- •202. Алгоритм імітації роботи обчислювальної системи з терміналами.
- •203. Визначення інтервалів значень випадкових параметрів.
- •204. Визначення ключових параметрів ризику.
- •206. Визначення математичного сподівання та дисперсії з генерованих випадкових величин.
- •207. Визначення тісноти взаємозв'язку між випадковими параметрами.
- •209. Задачі планування експериментів.
- •208. Загальна схема і цілі машинної імітації.
- •211. Застосування методу Монте-Карло для розв'язування детермінованих задач (обчислення визначеного інтегралу).
- •212. Збір даних про чинники та побудова аналітичної моделі для проведення імітаційних експериментів.
- •213. Імітаційна модель керування запасами (логічна структурна схема).
- •214. Імітація випадкових подій, Схема випробувань за "жеребкуванням".
- •215. Імітація еволюційних процесів у динамічних моделях.
- •216. Керування багато продуктовими запасами: основні перед посилки.
- •217. Опис концептуальної моделі та перевірка її вірогідності.
- •218. Основні етапи факторного аналізу.
- •219. Основні поняття планування експериментів: відгук, фактори, функція відгуку.
- •220. Перевірка значущості коефіцієнтів регресії.
- •222. Побудова імітаційної моделі: визначення задачі та її аналіз.
- •221. Перевірка однорідності дисперсії.
- •223. Поняття і характеристики квазірівномірної випадкової послідовність чисел.
- •224. Поняття і характеристики рівномірної випадкової послідовність чисел.
- •233. Статична детермінована модель керування запасами: економіко-математична модель.
- •226. Поняття та інструментарій планування експериментів.
- •227. Прийняття гіпотез стосовно розподілів випадкових параметрів.
- •228. Програмні способи одержання рівномірної випадкової послідовність чисел: метод серединних квадратів.
- •229. Програмні способи одержання рівномірної випадкової послідовність чисел: мультиплікативний конгруентний метод.
- •230. Способи програмної реалізації імітаційних моделей, їх переваги та вади.
- •234. Статична детермінована модель керування запасами: основні перед посилки.
- •231. Стандартний метод імітації дискретної випадкової величини.
- •232. Статистичне оброблення експериментальних даних.
- •235. Стратегії (політики) керування запасами.
- •236. Сутність критерію Стьюдента.
- •237. Сутність критерію Фішера.
- •240. Сутність оптимального керування запасами.
- •238. Сутність методу Бокса-Уілсона.
- •239. Сутність методу добору при генеруванні випадкових величин.
- •201. Gpss- програма імітаційної моделі завантаження еом.
- •202. Алгоритм імітації роботи обчислювальної системи з терміналами.
- •203. Визначення інтервалів значень випадкових параметрів.
218. Основні етапи факторного аналізу.
Всі явища і процеси господарської діяльності підприємств знаходяться у взаємозв'язку і взаємозумовленості. Одні з них безпосередньо пов'язані між собою, інші побічно. Звідси важливим методологічним питанням в економічному аналізі є вивчення та вимірювання впливу факторів на величину досліджуваних економічних показників.
Факторний аналіз - методика комплексного і системного вивчення і вимірювання впливу факторів на величину результативного показника. Існують наступні типи факторного аналізу:
Детермінований (функціональний) - результативний показник представлений у вигляді твору, приватного або алгебраїчної суми факторів.
Стохастичний (кореляційний) - зв'язок між результативним і факторними показниками є неповною або ймовірнісної.
Прямий (дедуктивний) - від загального до приватного.
Зворотний (індуктивний) - від приватного до загального.
Одноступінчатий і багатоступінчастий.
Статичний і динамічний.
Ретроспективний і перспективний.
Як правило, факторний аналіз проводиться в кілька етапів.
Етапи факторного аналізу:
1 етап. Відбір факторів.
2 етап. Класифікація та систематизація факторів.
3 етап. Моделювання взаємозв'язків між результативним і факторними показниками.
4 етап. Розрахунок впливу факторів і оцінка ролі кожного з них в зміні величини результативного показника.
5 етап. Практичне використання факторної моделі (підрахунок резервів приросту результативного показника).
За характером взаємозв'язку між показниками розрізняють методи детермінованого і стохастичного факторного аналізу
219. Основні поняття планування експериментів: відгук, фактори, функція відгуку.
Відгук — ендогенна (зумовлена внутрішніми причинами) випадкова величина y, яка, за припущенням, залежить від факторів.
Фактори — змінні величини, які, за припущенням, впливають на результати експериментів.
Функція відгуку — математична модель , що являє собою залежність математичного сподівання від факторів.
Функцію називають функцією (реакцією, поверхнею) відгуку, а величини — факторами. Розглянемо означення основних категорій планування експериментів.
Слід звернути увагу на те, що важливим етапом під час розв’язання задач оптимізації чи дослідження систем є вибір вигляду функції відгуку — математичної моделі процесу, що вивчається. Оскільки істинний опис цієї функції встановити неможливо, то її подають наближено за допомогою апроксимуючого полінома — відрізка ряду Тейлора, у який розкладається невідома залежність в околі точки з нульовими координатами:
Апроксимуючий поліном беруть першого, другого, а іноді третього степеня, причому порядок його може змінюватися залежно від етапу експерименту або специфіки задачі, що розв’язується. Коефіцієнти полінома (9.3) через відсутність істинного опису функції (9.1) не можуть бути знайдені теоретично. Їх визначають експериментально, проводячи досліди при деяких фіксованих значеннях факторів, причому з огляду на випадковість процесу, що досліджується, чи в результаті помилок при вимірюваннях вихідної величини спроби дублюються.
Після обробки результатів експерименту апроксимуючий поліном фактично замінюється рівнянням регресії
де коефіцієнти — статистичні оцінки невідомих теоретичних коефіцієнтів .
Після вибору виду функції відгуку належить встановити межі областей визначення факторів, їх основні рівні та інтервали варіювання. Під час виконання експериментів для кожного фактора обирають два рівні, на яких можна змінювати його значення. Вибір основних рівнів (початкової точки факторного простору) та інтервалів варіювання грунтується на попередніх знаннях щодо процесу, який досліджується. Роблять цей вибір, виходячи з необхідності зменшення числа спроб для розв’язання поставленої задачі. Наприклад, якщо відшукується оптимальне значення функції відгуку, то за початкову точку може бути обрана точка факторного простору, яка на підставі деяких міркувань має лежати поблизу від області екстремуму.
Отже, в результаті попередньої роботи для кожного і-го фактора визначаються:
— основний рівень і-го фактора;
— верхній рівень і-го фактора;
— нижній рівень і-го фактора;
— інтервал варіювання.