Retrospectivo
RETROSPECTIVO ai, ai. retrospectivo , -ive adj . lat. costas retrô + look especial. O retrospectiva, contendo consideração de eventos passados. BAS-1. Em geral, "Dramático" é dito hoje forte, muito elegantemente, retrospectivo, e é precisamente isso que o torna incomumente curioso. BDCh 1851 105 6 134. Recebemos de São Petersburgo, mas mais histórico, ou seja, retrospectivo do que noticiário. Hertz. . A. Bludova. É uma ciência onipotente, mesmo porque é, por assim dizer, retrospectiva. 1927. Anfiteatro Firebird. Retrospectivamente , adv. Então, em Samara, quando eu era estudante do ensino médio da classe média, nunca me ocorreu descobrir se havia discriminação entre russos genuínos e estrangeiros. Só agora, em retrospecto, posso dizer que não houve tal discriminação. Yu. K. Meyer Zap. último couraceiro. // ROA 6 570. - Lex. SIS 1937: retrospectivas/ Claro.
Dicionário histórico de galicismos da língua russa. - M.: Editora de dicionários ETS http://www.ets.ru/pg/r/dict/gall_dict.htm. Nikolay Ivanovich Episkin [e-mail protegido] . 2010 .
Veja o que é "retrospectivo" em outros dicionários:
RETROSPECTIVO- olhar para trás, estendendo-se ao passado ou anterior (olhar retrospectivo ao passado). Dicionário de palavras estrangeiras incluído no idioma russo. Pavlenkov F., 1907. RETROSPECTIVA voltada para o passado. O dicionário completo... ... Dicionário de palavras estrangeiras da língua russa
RETROSPECTIVO- RETROSPECTIVA, retrospectiva, retrospectiva; retrospectiva, retrospectiva, retrospectiva (de lat. retro back e specto look) (livro). Contendo uma declaração ou revisão do passado, passando do presente para o passado. Retrospectiva… … Dicionário explicativo de Ushakov
Retrospectivo- (olhando para trás no tempo, tocando no passado). qua Minhas histórias retrospectivas, publicadas sob o título "Yudol", deixaram algumas pessoas confusas. Leskov. Sobre os Quakers. qua Muito feliz (você jogou)! Eu notei, admirando ... ... Grande Dicionário Fraseológico Explicativo de Michelson (ortografia original)
RETROSPECTIVO- RETROSPECTIVA, oh, oh; veias, vna (livro). Voltado para o passado, em retrospecto. R. olhe. R. exibindo filmes. | substantivo retrospectividade, e, esposas. Dicionário explicativo de Ozhegov. SI. Ozhegov, N.Yu. Shvedova. 1949 1992... Dicionário explicativo de Ozhegov
retrospectivo- adj., número de sinônimos: 1 retrospectivo (1) Dicionário de Sinônimos ASIS. V.N. Trishin. 2013... Dicionário de sinônimos
retrospectivo- (olhando para trás no tempo, tocando no passado) Cf. Minhas histórias retrospectivas, publicadas sob o título Yudol, causaram perplexidade em algumas pessoas. Leskov. Sobre os Quakers. qua Muito feliz (você jogou)! notei admirando ... ... O Grande Dicionário Fraseológico Explicativo de Michelson
Retrospectivo- adj. 1. proporção com substantivo. retrospectivo, retrospectivo, associado a eles 2. Peculiar a retrospectivo, retrospectivo, característico deles. 3. Localizada na sequência temporal da criação, passando do presente para o passado (sobre as obras... ... Dicionário explicativo moderno da língua russa Efremova
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retrospectivo- voltado para trás ou para o passado, referindo-se ao passado, a eventos passados ... Dicionário de tradução explicativo
retrospectivo- retrospectiva; brevemente a forma das veias, vna ... dicionário de ortografia russo
Livros
- Gaseificação de combustíveis condensados. Revisão retrospectiva, situação atual e perspectivas de desenvolvimento (livro em formato PDF), V. V. Kopytov. Este livro apresenta um caminho histórico ilustrado de origem, formação, florescimento, esquecimento temporário, o nível atual de desenvolvimento e perspectivas de tecnologias e equipamentos ... Compre por 1161 rublos
- Fraude de títulos. Análise Retrospectiva, Caracterização Forense e Programas de Investigação, E. V. Vallask. A monografia é dedicada aos métodos de investigação de roubo por meio de fraude de valores mobiliários. O autor realizou uma análise forense retrospectiva de invasões criminais…
Na prática, seis pontos não são suficientes para uma análise estatística séria, a menos que estejam em uma linha reta ou alguma outra curva suave. Quanto maior o grau de dispersão dos pontos (variância), mais dados são necessários para obter resultados confiáveis. No entanto, mesmo com os dados disponíveis, um método estatístico muito simples pode ser utilizado para tal análise.
Faremos a suposição mais simples sobre a relação entre custos de produção e produção: suponha que os dados caiam em uma linha reta, que pode ser descrita da seguinte forma:
Custos de produção = Custos fixos +
+ (Custo variável por unidade de produção x Número de unidades de produção),
ou seja, uma função linear:
y = a + bx,
onde a é o ponto de intersecção com o eixo vertical (y), que neste caso é um custo fixo;
b é a inclinação da linha que relaciona os custos de produção à produção, que neste caso é a razão dos custos variáveis por uma unidade de produção.
O método de "regressão linear" permite converter os dados brutos do gráfico em valores a e b que determinam a linha que melhor se adapta aos pontos de dados. Para obter uma linha de melhor ajuste para uma sequência de n pontos (n = 6 no caso de Almeria), precisamos resolver o seguinte sistema de duas equações:
"Ey = pa + b Zx, (l)
Z(xy) = a Zx + b Zx2. (ii)
A derivação dessas duas equações pode ser encontrada na maioria dos livros de estatística. Lembre-se de que o 1º sinal da soma significa "a soma dos componentes subsequentes".
Podemos converter os dados de entrada-saída em um formato adequado para inclusão no sistema de equações acima criando a Tabela. 18.3. Substituindo os totais da tabela nessas equações, obtemos
794 LLC \u003d 6a + 5 610 *, (iii)
770.070 OOO = 5.610a + 5.659.100b. (4)
Para resolver essas duas equações, você precisa tornar os coeficientes de uma variável iguais, de modo que, ao subtrair uma equação da outra, essa variável desapareça. Se multiplicarmos a equação (iii) por 935 (ou seja, 5610/6), obtemos a equação (v):
742 390 000 - 5 610a + 5 245 3506. (v)
Se subtrairmos a equação (v) de (iv), obtemos
742 390 000 = 5 610a + 5 245 3506
(vi)
27 680 000 = 0 + 413 7506
A equação (vi) após a transformação fornece o valor b\
b = 27.680.000/413.750 = ? 66,90 por unidade. Tabela 18.3. Custos de produção, saída
| Wu? | eu X | hu | X2 |
| . 122 000 | 710 | 86 620 000 | 504 100 |
| 100 000 | 500 | 50 000 000 | 250 000 |
| 127 000 | 900 | 114 300 OSYU | 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 |
| Zó = 794 OOO | Zx = 5610 | Z(jcy) - 770 070 000 | Zx2 = 5659100 |
Substituindo o valor de h (custos variáveis por unidade de produção) nas equações (iii), (iv) ou (v), obtemos o valor dos custos fixos (a).
Usando a equação (iii):
794 OOO - 5 610 x 66,90 g, p _OL a = - =? 69 780.
6
O resultado de nossa análise é que a relação insumo-produto pode ser descrita como uma função linear: /> Custos de produção = 69.780 + 66,90 +
x Número de unidades de saída.
Essa relação entre os custos de produção e a produção é mostrada na Fig. 18.2.
Observe que a estimativa de custos fixos é maior que os custos fixos (? 50.000) indicados no exemplo. Isso pode significar que há um elemento fixo em termos de outros custos. No entanto, com apenas seis observações da relação entre insumos e produtos, não é possível obter uma estimativa suficientemente confiável dos custos fixos.
A regressão linear em nosso caso é o método mais simples para analisar a relação entre duas variáveis. É essencialmente um método para construir uma linha de melhor ajuste para um conjunto de pontos. Como veremos no Cap. 20, o método de regressão linear pode ser aplicado em outras áreas de atuação do contador-analista. Portanto, é importante observar algumas limitações desse método (além da suposição de linearidade).
As limitações do método de regressão linear surgem dos pressupostos em que se baseia o sistema de duas equações e (iv). A linha de melhor ajuste é determinada pelo método dos mínimos quadrados (soma mínima dos quadrados das raças
entre os pontos desta linha e os pontos experimentais). Portanto, a regressão linear é muitas vezes referida como "regressão dos mínimos quadrados". O desvio médio de cada ponto da linha de melhor ajuste é zero. É claro que alguns dos pontos estão acima desta linha e alguns estão abaixo; isso significa que os desvios negativos e positivos se cancelam. Os custos de produção para um determinado período de tempo dependem apenas do volume de produção para o mesmo período; quaisquer desvios de dados individuais da linha de melhor ajuste são devidos a efeitos puramente aleatórios e são independentes uns dos outros. Se os custos de produção puderem ser medidos com frequência suficiente (para cada número possível de unidades de saída, ou seja, variável x), então a dispersão dos custos de produção em torno da linha de melhor ajuste deve permanecer constante ao longo de toda a extensão dessa linha.
Todas essas suposições podem levar o analista a abandonar o uso da regressão linear por ser muito restritivo. Como todos os métodos matemáticos e estatísticos, a regressão linear funciona bem apenas dentro das suposições impostas que a fundamentam. No entanto, para a maioria das tarefas de estimativa de custos, as suposições acima não parecem ser muito restritivas, e a regressão linear tem a grande vantagem de remover o elemento de julgamento subjetivo do processo de estimativa de custos.
A última parte da análise de regressão é determinar o grau de confiabilidade dos resultados obtidos.
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