Метод наименьших квадратов (регрессионный анализ) – самый распространенный из статистических методов. Для его понимания необходимо вернуться к диаграмме рассеивания (рис. 5.4). Точки затрат не выстраиваются в совершенно прямую линию, какое-то их количество будет отклоняться от любой прямой, проведенной через них. Задача сводится к проведению прямой таким образом, что-бы отклонение точек от нее было минимальным. Поскольку раз-брос точек большой, прямая проводится так, чтобы минимизи-ровать сумму квадратов отклонений между прямой и точками разброса. Отклонения графически измеряются не перпендику-лярно линии, а по вертикали. Полученная прямая называется регрессионной линией (или прямой наименьших квадратов) и выражается тем же уравнением: , где C – оцениваемые смешанные затраты (зависимая перемен-ная); v – расчетный коэффициент прямых затрат; Q – независимая переменная (объем производства); F – расчетный уровень постоянных затрат. Например, C = 1920 + 0,448 Q в релевантной области. Уравнение (5.2) использует только одну независимую пе-ременную (носителя затрат), в данном случае объем производ-ства Q. На практике часто поведение конкретной статьи затрат зависит от нескольких носителей затрат. В этом случае решается уравнение множественной регрессии.
Ви переглядаєте статтю (реферат): «Метод наименьших квадратов» з дисципліни «Управлінський облік»
