Учебная работа № 88646. «Контрольная Задача 4-1 эконометрика

1 Звезда2 Звезды3 Звезды4 Звезды5 Звезд (Пока оценок нет)
Загрузка...

Учебная работа № 88646. «Контрольная Задача 4-1 эконометрика

Количество страниц учебной работы: 7
Содержание:
«Задача № 4-1
Из четырёх видов основных материалов (медь, цинк, свинец, никель) составляют три вида сплавов латуни: обычный, специальный и для художественных изделий. Цены единицы веса меди, цинка, свинца и никеля составляют 8, 6, 4 и 10 руб., а единицы веса сплава, соответственно, 20, 30, 40 руб.
Сплав для художественных изделий должен содержать не менее 6% никеля, не менее 50% меди и не более 30% свинца; специальный – не менее 4% никеля, не менее 70% меди, не менее 10% цинка и не более 20% свинца. В обычный сплав компоненты могут входить без ограничений.
Производственная мощность предприятия позволяет выпускать (за определённый срок) не более 400 ед. веса обычного сплава, не более 700 ед. веса специального сплава и не более 100 ед. веса декоративного сплава.
Найти производственный план, обеспечивающий максимальную прибыль.

Задача № 4-2
Механический завод при изготовлении трёх разных типов деталей использует токарные, фрезерные и строгальные станки. При этом обработку каждой детали можно вести тремя различными технологическими способами.
В табл. № 5 указаны ресурсы (в станко-часах) каждой группы станков, нормы расхода времени при обработке детали на соответствующем станке по данному технологическому способу и прибыль от выпуска единицы детали каждого вида.
Таблица № 5
Детали I II III Ресурсы времени
Технологические способы 1 2 3 1 2 3 1 2 3
Станки Токарный 0,4 0,9 0,5 0,5 0,3 – 0,7 – 0,9 250
Фрезерный 0,5 – 0,4 0,6 0,2 0,5 0,3 1,4 – 450
Строгальный 0,3 0,5 0,2 0,4 1,5 0,3 – 1,0 0,5 600
Прибыль 12 18 30
Составить оптимальный план загрузки производственных мощностей, обеспечивающий максимальную прибыль при условии выполнения соотношения между количеством деталей различных типов 1:2:1.

»

Стоимость данной учебной работы: 585 руб.Учебная работа № 88646.  "Контрольная Задача 4-1 эконометрика
Форма заказа готовой работы

    Укажите Ваш e-mail (обязательно)! ПРОВЕРЯЙТЕ пожалуйста правильность написания своего адреса!

    Укажите № работы и вариант


    Соглашение * (обязательно) Федеральный закон ФЗ-152 от 07.02.2017 N 13-ФЗ
    Я ознакомился с Пользовательским

    соглашением и даю согласие на обработку своих персональных данных.


    Подтвердите, что Вы не бот

    Выдержка из похожей работы

    Х

    Y

    0,5

    1,9813

    0,6

    2,2809

    0,7

    2,3182

    0,8

    2,8358

    0,9

    2,8962

    1

    3,2425

    1,1

    3,9918

    1,2

    4,6459

    1,3

    6,0938

    1,4

    7,6587

    1,5

    10,8872

    Оценить полученную точность аппроксимации,
    Решение,
    Сведем исходную задачу к линейной задаче МНК, для этого сделаем подходящую замену переменных,
    Так как исходная зависимость имеет вид , то прологарифмировав исходное неравенство и введя новые переменные:
    t = х3; A = lna; lny = s
    Получаем задачу об определении коэффициентов линейной зависимости s = A + bt,
    Рассчитаем параметры A и b уравнения линейной регрессии s = A + b·t, Для расчетов заполним таблицу,

    №п/п

    Х

    Y

    t

    s

    st

    t2

    1

    0,5

    1,9813

    0,125

    0,684

    0,085

    0,016

    2,139099

    0,079644

    2

    0,6

    2,2809

    0,216

    0,825

    0,178

    0,047

    2,238269

    0,018691

    3

    0,7

    2,3182

    0,343

    0,841

    0,288

    0,118

    2,384403

    0,028558

    4

    0,8

    2,8358

    0,512

    1,042

    0,534

    0,262

    2,593766

    0,08535

    5

    0,9

    2,8962

    0,729

    1,063

    0,775

    0,531

    2,889769

    0,00222

    6

    1

    3,2425

    1

    1,176

    1,176

    1,000

    3,307309

    0,019987

    7

    1,1

    3,9918

    1,331

    1,384

    1,842

    1,772

    3,899985

    0,023001

    8

    1,2

    4,6459

    1,728

    1,536

    2,654

    2,986

    4,752538

    0,022953

    9

    1,3

    6,0938

    2,197

    1,807

    3,971

    4,827

    6,002888

    0,014919

    10

    1,4

    7,6587

    2,744

    2,036

    5,586

    7,530

    7,882513

    0,029223

    11

    1,5

    10,887

    3,375

    2,388

    8,058

    11,391

    10,79286

    0,008665

    Итого

    11

    48,832

    14,3

    14,782

    25,149

    30,478

    0,333

    Среднее

    1

    4,439

    1,3

    1,344

    2,286

    2,771

    — линейное уравнение регрессии
    Можно было воспользоваться MS Excel, Анализ данных — Регрессия
    ,

    ВЫВОД ИТОГОВ

    Регрессионная статистика

    Множественный R

    0,997054

    R-квадрат

    0,994116

    Нормированный R-квадрат

    0,993462

    Стандартная ошибка

    0,044122

    Наблюдения

    11

    Дисперсионный анализ

     

    df

    SS

    MS

    F

    Значимость F

    Регрессия

    1

    2,960104

    2,960104

    1520,53

    2,38E-11

    Остаток

    9

    0,017521

    0,001947

    Итого

    10

    2,977625

     

     

     

     

    Коэффициен-ты

    Стандартная ошибка

    t-статистика

    P-Значение

    Нижние 95%

    Верхние 95%

    Y-пересечение

    0,695131

    0,021301

    32,63388

    1,17E-10

    0,646945

    0,743317

    Переменная X 1

    0,498998

    0,012797

    38,99398

    2,38E-11

    0,470049

    0,527946

    Перейдем обратно к начальным данным:
    A = lna; следовательно,
    Получим:
    Оценим полученную точность аппроксимации,
    Так как полученная точность менее 5%, то модель достаточно точная,
    Задача 2,16, Построение однофакторной регрессии
    Имеются данные по цене некоторого блага (Х) и количеству (Y) данного блага, приобретаемого домохозяйством ежемесячно в течении года,
    Предполагается, что генеральное уравнение регрессии — линейное,

    Цена, Х

    10

    20

    15

    25

    30

    35

    40

    Приобретаемое количество, Y

    110

    75

    100

    80

    60

    55

    40

    1, Найти оценки коэффициентов регрессии b0 и b1,
    2, С надежностью 0,9 определить интервальные оценки теоретических коэффициентов регрессии,
    3, Определить коэффициент детерминации и сделать соответствующие выводы о качестве уравнения регрессии,
    4, С доверительной вероятностью 0,05 определить интервальную оценку условного математического ожидания Y при Х = 23,
    Решение,
    Найти оценки коэффициентов регрессии b0 и b1,
    Генеральное уравнение регрессии — линейное: ,

    № п/п

    X

    Y

    Х2

    XY

    1

    10

    110

    100

    1100

    2

    20

    75

    400

    1500

    3

    15

    100

    225

    1500

    4

    25

    80

    625

    2000

    5

    30

    60

    900

    1800

    6

    35

    55

    1225

    1925

    7

    40

    40

    1600

    1600

    Итого

    175

    520

    5075

    11425

    Среднее

    25

    74,28571

    725

    1632,143

    2, С надежностью 0,9 определим интервальные оценки теоретических коэффициентов регрессии,
    Для уровня значимости =0,1 и числа степеней свободы k = n — 2 = 7 — 2 = = 5 критерий Стьюдента равен ,
    Дисперсии средние квадратичные отклонения коэффициентов и уравнения регрессии определим из равенств:
    Для определения математической значимости коэффициентов b0 и b1 найдем t — статистику Стьюдента:
    ;
    Сравнение расчетных и табличных величин критерия Стьюдента показывает, что или и или 9,987 > 2,5706, т,е, с надежностью 0,9 оценка b0 теоретического коэффициента регрессии 0 значима, оценка b1 теоретического коэффициента регрессии 1 значима,
    Доверительные интервалы для этих коэффициентов равны:
    Подставив числовые значения, значения коэффициентов b0 и b1, их средние квадратичные отклонения и значение для t имеем:
    Одинаковые по знаку значения верхней и нижней границ измерений коэффициента 0 и 1 свидетельствует о его статистической значимости»

    Рейтинг@Mail.ru Яндекс.Метрика