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公司销售业绩年份销售额(万元)200146320020024718002003482310200449200020055021302006512685200752316020085回归分析法资金需求量预测模型年份产销量(万件)资金占用(万元)19995005002000535475200150448[ Tag ]
生产费用(万元) 不合格产品数量¥380 180 非线性回归分析¥540 60 0.999172409 93.59004¥680 18¥460 160 0.999172409 93.59004¥560 32 0.000641552 0.577352¥780 65 0.121871911 0.75889¥720 20 1.665432356 12¥880 55 0.959146041 6.9109
回归分析2002年利润和费用表月份 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11利润(X) 31.6 41.6 53.2 71.2 86 92 109 121 130 128 150费用(Y) 4.6 6 6.2 8.3 9 11 12 13.5 14 16 16.9截距a 0.949855803斜率b 0.105744487测定系数R2 0.97781371估计标准误差 0.70548082
销量与利润总额统计表月份 销售量(万件) 利润总额(万元)1 191 413.582 214 4203 254 4334 284 4355 313 4656 334 534SUMMARY OUTPUT回归统计Multiple R 0.847572272R Square 0.718378757Adjusted R Square0.624505009标准误差 28.1163583观测值 5方差分析d
2006年上半年日常费用统计月份 管理费 差旅费 通讯费 交通费 培训费 其他1 12568.50 7800.00 8546.00 11000.00 5000.00 2000.002 15680.80 5600.00 7800.00 11280.00 4600.00 1680.003 9885.80 5380.00 7500.00 10800.00 3800.00 1500.004 11360
SUMMARY OUTPUT回归统计Multiple R0.99961R Square 0.99922Adjusted R Square0.999064标准误差 22.53011观测值 13方差分析df SS MS F Significance F回归分析 2 6501534 32507676404.116 2.88974E-16残差 105076.059507.6059总计 12 650661
公司销售业绩年份 销售额(万元)2001 4632002002 4718002003 4823102004 4920002005 5021302006 5126852007 5231602008 5398702009 551200
函数法预测销售额GROWTH函数 LINEST函数月份 销售额 月份 销售额 A值1 991,000.00 1 991,000.00 900,277.132 958,500.00 2 958,500.003 912,035.00 3 912,035.004 899,663.00 4 899,663.005 1,006,107.00 5 1,006,107.006 1,126,101.00 6 1
公司各季度销售资料年份 季度 销售产品 销售金额20051 冰箱 $4022 冰箱 $7303 冰箱 $1694 冰箱 $65020061 冰箱 $4302 冰箱 $7603 冰箱 $2104 冰箱 $69020071 冰箱 $4602 冰箱 $8203 冰箱 $2834 冰箱 $71020081 冰箱 $5002 冰箱 $9023 冰箱 $2604 冰箱 $732
多元线性回归模型预测生产产量生产产量数据时间 1 2 3 4 5 6 7影响因素1 263 267 285 300 305 308 321影响因素2 170 172 175 179 182 185 188生产产量(万件) 135 138 156 163 171 189 198多元线性回归模型分析 预测模型回归模型方程表达式 系数计算结果未来预测值 第1期影响因素预测值1 279Y=A+BX1+C
市场满意度调查产品价格 满意度¥1,500 3¥1,400 4¥1,800 2¥1,630 5¥2,300 4¥2,000 3¥1,560 3¥3,000 5¥2,500 4¥1,900 3¥2,200 5
SUMMARY OUTPUT回归统计Multiple R0.192369R Square 0.037006Adjusted R Square0.016944标准误差 59.39666观测值 50方差分析df SS MS F Significance F回归分析 1 6507.482 6507.482 1.844544 0.180769残差 48 169342.2 3527.963总计 49 17
指数平滑法预测销售额月份 2010年销售额预测销售额一次指数平滑 二次指数平滑 三次指数平滑 标准误差1 991,000.002 958,500.00 991,000.003 912,035.00 961,750.00 991,000.004 899,663.00 917,006.50 964,675.00 991,000.005 1,006,107.00 901,397.35 921,773
多元线性回归模型预测生产产量生产产量数据时间 1 2 3 4 5 6 7影响因素1 289 293 311 326 324 334 347影响因素2 134 146 149 153 140 159 162生产产量(万件) 160 163 181 188 196 214 223多元线性回归模型分析 预测模型回归模型方程表达式 系数计算结果未来预测值 第1期影响因素预测值1 291Y=A+BX1+C
移动平均法预测销售额月份 2010年销售额预测销售额以8个月数据为基准 标准误差1 991,000.002 958,500.003 912,035.004 899,663.005 1,006,107.00 953,461.006 1,126,101.00 980,481.207 1,095,884.00 1,007,958.008 1,025,655.00 1,030,682.009 1,175
各月销售额 单位:元月份 实际销售额 SUMMARY OUTPUT1 282 30 回归统计3 35 Multiple R0.9479884 37 R Square 0.8986815 42 Adjusted R Square0.8885496 44 标准误差 4.6305087 49 观测值 128 489 50 方差分析10 52 df SS MS F11 63 回归分析 1 1901.83
历史数据时间(x)(年) 2001 2002 2003 2004 2005 2006成本(y)(百万元) 8 10 13 15 18 20模 型成本(y)=A 时间(x)+ BA B R22.46 -4908.89 0.9968预 测预测时间(x) 2008 预测成本(y) 25.06 25.135039592 0 0 72
销售量与利润总额分析月份 销售量(万件) 利润总额(万元)1 157 368.582 180 3753 220 3884 250 3905 279 4206 300 489SUMMARY OUTPUT回归统计Multiple R 0.850565714R Square 0.723462034Adjusted R Square0.654327542标准误差 26.3215055观测值 6方差分析d
回归分析法资金需求量预测模型年 份 产销量(万件) 资金占用(万元)1999 500 5002000 535 4752001 504 4892002 630 5002003 550 5252004 600 5502005 750 575回归方程系数a回归方程系数b2006预测值回归分析法资金需求量预测模型年 份 产销量(万件) 资金占用(万元)1999 500 5002000 535 47520
回归分析法资金需求量预测模型年 份 产销量(万件) 资金占用(万元)2001 500 5002002 535 4752003 504 4892004 630 5002005 550 5252006 600 5502007 750 575回归方程系数a 332.6320432回归方程系数b 0.3159438922008预测值 800 585.387157