• Гідрологія і Гідрометрія
• Господарське право
• Економіка будівництва
• Економіка природокористування
• Економічна теорія
• Земельне право
• Історія України
• Кримінально виконавче право
• Медична радіологія
• Методи аналізу
• Міжнародне приватне право
• Міжнародний маркетинг
• Основи екології
• Предмет Політологія
• Соціальне страхування
• Технічні засоби організації дорожнього руху
• Товарознавство продовольчих товарів

Практична робота

13.10.12

Централізована доставка

1. Зазвичай для цього створюється група

2. Формулюються вимоги до кожної з підсистем, які забезпечують виконання головної мети.

1. Оптова база оптимізуються складські приміщення на основі замовлень магазинів і обсягів закупок.

Модернізуються навантажувально-розвантажувальні механізми, диференціюються види тари та упаковок.

2. АТП розробляються єдині маршрути та графіки доставки вантажів в торгову мережу, з оптимальним використанням транспортних засобів.

3. Магазини – складаються планові заявки на постачання необхідних товарів, на основі попиту покупців. Модернізуються навантажувально-розвантажувальні механізми та операції.

Висновок: що система сформульована на системі основаного підходу буде працювати більш ефективно, ніж створена на основі класичного підходу.

Вибір форми функціональної залежності.

Для визначення форми функціональної залежності будується кориліацільне поле y від x житого.

Кориліаційне поле – це сукупність точок розташованих в системі координат, що характеризують взаємозв’язок між двома ознаками: Факторною x та результативною у.

Для кожного з досліджуваних параметрів. Для цього на осях у та х наносять пари досліджуваних параметрів.

Рис.1 параметри кориліаційному полі.

На кориліаційному полі знаходяться х-мін і хмах.

Мінімум та максимум значень незалежної змінної х. це область, для якої визначачаються параметри статистичної моделі.

По характеру розподілення точок кориліаційного поля обираються форму функціональної залежності.

Найбільш простим та наочним є метод інтервального усереднення.

Для цього – весь інтервал від х-мін до х-мах, розбивається на ряд ділянок (за звичай не більше 7) в кожному з яких знаходиться середня значення у.

У-жиет – це значення… шо потрапили в жите-інтервал в х-житого. (жит дорівнює від 1 до n) (n=8-10)

Отримані значення y-іте-жите середнє співвідносять з серединою житого інтервалу х-житого.

І отримані точки поєднують ламаною. Або плавною кривою. По характеру отриманої кривою і визначають форму функціональної залежності.

Рис. 2

2.

Інтервальне усередня даних кореліаціного поля.

Найбільш проста і найбільш частовживана є лінійна модель виду у – а+b1x , де а=у

Х=0, b=∆у/∆х

Лінійна рекурсивна одно факторна модель:

1.-Кореліаційне поле рівняння прямої

Рис.4…

А чистий (повний) параметр регресії. у=а1+b1x або у=b0+b1x

Лінійна регресивна однофакторна модель.

Способи побудови регресивної моделі:

1. метод натягнутої митки.

2. Розвиток множини системи з двох рівнянь.

3. Метод усереднених інтервалів

4. Метод найменших квадратів

Суть побудови лінійної моделі в тому:

Щоб знайти таке значення невідомих параметрів, які будуть задовольняти це рівняння найкращим чином. Інакше кажучи – потрібно знайти найбільш імовірні значення невідомих параметрів. Оскільки yi-Aixijb0ib1 = Ɛi

Принцип найменших квадратів – сума квадратів відхилень Ɛі буде найменшою

U = Ɛ[yi – A(xijb0ib1)] =min (1)

Це можливо якщо існують розв’язки рівнянь.

Немай

Задача 3.

Зведення лінійної регресії до нелінійної.

Перетворення, що перетворюють лінійну регресію до нелінійної (її параметри позначені штрихами)

Формули для обчислення параметрів А і В лінійної регресії.

Залишити формули обчислення параметрів А і В, для функцій приведених в таблиці (стр22) при лінеаризованих переттворяних.

1) Гіперболічна регресія

; ; a=a`; b=b

Має

Рівняння гіперболічної регресії, матиме вигляд

Степенева регресія

y = ax^b

x`=lgx; y`=lgy; a=10<sup>a`</sup>; b=b`

y=10^{a`</sup> * x<sup>b`}

Понятникова регресія

y=ab^x

x`=x; y`=lgy; a=10^{a`</sup>; b=10<sup>b`}

Y=10^{a`</sup>*(10<sup>b`x})

Експоненційна регресія

X=

Y=ae^bx

X`=x; y`=lny; a=e<sup>a`</sup>;b=b`

Y=e^{a`</sup> * e<sup>b`x} = e

Логарифмічна регресія

Y=a+blgx

X`=lgx; y`=y; a=a`;b=b`

Y=a`+b`Elgx

Параболічна регресія

Y=a+b₁x+b₂x²

Параметри А1,В1,С1

Находимо системи рівнянь

a_n+b₁Ex+b₂Ex²=Ey

aEx+b₁Ex²+b₂Ex³=Exy

aEx²+b₁Ex₃+b₂Ex⁴=Ex²y

Полінаміальна регресія.

Y= a+b₁x+b₂x²+…+b_mxⁿ

C₀a+c₁b₁+…+c_mb_m=d₀

C₁a+c₂b₁+…+c_m+1=d₁

….

C_ma+c_m1b₁+…+c_2mb_m=d_m, де

Ci = ; j=0.1.2…2m

, k=1.2…m

X²=x₂, x³=x₃;…;x^m-=x_m, тоді

Y=a+b₁x₁+b₂x₂…b_nx_m;

Для кожної регресії необхідно розрахувати коефіцієнт кореляції

R=0.7 до 1

Задача 2.

Розподілити ресурси між підприємствами на початку кожного року таким чином.

Читайте також:

1. II. Будова доменної печі (ДП) і її робота
2. III. Практична частина.
3. IV. Практична робота.
4. IV. Практична частина
5. VI. Домашня робота.
6. VI. Практична робота .
7. VI. Практична робота .
8. VI. Практична робота.
9. VI. Практична робота.
10. VI. Практична робота.
11. VI. Практична робота.
12. VI. Практична робота.

Переглядів: 752