- •1. Основні аспекти математичного моделювання економіки.
- •2. Задача лінійного програмування. Постановка. Геометрична інтерпретація (загальна). Методи розв’язання.
- •3. Геометрична інтерпретація задачі лінійного програмування (детальна).
- •4. Симплекс-метод. Сутність методу. Основні поняття. Алгоритм.
- •5) Аналіз моделей на чутливість.
- •6) Двоїстість у лінійному програмуванні. Структура та властивості двоїстих задач.
- •7) Перша теорема двоїстості. Її економічний зміст.
- •8) Друга теорема двоїстості. Її економічний зміст.
- •9) Економічний зміст змінних та обмежень двоїстих задач. Зв’язок між змінними двоїстих моделей.
- •10) Третя теорема двоїстості. Її економічний зміст. Поняття цінності ресурсу, та його використання в економічному аналізі задач.
- •11) Транспортна модель.
- •12) Лінійні цілочисельні задачі.
- •13) Задачі нелінійного програмування.
- •14) Поняття економетричного моделювання. Зв’язок економетрії з іншими науками. Етапи економетричного моделювання.
- •15) Парна регресія. Оцінка лінійної залежності двох змінних.
- •16) Класична лінійна модель множинної регресії.
- •17) Оцінка якості регресійної моделі та статистична значущість коефіцієнтів регресії. Оценка качества регрессионной модели характеризуется рядом показателей:
- •1) Постановка задачі лінійного програмування
- •15) Визначення опорного плану транспортної задачі
- •23) Поняття коефіцієнта коваріації
- •24) Поняття коефіцієнта кореляції
- •25) Поняття коефіцієнта детермінації
- •26) Визначення рівняння регресії
15) Визначення опорного плану транспортної задачі
Опорный план ТЗ – матрица перевозок размера mxn, в которой число базисных переменных, ненулевых перевозок, должно быть равно числу линейно-независимых переменных(m+n-1)
16) Визначення оптимального плану перевезень транспортної задачі
Оптимальный план перевозок ТЗ – такой опорный план, при котором суммарные расходы на перевозку груза будут минимальными.
17) Формулювання правила методу північно-західного кута
Транспортная таблица заполняется перевозками с левого верхнего угла, двигаясь либо по строкам, либо по столбцам и учитывая запасы и заявки. Данный метод является достаточно простым, всегда формирует полный базис, число базисных переменных равно m+n-1, но т.к. абсолютно не учитываются стоимости перевозки, он определяет решение далеко от оптимального.
18) Формулювання правила методу мінімального елемента
Идея заключается в том, что на каждом шаге заполняется клетка с минимальным тарифом. Этот метод позволяет получить опорное реш-ие с меньшей стоимостью, чем метод сев-зап.угла. Но число базисных переменных, определяемых этим методом, не всегда получается m+n-1, поэтому недостающие базисные нули доставляются произвольно (нужно проследить, чтобы базисные переменные не образовывали циклы)
19) Постановка задачі лінійного цілочисельного програмування
Линейное программирование представляет собой теоретический аппарат модельного исс-ия, направленного на отыскание наилучшего способа распределения ограниченных ресурсов по нескольким направлениям, взаимосвязанным целью и использованием.
Для многих экономических задач логично дополнительное условие целочисленности оптимального решения, например если речь идет о производстве неделимой продукции, загрузке оборудования, и т.п.
20) Постановка задачі нелінійного програмування
Большинство моделей экономических задач описываются с помощью нелинейных зависимостей. Такие задачи имеют ряд особенностей, которые нужно учитывать при построении методов решений. В частности: 1) ОДР нелинейной задачи может быть произвольным(необязательно выпуклым многоугольником); 2) Оптимальная точка задачи нелинейного программирования может находится в любой точке ОДР.
21) Визначення економетрії
Эконометрия - наука, изучающая конкретные количественные взаимосвязи экономических объектов и процессов с помощью математических и статистических методов и моделей.
22) Постановка задачі регресійного аналізу
Постановка задачи регрессии заключается в следующем. Зависимость величины (числового значения) определенного свойства случайного процесса или физического явления Y от другого переменного свойства или параметра Х зарегистрирована на множестве точек множеством значений, при этом в каждой точке зарегистрированные значения отображают действительные значения со случайной погрешностью, распределенной, как правило, по нормальному закону. По совокупности значений требуется подобрать такую функцию, которой зарегистрированные данные отображалась бы с минимальной погрешностью.
23) Поняття коефіцієнта коваріації
Коэффициент ковариации характеризует степень линейной зависимости двух случайных величин Х и Y и вычисляется по формуле: . Если большая часть точек лежит в 1-ой и 3-ей четверти, то=> имеется лин.полож.зависимость. Если большая часть точек лежит в 2-ой и 4-ой четверти, то. => имеется лин.отриц.зависимость. Если точки рассеиваются по всем четвертям, тоблизка к нулю => лин.связи между переменными нет. (графики). Рассмотренная мера называется ковариацией и зависит от ед-ц измерения Х и Y, поэтому она может принимать разл.значения для одних и тех же наблюдений, если они измерены в разных масштабах (это является недостатком коэффициента ковариации).