- •1.Загальна задача лінійного програмування.
- •2.Графічний метод розв’язування злп.
- •3.Симплексний метод: ідея, вимогита умови оптимальності.
- •9.Транспортна задача: особливості, типи, математична модель.
- •6.Двоїста пара задач: типи та алгоритм перетворення.
- •7.Теореми двоїстості.
- •8.Розв’язування двоїстої задачі.
- •10.Умови оптимальності в тз, її обґрунтування.
- •11.Тз: види виродженої задачі.
- •14.Метод потенціалів в тз
- •45.Узагальнений метод найменших квадратів (метод Ейткена).
- •12.Методи будування базисних планів при розв’язуванні тз.
- •15.Динамічне програмування: мат. Моде-ль та її види.
- •14.Метод потенціалів в тз.
- •47. Метод визначення гетеро- за тестом Гольфельда-Квандта.
- •16.Метод динамічного програмування: властивості, переваги, недоліки.
- •13.Альтернативний оптимум в тз
- •19.Розв’язування задач методом динамічного програмування.
- •20.Задача про призначення: її модель та алгоритм.
- •21.Задача про кільцевий маршрут: модуль та розв’язування.
- •22.Угорський метод.
- •24.Задача про максимальний потік: модель та алгоритм.
- •25.Задача про найкоротшу відстань: модель та алгоритм.
- •26.Загальна економетрична модель та її постановка.
- •27.Вимоги та етапи будування економетричної моделі.
- •28.Специфікація економетричної моделі.
- •46.Метод визначення гетероскедастичності за μ-критерієм.
- •30.Метод найменших квадратів.
- •31.Передумови застосування мнк.
- •33.Оцінка тісноти зв’язку між змінними рівнянь регресії.
- •34.Стандартні похибки при оцінці параметрів моделі.
- •35.Оцінка значущості зв’язку між змінними моделі.
- •37.Стат. Критерії перевірки значущості зв’язку між змінними моделі.
- •38.Поняття мультиколінеарності, її негативність, наслідки та ознаки
- •40.Визначення мультиколінеарності за допомогою критерія Пірсона.
- •41.Визначення мультиколінеарності за допомогою критерія Стьюдента.
- •42.Визначення мультиколінеарності за допомогою критерія Фішера.
- •39.Напрямки усунення мульт-.
- •43.Алгоритм Феррара-Глобера для виявлення мульт- (загальна частина).
- •44.Гетероскедастичність та її вплив на оцінки параметрів моделі.
- •48.Визначення гетероскедастичності за тестом Спірмана.
- •50.Автокореляція: зміст, причини виникнення та її наслідки.
- •51.Методи визначення автокореляції.
- •Графічний метод розв’язування злп.
35.Оцінка значущості зв’язку між змінними моделі.
Після одержання теоретичної залежності не-обхідно провести аналіз на адекватність фак-тичному явищу за допомогою знаходження оцінки тісноти та значущості зв’язку. Блок-схема алгоритму оцінюючих характеристик:
1.R2=1- (∑(yi – yiˆ)2/(∑(yi - y‾)2 →
2.R=√R2 →
3. t= (R√(n-m))/√(1-R2) →
4. α=0,05 (n-m) tт < |t| →
5.∆R=tт (1-R)/√n [R - ∆R ÷ R+∆R] → 6.r=||rxk rxL|| →
7. F=((n-m)/(m-1))*(R2/(1-R2)) →
8. Fт<F
Блок 1:коефіцієнт детермінації. Цей коеф. є сумарною мірою оцінки якості одержаної теортеичної залежності. Цей коеф показує міру варіації залежної змінної (у) від варіації незалежної змінної (х). Цей коеф є мірою адекватності економетричної моделі. Ей коеф знаходиться в діапазоні [0,1]. Економетрична модуль вважається адекватною, коли коеф детермінації ≥0,7. Блок 2: знаходження коеф кореляції. Цей коеф є відносною мірою зв’яз-ку між двома факторами, тобто він показує, на скільки суттєвим є вплив даних вихідного масиву. Знаходиться у діапазоні -1; 1. Чим ближче R до ±1, тим тісніший зв’язок між змінними. Якщо =1 – функціональна залежність. Вважають, що при коеф < 0,3 зв’я-зок слибкий, у діапазоні 0,3 ; 0,7 середній, при значенні > 0,7 – сильний. Блоки 3-4: аналіз величин коеф кореляції за допомогою критерія Стьюдента (t-критерій). При задано-му рівні помилок α=0,05 та ступені вільності (n-m) , де n- кількість спостережень, m – кіль-кість параметрів, знаходять табличне значен-ня цього критерію. Якщо tтабл< tфакт, то має місце значущість коеф кореляції. Блок 5: знаходження діапазону зміни коеф кореляції. Блок 6: знаходженні парних коеф кореляції, тобто знаходження рівня зв’язку між будь-якою парою масива незалежних змінних (х). Блоки 7-8: знаходження тісноти зв’язку між залежними і незалежними змінними за допо-могою статистичного критерія Фішера (F). Якщо фактичне значення більше табличного, то побудована регресійна модель за прийняв-тою гіпотезою адекватна реалльній дійсності.
37.Стат. Критерії перевірки значущості зв’язку між змінними моделі.
Статистичні критерії-показники, які поєдну-ють у собі методи розрахунку, теоретичну мо-дель розподілу і правила прийняття рішення про правдоподібність нульової або однієї з альтернативних гіпотез. К. с. звичайно поділяються на параметричні й непараметри-чні. В перших передбачається обов'язковою наявність гіпотези про форму розподілу результатні у генеральній сукупності, в той час як непараметричні критерії такого припу-щення не вимагають. К. с. використовуються для перевірки гіпотез: про приналежність вибірки генеральній сукупності, про достові-рність (або відсутність) відмінностей між ви-бірковими середніми арифметичними, диспе-рсіями, про зв'язки між ознаками, які вивча-ються, про достовірність впливу. Як теорети-чні моделі в педагогіці й психології най часті-ше використовуються розподіли Стьюдента (х2 —критерії*) і F — критерії* Фішера, які фунтуються на так званому нормальному роз-поділі. З непараметричних критеріїв широко використовуються критерії Колмогорова—Смирнова, Вілкоксона, критерій знаків тощо. Вони застосовуються для швидкої оцінки дос-товірності відмінностей у контрольній і експе-риментальнії)групах. Рангові кореляції, за Спірменом і Кендалом, використовуються для оцінки зв'язку між ознаками, які вивчаються, поданими в порядковій шкалі.