Файл: 1 Теоретические аспекты использования дисперсионного анализа в управленческой практике.docx
Добавлен: 12.01.2024
Просмотров: 465
Скачиваний: 4
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
Содержание
ВведениеКогда генеральные совокупности распределены нормально и имеют одинаковую, хотя и неизвестную, дисперсию; математические ожидания также неизвестны и могут быть различными, тогда требуется при заданном уровне значимости по выборочным средним проверить нулевую гипотезу о равенстве всех математических ожиданий. Другими словами, требуется установить, значимо или незначимо различаются выборочные средние. Казалось бы, для сравнения нескольких средних можно сравнить их попарно. Однако с возрастанием числа средних возрастает и наибольшее различие между ними: среднее новой выборки может оказаться больше наибольшего или меньше наименьшего из средних, полученных до нового опыта. По этой причине для сравнения нескольких средних пользуются другим методом, который основан на сравнении дисперсий и поэтому назван дисперсионным анализом.Актуальность данной работы обусловлена тем, что в современном обществе методы дисперсионного анализа применяются повсеместно, принося существенную экономическую выгоду и предупреждая финансовые крахи. Они позволяют принимать разнообразные управленческие решения в условиях риска и неопределенности.
Цель данной работы заключается в исследовании возможностей использования дисперсионного анализа в управленческой практике с помощью табличного процессора Microsoft Ехсеl.Электронные таблицы Microsoft Ехсеl имеют огромный набор возможностей. Однако обычно пользователь в своей работе применяет только их небольшую часть. Происходит это не только от незнания, но и от отсутствия в этом острой необходимости. И действительно, все функции, заложенные в Ехсеl, можно условно разделить на те, знание которых просто необходимо знать, и те, изучать которые можно по мере надобности.В соответствии с целью исследования были поставлены следующие задачи:
Фундаментальная концепция дисперсионного анализа предложена английским математиком - статистиком Р.А. Фишером. Для обработки результатов агрономических опытов по выявлению условий получения максимального урожая различных сортов сельскохозяйственных культур в 1918 году. Возможно, более естественным был бы термин анализ суммы квадратов или анализ вариации. Но, в силу традиции употребляется термин дисперсионный анализ. Сам термин «дисперсионный анализ» Фишер употребил позднее [7, С. 73]. По числу факторов, влияние которых исследуется, различают однофакторный. И многофакторный дисперсионный анализ.Фактор (factors) - категориальная независимая переменная. Чтобы использовать дисперсионный анализ, независимые переменные должны все быть категориальными (неметрическими). Конкретная комбинация уровней факторов называется факторным экспериментам (условиями испытаний) (treatment).Факторный эксперимент (условия испытаний) (treatment). В дисперсионном анализе конкретная комбинация категорий (уровней) факторов. Однофакторный дисперсионный анализ (one-way analysis of variance) – метод дисперсионного анализа, при котором используется только один фактор. Однофакторный дисперсионный анализ включает только одну категориальную переменную или единственный фактор. Если существует два или больше факторов, то анализ называют многофакторным дисперсионным анализом. Многофакторный дисперсионный анализ (n-way analysis of variance) – модель дисперсионного анализа. Которая включает два или больше факторов. Взаимосвязь дисперсионного анализа. С t-критерием, другими методами анализа, такими как регрессионный анализ, показана на рис. 1.1 [13, С. 80].Рисунок 1.1 - Взаимосвязь между t-критерием, дисперсионным и ковариационным анализом и регрессиейВо всех представленных методах анализа (рис. 1.1) используется метрическая зависимая переменная. Дисперсионный и ковариационный анализ может включать несколько независимых переменных (степень использования продукта, лояльность к торговой марке, отношение, важность). Более того, одна из независимых переменных должна быть категориальной и категориальные переменные могут иметь больше двух уровней. С другой стороны, t-критерий предназначен для использования в случае с единственной бинарной независимой переменной. Например, различие в предпочтениях товара у лояльных и нелояльных респондентов можно узнать, выполнив проверку с помощью t-критерия. Регрессионный анализ, подобный дисперсионному и ковариационному, также может включать несколько независимых переменных. Однако все независимые переменные, в основном, измеряются интервальной шкалой, хотя бинарные или категориальные переменные могут приспосабливаться к анализу за счет введения фиктивных (dummy) переменных.
Итак, в настоящее время дисперсионный анализ определяется как статистический метод, предназначенный для оценки влияния различных факторов на результат эксперимента, а также для последующего планирования аналогичных экспериментов.1.2 Методы дисперсионного анализаПри проведении экономического анализа часто необходимо оценить влияние на целевую функцию y качественного фактора x. . Таким фактором могут быть, например, партии сырья, отрасли промышленности, регионы и т.д.На современном этапе выделяются следующие основные методы дисперсионного анализа
Пусть данные о влиянии некоторого качественного фактора на количественный в форме таблицы 1.1 [13, С. 81].Таблица 1.1 - Влияние качественного фактора на исследуемый показательМодель зависимости значений от фактора столбцов можно представить в следующем виде: (1.1)где - общее среднее, -отклонение от общего среднего для j-го уровня фактора, - случайная составляющая.По выборочным данным можно вычислить:
| Введение | 3 |
| 1 Теоретические аспекты использования дисперсионного анализа в управленческой практике | 5 |
| 1.1 Понятие и значение дисперсионного анализа | 5 |
| 1.2 Методы дисперсионного анализа | 7 |
| 2 Анализ управленческих данных средствами дисперсионного анализа с использованием пакета MS Excel | 18 |
| 2.1 Инструменты пакета дисперсионного анализа в Microsoft Excel | 18 |
| 2.2 Проект решения управленческой задачи средствами дисперсионного анализа в пакете Microsoft Excel | 22 |
| Заключение | 27 |
| Библиографический список | 28 |
Цель данной работы заключается в исследовании возможностей использования дисперсионного анализа в управленческой практике с помощью табличного процессора Microsoft Ехсеl.Электронные таблицы Microsoft Ехсеl имеют огромный набор возможностей. Однако обычно пользователь в своей работе применяет только их небольшую часть. Происходит это не только от незнания, но и от отсутствия в этом острой необходимости. И действительно, все функции, заложенные в Ехсеl, можно условно разделить на те, знание которых просто необходимо знать, и те, изучать которые можно по мере надобности.В соответствии с целью исследования были поставлены следующие задачи:
-
исследовать теоретические аспекты использования дисперсионного анализа в управленческой практике; -
рассмотреть процесс анализа управленческих данных средствами дисперсионного анализа с использованием пакета MS Excel.
Фундаментальная концепция дисперсионного анализа предложена английским математиком - статистиком Р.А. Фишером. Для обработки результатов агрономических опытов по выявлению условий получения максимального урожая различных сортов сельскохозяйственных культур в 1918 году. Возможно, более естественным был бы термин анализ суммы квадратов или анализ вариации. Но, в силу традиции употребляется термин дисперсионный анализ. Сам термин «дисперсионный анализ» Фишер употребил позднее [7, С. 73]. По числу факторов, влияние которых исследуется, различают однофакторный. И многофакторный дисперсионный анализ.Фактор (factors) - категориальная независимая переменная. Чтобы использовать дисперсионный анализ, независимые переменные должны все быть категориальными (неметрическими). Конкретная комбинация уровней факторов называется факторным экспериментам (условиями испытаний) (treatment).Факторный эксперимент (условия испытаний) (treatment). В дисперсионном анализе конкретная комбинация категорий (уровней) факторов. Однофакторный дисперсионный анализ (one-way analysis of variance) – метод дисперсионного анализа, при котором используется только один фактор. Однофакторный дисперсионный анализ включает только одну категориальную переменную или единственный фактор. Если существует два или больше факторов, то анализ называют многофакторным дисперсионным анализом. Многофакторный дисперсионный анализ (n-way analysis of variance) – модель дисперсионного анализа. Которая включает два или больше факторов. Взаимосвязь дисперсионного анализа. С t-критерием, другими методами анализа, такими как регрессионный анализ, показана на рис. 1.1 [13, С. 80].Рисунок 1.1 - Взаимосвязь между t-критерием, дисперсионным и ковариационным анализом и регрессиейВо всех представленных методах анализа (рис. 1.1) используется метрическая зависимая переменная. Дисперсионный и ковариационный анализ может включать несколько независимых переменных (степень использования продукта, лояльность к торговой марке, отношение, важность). Более того, одна из независимых переменных должна быть категориальной и категориальные переменные могут иметь больше двух уровней. С другой стороны, t-критерий предназначен для использования в случае с единственной бинарной независимой переменной. Например, различие в предпочтениях товара у лояльных и нелояльных респондентов можно узнать, выполнив проверку с помощью t-критерия. Регрессионный анализ, подобный дисперсионному и ковариационному, также может включать несколько независимых переменных. Однако все независимые переменные, в основном, измеряются интервальной шкалой, хотя бинарные или категориальные переменные могут приспосабливаться к анализу за счет введения фиктивных (dummy) переменных.
Итак, в настоящее время дисперсионный анализ определяется как статистический метод, предназначенный для оценки влияния различных факторов на результат эксперимента, а также для последующего планирования аналогичных экспериментов.1.2 Методы дисперсионного анализаПри проведении экономического анализа часто необходимо оценить влияние на целевую функцию y качественного фактора x. . Таким фактором могут быть, например, партии сырья, отрасли промышленности, регионы и т.д.На современном этапе выделяются следующие основные методы дисперсионного анализа
-
Метод по Фишеру (Fisher) - критерий F. Данный метод применяется в однофакторном дисперсионном анализе, когда совокупная дисперсия всех наблюдаемых значений раскладывается на дисперсию внутри отдельных групп и дисперсию между группами. -
Метод «общей линейной модели», в его основе лежит корреляционный или регрессионный анализ, применяемый в многофакторном анализе.
Пусть данные о влиянии некоторого качественного фактора на количественный в форме таблицы 1.1 [13, С. 81].Таблица 1.1 - Влияние качественного фактора на исследуемый показательМодель зависимости значений от фактора столбцов можно представить в следующем виде: (1.1)где - общее среднее, -отклонение от общего среднего для j-го уровня фактора, - случайная составляющая.По выборочным данным можно вычислить:
-
среднее
для каждого уровня фактора (среднее по столбцам) xj (j=1,2,...u ), по mj параллельным опытам, где mj – число данных в столбце j:
-
общее среднее
по всем N опытам, т.е. по всем mj параллельным опытам на всех уровнях фактора xj (
):
-
общую сумму квадратов отклонений Q0:
-
сумму квадратов, характеризующую влияние фактора x (отклонения между группами)
-
остаточную сумму квадратов, зависящую от ошибки (отклонения внутри групп)
-
оценка дисперсии относительно общего среднего
: