Indholdsfortegnelse:

Hvordan finder du faste omkostninger ved hjælp af mindste kvadraters regression?
Hvordan finder du faste omkostninger ved hjælp af mindste kvadraters regression?

Video: Hvordan finder du faste omkostninger ved hjælp af mindste kvadraters regression?

Video: Hvordan finder du faste omkostninger ved hjælp af mindste kvadraters regression?
Video: Least Squares Regression Method (for identifying fixed and variable costs) 2024, November
Anonim

Beregning af samlede faste omkostninger (a):

  1. Ved brug af det metode af mindste kvadrater , det koste Funktionen af Master Chemicals er: y = $14, 620 + $11,77x.
  2. Det samlede beløb koste ved et aktivitetsniveau på 6.000 flasker: y = $14.620 + ($11.77 × 6.000) = $85.240.
  3. Det samlede beløb koste ved et aktivitetsniveau på 12.000 flasker: y = $14.620 + ($11.77 × 12.000)

Og hvordan beregner du mindste kvadraters regression?

Trin

  1. Trin 1: Beregn x for hvert (x, y) punkt2 og xy.
  2. Trin 2: Sum alle x, y, x2 og xy, som giver os Σx, Σy, Σx2 og Σxy (Σ betyder "sum op")
  3. Trin 3: Beregn hældning m:
  4. m = N Σ(xy) − Σx Σy N Σ(x2) − (Σx)2
  5. Trin 4: Beregn skæringspunkt b:
  6. b = Σy − m Σx N.
  7. Trin 5: Saml ligningen for en linje.

hvad er meningen med mindste kvadrater i en regressionsmodel? Det Mindste kvadraters regression Linje er den linje, der gør den lodrette afstand fra datapunkterne til regression linje så lille som muligt. Det kaldes en mindste kvadrater ” fordi den bedste tilpasningslinje er en, der minimerer variansen (summen af firkanter af fejlene).

Derfor, hvordan bruger du mindste kvadraters metode?

Det metode af mindste kvadrater antager, at den bedst tilpassede kurve af en given type er den kurve, der har den minimale sum af afvigelser, dvs. mindst kvadratisk fejl fra et givet datasæt. Ifølge metode af mindste kvadrater , den bedst passende kurve har den egenskab, at ∑ 1 n e i 2 = ∑ 1 n [y i − f (x i)] 2 er minimum.

I hvilken tilgang til omkostningsestimering anvendes mindste kvadrater?

Det mindst - kvadratmetode til omkostningsberegning involverer brug af matematiske regressionsteknikker til at beregne hældningen og skæringspunktet for den bedst tilpassede linje for anvendte omkostninger i skøn . For at bestemme disse estimater vil en leder samles koste data af koste og produktionsniveau.

Anbefalede: