Файл: Практическая работа 1 Запишите вид парной линейной регрессии. Дайте определение всем входящим в нее элементам.docx
ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 25.10.2023
Просмотров: 210
Скачиваний: 4
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
Практическая работа 3
5. В чем особенность целевой функции транспортной задачи?Целевая функция представляет собой общие транспортные расходы на осуществление всех перевозок в целом. Первая группа ограничений указывает, что запас продукции в любом пункте отправления должен быть равен суммарному объему перевозок продукции из этого пункта. Вторая группа ограничений указывает, что суммарные перевозки продукции в некоторый пункт потребления должны полностью удовлетворить спрос на продукцию в этом пункте.
Практическая работа 41. Объясните, в чем суть прогнозирования экономических процессов на основе метода динамических рядов?Суть экономико – математического метода прогнозирования экономических показателей заключается в построении математических моделей, которые отражают количественные взаимосвязи между показателями2. Какие компоненты входят в состав динамического ряда?В состав динамического ряда входят:- тренд динамического ряда – регулярная компонента, характеризующая общую тенденцию;- сезонная компонента или внутригодичные колебания, а в общем случае – циклическая составляющая;- случайная компонента, образующаяся под влиянием различных неизвестных причин;- компонента, обеспечивающая сопоставимость элементов динамического ряда;- управляющая компонента, с помощью которой воздействуют на члены динамического ряда с целью формирования в будущем его желаемой траектории (управляемый прогноз).3. Каким образом происходит расчет каждой из составляющих ряда?Компонента t Z может быть вычислена какВычисление регулярной компоненты t U (тренда)Известны несколько методов вычисления регулярной компоненты. К ним относятся: механические способы сглаживания, аналитические методы с применением определенных математических функций и, наконец, комбинированный способ.Вычисление сезонной t V и случайной t E компонентДля определения сезонной и случайной компонент вычисляется динамический рядV E Y U Z , при t n =0.Нахождение случайной составляющей t EВременной ряд следует привести к сопоставимому виду, сезонную компоненту и тренд необходимо отфильтровать и вычесть из значений t Y , управление t n должно отсутствовать.4. Как оценить адекватность трендовой модели?
Трендовая модель , конкретного временного ряда yt, считается адекватной, если правильно отражает систематические компоненты временного ряда. Это требование эквивалентно требованию, чтобы остаточная компонента (t = 1, 2, ..., п) удовлетворяла свойствам случайной компоненты временного ряда, указанным в параграфе 4.1: случайность колебаний уровней остаточной последовательности, соответствие распределения случайной компоненты нормальному закону распределения, равенство математического ожидания случайной компоненты нулю, независимость значений уровней случайной компоненты.5. Почему рекомендуют автоматизировать работы по прогнозированию при разработке управленческих решений?Автоматизация позволяет сократить время и затраты на сбор информации и выполнение прогнозирования.
-
Какие задачи линейного программирования называются транспортными?
-
Каковы особенности математической модели транспортной задачи?
-
Какие транспортные задачи называются открытыми и закрытыми?
-
Могут ли объемы перевозок быть отрицательными?
5. В чем особенность целевой функции транспортной задачи?Целевая функция представляет собой общие транспортные расходы на осуществление всех перевозок в целом. Первая группа ограничений указывает, что запас продукции в любом пункте отправления должен быть равен суммарному объему перевозок продукции из этого пункта. Вторая группа ограничений указывает, что суммарные перевозки продукции в некоторый пункт потребления должны полностью удовлетворить спрос на продукцию в этом пункте.
| Ограничения, препятствующие существованию допустимого решения задачи | |||||||
| | Ячейка | Имя | Значение ячейки | Формула | Состояние | Допуск | |
| | $G$4 | А2 Запасы,т | 330 | $G$4=$G$11 | Нарушены | -330 | |
| | $G$5 | А3 Запасы,т | 270 | $G$5=$G$12 | Нарушены | -270 | |
| Ограничения, не включая переменные границы, препятствующие существованию допустимого решения задачи | ||||||||
| | Ячейка | Имя | Значение ячейки | Формула | Состояние | Допуск | | |
| | $G$4 | А2 Запасы,т | 330 | $G$4=$G$11 | Нарушены | -330 | | |
| | $G$5 | А3 Запасы,т | 270 | $G$5=$G$12 | Нарушены | -270 | | |
| | В1 | В2 | В3 | В4 | В5 | Запасы,т |
| А1 | 3 | 12 | 9 | 1 | 7 | 350 |
| А2 | 2 | 4 | 11 | 2 | 10 | 330 |
| А3 | 7 | 14 | 12 | 5 | 8 | 270 |
| Потребность | 210 | 170 | 220 | 150 | 200 | 950 |
| | | | | | | |
| | | | | | | |
| | В1 | В2 | В3 | В4 | В5 | |
| А1 | 210 | 170 | 0 | 150 | 0 | 150 |
| А2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| А3 | 0 | 0 | 220 | 0 | 200 | 0 |
| | 210 | 170 | 220 | 150 | 200 | 950 |
Практическая работа 41. Объясните, в чем суть прогнозирования экономических процессов на основе метода динамических рядов?Суть экономико – математического метода прогнозирования экономических показателей заключается в построении математических моделей, которые отражают количественные взаимосвязи между показателями2. Какие компоненты входят в состав динамического ряда?В состав динамического ряда входят:- тренд динамического ряда – регулярная компонента, характеризующая общую тенденцию;- сезонная компонента или внутригодичные колебания, а в общем случае – циклическая составляющая;- случайная компонента, образующаяся под влиянием различных неизвестных причин;- компонента, обеспечивающая сопоставимость элементов динамического ряда;- управляющая компонента, с помощью которой воздействуют на члены динамического ряда с целью формирования в будущем его желаемой траектории (управляемый прогноз).3. Каким образом происходит расчет каждой из составляющих ряда?Компонента t Z может быть вычислена какВычисление регулярной компоненты t U (тренда)Известны несколько методов вычисления регулярной компоненты. К ним относятся: механические способы сглаживания, аналитические методы с применением определенных математических функций и, наконец, комбинированный способ.Вычисление сезонной t V и случайной t E компонентДля определения сезонной и случайной компонент вычисляется динамический рядV E Y U Z , при t n =0.Нахождение случайной составляющей t EВременной ряд следует привести к сопоставимому виду, сезонную компоненту и тренд необходимо отфильтровать и вычесть из значений t Y , управление t n должно отсутствовать.4. Как оценить адекватность трендовой модели?
Трендовая модель , конкретного временного ряда yt, считается адекватной, если правильно отражает систематические компоненты временного ряда. Это требование эквивалентно требованию, чтобы остаточная компонента (t = 1, 2, ..., п) удовлетворяла свойствам случайной компоненты временного ряда, указанным в параграфе 4.1: случайность колебаний уровней остаточной последовательности, соответствие распределения случайной компоненты нормальному закону распределения, равенство математического ожидания случайной компоненты нулю, независимость значений уровней случайной компоненты.5. Почему рекомендуют автоматизировать работы по прогнозированию при разработке управленческих решений?Автоматизация позволяет сократить время и затраты на сбор информации и выполнение прогнозирования.
| | | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
| | | | | | | |
| | январь | 38,83 | 54,26 | 63,05 | 69,46 | 74,22 | | | | | | | | | |
| | февраль | 37,18 | 52,09 | 61,11 | 67,39 | 72,51 | | | | | | | | | |
| | март | 35,34 | 50,35 | 59,53 | 65,53 | 70,62 | | | | | | | | | |
| | апрель | 33,84 | 49,23 | 58,07 | 64,32 | 69,56 | | | | | | | | | |
| | май | 33,46 | 48,67 | 57,57 | 63,67 | 68,86 | | | | | | | | | |
| | июнь | 33,03 | 48,11 | 57,1 | 63,43 | 68,42 | | | | | | | | | |
| | | 35,28 | 50,45167 | 59,405 | 65,63333 | 70,69833 | | | | | | | | | |
| | | | | | | | | | | | | | | | |
| | | | | | | | | | | | | | | | |
| | | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | Средние | | | | | | | | |
| | январь | 3,55 | 3,808333 | 3,645 | 3,826667 | 3,521667 | 3,670333 | | | | | | | | |
| | февраль | 1,9 | 1,638333 | 1,705 | 1,756667 | 1,811667 | 1,762333 | | | | | | | | |
| | март | 0,06 | -0,10167 | 0,125 | -0,10333 | -0,07833 | -0,01967 | | | | | | | | |
| | апрель | -1,44 | -1,22167 | -1,335 | -1,31333 | -1,13833 | -1,28967 | | | | | | | | |
| | май | -1,82 | -1,78167 | -1,835 | -1,96333 | -1,83833 | -1,84767 | | | | | | | | |
| | июнь | -2,25 | -2,34167 | -2,305 | -2,20333 | -2,27833 | -2,27567 | | | | | | | | |
| | | | | | | | | ||||||||
| | | | | | | | |||||||||
| | | | | | | | |||||||||
| | | | | | | | |||||||||
| | | | | | | | |||||||||
| | | | | | | | |||||||||
| | | | | | | | |||||||||
| | | | | | | | |||||||||
| | | | | | | | |||||||||
| | | | | | | | |||||||||
| | | | | | | | |||||||||
| | | | | | | | |||||||||
| | | | | | | | |||||||||