Файл: Варианты контрольной работы.docx

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 04.05.2024

Просмотров: 103

Скачиваний: 0

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

СОДЕРЖАНИЕ

Варианты контрольной работы

Примеры решения задач

2. Регрессионный анализ. Регрессионный анализ есть статистический метод исследования зависимости случайной величины Y от переменных X j(j=1,2,...k), рассматриваемых в регрессионном анализе как kнеслучайных величин, независимо от истинного закона распределения Xj . YОбычно предполагается, что случайная величина Y имеет нормальный закон распределения с условным математическим ожиданием  (X1,X2 ,...,Xk), являющимся функцией от аргументов Xj, и постоянной, не зависящей от аргументов дисперсией 2 . Пусть из генеральной совокупности (Y,X1 ,X2 ,...,Xk)берется выборка Yобъемом n(yi,x1i,x2i,...,xkn)i 1,k. Требуется по выборке найти оценку уравнений регрессии  (X1,X2 ,...,Xk)и исследовать его свойства. Вид функции выбирают заранее, наиболее часто встречающиеся: Y Линейная  0 1X1 2 X2 ...kXk; Полиномиальная     X  X2 ... Xk; Y 0 1 2 k Степенная (логарифмически-линейная)    X1  X2 ...XK Y 0 1 2 k Линейная двумерная модель. Необходимо найти оценку двумерного линейного уравнения регрессии:Y 0  1X y b0  b1x ei. (1)Для оценки неизвестных параметров 0 и 1 из двумерной генеральной совокупности (X,Y)берется выборка объемом n, где ( yi,xi) результат i-того наблюдения ( i 1,2,...,n). Оценку 0 и 1 производится с помощью метода наименьших квадратов (МНК).Согласно МНК, в качестве оценок неизвестных параметров 0 и 1 следует братьтакие значения выборочных характеристик b0 и b1 , которые минимизируют сумму квадратов отклонений: nQ (y b bx)2  min.  i 0 1 i  i1 0 1Исследуя функцию Qна минимум, получим:  Q 0 Q 2(y b bx) 0 b bi 0 1 i b0n b1 xi  yi   0  0  2(2)  Q 0Q 2(y b bx)x 0 b0  xi b1 xi  yixi bbi 0 1 i i  1  1 i i i i;Решая эту систему уравнений, например, методом Крамера получаем: b0  yi x2   x xyb1 nxiyixiyi(3) i i i in x2  ( x)2 n x2  ( x)2 ????Оценка ????2 остаточной дисперсии 2 имеет вид: ????2 = 1∑????(????− ????− ???? ???? )2(4) ???? ????−2????=1 ????0 1 ???? Проверказначимостиинахождениеинтервальныхоценоккоэффициентоврегрессии Для проверки соответствия уравнения регрессии экспериментальным данным. В MS Excel для этих целей рассчитывается Значимость F. Если Значимость F < α. принятого в задаче, то модель соответствует экспериментальным данным. Для проверки значимости коэффициентов регрессии В MS Excel для этих целей рассчитывается P-значение. Если Р-значение < α. принятого в задаче, то коэффициент регрессии значим.Если значим коэффициент регрессии b1, то значимо и уравнение регрессии. Линейная множественная модель. Рассмотрим общий случай линейной регрессии, когда условное математическое Y ожидание есть функция kпеременных: Y 0 1X1 2 X2 ...kXk. В матричном виде это уравнение примет вид: Y X , где Y- вектор-столбец наблюденийразмерности ( n  1); X- матрица факторных признаков размерности ( n  ( k  1));  - вектор неизвестных параметров размерности ((k 1) 1).Оценка МНК вектора  имеет вид:b XT X1 XT Y, где XT- транспонированная матрица Х, XT X1 - матрица, обратная матрице XT X.Несмещенная оценка остаточной дисперсии: ????2 = 1(???? − ????????)????(???? − ????????), ???? ????−????−1ПримеррешениязадачилинейнойдвумернойрегрессииНа основании выборочных данных по 20 туристическим фирмам о затратах на рекламу (Х) и количества туристов, воспользовавшихся услугами фирмы (Y), представленных в таблице, вычислить статистические характеристики двумерной линейной регрессионной модели. Определите соответствие модели экспериментальным данным и значимость регрессионной модели. Определите доверительные интервалы коэффициентов регрессии. Уровень значимости равен 5%. X 8,1 8,2 8,6 9,2 9,4 9,5 9,8 9,9 10,1 10,3 Y 800 850 720 850 800 880 950 820 900 1000 X 10,4 10,5 10,6 11,2 11,3 11,7 11,9 12,4 12,5 12,7 Y 920 1060 950 900 1200 1150 1000 1200 1100 1000 Решение:Построение уравнения линейной регрессии. Для построения линейной регрессии воспользуемся макрофункцией Регрессия (рис. 1). Для макрофункции Регрессия важно, чтобы группирование переменных было по столбцам.Входные интервалы переменных Х и Y вводим вместе с названиями и ставим флажок в поле Метки, чтобы показать, что в первой строке стоят названия переменных. Отмечаем выходной интервал и ставим флажок в графике подбора, на котором отображается корреляционное поле, включающее экспериментальные данные и регрессионную модель. Рис. 1. Макрофункция Регрессия.Выходной интервал содержит 3 таблицы (рис. 2). В первой таблице отражается коэффициент корреляции ρ, коэффициент детерминации R2, нормированный коэффициент детерминации ????2 и стандартная ошибка ???? .норм ???? Рис. 2. Нахождение линейной регрессии.Во второй таблице проводится анализ соответствия модели экспериментальным данным. В третьей таблице представлена информация о коэффициентах регрессии, их значимости и доверительных интервалах.Выводы: норм????2 <0.7 связь между переменными слабая.  ????е=85,07. Значимость F< 0,05, следовательно, модель соответствует экспериментальным данным. Р-значение для коэффициента b0 больше α=0,05, следовательно, коэффициент незначим. Р-значение для коэффициента b1 меньше α=0,05, следовательно, коэффициент значим. Значимость коэффициента b1 свидетельствует о значимости регрессионной модели. Уравнение регрессии имеет вид: ????̃ = 139,29 + 78,08????  Доверительные интервалы ????0 ∈ [−171,54; 450,11] и ????1 ∈ [48,48; 107,68]Примеррешениязадачимножественной линейнойрегрессии.В таблице приведены результаты работы 27 предприятий:

3. Задачи линейного программирования.

4. Двойственные задачи линейного программирования

3. Двумерные задачи линейного программирования

Инвестиционный анализ. Сравнение инвестиционных проектов

Практические задания

Регрессионный анализ

Задачи линейного программирования.

Двойственные задачи линейного программирования

Транспортная задача.

Составление инвестиционной программы

задачи.

При наборе графика работы персонала учитывается пять рабочих дней и два выходных в неделю. Все рабочие графики вводятся в массив (B2:H8), причем «1» означает рабочий день графика, а «0» - выходной. Так первый график, представленный в столбце В, имеет два выходных в понедельник и вторник и 5 рабочих дней со среды по воскресенье. Массив (B1:H1) соответствует переменным задачи, т.е. количеству сотрудников работающих по определенному графику.

В ячейке I2 вводится формула СУММПРОИЗВ($B$1:$H$1;B2:H2), рассчитывающая количество сотрудников, работающих в понедельник (рис. 10). Аналогичные формулы вводятся и в ячейках I3:I9.



Рис. 10. Ввод левой части ограничений.

Для расчета общего количества сотрудников вводится формула СУММ(В1:Н1) в ячейку I1.

Граничные условия и ограничения вводят аналогично предшествующей задаче с помощью диалоговых окон Добавить в окне В соответствии с ограничениями. Целевую ячейку устремляют к минимуму. Метод решения – Поиск решения лин. задач симплекс-методом, установить флажок в поле Сделать переменные без ограничений неотрицательными (рис. 11).




Рис. 11. Окно «Поиск решения» задачи.

Решение задачи представлено на рис. 12.



Рис. 12. Решение задачи.

В данном примере можно использовать ограничение целых чисел, если дробное число сотрудников недопустимо. Можно добавить ограничение на общее число сотрудников:



????

????=1

???????? Х,


где Х максимально допустимое число сотрудников фирмы.

Например, ограничение на целочисленность можно добавить с помощью окна ввода ограничений (рис. 13)



Рис. 13. Добавление ограничений на целочисленность.
Решение данной задачи показывает, что распределение сотрудников по рабочим графикам следующее:

  • по 6 сотрудников работают по рабочим графикам с выходными в понедельник-вторник, среда-четверг и четверг-пятница,

  • по 4 сотрудника работают по графикам с выходными вторник-среда и воскресенье-понедельник,

  • 8 сотрудников имеют график работы с выходными в пятницу-субботу

  • и график с выходными в субботу-воскресенье не имеет никто из сотрудников. Всего фирме требуется 34 сотрудника, еженедельные затраты на заработную плату

13600 руб.




Рис. 14. Решение задачи с учётом целочисленности переменных.

4. Двойственные задачи линейного программирования


Решение двойственной задачи можно найти, решая двойственную задачу линейного программирования или, решая прямую задачу линейного программирования, дополнительно потребовав в окне «Результаты поиска решения» два типа отчетов:

«Результаты»и «Устойчивость» (рис. 1), которые открываются на отдельных дополнительных листах книги Excel.



Рис. 1. Выделение типов отчетов для решения двойственной задачи.

Найдем двойственную задачу к прямой задаче, рассмотренной в п. 1.

Отчетпорезультатам. Отчет по результатам состоит из трех таблиц (рис. 2):

  1. таблица 1 содержит информацию о целевой функции, в нашем случае оптимальное значение целевой функции равно 96 руб.;

  2. таблица 2 содержит информацию о значениях переменных, полученных в результате решения задачи: ???? = (12, 8);

  3. таблица 3 показывает результаты оптимального решения для ограничений и граничных условий.



Рис. 2. Отчет по результатам

Если ресурс используется полностью, т.е. ресурс дефицитный, то в графе "Состояние" соответствующее ограничение указывается как "привязка"; при неполном использовании ресурса, т.е. ресурс недефицитный, в этой графе указывается
"без привязки".

В графе "Значение ячейки" приведены величины использованного ресурса. В графе "Допуск" показана разность между значением использованных ресурсов в найденном оптимальном решении и количеством ресурсов на складе, т.е. указано неиспользованное количество недефицитного сырья. Так, третьего ресурса использовано только 8 ед., неизрасходованным осталось 2 ед. сырья, которое осталось лежать на складе. Из этого следует, что запас недефицитного третьего ресурса можно уменьшить на 2 ед.и это никак не повлияет на оптимальное решение. Аналогично можно уменьшить на 6 ед. и четвертое недефицитное сырье.

Отчетпоустойчивости.Отчет по устойчивости состоит из двух таблиц (рис.

  1. Таблица 1 содержит информацию, относящуюся к переменным.

    1. Результатрешениязадачи: ???? = (12, 8).

1. Приведённая стоимость, которая показывает, на сколько изменится значение целевой функции в случае принудительного включения единицы этой продукции в оптимальное решение. В нашем случае оба вида продукции входят в оптимальный план, поэтому нормированная стоимость нулевая.

  1. Коэффициенты целевойфункции???? = 4????1 + 6????2.

  2. ДопустимыезначенияприращенияцелевыхкоэффициентовΔ????????,при которых сохраняется первоначальное оптимальное решение прямой задачи. Например, допустимоеувеличение цены на первый товар составляет 8 руб./шт., а допустимое уменьшение – 2руб./шт. (строка 9 на рис. 3). Это означает, что если цена на первый товар возрастет более чем на 8 руб./шт., например, станет равной 14 руб./шт., то оптимальное решение изменится. Анализируя предельные изменения цены на товары, мы получаем, что оптимальное решение прямой задачи не изменится, если цена на продукцию не превысит заданных пределов:


{2 ????1 12.

4 ????2 14



Рис. 3. Отчет по устойчивости.

Примечание.При выходе за указанные в отчете по устойчивости пределы изменения цен оптимальное решение может меняться как по номенклатуре выпускаемой продукции, так и по объемам выпуска (без изменения номенклатуры).

Таблица 2 (см. рис. 3) содержит информацию, относящуюся к ограничениям.

  1. Величинаиспользованныхресурсовв графе "Окончательное значение" и величина ресурсов на складе в графе "Ограничение правая сторона". Анализ двух граф иллюстрирует, что первый и второй ресурс использованы полностью, третий и четвертый ресурс не полностью.

  2. Ценность дополнительной единицы i-го ресурса (теневая цена)– оптимальное решение двойственной задачи.????* = (1,6; 1,2; 0; 0). Следовательно, первый и второй ресурсы дефицитные, а третий и четвертый недефицитные. Первый ресурс является наиболее дефицитным, поэтому увеличение первого сырья на единицу увеличит

максимальную прибыль на 1,6 руб., а увеличение на единицу второго сырья – на 1,2 руб. Отсюда вывод: в первую очередь выгодно увеличивать количество первого ресурса.

  1. ПредельныезначенияприращенияресурсовΔ????????. В графах «Допустимое Уменьшение» и «Допустимое Увеличение» показывается, на сколько можно уменьшить (устранить излишек) или увеличить (повысить минимально необходимое требование) ресурс, сохранив при этом оптимальное решение двойственной задачи. Анализируя предельные изменения ресурсов, мы получаем, что оптимальное решение двойственной задачи не изменится, если изменение ресурсов не превысит заданных пределов: