Экономико-математические методы и модели в логистике
Предназначены для студентов экономического факультета НГАУ заочной формы обучения по направлению подготовки 38.03.02 Менеджмент профиль «Логистика и управление цепями поставок»
ЗАДАНИЯ КОНТРОЛЬНЫХ РАБОТ
Учебным планом по дисциплине « Математические методы и модели в логистике» предусмотрено выполнение двух контрольных работ. Ниже
приведены задания контрольной работы по каждой изучаемой теме и варианты контрольных заданий.
Номера выбираются согласно порядкового номера в журнале старосты
Тема 1. Прогнозирование
Задача
1. Известны данные динамического ряда
оежемесячных доходах фирмы уtв
тыс. руб. Выполнить экспоненциальное
сглаживание динамического ряда с
заданным параметром 
.
По сглаженным значениям ряда, построить
линейную регрессионную трендовую модель
для прогнозирования, найдя её параметры.
Изобразить графически в Excel
исходные данные, их сглаженные значения
и прямую регрессии. Сделать прогноз
дохода на следующий месяц. Найти ошибку
прогноза при заданном уровне надежности
β; указать
доверительный интервал прогноза; оценить
относительную точность прогноза.
Варианты заданий:
№
1.
уt=
(123; 125; 134; 138; 135; 125; 146; 139; 130; 140) 
=0,28;
β=0,95
№ 2. уt= (112; 115; 124; 128; 125; 115; 136; 129; 120; 131) =0,3; β=0,95
№ 3. уt= (103; 105; 114; 118; 115; 105; 126; 119; 111; 120) =0,28; β=0,9
№
4.
уt=
(10; 9; 12; 10; 11; 13; 15; 14) 
=0,5;
β=0,9
№ 5. уt= (151; 155; 164; 168; 165; 155; 176; 170; 163) =0,25; β=0,95
№ 6. уt= (82; 91; 102; 106; 101; 92; 115; 105; 98; 104) =0,3; β=0,9
№ 7. уt= (133; 135; 144; 148; 145; 135; 156; 149; 140) =0,25; β=0,9
№
8.
уt=
( 100; 102; 111; 115; 112; 102; 123; 116; 108; 118) 
=0,26;
β=0,95
№ 9. уt= (136; 138; 147; 151; 148; 138; 159; 152; 143; 141) =0,28; β=0,95
№ 10. уt= (70; 83; 91; 95; 93; 82; 103; 96; 87; 94) =0,32; β=0,9
№ 11. уt= (68; 70; 79; 83; 81; 70; 91; 84; 75; 84) =0,28; β=0,9
№
12.
уt=
(200; 275; 252; 284; 241; 249; 276; 295; 260) 
=0,4;
β=0,9
№ 13. уt= (125; 127; 136; 140; 137; 127; 148; 141; 132; 142) =0,29; β=0,95
№ 14. уt= (114; 117; 126; 130; 127; 117; 138; 129; 122; 133) =0,33; β=0,9
№ 15. уt= (105; 107; 116; 120; 117; 107; 128; 121; 113; 122) =0,28; β=0,99
№ 16. уt= (12; 11; 14; 12; 13; 15; 17; 16) =0,5; β=0,9
№ 17. уt= (153; 156; 166; 170; 167; 156; 178; 172; 165) =0,25; β=0,95
№ 18. уt= (84; 93; 104; 108; 103; 94; 117; 108; 100; 106) =0,3; β=0,9
№ 19. уt= (135; 137; 146; 150; 147; 135; 158; 151; 142) =0,25; β=0,9
№ 20. уt= ( 101; 103; 112; 116; 114; 104; 124; 117; 109; 110) =0,26; β=0,95
№ 21. уt= (138; 140; 149; 153; 150; 140; 161; 154; 146; 143) =0,28; β=0,95
№ 22. уt= (72; 85; 93; 97; 95; 84; 105; 98; 89; 96) =0,32; β=0,9
№ 23. уt= (70; 72; 81; 85; 83; 72; 93; 86; 77; 88) =0,28; β=0,9
№ 24. уt= (202; 277; 254; 286; 243; 251; 278; 297; 262) =0,4; β=0,9
№ 25. уt= (71; 84; 92; 96; 94; 83; 104; 97; 88; 95) =0,3; β=0,95
Задача
2. По
квартальным данным динамического ряда
об уровнях продаж 
некоторого товара в тыс. рублей выделить
аддитивную или мультипликативную
сезонную компоненту и сделать прогноз
продаж на следующие четыре квартала с
учётом трендовой и сезонной составляющих.
Оценить точность прогноза.
Варианты заданий:
№ 1. уt= (35; 38; 28; 30; 41; 44; 31; 35; 47; 49; 35; 39)
№ 2. уt= (15; 12; 13; 21; 20; 15; 18; 26; 25; 20; 23; 30)
№ 3. уt= (14; 25; 15; 12; 17; 28; 17; 13; 20; 31; 19; 18; 22)
№ 4. уt= (11; 22; 12; 9; 14; 23; 14; 10; 17; 28; 16; 15; 20)
№ 5. уt= (20; 32; 23; 20; 25; 34; 25; 21; 28; 39; 27; 25; 31)
№ 6. уt= (10; 7; 8; 16; 15; 11; 13; 21; 20; 15; 18; 25)
№ 7. уt= (12; 9; 10; 18; 17; 13; 15; 23; 22; 18; 20; 27)
№ 8. уt= (7; 6; 8; 18; 12; 12; 15; 23; 18; 17; 20; 27)
№ 9. уt= (24; 35; 25; 22; 27; 38; 27; 23; 30; 41; 29; 28; 32; 45)
№ 10. уt= (14; 25; 16; 12; 17; 28; 17; 13; 20; 31; 19; 18; 22; 35)
№ 11. уt= (13; 25; 24; 10; 17; 28; 27; 13; 20; 31; 29; 18; 22; 34)
№ 12. уt= (11; 24; 14; 10; 17; 28; 17; 12; 20; 31; 19; 16; 22; 34)
№ 13. уt= (36; 39; 29; 31; 42; 45; 32; 36; 48; 50; 36; 40)
№ 14. уt= (16; 13; 14; 22; 21; 16; 19; 27; 26; 21; 24; 29)
№ 15. уt= (14; 25; 15; 12; 17; 28; 17; 13; 20; 31; 19; 18; 22)
№ 16. уt= (12; 23; 13; 10; 15; 24; 15; 11; 18; 29; 17; 16; 21)
№ 17. уt= (19; 31; 22; 19; 24; 33; 24; 20; 27; 38; 26; 24; 30)
№ 18. уt= (11; 8; 9; 17; 16; 12; 14; 22; 21; 16; 19; 26)
№ 19. уt= (13; 10; 11; 19; 18; 14; 16; 24; 23; 19; 21; 28)
№ 20. уt= (8; 7; 9; 19; 13; 13; 16; 24; 19; 18; 21; 28)
№ 21. уt= (25; 36; 26; 23; 28; 39; 28; 24; 31; 42; 30; 29; 33; 46)
№ 22. уt= (15; 26; 17; 13; 18; 29; 18; 14; 21; 32; 20; 19; 23; 36)
№ 23. уt= (14; 26; 25; 11; 18; 29; 28; 14; 21; 32; 29; 18; 22; 35)
№ 24. уt= (12; 24; 16; 11; 17; 28; 18; 12; 20; 31; 20; 16; 20; 33)
№ 25. уt= (9; 8; 10; 20; 14; 13; 17; 25; 20; 19; 22; 29)