Здесь можно найти учебные материалы, которые помогут вам в написании курсовых работ, дипломов, контрольных работ и рефератов. Так же вы мажете самостоятельно повысить уникальность своей работы для прохождения проверки на плагиат всего за несколько минут.

ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ 

 

Здравствуйте гость!

 

Логин:

Пароль:

 

Запомнить

 

 

Забыли пароль? Регистрация

Повышение уникальности

Предлагаем нашим посетителям воспользоваться бесплатным программным обеспечением «StudentHelp», которое позволит вам всего за несколько минут, выполнить повышение уникальности любого файла в формате MS Word. После такого повышения уникальности, ваша работа легко пройдете проверку в системах антиплагиат вуз, antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru. Программа «StudentHelp» работает по уникальной технологии и при повышении уникальности не вставляет в текст скрытых символов, и даже если препод скопирует текст в блокнот – не увидит ни каких отличий от текста в Word файле.

Результат поиска


Наименование:


контрольная работа Решение математических задач

Информация:

Тип работы: контрольная работа. Добавлен: 20.11.2012. Сдан: 2012. Страниц: 6. Уникальность по antiplagiat.ru: < 30%

Описание (план):


Задача  1
     По  данным таблицы (1) построить уравнение  парной линейной регрессии:
№ п/п 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
у - издержки обращения по отношению к товарообороту 10,0 9,0 7,5 6,0 6,3 5,8 5,4 5,4 5,2 5,0 6,0 5,5
х-товарооборот 7 10 15 20 30 45 60 65 90 120 125 140

 
    Дать  содержательную интерпретацию коэффициентов  регрессии построенных моделей. Для построенного уравнения вычислить:
    1)  коэффициент корреляции;
    2)  коэффициент детерминации:
    3)  дисперсионное отношение Фишера;
    4)  стандартные ошибки коэффициентов  регрессии;
    5)  t-статистики Стьюдента;
    6)  доверительные границы коэффициентов  регрессии.
    Все вычисления провести с использованием расчетных формул, а также с  помощью режима Регрессия модуля Анализ данных надстройки «Пакет анализа». Результаты, полученные по формулам и с помощью «Пакета анализа», сравнить между собой. 

    Решение с помощью табличного процессора Excel.
    1. Ввод исходных данных.
    2.  Подготовка данных и оформление  их в виде табл. 1.2 для расчета  оценок коэффициентов регрессии.
      

    3.Расчет  коэффициента регрессии: 
        

b1= 342,13-60,58*6,43 = - 0,022;
5770,75-60,582

 
 
      b0 = 6,43 – (-0,022)*60,58 = 7,784; 
 

     Построенная модель может быть   записана в  следующем виде:
У=7,784+(-0,022)х
Коэффициент регрессии b1 этой модели показывает, сто в среднем увеличение товарооборота приводит к уменьшению издержек обращения на 0,022 у.е.
     4. Расчет коэффициента корреляции  и детерминации: 

     ?x = = 45,835;
     ?у = = 1,502;
    r = -0,022 * 45,835 = - 0,685;
    1,502

 
     D = (- 0,685)2 * 100% = 46,890 %
     5. Рассчитаем дисперсионное  отношение  Фишера:
    Fрасч = -0,6852 *10 = 8,382;
    (1 – (- 0,685)2)

 
 
     Сравнение расчетного значения F- критерия с табличным F1;10 =4,96  для 95 %-ного уровня значимости позволяет сделать вывод об адекватности построенной модели.
     6. Расчет стандартных ошибок по  формулам , в которых используется средняя квадратическая ошибка Sост , вычисленная в соответствии с данными таблицы:
    Sb0 = Sост *  
    n ?x

     Sb0 = 1,230*263,152 / 45,835*12 = 84,762 ;
    Sb1= Sост
    ?x

 
     Sb1 = 1230 / 45,835* =  0,093;
     7. Расчет доверительных границ  для коэффициентов уравнения  регрессии
     ? b0 = 2,2281*84,762 = 188,86 ;
           ? b1 = 2,2281*0,093 = 0,207 
           7,784 - 188,86 ? b0 ? 7,784 + 188,86
                     -181,076 ? b0 ? 196,644
            -0,022 – 0,207 ? b1 ? -0,022 + 0,207
                        - 0,229 ? b1 ? 0,185
        8. Построение линейного уравнения регрессии и расчет всех его характеристик с помощью «Пакета анализа» табличного процессора Excel.
         Получаем:
 

    = ? (y – y) = 1,230
    n – m - 1

 
 
Получаем:

      Рассмотрим  показатели, объединенные названием  Регрессионная статистика (см. ВЫВОД ИТОГОВ к примеру расчета).
      Множественный   R - корень квадратный из коэффициента детерминации.
      R - квадрат - коэффициент детерминации R2.
      Нормированный   R-квадрат - приведенный коэффициент детерминации R2.
      Стандартная ошибка - оценка s для среднеквадратического отклонения.
      Наблюдения - число наблюдений п .
      Перейдем  к показателям,  объединенных названием  Дисперсионный анализ (см. ВЫВОД ИТОГОВ к примеру расчета).
      Столбец df - число степеней свободы. Для строки Регрессия показатель равен числу независимых переменных.
      Столбец SS - сумма квадратов отклонений.
      Столбец MS — дисперсия на одну степень свободы.
      Столбец  F - значение  Fc, равное  F-критерию Фишера.
      Столбец значимость F - значение уровня значимости, соответствующее вычисленной величине F-критерия и равное вероятности   P(F)> Fc), где F - случайная величина, подчиняющаяся распределению Фишера. Если вероятность меньше уровня значимости ? (обычно а = 0.05), то построенная регрессия является значимой.
      Столбец Коэффициенты - вычисленные значения коэффициентов расположенных сверху-вниз.
      Наличие чередующихся положительных и отрицательных значений невязок на графике остатков (невязок) является косвенным признаком отсутствия систематической ошибки (неучтенной независимой переменной) в построенном уравнении регрессии.
    Сравнение результатов, полученных с помощью расчетных формул, с результатами применения инструментальных средств Excel (см. Вывод итогов к заданию) показывает их полную идентичность, что свидетельствует о правильном понимании метода построения линейных регрессионных уравнении и методики оценки его качества.
Задача 2
     На  приобретение оборудования для нового производственного участка  выделено 30 тыс. ден. ед. Оборудование должно быть размещено на площади, не превышающей 70 м2. Предприятие может заказать оборудование двух видов: более мощные машины типа А стоимостью 7 тыс. ден. ед., требующие производственные площади 6 м2 ( с учетом проходов) и дающие 10 тыс. ед. продукции за смену,  и менее мощные машины типа Б стоимостью 2 тыс. ден. ед., занимающие  площадь 12 м2 и дающие за смену 5 тыс. ед. продукции. Машин типа А можно заказать не более 4 ед. Найти оптимальный вариант приобретения оборудования, обеспечивающий максимум общей производительности нового участка.
Составить экономико-математическую модель двойственной задачи, решить исходную и двойственную задачи, используя надстройку Excel Поиск решений. 

РЕШЕНИЕ:
Пусть:  Х1-  количество оборудования типа А;
          Х2 – количество оборудования типа Б;
Таблица (2)
Тип оборудования Стоимость, тыс. ден. ед. Площадь, м2 Производительность, тыс. ед.
А 7 6 10
Б 2 12 5
требования 30 70  

 
     Задача  имеет следующую математическую модель:
 Модель  прямой задачи:
 F = 10x1 + 5x2 > max
  7x11 + 2x12 ? 30;
  6x21 + 12x22 ? 70;
  Хi ? 0, i = 1,2;
  х1 ? 4;
  хi – целое. 

Модель  двойственной задачи:
F = 30у1 + 70у2 > min
  7y11 + 6y12 ? 10;
  2y21 + 12y22 ? 5;
   Уi ? 0, i = 1,2;
     Пусть модель двойственной задачи на листе Excel размещены следующим образом:

 

Результат решения:
Х1=0; х2=0; х2=191,25 Fmin=30.

     В отчете ПО РЕЗУЛЬТАТАМ приведены  значения неизвестных и функции, а также данные о выполнении ограничений.
Задача 3  

     На  двух складах А1 и А2 находится по 100 т горючего. Перевозка одной тонны горючего со склада А1 в пункты назначения В1, В2, В3, соответственно стоит 1, 3 и 5 ден. ед., а перевозка одной тонны со склада А2 в те же пункты – соответственно 2, 5 и 4 ден. ед. В каждый пункт надо доставить по одинаковому количеству тонн горючего, при котором транспортные расходы будут наименьшими. 

РЕШЕНИЕ:
    Составим таблицу (3):
 
Склады Пункты  назначения (склады) Запасы
В1 В2 В3  
А1 1 3 5 100
А2 2 5 4 100
спрос 66,667 66,667 66,667  

 
     Данная  транспортная задача закрытого типа, так как сумма запасов горючего у поставщиков равна сумме  спроса потребителей

 

     Запишем математическую модель закрытой транспортной задачи (запас горючего у поставщиков равняется суммарному спросу потребителей):
и т.д.................


Перейти к полному тексту работы


Скачать работу с онлайн повышением уникальности до 90% по antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru


Смотреть полный текст работы бесплатно


Смотреть похожие работы


* Примечание. Уникальность работы указана на дату публикации, текущее значение может отличаться от указанного.