
- •Математическое моделирование Учебное пособие
- •Донецк 2006
- •Содержание
- •Введение
- •1. Построение экспериментальных законов распределения
- •1.1. Общие положения
- •1.2. Статистические критерии согласия
- •Г) Критерий согласия Романовского
- •1.3. Построение закона Пуассона
- •1.4. Построение показательного закона
- •1.5. Построение нормального закона
- •2. Модели оптимизации
- •2.1. Принципы формирования моделей оптимизации
- •Задача производственного планирования
- •Задача оптимальной загрузки оборудования
- •Задача о смесях
- •Транспортная задача
- •2.2. Графический метод решения задачи линейного программирования
- •Алгоритм графического метода решения злп
- •2.3. Универсальный метод решения линейных задач оптимизации
- •Алгоритм симплекс-метода решения злп
- •Пример 2.3.1. Решить злп (2.2.1), (2.2.5) симплекс-методом.
- •Критерий оптимальности опорного плана
- •Переход к следующей симплекс-таблице осуществляют по правилам:
- •2.4. Двойственная задача линейного программирования
- •Свойства двойственных задач
- •2.5. Методы анализа конфликтных ситуаций с помощью матричных игр
- •Алгоритм принципа максимина (минимакса)
- •Решение. Этаматричная игра имеет размерность (3х4), т.Е. Игрок а имеет три стратегии, а игрок в – четыре. Запишем ее в нормальной форме.
- •Последовательность действий при решении игры
- •3. Регрессионный анализ
- •3.1. Однофакторные модели
- •3.1.1. Построение однофакторных моделей
- •3.1.2. Оценка качества моделей
- •Свойства коэффициента корреляции
- •Построение доверительного интервала для прогнозного значения
- •Пример 3.1.Исследовать зависимость объема прибыли от количества торговых точек. Сделать прогноз в предположении, что количество торговых точек будет увеличено до 25.
- •Вспомогательная расчетная таблица
- •Пример 3.2.Исследовать зависимость показателяуи факторахс помощью логарифмической, степенной и полиномиальной регрессий.
- •3.1.3. Модели рядов динамики
- •3.2. Автокорреляция данных и остатков
- •3.2.1. Автокорреляция данных
- •Пример 3.4. Исследовать на автокорреляцию динамический ряд:
- •Вспомогательная таблица для расчета коэффициента автокорреляции
- •3.2.2. Автокорреляция остатков
- •Причины возникновения автокорреляции
- •Вспомогательная таблица для расчета d-статистики
- •С помощью формулы (3.2.2) найдем d -статистику:
- •3.3. Мультиколлинеарность
- •Причины возникновения мультиколлинеарности:
- •Методы исследования мультиколлинеарности
- •Меры по устранению мультиколлинеарности:
- •3.4. Множественная линейная регрессия
- •3.4.1. Построение множественной линейной регрессии
- •Расчет элементов коэффициента
- •3.4.2. Матричный подход
- •Построение корреляционной матрицы
- •Построение модели множественной линейной регрессии и ее анализ
- •3.4.4. Нелинейные модели
- •3.4.5. Эластичность
- •4.Экспертные оценки и элементы теории графов
- •4.1. Ранговая корреляция
- •4.1.1. Экспертное оценивание
- •4.1.2. Этапы работ в системе экспертных оценок
- •4.1.3. Метод ранговой корреляции
- •Вспомогательные расчеты
- •Б) Случай многих экспертов
- •4.2. Элементы сетевого планирования
- •Основные элементы сетевого графика
- •Основные требования к сетевой модели
- •5. Индивидуальные задания для самостоятельной работы студентов по курсу “математическое моделирование”
- •5.1. Задания к разделу “Построение законов распределения”
- •5.2. Задания к разделу “Математическое программирование”
- •5.3. Задания к разделу “Регрессионный анализ”
- •Задание 2.
- •Задание 3.
- •5.4. Задания к разделу “Экспертные оценки и элементы теории графов” Задание 1.
- •Значение критерия Пирсона
- •Критерий Колмогорова
- •Критерий Колмогорова
- •Квантили распределения Стьюдента
- •Коефициентов автокорреляции
- •Литература
- •Пеніна Галина Геннадіївна, канд. Екон. Наук, доцент
Б) Случай многих экспертов
Пример 4.2. Представители 10 предприятий провели ранжирование 10 показателей, которые влияют на коммерческую работу. Наибольшее значение присваивалось наиболее значительному показателю. Необходимо провести эконометрический анализ результатов ранжирования.
Факторы
Эксперты |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
1 |
6 |
4 |
10 |
3 |
2 |
8 |
9 |
1 |
7 |
5 |
2 |
5 |
4 |
9 |
1 |
3 |
10 |
8 |
2 |
6 |
7 |
3 |
6 |
3 |
9 |
5 |
2 |
8 |
10 |
1 |
4 |
7 |
4 |
7 |
1 |
10 |
6 |
3 |
9 |
8 |
2 |
4 |
5 |
5 |
7 |
6 |
10 |
5 |
2 |
8 |
9 |
3 |
1 |
4 |
6 |
8 |
7 |
9 |
4 |
1 |
6 |
10 |
5 |
2 |
3 |
7 |
6 |
2 |
10 |
3 |
5 |
9 |
7 |
4 |
1 |
8 |
8 |
5 |
1 |
8 |
4 |
2 |
10 |
9 |
3 |
7 |
6 |
9 |
2 |
5 |
10 |
1 |
3 |
8 |
9 |
4 |
6 |
7 |
10 |
7 |
5 |
9 |
4 |
2 |
6 |
10 |
1 |
8 |
3 |
|
59 |
38 |
94 |
37 |
25 |
82 |
89 |
26 |
46 |
55 |
Решение.Вычисление суммы рангов для всех показателей позволяют сделать следующий вывод: по мнению всех экспертов, самое значительное влияние на коммерческую деятельность осуществляют 3, 7 , 6 и 1 факторы, наименьшее влияние – 5, 8, 2 и 4 факторы.
Меру согласованности мнений экспертов проверим с помощью коэффициента конкордации, который находят по формуле (4.1.5):
, (4.1.5)
где
– количество экспертов,
– количество факторов,
– сумма рангов по каждому фактору.
В нашем примере
.
Надо подчеркнуть, что согласованность мнений десяти экспертов достаточно высокая.
Оценка значимости коэффициента конкордации проводится следующим образом:
рассчитывают
;
по таблице (приложение 3) находят критическое значение
;
сравнивают фактическое и критическое значения.
Для рассмотренного примера
имеем:
.
По
и
находим в таблице (приложение 3)
=16,92.
Мы видим, что
значительно превышает критическую
величину, из чего следует, что коэффициенту
конкордации нужно доверять и что имеет
место достаточно высокая корреляционная
зависимость рассматриваемых факторов.
Замечание. |
Необходимо помнить, что
|
Замечание. |
Если одни и те же факторы анализируют два эксперта, а потом большее количество экспертов, то целесообразно составить сравнительную таблицу. В частности, для рассмотренного примера имеем: |
Таблица 4.3
Сравнительные значения
Число экспертов |
Существенные признаки |
Несущественные признаки |
2 |
3, 6, 7, 9 |
8, 4, 5, 2 |
10 |
3, 7, 6, 1 |
5, 8, 2, 4 |
Перечень несущественных факторов не изменился, их порядок стал другим. Относительно существенных факторов, то в них, кроме порядка, изменился и перечень. Ясно, что предпочтение надо отдать случаю с десятью экспертами.
Замечание. |
Из таблицы рангов можно отобрать наиболее компетентных экспертов – это те, чьи ранги более всего совпадают со средними значениями. |
В рассмотренном примере такими являются первый, третий и восьмой эксперты.