М ОДЕЛИРОВАНИЕ БИЗНЕС - ПРОЦЕССОВ Пивного ресторана «BQ» - презентация

1 М ОДЕЛИРОВАНИЕ БИЗНЕС - ПРОЦЕССОВ Пивного ресторана «BQ»

2 О РГАНИЗАЦИОННАЯ СТРУКТУРА

3 Д ИАГРАММА IDEF0 БИЗНЕС - ПРОЦЕССОВ ПРЕДПРИЯТИЯ, ПОСТРОЕННАЯ НА ОСНОВЕ ОРГАНИЗАЦИОННОЙ СТРУКТУРЫ

4 Д ИАГРАММА IDEF0 БИЗНЕС - ПРОЦЕССА ПРОИЗВОДСТВА БЛЮД

5 И МИТАЦИОННЫЙ ЭКСПЕРИМЕНТ На основе производственных ресурсов пивного ресторана «BQ»

6 В ЫБОРОЧНАЯ СОВОКУПНОСТЬ

7 О ПИСАТЕЛЬНЫЕ СТАТИСТИКИ

8 П АРНАЯ КОРРЕЛЯЦИЯ Графики рассеяния. Уравнения парной линейной регрессии.

9 С РЕДНИЙ ОБЪЕМ ПРОИЗВОДСТВА VS. В ЫРАБОТКА

10 y = 0, , x r = 0,98 - функциональная положительная линейная связь. R² = 0, 97 - уравнением регрессии объясняется 97% дисперсии результативного признака, а на долю прочих факторов приходится 3%. F(1,30) = 921,44 при p = 0,000000, что заведомо меньше 0,05. Таким образом, данная модель статистически значима. µ (0,00000) < B, при p = 0, нулевая гипотеза о том, что коэффициенты регрессии стоящие перед факторными признаками раны 0, должна быть отвергнута. С РЕДНИЙ ОБЪЕМ ПРОИЗВОДСТВА VS. В ЫРАБОТКА

11 С РЕДНИЙ ОБЪЕМ ПРОИЗВОДСТВА VS. З АПАСЫ СЫРЬЯ И МАТЕРИАЛОВ

12 y = 0, , x r = 1,00 - функциональная положительная линейная связь. R² = 1,00 - уравнением регрессии объясняется 100% дисперсии результативного признака, а на долю прочих факторов приходится 0%. F(1,30) = ,1 при p = 0,000000, что заведомо меньше 0,05. Таким образом, данная модель статистически значима. µ (0,00000) < B, при p = 0, нулевая гипотеза о том, что коэффициенты регрессии стоящие перед факторными признаками раны 0, должна быть отвергнута. С РЕДНИЙ ОБЪЕМ ПРОИЗВОДСТВА VS. З АПАСЫ СЫРЬЯ И МАТЕРИАЛОВ

13 З АПАСЫ СЫРЬЯ И МАТЕРИАЛОВ VS. В ЫРАБОТКА

14 y = 1404, , x r = 0,98 - функциональная положительная линейная связь. R² = 0, 97 - уравнением регрессии объясняется 97% дисперсии результативного признака, а на долю прочих факторов приходится 3%. F(1,30) = 977,41 при p = 0,000000, что заведомо меньше 0,05. Таким образом, данная модель статистически значима. µ (0,00081) < B, при p = 0, нулевая гипотеза о том, что коэффициенты регрессии стоящие перед факторными признаками раны 0, должна быть отвергнута. З АПАСЫ СЫРЬЯ И МАТЕРИАЛОВ VS. В ЫРАБОТКА

15 М НОЖЕСТВЕННАЯ РЕГРЕССИЯ Уравнение множественной линейной регрессии. Коллинеарность. Оценка значимости факторов.

16 Р ЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ Y = 40, ,297X 1 + 0,001X 2

17 С ТАНДАРТИЗИРОВАННЫЕ КОЭФФИЦИЕНТЫ РЕГРЕССИИ β 1 = 0,97 β 2 = 0,03 Стандартизированное уравнение регрессии t y = 0,97t x1 – 0,03t x2 Это означает, что с ростом фактора х 1 на одну сигму при неизменной выработке запасы сырья и материалов увеличиваются в среднем на 0,97 сигмы. Так как |β 1 | < |β 2 |, то можно заключить, что большее влияние на результат оказывает фактор х 1, что соответствует уравнению регрессии в натуральном масштабе.

18 К ОЛЛИНЕАРНОСТЬ ФАКТОРОВ Так как парные коэффициенты корреляции больше|0,8|, то можно говорить о зависимости действия факторов. Соответственно в уравнении множественной регрессии факторы дублируют друг друга