- •Задача 1
- •Решение.
- •1)Построение экономико-математической модели задачи
- •4) Построим некоторую линию уровня .
- •Задача 2
- •Решение.
- •1. Формулировка прямой оптимизационной задачи на максимум выручки от реализации готовой продукции.
- •2. Формулировка двойственной задачи и нахождение ее оптимального плана с помощью теорем двойственности.
- •4.2. Определить, как изменятся выручка и план выпуска продукции при увеличении запасов сырья II и III видов на 120 и 160 единиц соответственно и уменьшении на 60 единиц запасов сырья I вида.
- •4. Анализы на основе свойств двойственных оценок и теорем двойственности 4.1. Анализ использования ресурсов в оптимальном плане исходной задачи.
- •4.3. Определить целесообразность включения в план изделия "д" ценой 10 ед., на изготовление которого расходуется по две единицы каждого вида сырья.
- •Задача 3
- •Задача 4 Исследовать динамику экономического показателя на основе анализа одномерного временного ряда.
- •Решение
- •1. Проверка наличия аномальных наблюдений.
- •2. Построение линейной модели.
- •3 .Построение адаптивной модели Брауна.
- •4.Оценка адекватности построенных моделей.
- •5.Оценка точности модели по среднему квадратическому отклонению и средней по модулю ошибке.
- •6. Построение точечного и интервального прогнозов на следующие две недели
- •Расчетная таблица
4.Оценка адекватности построенных моделей.
4.1 .Проверка случайности остаточной компоненты по критерию пиков (критерию поворотных точек).
Уровень последовательности εt считается максимумом, если он больше двух
рядом стоящих уровней, то есть εt-1 < εt > εt+1 , и минимумом, если он меньше
обоих соседних уровней, то есть εt-1 > εt < εt+1. В обоих случаях εt считается поворотной точкой (или пиком).
В случайной выборке размера n математическое ожидание числа точек
поворота р‾ и дисперсии σр2 выражаются формулами :
_
р = 2/3*( n-2); σр2=(16n-29)/90
Критерий случайности остаточной компоненты (критерий пиков, или поворотных точек) - выполнение неравенства :
_
р>[р -1,96*√ σр2]
В данном случае критерий выполняется с 5% - ным уровнем значимости, то есть с доверительной вероятностью 95 % что можно видеть по числу "1,96", которое стоит рядом со значением среднеквадратического отклонения. Данное число (1,96) является табличным значением 1; - статистики Стьюдента с 5% - м уровнем значимости. Квадратные скобки в данной формуле означают, что необходимо брать целую часть получившегося результата. Если неравенство не выполняется, то следовательно, колебания случайных компонент не являются случайными. В этом случае трендовая модель считается неадекватной. С помощью средств Ехсеl в расчётной таблице для соответствующих точек выясним, являются ли они пиками (поворотными точками). Для поворотных точек в столбце "ТП" (точки поворота) выводится значение "1", для остальных точек - "О". Таким образом, всего имеется 4 поворотных точки.
_
р= 2/3*( n-2)= 2/3*(9-2)=4,67;
σр2= (16n-29)/90=(16*9-29)/90=1,28
4>[4,67-1,96*√1,28]= [2,453]=2
Вывод : линейная модель адекватна по критерию случайности остатков. Для модели Брауна с параметром сглаживания 0,4 число поворотных точек равно 4, а для параметра 0,7 - также имеется 4 поворотных точки. Следовательно, модель Брауна также адекватна по критерию случайности остатков.
4.2.Проверка независимости уровней ряда остатков по d - критерию. При проверке независимости значений уровней рада остатков (случайной компоненты), то есть проверке на отсутствие автокорреляции, определяется отсутствие в ряду систематической составляющей. Проверка может выполняться по разным критериям, наиболее распространенный из которых d- критерий Дарбина -Уотсона. Расчётное значение данного критерия вычисляется по формуле :
d =∑[ε(t)- ε(t-1) ]2/∑ ε(t)2
Коэффициент автокорреляции первого порядка вычисляется по формуле
r(t)= ∑ ε(t)* ε(t-1)/ ∑ ε(t)2
Вычислим соответствующие разности и суммы в расчетной таблице Ехсеl, а затем
вычислим и значение критерия
Для линейной модели: d=223,9/25,1=8,91
Для модели Брауна d=2,47 (для ά=0,4); d=2,69 (для ά=0,7)
Сравним расчетное значение d - критерия линейной модели с верхним критическим
табличным значением d 2= 1,36 :
d = 8,91 > d 2 = 1,36
Расчетное значение ё - критерия больше верхнего критического табличного значения d 2= 1,36 . Поэтому можно принять гипотезу о независимости уровней ряда остатков (отсутствии автокорреляции).
Вывод : линейная модель адекватна по критерию независимости уровней ряда остатков. Модель Брауна же в данном случае также адекватна по данному критерию (расчетное значение критерия больше верхнего критического).
4.3.Проверка нормальности распределения остаточной компоненты по R/S - критерию с критическими уровнями 2,7 - 3,7.
4.3.1.Для линейной модели.
Расчетное (наблюдаемое) значение RS - критерия равно:
RS=[εmax-εmin]/Sε
где εmax - максимальный уровень ряда остатков, εmax = 2,06;
εmin- минимальный уровень ряда остатков, εmin=-3,19;
Sε- среднеквадратическое отклонение.
Sε= √∑ ε(t)2/ n-1
Проведем вычисление в таблице и получим расчетное значение критерия:
RS= 5,25/1,7726=2,962
Расчетное значение RS - критерия попадает в интервал (2,7 - 3,7), следовательно, выполняется свойство нормального распределения.
Вывод: линейная модель адекватна по нормальности распределения остаточной компоненты (по RS - критерию).
4.3.2.Для адаптивной модели Брауна
Для ά = 0,4: εmax = 3,096; εmin = - 2,916 ; Sε = 1,994 ; RS = 3,016
Для ά = 0,7: εmax = 2,621 ; εmin = - 5,242 ; Sε = 2,996 ; RS = 2,625.
Выводы: для ά = 0,4 расчетное значение RS - критерия попадает в интервал (2,7 - 3,7); модель Брауна адекватна по нормальности распределения остаточной компоненты (по RS - критерию). Для ά = 0,7 - расчетное значение критерия не попадает в указанный интервал, и модель неадекватна по RS – критерию.