- •Понятие и содержание глобального и локальных критериев оптимальности.
- •Целевая функция, ее особенности и значение в решении задач.
- •Сущность корреляционных моделей. Их классификация и основные виды.
- •Сущность и содержание этапов построения корреляционных моделей.
- •Методика подбора факторов корреляционной модели.
- •Методика проверки информации на достоверность.
- •Структурная эмм задачи оптимизации специализации и сочетания отраслей сельскохозяйственного предприятия.
- •Структурная эмм оптимизации рационов кормления.
- •Структурная эмм оптимизации использования кормов в столовый период.
- •Структурная эмм оптимизации использования минеральных удобрений.
- •Структурная эмм задачи оптимизации использования и доукомплектования мтп.
- •Постановка задачи оптимизации специализации и сочетания отраслей с/х пр-тия.
- •Постановка задачи оптимизации рационов кормления.
- •Постановка задачи оптимизации использования кормов в стойловый период.
- •Постановка задачи оптимизации использования минеральных удобрений.
- •Постановка задачи оптимизации использования и доукомплектования мтп.
- •Методика выбора формы связи результативного и факторных признаков.
- •Методика установления тесноты связи результативного и факторных признаков.
- •Система уравнений для расчета параметров основных видов корреляционных моделей.
- •Экономическое содержание параметров км.
- •Основные статистические хар-ки км.
- •Обоснование исходной информации задач оптимизации специализации и сочетания отраслей сельскохозяйственного предприятия.
- •Обоснование исходной информации задачи оптимизации рационов кормления.
- •Обосн-ие исходной информации задачи оптим-ии испол-ия кормов в стойловый период.
- •Обоснование исходной информации задачи оптим-ии испол-ия мин-ых удобрений.
- •Обоснование исходной инф-ии задачи оптим-ии исполь-ия и доукомплектования мтп.
- •Особенности составления ограничений по балансу отдельных видов кормов.
- •Особенности использования качественных признаков в км.
- •Особенности количественного информационного обеспечения процесса формирования км.
- •Корреляционные модели в обосновании значений экономических показателей на перспективу.
- •Км в обосновании показателей развития растениеводства.
- •Км в обосновании показателей развития животноводства.
- •Система экономико-математических моделей.
- •Взаимосвязь корреляционных и оптимизационных моделей.
- •Ограничения структурных эмм, связанные с формированием рационов кормления.
- •Обоснование перечня ограничений экономико-математической задачи.
- •Сущность скользящей переменной и особенности ее использования.
- •Коэффициенты эластичности и особенности их применения.
- •Км в планировании и анализе экономики.
- •Взаимосвязь структурной и развернутой экономико-математической модели.
- •Методика проверки на существенность коэффициентов корреляции
- •Обоснование перечня переменных эк-ко-матем-их задач.
- •Особенности построения структурной экономико-математической модели.
- •Методика обоснования исходной информации экономико-математической задачи.
- •Факторы, определяющие количество неизвестных экономико-математических задач.
- •Содержание этапов экономико-математического моделирования
- •Условия, учитываемые при разработке экономико-математической модели.
- •Классификация экономических моделей.
- •Методика проверки на существенность коэффициентов регрессии.
- •Сущность экономико-математического моделирования.
Взаимосвязь структурной и развернутой экономико-математической модели.
По степени детализации ЭММ можно расчленить на 2 большие группы:
— развернутые;
— структурные.
Между этими моделями имеется тесная взаимосвязь. Структурная модель опис. наиболее важные повторяющиеся стороны процесса. Отражает общие тенденции и служит инструментарием для построения развернутых моделей. В целом структурная ЭММ дает ответ на след.осн. вопросы.
1. Опред.число групп однородных условий, кот. харак. сущ. изучения явления или процесса. Под однородными поним. ограничения, в кот.перечень и осн. содержание элементов модели совпадает по смыслу. Например, в соотношении по использованию земельных угодий будут следующие однородные ограничения: по использованию пашни, сенокосов, пастбищ.
2. Опред. необх. неизвестные и известные величины. Определяет тип ограничения между левой и правой частью.
Описывает взаимосвязь между всеми видами переменных, а также известными величинами.4. Предопределяет содержание задачи, а также возможный метод ее решения.Структурные ЭММ использ.при описании прошлого, настоящего и прогнозировании будущего.. Развернутая (расширенная) модель (задача) есть детализация структурной модели применительно к конкретному объекту.
Отличие развернутой модели не только в информации, но и в том, что новое знание о моделируемом объекте можем сразу отразить в задаче, т.е. развернутая модель учитывает нюансы изучаемого явления (часто важные).
Методика проверки на существенность коэффициентов корреляции
Если значение коэффициента корреляции нас устраивает, то проверяем полученный коэффициент корреляции на существенность использования следующей формулой
tR=R/MR
MR=1-R2/√n-k-1
tR – сущ. коэффициент множественной корреляции
MR - ошибка коэффициента множественной корреляции; n – количество; k – число степеней свободы кот. = кол-ву незав-ых перем-ых в модели
Если рассматривать частный случай для коэффициента парной корреляции, то все формулы для расчета следующие:
r=хӯ-х*ӯ/ʛx*ʛY
tr=r/Mr*i
Mr=1-r2/√n-1
Считается, что коэффициент множественной и парной корреляции существенен если tRрассч≥tRтабл
Обоснование перечня переменных эк-ко-матем-их задач.
В ЭММ ее переменные можно расчленить на три группы:
— основные;
— дополнительные;
— вспомогательные.
Осн. переменные опис. основное содержание задачи, опред. ее конструкцию.
При этом следует иметь в виду, что по одной отрасли может быть столько переменных, сколько способов испол-ия прод-и.
Дополнительные переменные детализируют или поясняют содержание основных переменных.
Дополнительные переменные часто испол-ся вследствие требования алгоритма метода.
Вспомогательные переменные дают дополнительную информацию о функционировании объекта.
Количество переменных в задаче определяется след. условиями:
- типом решаемой задачи.
- возможностями программ и конкретных ЭВМ.
- плановым периодом. Чем больше плановый период, тем меньшая степень детализации требуется и соответственно требуется меньше переменных.
- степенью детализации моделируемой ситуации.