- •Математические модели в экономике.
- •Решение экономических задач с помощью дифференциального исчисления.
- •III. Применение теории рядов в экономических расчетах.
- •IV. Математическая статистика в экономике.
- •Вопросы к экзамену по курсу “ Математические методы для решения экономических задач ”
- •Приложения Домашние задания Домашнее задание №3. Проект: построение линии тренда по выборочным средним цен валют.
- •Лабораторная работа № 1. Численное дифференцирование степенной функции
- •Лабораторная работа 5. Исследование графиков функции спроса.
- •Лабораторная работа 6. Построение линии тренда – линейная регрессия.
- •Лабораторная работа 7. Нелинейные и многофакторные модели.
- •Лабораторная работа 8. Построение начального плана производства. Баланс мощности.
- •Лабораторная работа № 9. Изучение числовых последовательностей
- •Задания
- •Лабораторная работа № 11. Задачи линейного программирования.
- •Задания для самостоятельной работы.
- •Лабораторная работа №12. Анализ экономико-исторических явлений статистическими моделями
Задания для самостоятельной работы.
Задача №1. Для участия в командных соревнованиях по лёгкой атлетике спортклуб должен выставить команду, состоящую из спортсменов I и II разрядов. Соревнования проводятся по бегу, прыжкам в высоту и прыжкам в длину. В беге должны участвовать 5 спортсменов, в прыжках в длину – 8 спортсменов, в прыжках в высоту – не более 10. Количество очков, гарантируемое спортсмену каждого разряда по каждому виду, указано в таблице:
Разряд |
Бег |
Прыжки в высоту |
Прыжки в длину |
I |
4 |
5 |
5 |
II |
2 |
3 |
3 |
Распределить спортсменов команды так, чтобы сумма очков команды была наибольшей, если известно, что в команде I разряд имеют только 10 спортсменов.
Задача №2. Три завода производят одно и то же изделие, которое отправляется четырем потребителям. Известно, что I завод поставляет 90 вагонов изделий, II – 30 вагонов, III
– 40 вагонов. Для потребителей требуется: первому – 70 вагонов, второму – 30, третьему – 20 и четвёртому – 40. Стоимость (в руб.) перевозки одного вагона между каждым поставщиком и потребителем указаны в следующей таблице:
П Поставщики |
1 |
2 |
3 |
4 |
I |
18 |
20 |
14 |
10 |
II |
10 |
20 |
40 |
30 |
III |
16 |
22 |
10 |
20 |
Определить минимальный по стоимости план перевозок.
Задача №3. Груз, хранящийся на складах, в каждом соответственно 60, 80 и 106 машин, требуется перевезти в четыре магазина. В первый магазин требуется 44 машины, во второй – 70, в третий – 50, в четвёртый – 82. Стоимость прогона одной машины за 1 км составляет 10 коп. расстояния между складами и магазинами указаны в таблице:
М агазины Склады |
1 |
2 |
3 |
4 |
1 |
13 |
17 |
6 |
8 |
2 |
2 |
7 |
10 |
41 |
3 |
12 |
18 |
2 |
22 |
Составить оптимальный по стоимости план перевозки груза из складов в магазины.
Лабораторная работа №12. Анализ экономико-исторических явлений статистическими моделями
Известно, что историческая наука должна не только фиксировать во времени факты из жизни общества, но и устанавливать причинно - следственные связи, приводящие к тем или иным историческим явлениям. Процесс анализа причинно – следственных связей должен основываться на количественных соотношениях, отражающих сущность исторических явлений. В таком случае указанный анализ будет беспристрастным, т.е. исключающим субъективизм того или иного исследователя.
Переход к беспристрастному анализу исторических фактов связан с их формализацией, т.е. установлению количественной меры того или иного явления и последующим представлением характера явления в форме математического закона.
Для иллюстрации принципа формализации исторических явлений рассмотрим данные об аграрном развитии 50 губерний Европейской России на рубеже XIX - XX веков (табл.1)
Таблица 1
№ |
Губерния |
Посев на душу (дес) |
|
|
|
|
1 |
Архангельская |
0,19 |
|
26 |
Подольская |
0,66 |
2 |
Московская |
0,35 |
|
27 |
Виленская |
0,67 |
3 |
Олонецкая |
0,37 |
|
28 |
Черниговская |
0,69 |
4 |
Астраханская |
0,38 |
|
29 |
Уфимская |
0,71 |
5 |
Петербургская |
0,42 |
|
30 |
Полтавская |
0,73 |
6 |
Вологодская |
0,45 |
|
31 |
Рязанская |
0,75 |
7 |
Новгородская |
0,48 |
|
32 |
Курляндская |
0,76 |
8 |
Калужская |
0,5 |
|
33 |
Орловская |
0,81 |
9 |
Тверская |
0,5 |
|
34 |
Казанская |
0,86 |
10 |
Киевская |
0,52 |
|
35 |
Курская |
0,87 |
11 |
Ярославская |
0,52 |
|
36 |
Тамбовская |
0,88 |
12 |
Псковская |
0,54 |
|
37 |
Воронежская |
0,89 |
13 |
Могилевская |
0,56 |
|
38 |
Тульская |
0,9 |
14 |
Эстляндская |
0,56 |
|
39 |
Харьковская |
0,9 |
15 |
Владимирская |
0,57 |
|
40 |
Симбирская |
0,91 |
16 |
Волынская |
0,57 |
|
41 |
Оренбургская |
0,94 |
17 |
Смоленская |
0,58 |
|
42 |
Пензенская |
0,94 |
18 |
Гродненская |
0,59 |
|
43 |
Бессарабская |
0,99 |
19 |
Витебская |
0,6 |
|
44 |
Вятская |
0,99 |
20 |
Минская |
0,6 |
|
45 |
Саратовская |
1,06 |
21 |
Ковенская |
0,61 |
|
46 |
Самарская |
1,14 |
22 |
Костромская |
0,64 |
|
47 |
Екатеринославская |
1,26 |
23 |
Пермская |
0,64 |
|
48 |
Донская |
1,55 |
24 |
Нижегородская |
0,65 |
|
49 |
Херсонская |
1,62 |
25 |
Лифляндская |
0,66 |
|
50 |
Таврическая |
1,95 |
Данная таблица обладает только тем свойством, что названия губерний представлены в алфавитном порядке, а данные по количеству десятин посевной земли на душу населения представлены в хаотическом виде. Из этих хаотически представленных данных невозможно установить их влияние на ход исторических процессов в Европейской части России.
Обозначим через x «посев на душу в десятинах» эту величину примем в качестве количественного признака губерний. Если сгруппировать губернии из таблицы 1 по числовым значениям этого признака, то после выявления общих исторических событий внутри сгруппированных указанным образом губерний можно установить влияние признака х как причины на характер тех или иных исторических событий.
Этот анализ можно произвести с использованием программы MS Excel. Для проведения указанного анализа фактические данные таблицы 1 необходимо ввести в память ПК. Это можно сделать вводом данных с клавиатуры, но это трудоемко.
Во избежание ошибок при ручном вводе с клавиатуры произведем сканирование таблицы 1
▲ Ввод данных с помощью FineReader
Процесс ввода данных можно частично автоматизировать, для чего необходимо воспользоваться сканером и программой по распознаванию текста. Самой распространенной такой программой является продукт компании ABBYY под названием FineReader. Предпочтительно использовать поздние версии: 5.0, 6.0 или выше.
Процесс оцифровки изображения текста и его распознавания можно условно разделить на ряд макроэтапов:
Запуск FineReader
Ввод изображения – сканирование. Процесс сканирования в общих чертах похож во всех типах интерфейсов сканеров. Как правило, он состоит из 3 этапов:
Предварительное сканирование – делается с целью определения области сканирования и его параметров (разрешение, муар, цветность и проч.) В случае многостраничного сканирования (одинаковые параметры страницы) первый макроэтап остается одинаковым для всех сканов.
Собственно сканирование – сканирование с рабочими параметрами выделенной области изображения
Экспорт или сохранение полученного изображения данных. В нашем случае осуществляется автоматический экспорт данных в FineReader
3. Сегментация изображения и определения его принадлежности к определенной категории. В нашем случае это таблица
4. Распознавание изображения.
5
.
Экспорт полученных данных. В нашем
случае – это MS
Excel.
В ячейке С1 «посев на душу населения»
необходимо заменить символом
x.
Возможно, полученные данные будут нуждаться в правке вследствие ошибок в распознавании. (рис. 1)
Введенный список ранжирован по возрастанию признака x в столбце С рабочего стола программы Excel (Лист 1) величины x изменяются от минимального xmin=0,19 (ячейка С2) до максимального xmax=1,95 (ячейка
С51).
Теперь весь ряд числовых значений
x
разобьем на десять интервалов и выберем
ширину интервала d
согласно следующей формулы:
Для вычисления d в ячейку D1 введем формулу: =(F51-F2)/10. Нажмем Enter. После чего в ячейке D1 получим значение d равное 0,176.
Переходим на Лист
2 Excel.
В ячейку А1
помещаем символ i,
означающий номер интервала, в ячейки –
B1
и С1
символ d,
в ячейку D1
- символ x
,
означающий число стоящее в середине
i-го
интервала, в ячейку Е1
- n
,
определяющее число губерний попавших
в i-й
интервал и, наконец, в ячейку F1
– частоту p
,
т.е. относительную величину ni.
Для автоматического
заполнения столбца А
(Лист 2)
необходимо ввести в ячейку А2 значение
1, в ячейку А3 значение 2. Затем выделить
ячейки А2 и А3 и, «ухватившись» курсором
за маркер виде черного квадратика
(при наведении курсор превращается в
черный крестик) в нижнем правом углу
выделения, «протащить» выделение до
ячейки А11. Эта операция называется
автозаполнение
ячеек. В данном случае мы задали алгоритм
простой последовательности чисел,
указав ряд чисел 1, 2.
Теперь нам необходимо создать первую последовательность d, которая представляет собой числовую последовательность и 10 членов, где каждое последующее число больше предыдущего на величину d, а первый член равен 0,19.
Для реализации этого необходимо внести в ячейку B2 значение 0,19, а в B3 формулу: =$B$2+(Лист1!$D$1*Лист2!A2). Примените автозаполнение до ячейки B11. В синтаксисе формулы встречается значок $ - этот условный символ в Excel означает придание свойства неизменности параметру, стоящего после него. Эта неизменность проявляется при использовании функции автозаполнение. Проследив зависимость в формуле, можно понять алгоритм вычислений.
Вторая последовательность d (столбец С) аналогична первой за исключением того, что она начинается со значения 0,366, и ссылка на ячейку в формуле изменилась: =$С$2+(Лист1!$D$1*Лист2!A2) (с В на С).
Перейдем к последовательности xi (столбцу значений D). Последовательность будет представлять собой ряд средних арифметических значений из столбцов В и С по строке. Для реализации этого алгоритма внесём в ячейку D2 формулу: =(B2+C2)/2 и применим автозаполнение до ячейки D11.
Число xi называют статистическим числом, так как оно эквивалентно всем числам попадающим в i-ый интервал. Для вычисления чисел ni (столбец Е) необходимо осуществить счет числа губерний, попадающих в i-ый интервал.
Чтобы осуществить расчет мы воспользуемся алгоритмом, состоящим из нескольких шагов.
▲ Алгоритм расчета числа значений, попадающих в определенный интервал
Шаг 1. Выделим ячейки С2:С11 на Лист2 («:» условно обозначает интервал ячеек). Выполним операцию копирования воспользовавшись, например, «горячими» клавишами Ctrl+C («+» - одновременное нажатие). Щёлкнем по ячейке С13 правой клавишей и в появившемся контекстным меню выберем «Специальная вставка». В появившемся окне «Специальная вставка» выберем в поле «Вставить» радиокнопку значения. В поле «Операция» поставим галочку транспонировать. Столбец С2:С11 превратился в строку C13:L13. Назовем этот метод методом транспонированной вставки.
Шаг 2. Перейдем на Лист 1. В ячейку Е2 внесём формулу: =ЕСЛИ(Лист2!C$13>=Лист1!$C2;1;0). Формула определяет значение ячейки 1, в случае если ячейка С13 больше или равна ячейке С2, в противном случае 0. Вставленные символы $ в формулу позволят нам применить функцию автозаполнения, сохраняя необходимый нам адрес ячейки.
Применим функцию автозаполнения сначала в интервале E2:N2, а затем, сохранив выделение, протащим его вниз до ячейки N51. (Рис. 2)
Р
ис.2.
Шаг
3. Выделим
ячейку Е52 и
нажмем значок суммы
на панели инструментов. Автоматически
по столбцу E
посчитается
сумма. Применим автозаполнение
по строке до ячейки N51.
В ячейку Е53
внесём формулу: =E52-D52.
Применим
автозаполнение
до ячейки N53.
Теперь эта
строка содержит количество попавших в
определённый интервал значений. (Рис.3)
Рис.3
В
оспользуемся
методом транспонированной вставки для
переноса значений из строки E53:N53
(Лист1)
в столбец E2:E11
(Лист 2).
Таким образом, мы получили значения для ni.
Выделим ячейку E12 нажмем значок суммы на панели инструментов. Ячейка заполнится значением 50 - N.
Вычисление частот pi попадения губерний в i-ый интервал осуществляется по формуле
Для реализации этого, введём в ячейку F2 формулу: =E2/E$12. Применим автозаполнение до ячейки F11. (Рис.4)
Рис.4
Здесь столбцы D и F представляют ряд распределения статистической величины xi, т.е. таблицу значений этой величины и частоты pi их появления. Указанный ряд распределения характеризуется математическим ожиданием:
и средним квадратическим отклонением равным
В случае нормального
закона распределения статистической
величины x
величина
расположена посередине всего интервала
изменения числовых значений x
.
В этом случае
есть в тоже время и наиболее вероятная
величина.
Величина же
определяет меру рассеяния величин x
от
наиболее вероятной величины
.
Кривая нормального закона обладает
таким свойством, что для нее мера
рассеяния определяется двумя точками
на числовой оси, определяемыми как
.
▲Вычисление
значений
Шаг 1. Для вычисления математического ожидания – величины необходимо создать алгоритм Excel как реализацию формулы (3).
С этой целью внесём в ячейку G1 обозначение столбца «xi*Pi». В ячейку G2 внесём формулу: =D2*F2, применим автозаполнение до ячейки G11.
Для вычисления
выделим ячейку G12
и нажмем значок суммы
на панели инструментов Стандартная,
произойдет
автоматическое суммирование по столбцу
G.
Получившийся результат – значение
.
Шаг 2. Вычисление необходимо осуществлять в несколько этапов.
В ячейку Н1 введём обозначение столбца
.
В ячейку Н2 введём формулу: =F2*((D2-G$12)^2)
в качестве
реализации (4). Применим автозаполнение
до ячейки H11.
В ячейку Н12 введём формулу: =КОРЕНЬ(СУММ(H2:H11)) – расчет корня из суммы по столбцу Н. Получившийся результат – значение .
(Рис.5).
Столбцы D и Е (рис. 5) позволяют табличный ряд распределения статистической величины представить графически в виде так называемого многоугольника распределения.
▲ Построение многоугольника распределения статистической величины.
Для этого:
Нажмем значок Мастер диаграмм
на панели инструментов Стандартная.
В поле Тип выберем третий вариант, в Вид – четвертый. Шаг 1 из 4. (рис.6)
Рис. 6
Н
ажимаем
Далее. В
поле Диапазон
укажем:
=Лист2!$F$2:$F$11
(можно просто
выделить на листе). Перейдем на вкладку
Ряд.
В поле Подписи
оси X
укажем: =Лист2!$D$2:$D$11
(можно просто
выделить на листе). Шаг 2 из 4. (Рис. 7).
Р
|
Р
|
Нажимаем Далее. Переходим на закладку Заголовки. В поле Название диаграммы внесем: Многоугольник распределения случайной величины. Внесём обозначение осей xi и pi. На закладке Легенда снимем галочку Добавить легенду. Шаг 3 из 4.
Нажимаем Далее. В появившемся поле Поместить диаграмму на листе выберем отдельном. Шаг 4 из 4. Сделать на графике необходимые пометки можно с помощью панели Рисование. (Рис. 8)
На рисунке 8 по оси
абсцисс отложена величина посева на
душу в десятинах в губерниях Европейской
части России, а по оси ординат – pi,
как относительная величина числа
губерний, обладающих признаком x
.
Если принять, что ломаная линия этого
рисунка близка к кривой нормального
распределения, то на оси абсцисс, данной
ломанной можно выделить три точки:
величину математического ожидания
и ещё две точки
и
.
Указанные точки
распределяют губернии на малоземельные
или бедные (
),
тяготеющие к бедным (
),тяготеющие
к богатым (
)
и многоземельные или богатые (
).
Перейдём на Лист 1 и в соответствии с указанными интервалами определим перечни губерний, относящихся к категориям. Для этого в Excel предусмотрена функция Автофильтр.
▲ Применение функции Автофильтр.
Вычислим опорные точки интервалов. В ячейку E1 на Лист1 введём формулу: =Лист2!G12-Лист2!H12. Формула ссылается на Лист2 и вычисляет разницу
.
Далее ячейка F1
содержит формулу =Лист2!G12
- прямая ссылка на значение
.
Ячейка G1
содержит формулу =Лист2!G12+Лист2!H12
реализуя
.
Ячейка H1
содержит формулу =Лист2!C11.
Таким образом, строка содержит опорные
точки интервалов.
Выделим ячейки А1:С1 и выполним команду Данные – Сортировка. Ячейки отметились символом
- означает включенный режим автофильтрации.
Нажмем его в ячейке С1 и выберем меню Условие. Это диалоговое окно позволяет осуществить отбор значений, попадающих в заданный интервал. В первом поле выберем меньше или равно. Во втором поле укажем значение из ячейки Е1 (рис. 9).
Рис. 9
Нажмем ОК и получим список значений, удовлетворяющий введенному условию:
1 |
Архангельская |
0,19 |
2 |
Московская |
0,35 |
3 |
Олонецкая |
0,37 |
4 |
Астраханская |
0,38 |
5 |
Петербургская |
0,42 |
Скопируем этот список B2:B6 на Лист3 в ячейки А1:A6 (оставим первую строку для обозначения рядов)
В меню Автофильтр из ячейки С1 выберем (Все), а затем (Условие).
В первом поле выберем Больше, во втором введем значение из ячейки Е1. В третьем поле выберем меньше или равно, в четвертое поле значение из ячейки F1 (рис.10).
Рис. 10
Нажмем ОК и получим список значений, удовлетворяющий введенному условию:
6 |
Вологодская |
0,45 |
7 |
Новгородская |
0,48 |
8 |
Калужская |
0,5 |
9 |
Тверская |
0,5 |
10 |
Киевская |
0,52 |
11 |
Ярославская |
0,52 |
12 |
Псковская |
0,54 |
13 |
Могилевская |
0,56 |
14 |
Эстляндская |
0,56 |
15 |
Владимирская |
0,57 |
16 |
Волынская |
0,57 |
17 |
Смоленская |
0,58 |
18 |
Гродненская |
0,59 |
19 |
Витебская |
0,6 |
20 |
Минская |
0,6 |
21 |
Ковенская |
0,61 |
22 |
Костромская |
0,64 |
23 |
Пермская |
0,64 |
24 |
Нижегородская |
0,65 |
25 |
Лифляндская |
0,66 |
26 |
Подольская |
0,66 |
27 |
Виленская |
0,67 |
28 |
Черниговская |
0,69 |
29 |
Уфимская |
0,71 |
30 |
Полтавская |
0,73 |
31 |
Рязанская |
0,75 |
Скопируем этот список по столбцу В на Лист3 в ячейки С2:С27 (оставим первую строку для обозначения рядов).
Аналогично применяя алгоритм для следующих двух интервалов и копируя полученный результат на Лист3, мы получим следующие данные (столбцы названы в соответствии со смысловым значением интервала) (рис.11):
Рис. 11
Интерпретация и анализ полученных результатов
Полученная таким образом систематизация губерний Европейской части России может дать объяснения тех революционных событий, которые начались с малоземельных губерний (Московская, Петербургская) и которые разрушили Российскую империю.
Действительно, если бедные губернии объединить с тяготеющими к бедным, то получим 62 % губерний по экономическому признаку количества десятин земли на душу относились к потенциально неблагополучным губерниям.
В таких условиях лозунг большевиков – «земля народу» был брошен на неблагополучную среду и привел к разрушительным последствиям для России.
Далее число бедных и богатых губерний оказалось равным, но в число неблагополучных губерний вышли густонаселенные Московская и Петербургская губернии, в которых, кроме того, была сосредоточена демократически настроенная интеллигенция и студенчество.
Из истории также известно, что в период гражданской войны (1917-1920г.г.) в России такая богатая губерния как Донская была оплотом казачества, которое активно сопротивлялось установлению Советской власти на этой территории.

отребители
ис.6
ис.7