Verwenden Statistische Regression Kosten Verhalten zu schätzen
Statistische Regression können Sie grundlegende statistische Methoden anzuwenden Kostenverhalten abzuschätzen. Keine Panik! Excel (oder eine statistische Analyse-Paket) können diese Informationen schnell herausfinden, für Sie.
Bevor Sie beginnen, stellen Sie sicher, das Microsoft Office Excel Analyse-Funktionen installiert haben. Um zu bestätigen, ob Sie es bereits haben, klicken Sie auf # 147-Data # 148- und im Dropdown-Menü für einen Artikel suchen, die sagt, # 147-Datenanalyse # 148.
Wenn Sie nicht über diesen Artikel zu sehen, müssen Sie die ToolPak zu installieren. Gehe zu # 147-Excel-Optionen # 148- und klicken Sie auf # 147-Add-Ins. # 148- Von hier aus fahren Sie mit dem # 147-Manage # 148- und klicken Sie auf # 147-Excel-Add-Ins # 148- und dann # 147-Go. # 148- Von der # 147-Add-Ins Available # 148- Feld, klicken Sie auf die # 147-Analyse-Funktionen # 148- Kontrollkästchen und klicken Sie dann auf # 147-OK # 148.
Geben Sie die Daten in Excel.
Erstellen Sie eine Tabelle von Daten in Excel, dass jede einzelne Produktionstätigkeit Niveau Monat und Gesamtkosten.
Führen Sie eine Regressionsanalyse in Excel.
Führen Sie eine Regression auf die Daten in Excel mit den folgenden Schritten:
Klicke auf # 147-Data # 148.
Klicke auf # 147-Datenanalyse # 148- und dann # 147-Regression- # 148- klicken Sie dann auf # 147-OK # 148.
Unter # 147-Eingang Y-Bereich, # 148- geben Sie den Bereich für die Gesamtkostendaten, einschließlich der Überschrift.
Unter # 147-Eingang X Range, # 148- die Produktionsdaten eingeben, einschließlich der Überschrift.
Klicken Sie auf das Feld für # 147-Labels # 148.
Wählen Sie einen Ausgabebereich auf Ihrer Tabelle.
Klicke auf # 147-OK # 148.
Wenn die Gesamtkosten auf Kostentreiber zu regredieren, wird die Gesamtdatenkosten geht immer in die # 147-Eingang Y-Bereich, # 148- und die Kostentreiber Daten immer in das geht # 147-Eingang X Bereich # 148.
Aus den Informationen, alle in der Ausgabe gezeigt, wirklich brauchen Sie nur zwei Zahlen. In der unteren Tabelle, Blick auf die Spalte markiert # 147-Koeffizienten. # 148- Die Nummer gekennzeichnet # 147-Intercept # 148- ($ 39.739) ist eine statistische Schätzung der Fixkosten. Die Zahl beschriftet # 147-Production # 148- (66,69 $) gibt Ihnen eine statistische Schätzung der variablen Kosten pro Einheit.
Auf der Grundlage dieser Regressionsergebnisse können Sie feststellen, dass 1.000 Einheiten, die insgesamt variablen Kosten von 66.690 $ schaffen würde (1.000 Einheiten x 66,69 $ pro Einheit). Insgesamt Fixkosten würde 106.429 $ 39.739 $, so Gesamtkosten wäre gleich:
Gesamtkosten = (Variable Kosten pro Einheit x produzierten Einheiten) + Gesamtfixkosten
Gesamtkosten = ($ 66.690 x 1.000 Einheiten) + $ 39.739 = 106.429 $
Statistische Regressionsanalyse liefert nützliche Informationen, um die Zuverlässigkeit Ihrer Schätzungen zu beurteilen. Ein # 147-Adjusted R-Quadrat # 148- nahe 1 (die in der Figur ist etwa 0,99498) zeigt an, dass das Modell an die Daten angepasst. Low P-Werte der Koeffizienten (hier 1.713 x 10-10 und 4,861 x 10-13) zeigen, daß das Modell hohe statistische Bedeutung hat. Mit anderen Worten sieht das Modell ziemlich genau.