Retrospektive
RÜCKBLICK ach, ach. rückblickend , -ive adj . lat. Retro-Rückseite + Specio-Look. Ö Retrospektive, die die Betrachtung vergangener Ereignisse enthält. BAS-1. Überhaupt ist „Dramatic“ heute stark, sehr elegant gesagt, retrospektiv, und gerade das macht es ungewohnt neugierig. BDCh 1851 105 6 134. Aus St. Petersburg erhielten wir, aber eher historische, d.h. rückblickende als berichtende Nachrichten. Hertz. . A. Bludowa. Sie ist eine allmächtige Wissenschaft, schon allein deshalb, weil sie sozusagen retrospektiv ist. 1927. Amphitheater Firebird. Rückblickend , adv. Dann in Samara, als ich Gymnasiast der Mittelschicht war, kam ich nie auf die Idee herauszufinden, ob es eine Diskriminierung zwischen echten Russen und Ausländern gab. Erst jetzt kann ich im Nachhinein sagen, dass es eine solche Diskriminierung nicht gegeben hat. Yu. K. Meyer Zap. letzte Kürassier. // ROA 6 570. - Lex. SIS 1937: Rückblicke/ klar.
Historisches Wörterbuch der Gallizismen der russischen Sprache. - M.: Wörterbuchverlag ETS http://www.ets.ru/pg/r/dict/gall_dict.htm. Nikolai Iwanowitsch Epischkin [E-Mail geschützt] . 2010 .
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RÜCKBLICK- Rückblick, Ausweitung auf die Vergangenheit oder Vergangenheit (rückblickender Blick auf die Vergangenheit). Wörterbuch der in der russischen Sprache enthaltenen Fremdwörter. Pavlenkov F., 1907. RETROSPECTIVE wandte sich der Vergangenheit zu. Das komplette Wörterbuch... ... Wörterbuch der Fremdwörter der russischen Sprache
RÜCKBLICK- RÜCKBLICK, Rückblick, Rückblick; Retrospektive, Retrospektive, Retrospektive (von lat. retro back und specto look) (Buch). Enthält eine Aussage oder einen Rückblick auf die Vergangenheit und bewegt sich von der Gegenwart in die Vergangenheit. Rückblick… … Erklärendes Wörterbuch von Ushakov
Retrospektive- (in der Zeit zurückblicken, die Vergangenheit berühren). Heiraten Meine retrospektiven Geschichten, die unter dem Titel „Yudol“ erschienen sind, haben bei manchen Menschen für Verwunderung gesorgt. Leskov. Über Quäker. Heiraten Sehr glücklich (du hast gespielt)! Ich bemerkte, bewunderte ... ... Michelson's Big Explanatory Phraseological Dictionary (Originalschreibweise)
RÜCKBLICK- RÜCKBLICK, oh, oh; Venen, vna (Buch). Rückblickend der Vergangenheit zugewandt. R. schau. R. zeigt Filme. | Substantiv Retrospektive, und Ehefrauen. Erklärendes Wörterbuch von Ozhegov. S.I. Ozhegov, N. Yu. Schwedova. 1949 1992 ... Erklärendes Wörterbuch von Ozhegov
Rückblick- Adj., Anzahl Synonyme: 1 retrospektiv (1) ASIS Synonymwörterbuch. VN Trishin. 2013 ... Synonymwörterbuch
Rückblick- (Blick zurück in die Vergangenheit, Berührung mit der Vergangenheit) Vgl. Meine retrospektiven Geschichten, die unter dem Titel Yudol veröffentlicht wurden, lösten bei manchen Menschen Verwirrung aus. Leskow. Über Quäker. Heiraten Sehr glücklich (du hast gespielt)! Ich bemerkte bewundernd ... ... Michelsons Großes Erklärendes Phraseologisches Wörterbuch
Retrospektive- Anm. 1. Verhältnis mit Substantiv. retrospektiv, retrospektiv, mit ihnen assoziiert 2. eigenartig bis retrospektiv, retrospektiv, charakteristisch für sie. 3. Befindet sich in der zeitlichen Abfolge der Schöpfung und bewegt sich von der Gegenwart in die Vergangenheit (über Werke ... ... Modernes erklärendes Wörterbuch der russischen Sprache Efremova
Rückblick- retrospektiv, retrospektiv, retrospektiv, retrospektiv, retrospektiv, retrospektiv, retrospektiv, retrospektiv, retrospektiv, retrospektiv, retrospektiv, retrospektiv, retrospektiv, retrospektiv, ... ... Wortformen
Rückblick- nach hinten oder in die Vergangenheit blicken, sich auf die Vergangenheit, auf vergangene Ereignisse beziehen ... Erklärendes Übersetzungswörterbuch
Rückblick- Retrospektive; knapp die Form der Adern, vna ... Russisches Rechtschreibwörterbuch
Bücher
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In der Praxis reichen sechs Punkte für eine ernsthafte statistische Analyse nicht aus, es sei denn, sie liegen auf einer geraden Linie oder einer anderen glatten Kurve. Je höher der Streuungsgrad der Punkte (Varianz), desto mehr Daten werden benötigt, um verlässliche Ergebnisse zu erhalten. Aber selbst mit den verfügbaren Daten kann für eine solche Analyse ein sehr einfaches statistisches Verfahren verwendet werden.
Wir machen die einfachste Annahme bezüglich des Verhältnisses zwischen Produktionskosten und Output: Angenommen, die Daten fallen auf eine Gerade, die wie folgt beschrieben werden kann:
Produktionskosten = Fixkosten +
+ (Variable Kosten pro Produktionseinheit x Anzahl der Produktionseinheiten),
also eine lineare Funktion:
y = a + bx,
wobei a der Schnittpunkt mit der vertikalen Achse (y) ist, was in diesem Fall Fixkosten sind;
b ist die Steigung der Geraden, die die Produktionskosten mit dem Output in Beziehung setzt, was in diesem Fall das Verhältnis der variablen Kosten zu einer Outputeinheit ist.
Mit der Methode „lineare Regression“ können Sie die Rohdaten des Diagramms in a- und b-Werte umwandeln, die die Linie bestimmen, die am besten zu den Datenpunkten passt. Um eine Linie der besten Anpassung für eine Folge von n Punkten (n = 6 im Fall von Almeria) zu erhalten, müssen wir das folgende System aus zwei Gleichungen lösen:
"Ey = pa + b Zx, (l)
Z(xy) = aZx + bZx2. (ii)
Die Herleitung dieser beiden Gleichungen findet sich in den meisten Statistikbüchern. Denken Sie daran, dass das 1. Zeichen der Summe "die Summe der nachfolgenden Komponenten" bedeutet.
Wir können die Input-Output-Daten in eine Form umwandeln, die für die Aufnahme in das obige Gleichungssystem geeignet ist, indem wir eine Tabelle erstellen. 18.3. Setzen wir die Summen aus der Tabelle in diese Gleichungen ein, erhalten wir
794 LLC \u003d 6a + 5 610 *, (iii)
770.070.000 = 5.610a + 5.659.100b. (iv)
Um diese beiden Gleichungen zu lösen, müssen Sie die Koeffizienten einer Variablen gleich machen, sodass diese Variable verschwindet, wenn Sie eine Gleichung von der anderen subtrahieren. Wenn wir Gleichung (iii) mit 935 (d. h. 5610/6) multiplizieren, erhalten wir Gleichung (v):
742 390 000 - 5 610a + 5 245 3506. (v)
Wenn wir Gleichung (v) von (iv) subtrahieren, erhalten wir
742 390 000 = 5 610a + 5 245 3506
(vi)
27 680 000 = 0 + 413 7506
Gleichung (vi) ergibt nach Transformation den Wert b\
b = 27.680.000/413.750 = ? 66,90 pro Einheit. Tabelle 18.3. Produktionskosten, Output
| Wu? | L X | hu | X2 |
| . 122 000 | 710 | 86 620 000 | 504 100 |
| 100 000 | 500 | 50 000 000 | 250 000 |
| 127 000 | 900 | 114 300 OSJU | 810 000 |
| 140 000 | 1100 | 154 000 000 | 1 210 000 |
| 144 000 | 1250 | 180 000 000 | 1 562 500 |
| 161 000 | 1150 | 185 150 000 | 1 322 500 |
| Zу = 794 OOO | Zx = 5610 | Z(jcy) - 770 070 000 | Zx2 = 5659100 |
Durch Einsetzen des Werts von h (variable Kosten pro Produktionseinheit) in die Gleichungen (iii), (iv) oder (v) erhalten wir den Wert der Fixkosten (a).
Unter Verwendung von Gleichung (iii):
794 OOO - 5 610 x 66,90 g, p _OL a = - =? 69 780.
6
Das Ergebnis unserer Analyse ist, dass das Input-Output-Verhältnis als lineare Funktion beschrieben werden kann: /> Produktionskosten = 69.780 + 66,90 +
x Anzahl der Ausgabeeinheiten.
Dieser Zusammenhang zwischen Produktionskosten und Output ist in Abb. 18.2.
Beachten Sie, dass die Schätzung der Fixkosten größer ist als die im Beispiel angegebenen Fixkosten (€ 50.000). Dies kann bedeuten, dass es einen festen Bestandteil in Bezug auf andere Kosten gibt. Mit nur sechs Beobachtungen der Beziehung zwischen Inputs und Outputs kann jedoch keine ausreichend zuverlässige Schätzung der Fixkosten erhalten werden.
Die lineare Regression ist in unserem Fall die einfachste Methode, um die Beziehung zwischen zwei Variablen zu analysieren. Es ist im Wesentlichen eine Methode zum Konstruieren einer Linie der besten Anpassung für eine Menge von Punkten. Wie wir in Kap. 20 kann die Methode der linearen Regression auch in anderen Tätigkeitsbereichen eines Accountant-Analyst angewendet werden. Daher ist es wichtig, einige Einschränkungen dieser Methode zu beachten (abgesehen von der Linearitätsannahme).
Die Grenzen des linearen Regressionsverfahrens ergeben sich aus den Annahmen, auf denen das System aus zwei Gleichungen und (iv) basiert. Die Linie der besten Anpassung wird durch die Methode der kleinsten Quadrate bestimmt (minimale Summe der Quadrate von Rassen
zwischen den Punkten dieser Linie und den Versuchspunkten stehen). Daher wird die lineare Regression oft als "Regression der kleinsten Quadrate" bezeichnet. Die durchschnittliche Abweichung jedes Punktes von der Linie der besten Anpassung ist Null. Es ist klar, dass einige der Punkte über dieser Linie liegen und andere darunter; Das bedeutet, dass sich negative und positive Abweichungen gegenseitig aufheben. Die Produktionskosten für einen bestimmten Zeitraum hängen nur vom Produktionsvolumen für denselben Zeitraum ab; eventuelle Abweichungen einzelner Daten von der Ausgleichsgerade sind auf rein zufällige Effekte zurückzuführen und voneinander unabhängig. Wenn die Produktionskosten häufig genug gemessen werden können (für jede mögliche Anzahl von Outputeinheiten, also Variable x), dann sollte die Streuung der Produktionskosten um die Best-Fit-Linie über die gesamte Länge dieser Linie konstant bleiben.
All diese Annahmen können den Analysten dazu veranlassen, die Verwendung der linearen Regression als zu restriktiv aufzugeben. Wie alle mathematischen und statistischen Methoden funktioniert die lineare Regression nur innerhalb der ihr zugrunde liegenden auferlegten Annahmen gut. Für die meisten Kostenschätzungsprobleme scheinen die obigen Annahmen jedoch nicht zu restriktiv zu sein, und die lineare Regression hat den großen Vorteil, dass sie das Element der subjektiven Beurteilung aus dem Kostenschätzungsprozess entfernt.
Der letzte Teil der Regressionsanalyse besteht darin, den Grad der Zuverlässigkeit der erhaltenen Ergebnisse zu bestimmen.
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