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Mira la respuestaMira la respuesta done loadingPregunta: Una aplicación importante del análisis de regresión en contabilidad es la estimación de costos. Al recopilar datos sobre el volumen y el costo y usar el método de mínimos cuadrados para desarrollar una ecuación de regresión estimada que relacione el volumen y el costo, un contador puede estimar el costo asociado con un volumen de fabricación en particular.
Una aplicación importante del análisis de regresión en contabilidad es la estimación de costos. Al recopilar datos sobre el volumen y el costo y usar el método de mínimos cuadrados para desarrollar una ecuación de regresión estimada que relacione el volumen y el costo, un contador puede estimar el costo asociado con un volumen de fabricación en particular. Considere la siguiente muestra de volúmenes de producción y datos de costos totales para una operación de manufactura.
Volumen de producción
(unidades)Coste total
ps400 4,000 450 4,900 550 5,300 600 5,800 700 6,500 750 6,900 (a) Use estos datos para desarrollar una ecuación de regresión estimada que podría usarse para predecir el costo total para un volumen de producción dado. (Redondee sus valores numéricos a dos lugares decimales).
ŷ =
(b) ¿Cuál es el costo variable (en dólares) por unidad producida?
respuesta= $
(c) Calcule el coeficiente de determinación. (Redondea tu respuesta a tres decimales).
Determinación del coeficiente=
¿Qué porcentaje de la variación en el costo total puede explicarse por el volumen de producción? (Redondea tu respuesta a un decimal).
respuesta= %
(d) El programa de producción de la compañía muestra que se deben producir 500 unidades el próximo mes. Prediga el costo total (en dólares) de esta operación. (Redondee su respuesta al centavo más cercano).
respuesta= $
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To develop the regression equation, start by identifying the dependent variable (cost) and the independent variable (volume of production) from the given dataset.
El resultado de la regresión es: r² 0.975 r 0.987 Estándar Error 189.561 norte 6 k 1 dep. Var. ps tabla ANOVA Fuente SS d.f. EM F valor p Regresión 55,29,600.000…
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