дка».
Множинний коефіцієнт детермінації ( R - квадрат) D =0,95, тобто 95% варіації розмірів виручки ресторану пояснюється варіацією витрат на маркетингові заходи.
Таблиця 24 Описова статистика
ПрібильЗатрати1. Среднее167,166666794,42. Стандартна ошібка19,1795150111,0967923. Медіана150,4579,2964. Мода120,3679,2965. Стандартне отклоненіе66,4397889238,44041516. Дисперсія виборкі4414,2455521477,6655137. Ексцесс1,3690149873,1248531868. Асімметрічность1,1256391351,5993903649. Інтервал240,72135,93610. Мінімум80,2456,6411. Максімум320,96192,57612. Сумма20061132,813. Счет121214. Найбільший (1) 320,96192,57614. Найменший (1) 80,2456,6415. Рівень надійності (95,0%) 42,2138278924,4238745
Аналіз таблиці описової статистики дозволяє зробити висновок, що варіація факторів, включених в модель не перевищує допустимих значень. В даному випадку необхідно перевірити вихідну інформацію і виключити ті значення, які значно відрізняються від середніх значень.
Таблиця 25 Дисперсійний аналіз
dfSSMSFЗначімость FРегрессия1146256,6546256,65201,1111Остаток10102300,054230,0054Итого111148556,7
Далі необхідно перевірити значимість коефіцієнта множинної кореляції, для цього використовується F -критерій, для чого порівнюється фактичне значення F з табличним значенням F табл.
При ймовірності помилки ? =0,05 і ступенях свободи v1=k - 1=2-1=1 , v2=nk=18-2=16 , де k - число факторів у моделі, n - число спостережень, F табл =3,63. Так як F факт більше F табл=3,63, то коефіцієнт кореляції статистично значущий і модель придатна для прогнозів.
Таблиця 26 Коефіцієнти регресії
КоеффіціентиСтандартная ошибкаt-статистикаP-ЗначениеY-пересечение7,91842112,052660,6569850,526021Переменная X1,6869520,11895614,181365,99E - 08
Використовуючи таблицю, складається рівняння регресії:
Y=a 0 + a * X (4)
де а 0 - вільний член рівняння регресії, змістовної інтерпретації не підлягає;
а 1 - коефіцієнт чистої регресії при першому факторі свідчить про те, що при зростанні витрат на маркетингові заходи також зростає і рівень виручки підприємства.
При підстановці отриманих коефіцієнтів за формулою (4) виходить наступне рівняння регресії:
У=7,91 + 1,68 * Х.
Нижче в таблиці 27 аналізується відхилення фактичних показників прибутку від розрахункових. Якщо відхилення негативно, то в цьому періоді існували резерви підвищення прибутковості діяльності млинцевій «Сковорідка»
Таблиця 27 Відхилення фактичних даних прибутку від розрахункових
МесяцФактіческіе данниеРасчетние значенияОтклонение1200,6199,01631,5836842240,72218,126122,593893200,6199,01631,5836844120,36141,6869-21,3269580,24103,4674-23,22746120,36122,5772-2,217167120,36103,467416,892638180,54179,90650,6334749140,42141,6869-1,2669510120,36122,5772-2,2171611160,48141,686918,7930512320,96332,7848-11,8248
Таким чином, у підприємства існували можливості підвищити обсяги прибутку від реалізації послуг з квітня по червень 2013 р з вересня по жовтень, а також у грудні. Відхилення розрахункових даних прибутку від реалізації від фактичних ілюструє малюнок 14.
Рис.14 Відхилення фактичних і розрахункових даних виручки
Рис.15 Графік залишків
Далі використовуючи отримане рівняння регресії, виведене за формулою (4), необхідно спрогнозувати зміну виручки млинцевій «Сковорідка» за умови зростання обсягу фінансування стратегічних заходів
У таблиці 28 наведені дані за прогнозом прибутку по місяцях.
Таблиця 28 Прогноз прибутку млинцевій «Сковорідка»
ПеріодСумма прибутку?? і, тис.руб.Затрати на рекламу, тис.руб.Январь 2014 г.255,31147,26Февраль 2014 г.275,87159,50Март 2014 г.264,83152,93Апрель 2014 г.197,08112,60Май 2014 г.137,3277,03Іюнь 2014 г.189,47108,07Іюль 2014 г.129,7172,50Август 2014 г.232,29133,56Сентябрь 2014 г.187,75107,05Октябрь 2014 г.170,0596,51Ноябрь 2014 г.215 , 73123,70Декабрь 2014 г.457,61267,68
Таким чином, при збільшенні витрат на рекламні заходи слід очікувати пропорційного зростання прибутку млинцевій «Сковорідка».
Рис.16 Прогнозовані обсяги прибутку пі...
