єнти регресії
КоеффіціентиСтандартная ошібкаt-статістікаP-ЗначеніеНіжніе 95% Верхні 95% Y21,17539217,1981815552,9418033240,35334814,453724739,3139072х 1 1,683699730,4433625033,7975690710,00061680,780599862,58679959х 2 +0,5127042041 , 3697447130,3743063930,710645-2,27737443,3027828х 3 16,923498533,6972747264,5772899746,75E - 059,3923963924,4546006
Використовуючи таблицю 3.5, складемо рівняння регресії з урахуванням округлень:
У=21,175 + 1,384х 1 + 0,513х 2 + 16,923
Інтерпретація отриманих параметрів наступна:
а 0=21,175 - вільний член рівняння регресії, змістовної інтерпретації не підлягає;
а 1=1,384 - коефіцієнт чистої регресії при першому факторі свідчить про те, що при збільшенні прибутку від продажу товарів на 1 руб. тис. виручка від продажу товарів збільшується на 1,384 тис. руб., за умови, що інші фактори залишаються постійними;
а 2=0,513 - коефіцієнт чистої регресії при другому факторі свідчить про те, що при збільшенні витрат на заробітну плату, на 1 тис. руб.виручка від продажу товарів збільшується на 0,513 тис. руб., при умови, що інші фактори залишаються постійними;
а 3=16,923 - коефіцієнт чистої регресії при третьому факторі свідчить про те, що при збільшенні витрат обігу, на 1 тис. руб., виручка від продажу товарів збільшується на 16,923 тис. руб., за умови , що інші фактори залишаються постійними.
Значення випадкових помилок параметрів а 0, а 1, а 02, а 3.
7,198, 0,443, 1,370, 3,697
Вони показують, яке значення даної характеристики сформувалося під впливом випадкових величин.
Далі, якщо стандартна помилка більше абсолютної величини коефіцієнта, це коефіцієнт незначний.
З таблиці 3.5 маємо:
а 1=1,384 gt; 0.443
а 2=0,513 lt; 1.369
а 3=16,923 gt; 3.697
Тільки коефіцієнт при х 2 менше своєї стандартної помилки. Його можна виключити з розгляду.
Але це грубий аналіз. Перевірку значущості коефіцієнтів регресії здійснимо за допомогою t-критерію Стьюдента. Для цього порівняємо фактичні значення t-критерію з табличним значенням t-критерію. При ймовірності помилки? =0,05 і ступеня свободи v=n - k - 1=36 - 3 - 1=32 де k - число факторів у моделі, n - число спостережень, t табл=2,04. Отримаємо з урахуванням округлень:
1факт=3,797 gt; t табл=2,04 ;,
t 2факт=0.374 lt; t табл=2,04;
t 3факт=4.577 | gt; t табл=2,04;
Значить, статистично незначущими є один з факторів, а саме, х 2 - витрати на заробітну плату. У цьому випадку модель придатна для прийняття рішень, але не для прогнозів.
. 3 Заходи щодо підвищення ефективності продажів товарів та їх економічне обгрунтування
Розглянемо більш детально заходи щодо підвищення ефективності продажів товарів.
. Згідно даним, отриманим в результаті побудови оптимізаційної моделі, нам вдалося з'ясувати, що досить ефективним для ТОВ ??laquo; Лабіринт є продаж таких груп товарів, як м'ясо та м'ясопродукти, ковбаса варена, ковбаса копчена, сири тверді, кондитерські вироби, чай, кава, алкогольна продукція і пиво, консерви плодоовочеві. У той же час магазин реалізує товари, ефективність продажів яких недостатня. Це такі товари, як сири плавлені, соки і води, риба і рибні напівфабрикати, овочі і фрукти. Необхідно розробити заходи щодо підвищення ефективності продажу зазначених груп товарів, які будуть полягати в наступному:
1) Підвищення ефективності продажів сирів плавлених.
2) Підвищення ефективності продажів соків і вод
3) Підвищення ефективності продажів риби і рибних напівфабрикатів
4) Підвищення ефективності продажів овочів і фруктів
На першому етапі необхідно з'ясувати причини низької ефективності продажу зазначених груп товарів.
. Сири плавлені. Дана група товарів розміщена в кутку зали, відразу після молочних продуктів. При цьому, викладка молочних товарів досить незручна тим, що загороджує сири плавлені, і покупці не бачать товар. Відповідно, товар купується тільки в процес свідомої покупки, коли покупець шукає конкретний товар, у процес імпульсної покупки даний товар не набувається. Крім того, вартість закупівлі сирів плавлених у постачальника досить висока, що з урахуванням торгової націнки ТОВ ??laquo; Лабіринт стає досить накладним для покупця.
...
