Там отрицательные лаги. Поэтому и прогнозирование.

У психологического диссовета от этого слова мозги по столам растекутся. Это же для них rocket science будет. Там сложнее, чем «2+2=?» использовать нельзя, на что, видимо, ТС и рассчитывал.

вот про енто мы в курсе - я даже с нечеткими числами, носителями, терм-множествами и подмножествами, а также нечеткими функциями - между прочим дохторскую писал.

Добавлено через 1 минуту
так можно временные отрезки подобрать, чтоб соотносить результирующую переменную (прибыль) будущего периода со значением факторной переменной предыдущего. дело техники и статистической сводки.
правда, там еще авторегрессия может наложиться.
Но пофиг - если нужна картинка, то пофиг.

Добавлено через 1 минуту
Мы даже про серую шкалу поспелова и использование нечетких классификаторов для фондовых исследований в курсе.
Мы (я даже Лотфи Заде в на языке оригинала читывал). :lol:

вот вариант преобразовать ее статистику в нечеткие числа и построить прогнозную модель на треугольных нечетких функций - самый рабочий из относително честных (сли тупо регрессию из МНК в детерминистскую экселевскую модель не подставлять)

Team_Leader, вот и отлично. Значит, Вы имеете представление о (1) сложности и (2) решаемости исходной задачи.

kravets, вопрос у меня все равно в принципиальной утилитарной измеримости показателей "вовлеченности". Понятно, что экспертными методами можно черта лысого нарисовать, но от этого черт лысый не становится объектом реальности в большей мере. :lol:

(заунывно) метод экспертных оценок, нечеткая переменная, Мамдани...

Добавлено через 1 минуту
Совершенно в этом не уверен. Для того они и существуют, чтобы получать картину, максимально приближенную к объективной.

А если выродки от науки их используют для рисования чертей - к ним и дорога.

а он был прав: "Гуриев - жулик. Эконометрикой ничего доказать невозможно" (акад. Ивантер) :yes:
вопрос у меня в принципиальной существенности явления "вовлеченности"
ТТД футболиста хоть какими-то объективными и воспроизводимыми явлениями проиллюстрировать можно.

Почитайте свои посты о своих тренировках. Что это, как не вовлеченность?

.....

I don't know.... too complicated for me.

Вот рассчитать влияние снижения обрывности на повышение зоны обслуживания рабочего - это мы завсегда. Этому мы рады. Даже двумя способами - через ТМО и корреляционно-статистическим (расчетным) методом. Как учили.... а вовлеченность...
Я думаю так - есть план, его сотрудники должны выполнять. Не выполняют - штраф или лишение прогрессивки. не дети, чего с ними цацкаться с вовлеченностью.

Знаю. Именно поэтому мне ее поручили.

Когда текущий СЕО DHL пришел в компанию, убытки составляли округленно два миллиарда долларов. Он вложил полтора миллиона в работу с персоналом и, в первую очередь, с вовлеченностью. Через год прибыль составляла миллиард с небольшим. Это не байки в Интернете, а рассказ Рика Джексона – вице-президента по глобальному проекту сертификации персонала DHL Express. Во время рассказала я сидела в десяти метрах от него.
Еще у меня есть статистика IBM.
Вы можете им дать ту же рекомендацию, что и мне?
Может быть целесообразнее перевести разговор в конструктивное русло?

Единицы зависят от методики. Я планировала брать значения из стандартов, которые заданы в методиках.
По вовлеченности можно взять Q12. Там вполне конкретные параметры.


Это понятно. Но влияние есть? Есть. Померить и посмотреть влияние можем? Можем. Что плохого в том, что мы это сделаем? Бессмысленности нет, если положительное влияние оказывается, несмотря на наличие экономических факторов.

Почему такой кипишь на 4 страницы?
Вот цитата из описания Q12:
"... Стоимость отсутствия интереса, «невовлеченности», тоже впечатляет. По оценке компании Gallup, проведенной на основании анализа американских компаний, это обходится экономике США в 270-343 миллиардов долларов убытков из-за низкой производительности труда равнодушных сотрудников."
Ни у кого нет возражений, что посчитать это невозможно. Gallup - авторитетный источник. Чего тогда многие в теме так разволновались, что невозможно посчитать фин.модель?

Отдельным личностям, внесшим нотку конструктива в тему, большое-большое спасибо! Буду пытаться разобраться.

Неверно. Нынешняя парадигма иная: есть задачи фирмы - сотрудники должны хотеть их выполнять.

надо просто брать тех, кто хочет выполнять, и следить, чтоб только такие в компании и поддерживались. Как мне однажды в беседе за чашкой чая (хоть убей, не помню, по какому поводу была наша встреча - и с бизнесом ли связана) сказал Председатель совета директоров группы Каскол тов. Недорослев: "Помню, как в одной европейской компании, которую мы прикупили мне объясняли, что нельзя уволить неэффективного сотрудника, говорили - надо ему лекции почитать, тренинг ему организовать. я сказал - вы с ума в своих европах все посходили - уволнять к чертовой матери, без выходного пособия".
И я с ним согласен.

одно другое не исключает. Но Вы свой хвост не съешьте - что такое "неэффективный" сотрудник?

Значится так.
1. Никакой нечеткой логики. Она тут не нужна и её трудно "продать" руководству. Об этом я писал.
2. Никаких временных рядов: запутаетесь и получите ерунду.
3. Берете штук 30 предприятий из одной отрасли и за один отчетный период находите вовлеченность и выручку на одного работника.
4. Строите диаграмму разброса и медитируете на неё. Грубо говоря, строим зависимость в изменении выручки на одного работника от изменения вовлеченности на 1 пункт.
5. Дьявол -- в мелочах. Надо будет еще показать адекватность и значимость регрессионной модели. Эксель не берите, возьмите Gretl. Там это проще и удобнее.
6. Верификацию модели можно провести на тех же предприятиях через определенный период. Статистически сравнить полученные коэффициенты регрессии и принять решение о качестве модели.