиков ( 37% ), что составляет огромный
потенциал для дальнейшего профессионального роста и расширения
деятельности данной организации.
Структурная группировка по разряду работников характеризует персонал
как среднеквалифицированный, т.к. наблюдается наличие большого количества
работников 4 и 5 разрядов ( 54%), в то время как работники 6 и 7 разрядов
составляют лишь 37% , а низкоквалифицированные (2 и 3 разряды) – 9%.
Группировка работников по стажу показывает, что большинство
работников имеет стаж от 2 до 5 лет ( 33%) и стаж от 5 до 8 и от 8 до 11
лет по 20%. Также наблюдается тенденция к снижению работников с высоким
стажем, что подтверждает гистограмма распределения работников по стажу (см.
рис.1.1).
Парный корреляционный анализ позволил обнаружить зависимость
заработной платы от стажа: с увеличением стажа работников увеличивается их
заработная плата, хотя работники со стажем 5-8 лет и 8-11 лет получают в
среднем одинаковую заработную плату (915 т.р.), также как и работники со
стажем в интервале 14-17 лет и свыше 17 лет ( их заработная плата 1515
т.р.).
Это подтверждает таблица, составленная из группировки работников по стажу и
соответствующих каждому интервалу средних значений заработной платы
(см.табл.2.2).
Многофакторный анализ зависимости зарплаты от степени выполнения норм
и разряда работников показывает, что степень выполнения норм влияет на
заработную плату в 1,5 раза сильнее, чем разряд работников (при
использовании нормированного коэффициента анализа уравнений регрессии).
Таким образом, использование методов группировки и корреляционного
анализа позволило провести исследование состава кадров на промышленном
предприятии. Основываясь на полученных выводах, можно повысить уровень
работы с персоналом, а следовательно косвенно увеличить производительность
труда и степень выполнения норм работниками, что особенно важно в условиях
постоянно меняющейся экономической ситуации.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Герчук Я.П. Графики в математическо-статистическом анализе. – М.:
Статистика, 1972.
1. Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.Н. Общая теория статистики. –
М.:ИНФРА-М, 1996.
1. Кильдишев Г.C., Аболенцев Ю.И. Многомерные группировки. – М.:
Статистика, 1978.
1. Общая теория статистики : учебник / Под.ред. А.А.Спирина. – М.: Финансы
и статистика, 1996.
1. Сиськов В.И. Корреляционный анализ в экономических исследованиях. – М.:
Статистика, 1975.
1. Теория статистикки : учебник /Под.ред. Р.А.Шмойловой. – М.: Финансы и
статистика, 1996.
Приложение 1
Состав рабочих на промышленном предприятии
|№ |ФИО |Профессия |Разряд|Степень |Стаж, |Зарплата,т|
| | | | |выполнения |лет |.р. |
| | | | |норм, % | | |
|1 |Алексеев |Бурильщик |5 |117,4 |8 |1100,1 |
|2 |Антонов |Бурильщик |5 |118,3 |8 |1121,3 |
|3 |Бердяев |Проходчик |3 |102,4 |5 |700,5 |
|4 |Воронин |Взрывник |5 |113,7 |4 |801,5 |
|5 |Державин |Пом.бурильщика |4 |101,5 |4 |714,5 |
|6 |Дронин |Бурильщик |7 |127,5 |17 |1500,5 |
|7 |Дьячнов |Проходчик |6 |118,4 |9 |1100,9 |
|8 |Жилин |Проходчик |4 |97,4 |0,8 |575,8 |
|9 |Княжев |Взрывник |7 |134,5 |19 |1598,5 |
|10 |Корлев |Пом.бурильщика |4 |98,5 |2 |704,5 |
|11 |Косин |Пом.бурильщика |4 |101,5 |7 |714,5 |
|12 |Ламин |Пом.бурильщика |4 |109,4 |7 |763,1 |
|13 |Марков |Горнорабочий |2 |121,3 |5 |670,4 |
|14 |Москвин |Проходчик |4 |117,4 |4 |764,3 |
|15 |Носов |Взрывник |7 |129,7 |6 |1307,4 |
|16 |Осипов |Пом.бурильщика |5 |118,6 |4 |800,4 |
|17 |Пахомов |Пом.бурильщика |4 |103,3 |3 |619,4 |
|18 |Петров |Бурильщик |7 |136,7 |16 |1607,4 |
|19 |Порохов |Взрывник |6 |114,9 |4 |614,1 |
|20 |Родге |Пом.бурильщика |4 |100,3 |2 |691,8 |
|21 |Рылин |Пом.бурильщика |3 |100,9 |2 |576,4 |
|22 |Светлов |Бурильщик |5 |99,6 |4 |900,7 |
|23 |Тихинов |Взрывник |6 |105,4 |7 |587,3 |
|24 |Торопов |Проходчик |6 |103,7 |10 |814,4 |
|25 |Уфимов |Проходчик |5 |111,1 |11 |767,5 |
|26 |Френкель |Бурильщик |7 |127,3 |12 |1409,5 |
|27 |Фролов |Бурильщик |7 |129,9 |15 |1499,5 |
|28 |Хвостов |Пом.бурильщика |6 |117,7 |11 |904,4 |
|29 |Цветов |Пом.бурильщика |5 |105,4 |10 |871,3 |
|30 |Яров |Пом.бурильщика |5 |103,2 |10 |860,5 |
|
