Ћекции.ќрг


ѕоиск:




 атегории:

јстрономи€
Ѕиологи€
√еографи€
ƒругие €зыки
»нтернет
»нформатика
»стори€
 ультура
Ћитература
Ћогика
ћатематика
ћедицина
ћеханика
ќхрана труда
ѕедагогика
ѕолитика
ѕраво
ѕсихологи€
–елиги€
–иторика
—оциологи€
—порт
—троительство
“ехнологи€
“ранспорт
‘изика
‘илософи€
‘инансы
’ими€
Ёкологи€
Ёкономика
Ёлектроника

 

 

 

 


»нформационные технологии в анализе де€тельности аптеки




 

¬ работе провизоров немаловажное значение имеет умение принимать решение дл€ выполнени€ управленческих функций. — целью повышени€ объективности и обоснованности решений наука управлени€ предполагает использование моделей и методов прогнозировани€. ћетоды прогнозировани€ предусматривают использование как накопленного в прошлом опыта, так и текущих допущений насчет будущего с целью его определени€. –азличают количественные и качественные методы прогнозировани€.  оличественные методы применимы, если де€тельность в прошлом имела определенную тенденцию, которую можно предположить и в будущем, а также, если имеетс€ достаточно информации дл€ вы€влени€ статистической достоверности (тенденции). —реди количественных методов прогнозировани€ чаще используютс€ методы аналитического выравнивани€, экспоненциального сглаживани€, экстрапол€ции тенденций, математического моделировани€, коррел€ционно-регрессионный метод.
— помощью перечисленных методов можно рассчитать краткосрочные и долгосрочные прогнозы потребности в лекарственных препаратах психотропного действи€, сульфаниламидах, антидиабетических, гормональных, сердечно-сосудистых, противоопухолевых средствах и т.д. ћетод коррел€ционно-регрессионного анализа позволил рассмотреть потребление медикаментов как многоплановое €вление и дал возможность учесть круг факторов и оценить их вли€ние на динамику исследуемого процесса.
ѕри этом возникает необходимость в оценке некоторых количественных характеристик, например, таких как распределение издержек и количество служащих. ¬ этом процессе используютс€ математические модели, основанные на текущих услови€х де€тельности предпри€ти€ и прогнозах на будущее. ѕрогнозирование Ч это не гадание на кофейной гуще. ¬озьмем дл€ примера п€тна на —олнце. ’орошо известно, что существуют 11-летние периоды изменени€ солнечной активности. Ёто можно наблюдать в течение нескольких дес€тилетий с помощью телескопа. ќднако с помощью методов прогнозировани€ астрономы могут предвидеть не только частоту, но и интенсивность солнечных бурь, которые сопутствуют солнечным п€тнам. ќчень точные прогнозы получаютс€ либо по счастливой случайности, либо потому, что они решают тривиальный вопрос. –еальные системы прогнозировани€ всегда делают поправку на элемент случайности, и ни один способ прогнозировани€ не в состо€нии предусмотреть случайные событи€. ≈сли в данных за прошедший период времени имеетс€ некотора€ периодичность, то можно использовать прогнозирование дл€ получени€ довольно точных прогнозов. ¬ любом случае прогноз лучше, чем слепые догадки. ј чем точнее прогноз, тем менее рискованной становитс€ де€тельность компании. ѕрогноз может помочь определить ресурсы, необходимые дл€ поддержани€ де€тельности, например, такие как установка оборудовани€, складские помещени€ и обеспечение технического обслуживани€.

  сожалению, многие компании слишком импровизируют при составлении прогнозов доходов и не используют новых эффективных способов прогнозировани€ при планировании своей хоз€йственной де€тельности.

ќдним из ключевых элементов в системе маркетинговых исследований любой фармацевтической организации €вл€етс€ анализ и прогнозирование ценовых изменений на рынке. Ќаличие эффективной методики прогнозировани€ цен обеспечивает более грамотный и обоснованный подход к формированию ценовой политики и установлению цен на собственные товары, позвол€ет заблаговременно разрабатывать и подготавливать ответные меры на возможные изменени€ цен конкурентами, предостерегает от выбора неверных путей достижени€ этих целей и в целом способствует повышению конкурентоспособности компании.  роме того, результаты ценового прогнозировани€ могут успешно примен€тьс€ в инвестиционном проектировании.

ѕример 1.

»меетс€ р€д наблюдений за средней заработной платой и потребительскими расходами на душу населени€

 

ѕотребительские расходы в расчете на душу населени€, руб., y —редн€€ заработна€ плата и выплаты социального характера, руб., x предсказанные
    356,96
    306,47
    333,53
    516,02
    513,05
    344,42
    840,41
    380,39
    695,54
    493,25
—умма 4780 —умма 8908, ’ср=890,8  

 

1. –ассчитайте параметры уравнений линейной парной регрессии.

2. ќцените тесноту св€зи с помощью показателей коррел€ции и детерминации.

3. ƒайте с помощью среднего (общего) коэффициента эластичности сравнительную оценку силы св€зи факторов с результатом.

4. ќцените с помощью средней ошибки аппроксимации качество уравнений.

5. –ассчитайте прогнозное значение результата, если прогнозное значение фактора увеличитс€ на 7 % от его среднего уровн€. ќпределите доверительный интервал прогноза дл€ уровн€ значимости, α = 0,05.

6. ќцените полученные результаты, выводы оформите в аналитической записке.

 

ƒл€ анализа используем —ервис-јнализ ƒ анных в ќперационном меню.

 оэффициент коррел€ции равен 0,82. Ёто говорит о тесной св€зи между зависимой и независимой величиной.

 оэфф.  оррел€ции —толбец 1
—толбец 1  
—толбец 2 0,826918169

 

 

–егрессионна€ статистика          
ћножественный R 0,826918169          
R-квадрат 0,683793659          
Ќормированный R-квадрат 0,644267866          
—тандартна€ ошибка 125,6919223          
Ќаблюдени€            
             
ƒисперсионный анализ          
  df SS MS F «начимость F  
–егресси€   273312,3253 273312,3253 17,29993536 0,003168175  
ќстаток   126387,6747 15798,45933      
»того            
             
   оэффициенты —тандартна€ ошибка t-статистика P-«начение Ќижние 95% ¬ерхние 95%
Y-пересечение 184,3447643 81,02131822 2,275262466 0,052457793 -2,490730445 371,180259
ѕеременна€ X 1 0,329653385 0,079256575 4,159319098 0,003168175 0,146887396 0,512419375

 

”равнение регрессии дл€ данного случа€ будет иметь вид:

Y=184,34+0,33x, где a=184,34 ( Y-пересечение) b=0,33 ( коэффициент при переменной X 1).  оэффициент b показывает, на сколько измен€ютс€ значени€ зависимой переменной (”), при увеличении среднего значени€ независимой переменной (’) на единицу.

 оэффициент детерминации R2 =0,68

R2 означает, что 68% вариации переменной Ђѕотребительские расходы в расчете на душу населени€ї объ€сн€етс€ вариацией факторов Ђсредн€€ заработна€ плата и выплаты социального характераї. Ќа долю прочих факторов приходитс€ лишь 32%.

 оэффициент эластичности показывает, на сколько процентов изменитьс€ в средний результат зависимой величины, если среднее значение фактора изменитс€ на 1%. ‘ормула дл€ расчета коэффициента эластичности имеет вид:


 

.

 

“аким образом, изменение средней заработной платы и выплат социального характера на 1 % приведет к увеличению потребительских расходов в расчете на душу населени€ на 0,615 %.





ѕоделитьс€ с друзь€ми:


ƒата добавлени€: 2016-11-18; ћы поможем в написании ваших работ!; просмотров: 417 | Ќарушение авторских прав


ѕоиск на сайте:

Ћучшие изречени€:

¬аше врем€ ограничено, не тратьте его, жив€ чужой жизнью © —тив ƒжобс
==> читать все изречени€...

501 - | 521 -


© 2015-2023 lektsii.org -  онтакты - ѕоследнее добавление

√ен: 0.016 с.