Файл: Коломников, В. П. Динамика объемов и продолжительности производства продукции.pdf

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 30.10.2024

Просмотров: 50

Скачиваний: 0

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

при С = 10-(§г & ^

)

и Т . Д . ;

С “в > 4 г7

сплошной интервал фактор-факторов,

составляющих регрессию

Sw , все факторы кото-рого

представляют попарное произведение между собой фак­ торов этого интервала без произведения самого на

себя

и повторений

произведения

последующего ф уто­

ра на

предыдущий,

так как это

уже имело место в

свое время при произведении предыдущего на последую­

щий.

Интервал Cos ,$7]

должен

лежать внутри регрес­

сий

St , Su } S?, если, они присутствуют вместе

с регрес­

сией

 

в полной регрессии, т„е.

имеют

сов­

местно с

при

данном значении

параметра

с.

Например,

при с = 4

должно быть

 

 

^ >

при

с = 3

- ( 1^

5г & S3)

,

наконец,

при

с - 7

- (l^8f 4§7^S,)

 

- означает, что находящаяся

в

плюсовой

клетке регрессия

или

включает

в себя @

факторов, состоящих как из преобразованных, так и из

непреобразованных факторов. В этом

отличие /

от И .

Если речь идет о регрессии

 

,

то

£

олицетворяет

собой

(S 3 -U £ -+ l)

преобразованных

факторов интерва­

ла

 

и

 

 

* 1)

непРе°бразованных факто­

ров при условии,

что 1*

 

$ &

Если дело

каса­

ется

регрессии

 

,

то

£

по дразумевает

 

 

преобразованных факторов сплошного

и н т е р в а л а $$■]

и n - (S s -

+■!)

 

оставшихся

неизменными факторов,

могущих лежать

 

по разные

стороны

интервала,

если

u S ^ 8s ^e.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Относительно

 

табл.

5 сделаем

добавочные пояснения

1.

При с = 0

выбирается

либо регрессия S#

, либо

(см.

знаки

+ .,+ ). Это

зависит только от того,

равны ли нулю параметры 3 , h

 

(подробно смысл каж­

дого параметра см. далее).

Когда

выбирается

,

то

следует положить

б Ф О ,

h = о ,

а

во

втором случае

 

ИФО,

6 = 4=0,

 

 

 

 

 

 

 

 

2.

Регрессия

 

сама

по

себе

без

сочетания

с

какой-либо из регрессий

St

} 5ц , S г

не

выбирается.

Регрессия •5^

выбирается

при нулевых значениях

 

входных параметров

 

 

 

 

 

 

 

 

- 37 -


 

Если

же все

эти

параметры равны

нулю,

кроме ^Ф-Oj

а 0[ принимает

значение

 

 

 

то

мы

имеем

ре­

грессию

SK 7 а не

5^. .

Совпадение S^

с S t

происхо­

дит, когда все указанные параметры, включая и

 

с/,

задаются нулевыми, Регрессия St

нужна,

когда

к

уравнению прямой нужно "добавить"

другие

функции.

 

3 .

При всех допустимых

значениях

параметра с,

кроме

с = 1 0 , после

выполнения

требований

параметра

d

выполняются требования

параметров

0 , 3 } У.

Поэто­

му параметр fa

при

0 *=

10 имеет

дело

с

уже

пре­

образованными

( d Ф О)

или непреобразованными (3 = Q )

фактор-факторами.

Когда же С =10,

то регрессия

включает в себя возведенные в степень

h

фО исход­

ные факторы, не взирая на значения параметра

d .

В

этом

отличие

13-го

варианта

 

(с = 10)

от

4 -го (с = -1 ) .

 

Схематично

общий

вид регрессии

S

 

можно

пред­

ставить

следующим

образом:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

С 4 0

 

 

I

t o

 

 

h t O

 

 

 

 

сиг

 

 

St

 

<~(t]

 

 

 

 

 

- ( t

+ K + t )

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

i

4

4

 

 

4

4

 

 

4

d6

 

 

S7

 

Здесь стоящие в правом верхнем углу обозначения

говорят

о том, когда данная

регрессия

будет

при­

сутствовать в полной

регрессии

S m .

Наличие

 

плю­

сов подразумевает, что удовлетворяются соответствую­

щие

значения параметров, указанные в данной схеме.

Изображение О М 2

означает: "при значениях парамет-|

ра с,

для которых

регрессия S ^

имеет "+ " . Нижние

8^ [О =t)?J свидетельствуют о тех

факторах, с которыми

имеет

дело данная регрессия, a ( t + K) или (t+ K + 7 j

о тех

регрессиях,

которым принадлежат эти факторы.

Для иллюстрации возможности программы приведем несколько видов функций, параметры которых опреде­ ляются ею на базе метода наименьших квадратов.

В скобках указываются значения соответствующих вход­ ных параметров.

- 38 -

v


"Чистая" множественная линейная регрессия

( с - d * J - 4 T ~ h - Sv - o ; V= iT ? ),

 

S = S + Z L 8, x , = S. + S ^ .

 

 

°m

о f n

L

1 0

t

 

 

"Полная" линейная регрессия.

г

л

( c ^ t e S - ^ - S ^ o ; « - г в ; Ss - 1; o ^ ? ) t

$>m = &0 +St + 7 - X I

9с, X~^i ~^сс

+

 

£=/ K=iH

 

 

 

"Чистый" полином третьей степени

 

( с = 2 ; d = 0;

f * 4; *f=2 ) h = 1; o r S

^ S ^ 1 - S f b ^ e -

Ss =S 7 = o ).

^

 

^

 

 

% ^ s £ b * i + Z .P i x -\+Z.*i *?■ -4* V V S .

 

i=I

i' =!/

L>'- /

 

 

"Полная" параболическая регрессия

 

( c * 4 ; d » 0 ; 3 = 4 ;

4>=2) h = 0 ; S = o3 = S = f ;

 

S ^ S ^ I - J

~Ss ‘ 0) ,

 

 

 

sm - Ь * £ $ Х ;

 

 

 

 

 

С-/

 

l =/

i =j k=ih

 

= ^o +^t *^K+ Sw

 

 

 

 

"Чистая" гиперболическая регрессия

( d * /; С = Jf= / = fi = Sj =0 ; >1=1,7),

~ 1l[& o

6i X ih ~ j[^ ° * ^ 1

 

Регрессия, представляющая собой гибрид линейной,

гиперболической функции с

квадратными

корнями

( С = 2 ; d = 0;

 

 

9*r7s;Ss =S7 * o ) ,

Sm ~4> * Z - 4 '

/-Г/У.

f ^ - i

~

b S 7 '

/ —/

;_X

 

 

- 39 -


Мультипликативная функция Кобба-Дугласа

е

=а П X,-

а , - а f c x <.f i '

которую можно линеаризовать путем логарифмирования

е

вп

net

,

 

L =/

 

образуется

при С =Oj d = Z ' }

3 =2 j 4 = 0 j h = S = & y = 0 ■

U ~Ч} 1 )

 

>

Г д е в0 -£ п < Х .

Кинетическая производственная функция, относящая­ ся к классу трансцендентных функций, т.е.

посредством логарифмирования приводится к виду

 

e n ^ r e n % X X i x ‘ '

 

 

 

 

1=

1

 

 

 

где

U - функция

Кобба-Дугласа.

<•

г

__

 

c = i - d = l ; S = 2 ; Ч = о i h = 0 ;d ,= S ; §г =1;

 

.

 

Регрессия, образующаяся на экспоненциальной кри-

вой, т.е .

 

 

.

 

 

 

и

/ * о +

Г Л х 0

 

 

 

 

J3 = С

<-=!

'

 

 

линеаризуется посредством логарифмирования данных, относящихся к фактор-функции

Она представляет собой в нашем случае

Sm Ч

, С“ >;* - г ; з - Y - h - f a o ; t - i , ? .

- 40 -