A | B | C | |||||||||||||
Y | X | Y | X | Y | X | ||||||||||
1 | 16,0 | 3,0 | 11,0 | 2,0 | 4,3 | 3,0 | |||||||||
2 | 16,0 | 5,0 | 12,0 | 3,0 | 5,3 | 3,5 | A | ||||||||
3 | 17,0 | 6,0 | 13,0 | 3,0 | 5,8 | 4,0 | |||||||||
4 | 17,0 | 5,0 | 13,0 | 4,0 | 7,3 | 4,5 | |||||||||
5 | 18,0 | 9,0 | 14,0 | 4,0 | 7,8 | 5,5 | |||||||||
6 | 17,0 | 8,0 | 14,0 | 5,0 | 8,3 | 6,0 | |||||||||
7 | 18,0 | 9,0 | 14,0 | 5,0 | 9,8 | 6,5 | |||||||||
8 | 18,0 | 11,0 | 15,0 | 6,0 | 9,3 | 7,0 | |||||||||
9 | 19,0 | 9,0 | 16,0 | 6,0 | 10,3 | 7,0 | |||||||||
10 | 19,0 | 11,0 | 15,5 | 7,0 | 10,3 | 7,5 | |||||||||
11 | 20,0 | 11,0 | 16,0 | 7,0 | 10,8 | 7,5 | |||||||||
12 | 19,0 | 12,0 | 16,0 | 8,0 | 11,3 | 7,5 | |||||||||
13 | 19,0 | 13,0 | 17,0 | 7,0 | 11,8 | 8,0 | |||||||||
14 | 21,0 | 12,0 | 17,5 | 9,0 | 12,5 | 8,5 | |||||||||
15 | 20,0 | 13,0 | 18,0 | 10,0 | 12,3 | 9,0 | |||||||||
16 | 21,0 | 14,0 | 19,0 | 10,0 | 13,3 | 9,0 | |||||||||
17 | 22,0 | 14,0 | 19,0 | 10,0 | 14,8 | 9,5 | |||||||||
18 | 21,0 | 15,0 | 20,0 | 11,0 | 14,3 | 10,0 | |||||||||
19 | 22,0 | 16,0 | 20,0 | 12,0 | 15,3 | 10,5 | |||||||||
20 | 22,0 | 18,0 | 22,0 | 13,0 | 15,8 | 11,0 | |||||||||
Przedsiębiorstwa A, B, C produkuja identyczny wyrób, którego cena wynosi 2,5 zł. | |||||||||||||||
Dane przedstawiajace wielkość miesięcznych kosztów w tys. zł (Y) i rozmiary miesięcznej produkcji w tys. szt. (X) | |||||||||||||||
w trzech przedsiębiorstwach w ciągu 20 miesięcy zawarte są w tabeli. | |||||||||||||||
a) Sporządzić korelacyjne wykresy rozrzutu punktów dla każdego przedsiębiorstwa i wybrać odpowiedni model kosztów w każdym przypadku. | |||||||||||||||
b) Dokonać estymacji modeli kosztów, ocenić ich jakość oraz zinterpretować parametry strukturalne. | |||||||||||||||
c) Obliczyć wielkość zysku jako różnicy między utargiem a kosztami dla każdego przedsiębiorstwa, przyjmując za okres bazowy miesiąc 20. | |||||||||||||||
A) | Y^ = 14,17 + 0,46*X | ||||||||||||||
0,5 | 0,044 | ||||||||||||||
alfa0= | 14,17 | tys. zł | |||||||||||||
wielkosc przecietnych miesiecznych kosztow stalych w przedsiebiorstwie A | |||||||||||||||
alfa1 = | 0,46 | tys. zł | |||||||||||||
jeśli produkcja miesieczna przedsiebiorstwa A wzrosnie (zmaleje) o 1 tys szt to miesieczne koszty mogą przecietne wzrosnac (zmalec) | |||||||||||||||
o ok. 0,46 tys zł (460zl) | |||||||||||||||
R2 = | 0,86 | ||||||||||||||
model wyjasnia zmiennosc kosztow przedsiebiorstwa A w ok. 86% czyli jest dobrze dopasowany do danych | |||||||||||||||
Se = 0,76 (tys zł) | |||||||||||||||
B | |||||||||||||||
Se/Yśr *100 = | 3,97905759162304 | < 5% | |||||||||||||
dosc maly blad | |||||||||||||||
bledy ocen parametru dopuszczalne | |||||||||||||||
B) | Y^ = 9,66 + 0,91*X | ||||||||||||||
0,32 | 0,04 | ||||||||||||||
alfa0= | 9,66 | tys. zł | |||||||||||||
wielkosc przecietnych miesiecznych kosztow stalych w przedsiebiorstwie A | |||||||||||||||
alfa1 = | 0,91 | tys. zł | |||||||||||||
jeśli produkcja miesieczna przedsiebiorstwa A wzrosnie (zmaleje) o 1 tys szt to miesieczne koszty mogą przecietne wzrosnac (zmalec) | |||||||||||||||
o ok. 0,91 tys zł (910zl) | |||||||||||||||
R2 = | 0,965 | ||||||||||||||
model wyjasnia zmiennosc kosztow przedsiebiorstwa A w ok. 96,5% czyli jest dobrze dopasowany do danych | |||||||||||||||
Se = 0,57 | tys zł | ||||||||||||||
Se/Yśr *100 = | 3,54037267080745 | < 5% | |||||||||||||
dosc maly blad | |||||||||||||||
bledy ocen parametru dopuszczalne | |||||||||||||||
C) | Y^ = 0,11 + 1,44*X | ||||||||||||||
0,36 | 0,05 | ||||||||||||||
alfa0= | 0,11 | tys. zł | |||||||||||||
wielkosc przecietnych miesiecznych kosztow stalych w przedsiebiorstwie A | |||||||||||||||
alfa1 = | 1,44 | tys. zł | |||||||||||||
jeśli produkcja miesieczna przedsiebiorstwa A wzrosnie (zmaleje) o 1 tys szt to miesieczne koszty mogą przecietne wzrosnac (zmalec) | |||||||||||||||
o ok. 1,44 tys zł (1440zl) | |||||||||||||||
R2 = | 0,98 | ||||||||||||||
model wyjasnia zmiennosc kosztow przedsiebiorstwa A w ok. 98% czyli jest dobrze dopasowany do danych | |||||||||||||||
Se = 0,47 | tys zł | ||||||||||||||
Se/Yśr *100 = | 2,9746835443038 | < 5% | |||||||||||||
dosc maly blad | |||||||||||||||
bledy ocen parametru dopuszczalne | |||||||||||||||
AD c) miesiac 20 | |||||||||||||||
A) X = | 18 | tys szt | 18000 | ||||||||||||
Y = | 22 | tys zł | |||||||||||||
zysk = utarg - koszty | |||||||||||||||
utarg = | 45000 | ||||||||||||||
koszty = | 22,45 | tys zł | 22450 | ||||||||||||
zysk = | 22550 | ||||||||||||||
AD c) miesiac 20 | |||||||||||||||
B) X = | 13 | tys szt | 13000 | ||||||||||||
Y = | 22 | tys zł | |||||||||||||
zysk = utarg - koszty | |||||||||||||||
utarg = | 32500 | ||||||||||||||
koszty = | 21,49 | tys zł | 21490 | ||||||||||||
zysk = | 11010 | ||||||||||||||
AD c) miesiac 20 | |||||||||||||||
C) X = | 11 | tys szt | 11000 | ||||||||||||
Y = | 15,8 | tys zł | |||||||||||||
zysk = utarg - koszty | |||||||||||||||
utarg = | 27500 | ||||||||||||||
koszty = | 15,95 | tys zł | 15950 | ||||||||||||
zysk = | 11550 |
PODSUMOWANIE - WYJŚCIE | ||||||||
Statystyki regresji | ||||||||
Wielokrotność R | 0,927548085657934 | |||||||
R kwadrat | 0,860345451207698 | |||||||
Dopasowany R kwadrat | 0,852586865163681 | |||||||
Błąd standardowy | 0,756692573009963 | |||||||
Obserwacje | 20 | |||||||
ANALIZA WARIANCJI | ||||||||
df | SS | MS | F | Istotność F | ||||
Regresja | 1 | 63,4934942991281 | 63,4934942991281 | 110,88946443678 | 4,00840207882782E-09 | |||
Resztkowy | 18 | 10,3065057008719 | 0,572583650048439 | |||||
Razem | 19 | 73,8 | ||||||
Współczynniki | Błąd standardowy | t Stat | Wartość-p | Dolne 95% | Górne 95% | Dolne 95,0% | Górne 95,0% | |
Przecięcie | 14,1626425217975 | 0,498462842768935 | 28,4126344164887 | 2,0923374907164E-16 | 13,1154109508677 | 15,2098740927272 | 13,1154109508677 | 15,2098740927272 |
X | 0,461435278336687 | 0,043819321818301 | 10,5304066605607 | 4,00840207882779E-09 | 0,369374299488307 | 0,553496257185067 | 0,369374299488307 | 0,553496257185067 |
PODSUMOWANIE - WYJŚCIE | ||||||||
Statystyki regresji | ||||||||
Wielokrotność R | 0,982212727907659 | |||||||
R kwadrat | 0,964741842863805 | |||||||
Dopasowany R kwadrat | 0,962783056356239 | |||||||
Błąd standardowy | 0,569023206645144 | |||||||
Obserwacje | 20 | |||||||
ANALIZA WARIANCJI | ||||||||
df | SS | MS | F | Istotność F | ||||
Regresja | 1 | 159,471826625387 | 159,471826625387 | 492,52015936255 | 1,58714117985967E-14 | |||
Resztkowy | 18 | 5,828173374613 | 0,323787409700722 | |||||
Razem | 19 | 165,3 | ||||||
Współczynniki | Błąd standardowy | t Stat | Wartość-p | Dolne 95% | Górne 95% | Dolne 95,0% | Górne 95,0% | |
Przecięcie | 9,65944272445821 | 0,316876715869003 | 30,4832833740029 | 6,04467042713977E-17 | 8,99370944912082 | 10,3251759997956 | 8,99370944912082 | 10,3251759997956 |
X | 0,907120743034055 | 0,040874560159326 | 22,1927952129188 | 1,58714117985968E-14 | 0,821246478848319 | 0,992995007219792 | 0,821246478848319 | 0,992995007219792 |
PODSUMOWANIE - WYJŚCIE | ||||||||
Statystyki regresji | ||||||||
Wielokrotność R | 0,990499432279689 | |||||||
R kwadrat | 0,981089125346386 | |||||||
Dopasowany R kwadrat | 0,980038521198962 | |||||||
Błąd standardowy | 0,473591334078948 | |||||||
Obserwacje | 20 | |||||||
ANALIZA WARIANCJI | ||||||||
df | SS | MS | F | Istotność F | ||||
Regresja | 1 | 209,448302469136 | 209,448302469136 | 933,833287973262 | 5,78638972610505E-17 | |||
Resztkowy | 18 | 4,0371975308642 | 0,224288751714678 | |||||
Razem | 19 | 213,4855 | ||||||
Współczynniki | Błąd standardowy | t Stat | Wartość-p | Dolne 95% | Górne 95% | Dolne 95,0% | Górne 95,0% | |
Przecięcie | 0,107530864197534 | 0,357282463454245 | 0,300968771760903 | 0,76688719763019 | -0,643091736657539 | 0,858153465052606 | -0,643091736657539 | 0,858153465052606 |
X | 1,43827160493827 | 0,047065885180237 | 30,5586859660762 | 5,78638972610505E-17 | 1,33938984957873 | 1,53715336029781 | 1,33938984957873 | 1,53715336029781 |
l.p. | Y | X |
1 | 5,0 | 1 |
2 | 6,0 | 1 |
3 | 6,0 | 2 |
4 | 7,0 | 2 |
5 | 7,0 | 3 |
6 | 7,0 | 4 |
7 | 8,0 | 4 |
8 | 7,0 | 5 |
9 | 8,0 | 5 |
10 | 8,0 | 6 |
11 | 8,0 | 7 |
12 | 9,0 | 7 |
13 | 8,0 | 8 |
14 | 9,0 | 8 |
15 | 10,0 | 8 |
16 | 9,0 | 9 |
17 | 10,0 | 9 |
18 | 11,0 | 9 |
19 | 11,0 | 10 |
20 | 12,0 | 10 |
a) Na podstawie danych dotyczących miesięcznych kosztów w tys. zł (Y) i miesięcznej produkcji w tys. szt (X) sporzadzić wykres zależności | ||
kosztów od wielkości produkcji. Dopasować odpowiedni model analityczny i dokonać estymacji parametrów tego modelu (wsk.: model wielomianowy) | ||
b) Zakładając, że produkcja wyniesie 5500 szt. Wyrobów na miesiąc, obliczyć wielkość poniesionych kosztów. |
l.p. | V | X |
1 | 75 | 1016 |
2 | 86 | 777 |
3 | 80 | 738 |
4 | 71 | 813 |
5 | 87 | 567 |
6 | 80 | 616 |
7 | 78 | 833 |
8 | 81 | 741 |
9 | 70 | 1006 |
10 | 75 | 918 |
11 | 71 | 886 |
12 | 72 | 907 |
W pewnej elektrowni przeprowadzono obserwację jednostkowych kosztów produkcji energii elektrycznej w zł na MWh (V) i miesięcznych | ||
wielkości produkcji tej energii w MWh (X). | ||
a) Na podstawie wykresu korelacyjnego dokonać doboru postaci analitycznej modelu kosztów jednostkowych w zależności od wielkości produkcji. | ||
b) Obliczyć, jaki będzie koszt jednostkowy, jeśli produkcja wyniesie 1100 MWh miesięcznie. | ||
c) Wyznaczyć i zinterpretować elastyczność funkcji kosztów jednostkowych przy produkcji na poziomie 1100 MWh. |