- •27. Отличительные особенности транспортных задач. Исходные данные, необходимые для постановки транспортной задачи.
- •28. Основные виды землеустроительных задач, решаемых с помощью транспортной модели.
- •29. Транспортная задача линейного программирования (сформулировать в общем виде, условия для переменных, особенности системы ограничений, этапы решения).
- •30. Определение исходного опорного плана методом с/з угла.
- •31. Определение исходного опорного плана методом мин. Эл-та.
- •32. Получение оптимального плана транспортной задачи методом потенциалов.
- •33. Правила построения цикла, используемого для преобразования решения, размещенного в транспортной таблице.
- •35. Понятие производственной ф-ии, способы ее представления.
- •36. Применение пф в зем-ве
- •37. Виды производственных ф-ий (алгебраические выражения, графические изображения парных зависимостей), наиболее типичные области применения в зем-ве зависимостей различных видов.
- •38. Линеаризация элементарных ф-ий; метод наименьших квадратов.
38. Линеаризация элементарных ф-ий; метод наименьших квадратов.
Для оценки параметров однофакторной линейной модели используют метод наименьших квадратов. В том случае ели нет линейных моделей находят нелинейные уравнения, которые затем приводят к линейному виду, исследуют методом наименьших квадратов и возвращается к исходной ф-ии. Практическая необходимость в приближении ф-ии возникает в самых различных ситуациях когда нужно ф-ю f(x) первоначальную заменить более глаткой или наиболее простой для вычисления, когда необходимо восстановить функциональную зависимость. Эмпирические данныеподбор приближающей ф-иилинеаризация(заменяем ф-ю линейной) расчет параметроввозврат к первоначальной приближающей ф-ии.
Метод наименьших квадратов один из базисных методов регрессионного анализа для оценки неизвестных параметров регрессионных моделей по выборочным данным. ∑(Yi-yi)2мин – ф-ла метода наим. квадратов. Его формулировка: мерой разницы в методе наименьших квадратов служит сумма квадратов отклонений действительных значений от теоретических. Линеализируем чтобы найти модель, параметры уравнений.