İçindekiler:

En küçük kareler regresyonunu kullanarak sabit maliyeti nasıl buluyorsunuz?
En küçük kareler regresyonunu kullanarak sabit maliyeti nasıl buluyorsunuz?

Video: En küçük kareler regresyonunu kullanarak sabit maliyeti nasıl buluyorsunuz?

Video: En küçük kareler regresyonunu kullanarak sabit maliyeti nasıl buluyorsunuz?
Video: 11) Regresyon Analizi, En Küçük Kareler Yöntemi, Standart Hata Terimi | İSTATİSTİK | XDERS 2024, Kasım
Anonim

Toplam sabit maliyetin hesaplanması (a):

  1. kullanma NS yöntem ile ilgili en küçük kareler , NS maliyet Master Chemicals'ın işlevi: y = 14,620 $ + 11,77x.
  2. Toplam maliyet 6.000 şişelik bir aktivite seviyesinde: y = 14,620 $ + (11,77 $ × 6,000 $) = 85, 240 $.
  3. Toplam maliyet 12.000 şişelik bir aktivite seviyesinde: y = 14,620$ + (11,77$ × 12,000$)

Ayrıca, en küçük kare regresyonu nasıl hesaplarsınız?

adımlar

  1. Adım 1: Her (x, y) noktası için x hesaplayın2 ve xy.
  2. Adım 2: Tüm x, y, x'i toplayın2 ve bize Σx, Σy, Σx veren xy2 ve Σxy (Σ "özet" anlamına gelir)
  3. Adım 3: Eğim m'yi hesaplayın:
  4. m = N Σ(xy) − Σx Σy N Σ(x2) - (Σx)2
  5. Adım 4: Kesişme b'yi hesaplayın:
  6. b = Σy − m Σx N.
  7. Adım 5: Bir doğrunun denklemini toplayın.

Bir regresyon modelinde en küçük karelerin anlamı nedir? NS En Küçük Kareler Regresyonu Çizgi, veri noktalarından veri noktalarına olan dikey mesafeyi yapan çizgidir. gerileme çizgi mümkün olduğunca küçük. Adı en küçük kareler ” çünkü en iyi uyum çizgisi, varyansı en aza indiren çizgidir (toplam kareler hatalarından).

Buna göre, en küçük kareler yöntemini nasıl kullanıyorsunuz?

NS yöntem ile ilgili en küçük kareler belirli bir türdeki en uygun eğrinin, minimum sapma toplamına sahip eğri olduğunu varsayar, yani, en küçük kare belirli bir veri kümesinden kaynaklanan hata. Göre yöntem ile ilgili en küçük kareler , en uygun eğri, ∑ 1 n e ben 2 = ∑ 1 n [y ben − f (x i)] 2'nin minimum olduğu özelliğine sahiptir.

Maliyet tahmini için hangi yaklaşımda en küçük kareler kullanılır?

NS en az - maliyet tahmininin kareler yöntemi için en uygun doğrunun eğimini ve kesişimini hesaplamak için matematiksel regresyon tekniklerini kullanmayı içerir. kullanılan maliyetler içinde tahmin . Bu tahminleri belirlemek için bir yönetici bir araya getirecektir. maliyet tarafından veri maliyet ve üretim seviyesi.

Önerilen: