Економіко-математичне моделювання в управлінні підприємством аграрно-промислового комплексу (стр. 10 из 12)
Модель має вигляд:
=1729,78; 
=19,48Тепер вважаємо, що А3 обчислили неточно і обчислимо прогнозні значення. Зводимо розрахунок в таблицю.
| № | alfa | betta | A3 | k3 | Y2p |
| 1 | -0,003885 | 0,000581963 | 1718,321803 | -6,6755541 | 527,597111 |
| 2 | 0,0079684 | 0,000578946 | 1727,276192 | 13,763708 | 2241,49793 |
| 3 | 0,0111387 | 0,000578139 | 1729,686936 | 19,266465 | 2195, 19141 |
| 4 | 0,0342937 | 0,000572246 | 1747,50074 | 59,9282 | 3709,08871 |
| 5 | -0,046953 | 0,000592925 | 1686,553841 | -79,189008 | 2054,93963 |
| 6 | -0,018518 | 0,000585688 | 1707,395046 | -31,616937 | 1118,01882 |
| 7 | 0,0394315 | 0,000570938 | 1751,503263 | 69,064347 | 3473,16466 |
| 8 | 0,005345 | 0,000579614 | 1725,286317 | 9,2216265 | 1910,80562 |
| 9 | 0,0544726 | 0,00056711 | 1763,32693 | 96,053015 | 6491,60243 |
| 10 | 0,0221218 | 0,000575344 | 1738,091092 | 38,449766 | 2510,58622 |
| 11 | 0,0469475 | 0,000569025 | 1757,391677 | 82,505223 | 5345,8804 |
| 12 | -0,007901 | 0,000582985 | 1715,309137 | -13,552255 | 1032,12992 |
| 13 | 0,0057357 | 0,000579514 | 1725,582401 | 9,897465 | 2030,32167 |
| 14 | 0,0180346 | 0,000576384 | 1734,954043 | 31,289148 | 1707,50217 |
| 15 | -0,003586 | 0,000581887 | 1718,546265 | -6,1631976 | 1471,66688 |
| Сума | 0,1646468 | 0,008672709 | 25946,72568 | 292,24201 | 37819,9936 |
Судячи з розрахунків модель
має вид 
Проводимо ти ж самі розрахунки що і раніше і отримуємо:
=1794,75; 
=263,96.Вважаємо що А1 обчислений неточно і обчислимо прогнозні значення:
; 
; 
и т.д. 
;Обчисливши значення
, 
, 
,…, 
, ми можемо тепер визначити точне значення А. Його можна визначити двома способами. Перший спосіб: за допомогою формули 
другий
Краще визначати другим методом (середньогеометричним) він простіший так як розрахунок проводиться через логарифм.
Тоді
=3,25, 
=1781,73Після всіх розрахунків прогнозна модель буде мати вигляд.
Розрахунок прогнозу зручно привести у вигляді таблиці.
| № | Прогноз на майбутній період |
| 1 | 958,754 |
| 2 | 1767,341 |
| 3 | 1774,290 |
| 4 | 1757,983 |
| 5 | 1785,218 |
| 6 | 1806,672 |
| 7 | 1763,848 |
| 8 | 1778,273 |
| 9 | 1756,140 |
| 10 | 1765,997 |
| 11 | 1751,541 |
| 12 | 1778,387 |
| 13 | 1772,609 |
| 14 | 656,173 |
| 15 | 1778,836 |
Тепер розраховуємо залежність показника
- доход від реалізації, від факторів (продукції рослинництва) 
, 
, 
Для розрахунку методом Брандона вибираємо таке значення
у якого парний коефіцієнт кореляції має найбільше значення. Це 
.Тоді:
| № | y2 | x2 | u = 1/y2 | z = 1/x2 | (U - Uc) ^2 | (Z - Zc) ^2 | 1*2 | L1 |
| 1 | 561,9 | 3570 | 0,00178 | 0,000280 | 8,478E-07 | 0,00443 | -6,132E-05 | -0,0285 |
| 2 | 1757,2 | 6750 | 0,00057 | 0,000148 | 8,399E-08 | 0,00445 | 1,934E-05 | 0,00900 |
| 3 | 2003,3 | 11033 | 0,00050 | 0,000091 | 1,294E-07 | 0,00446 | 2,402E-05 | 0,01118 |
| 4 | 2534,2 | 9138 | 0,00039 | 0,000109 | 2,156E-07 | 0,00446 | 3,100E-05 | 0,01443 |
| 5 | 706,5 | 2461 | 0,00142 | 0,000406 | 3,097E-07 | 0,00442 | -3,699E-05 | -0,0172 |
| 6 | 1001 | 2800 | 0,00100 | 0,000357 | 1,963E-08 | 0,00442 | -9,320E-06 | -0,0043 |
| 7 | 1783,9 | 13274 | 0,00056 | 0,000075 | 8,900E-08 | 0,00446 | 1,993E-05 | 0,00927 |
| 8 | 1382,9 | 7108 | 0,00072 | 0,000141 | 1,843E-08 | 0,00445 | 9,061E-06 | 0,00422 |
| 9 | 5135 | 25280 | 0,00019 | 0,000040 | 4,411E-07 | 0,00447 | 4,439E-05 | 0,02066 |
| 10 | 1954,3 | 5300 | 0,00051 | 0,000189 | 1, 205E-07 | 0,00445 | 2,315E-05 | 0,01077 |
| 11 | 3770,5 | 11430 | 0,00027 | 0,000087 | 3,524E-07 | 0,00446 | 3,965E-05 | 0,01845 |
| 12 | 897,2 | 2500 | 0,00111 | 0,000400 | 6,538E-08 | 0,00442 | -1,700E-05 | -0,0079 |
| 13 | 1792,5 | 4120 | 0,00056 | 0,000243 | 9,061E-08 | 0,00444 | 2,006E-05 | 0,00933 |
| 14 | 429,9 | 1 | 0,00233 | 1,000000 | 2,153E-06 | 0,87072 | 1,369E-03 | 0,63715 |
| 15 | 1028,3 | 1839 | 0,00097 | 0,000544 | 1,290E-08 | 0,00440 | -7,534E-06 | -0,0035 |
| Су | 26738,6 | 106604 | 0,01288 | 1,00311 | 4,949E-06 | 0,93292 | 1,468E-03 | 0,68296 |
де:
; 
=0,0008; 
=0,06Знаходимо середнє квадратичне відхилення.
=0,0005; 
=0,24Тепер обчислюємо коефіцієнт регресії:
Обчислення такі:
Наступна операція:
Обчислення параметрів моделі:
і 
=1174,95; 
=0,137.За нашими розрахунками модель має вигляд:
.Визначимо значення А2 И .
=1174,95; =0,13.Припустимо, що А2 обчислили неточно, обчислюємо прогнозні значення. Запишемо їх у таблицю.
| № | y2 | x2 | u = 1/y2 | z = 1/x2 | Y1p |
| 1 | 561,9 | 3570 | 0,001780 | 0,00028011 | 561,91 |
| 2 | 1757,2 | 6750 | 0,000569 | 0,00014815 | 1757, 19 |
| 3 | 2003,3 | 11033 | 0,000499 | 9,0637E-05 | 2003,29 |
| 4 | 2534,2 | 9138 | 0,000395 | 0,00010943 | 2534, 19 |
| 5 | 706,5 | 2461 | 0,001415 | 0,00040634 | 706,51 |
| 6 | 1001 | 2800 | 0,000999 | 0,00035714 | 1001,00 |
| 7 | 1783,9 | 13274 | 0,000561 | 7,5335E-05 | 1783,90 |
| 8 | 1382,9 | 7108 | 0,000723 | 0,00014069 | 1382,90 |
| 9 | 5135 | 25280 | 0,000195 | 3,9557E-05 | 5134,99 |
| 10 | 1954,3 | 5300 | 0,000512 | 0,00018868 | 1954,29 |
| 11 | 3770,5 | 11430 | 0,000265 | 8,7489E-05 | 3770,48 |
| 12 | 897,2 | 2500 | 0,001115 | 0,0004 | 897,21 |
| 13 | 1792,5 | 4120 | 0,000558 | 0,00024272 | 1792,49 |
| 14 | 429,9 | 1 | 0,002326 | 1 | 146,77 |
| 15 | 1028,3 | 1839 | 0,000972 | 0,00054377 | 1028,31 |
| Сума | 26738,6 | 106604 | 0,012883 | 1,00311005 | 26455,43 |
Наступним фактором за ступенем зменшення коефіцієнта парної кореляції є
.Залишимо позначення змінних U і Z такими ж, але значення цих змінних будуть іншими. Обчислимо
, 
, 
,…, 
.