Смекни!
smekni.com

Економіко-математичне моделювання в управлінні підприємством аграрно-промислового комплексу (стр. 9 из 12)

Для розрахунку методом Брандона вибираємо таке значення

у якого парний коефіцієнт кореляції має найбільше значення. Це

Тоді:

y1 x1 x2 x3 u = 1/y1 z = 1/x2
1 528,5 965 3570 3996 0,001892 0,000280
2 2236,3 15108 6750 5930 0,000447 0,000148
3 2189,9 4522 11033 7980 0,000457 0,000091
4 3688,1 22603 9138 10539 0,000271 0,000109
5 2193,2 6538 2461 1256 0,000456 0,000406
6 1124 7875 2800 5952 0,000890 0,000357
7 3458,9 15441 13274 16759 0,000289 0,000075
8 1908,7 4265 7108 8374 0,000524 0,000141
9 6448,2 48371 25280 14275 0,000155 0,000040
10 2503 3637 5300 12708 0,000400 0,000189
11 5309,9 6182 11430 12184 0,000188 0,000087
12 1035,3 4027 2500 4446 0,000966 0,000400
13 2027,1 14921 4120 6244 0,000493 0,000243
14 610,9 3864 1 821 0,001637 1,000000
15 1473,5 3273 1839 4961 0,000679 0,000544
Сума 36735,5 129325 106604 116425 0,009743 1,003110

;
;

де:

;

=0,0006;
=0,06

Наступним етапом розрахунку буде обчислення коефіцієнта кореляції:

Для цього ми вводимо проміжну таблицю.

(U - Uc) ^2 (Z - Zc) ^2 1*2 L1 alfa betta A2 k2
1 1,54E-06 4,43E-03 -8,27E-05 -4,50E-02 -0,0001 0,000655 1525,56 -0,14
2 4,10E-08 4,45E-03 1,35E-05 7,34E-03 0,0000 0,000649 1541,79 0,02
3 3,72E-08 4,46E-03 1,29E-05 7,00E-03 0,0000 0,000649 1541,68 0,02
4 1,43E-07 4,46E-03 2,53E-05 1,37E-02 0,0000 0,000648 1543,79 0,04
5 3,75E-08 4,42E-03 1,29E-05 7,00E-03 0,0000 0,000649 1541,68 0,02
6 5,77E-08 4,42E-03 -1,60E-05 -8,68E-03 0,0000 0,000651 1536,78 -0,03
7 1,30E-07 4,46E-03 2,41E-05 1,31E-02 0,0000 0,000648 1543,59 0,04
8 1,58E-08 4,45E-03 8,39E-06 4,56E-03 0,0000 0,000649 1540,91 0,01
9 2,45E-07 4,47E-03 3,30E-05 1,80E-02 0,0000 0,000647 1545,12 0,05
10 6,25E-08 4,45E-03 1,67E-05 9,07E-03 0,0000 0,000648 1542,33 0,03
11 2,13E-07 4,46E-03 3,08E-05 1,67E-02 0,0000 0,000647 1544,74 0,05
12 1,00E-07 4,42E-03 -2,10E-05 -1,14E-02 0,0000 0,000651 1535,92 -0,03
13 2,44E-08 4,44E-03 1,04E-05 5,66E-03 0,0000 0,000649 1541,26 0,02
14 9,75E-07 8,71E-01 9,21E-04 5,01E-01 0,0010 0,000584 1713,73 1,69
15 8,46E-10 4,40E-03 -1,93E-06 -1,05E-03 0,0000 0,000650 1539,16 0,00
Сума 3,63E-06 9,33E-01 9,88E-04 5,37E-01 0,0011 0,009673 23278,05 1,80

Знаходимо середнє квадратичне відхилення.

=0,0005;
=0,24

Тепер ми обчислюємо коефіцієнт регресії:

Наступна операція:

Обчислення параметрів моделі:

і

=1551,87;
=0,12

Тоді модель має вигляд:

і обчислимо числено А2 И
.

Далі ми вважаємо, що А2 обчислили неточно і обчислюємо прогнозні значення:

;
;
і т.д.
;

Зводимо розрахунок в таблицю:

y1 x1 x2 x3 u = 1/y1 z = 1/x2 Y1p
1 528,5 965 3570 3996 0,001892 0,000280 528,480
2 2236,3 15108 6750 5930 0,000447 0,000148 2236,307
3 2189,9 4522 11033 7980 0,000457 0,000091 2189,904
4 3688,1 22603 9138 10539 0,000271 0,000109 3688,117
5 2193,2 6538 2461 1256 0,000456 0,000406 2193,219
6 1124 7875 2800 5952 0,000890 0,000357 1123,989
7 3458,9 15441 13274 16759 0,000289 0,000075 3458,910
8 1908,7 4265 7108 8374 0,000524 0,000141 1908,704
9 6448,2 48371 25280 14275 0,000155 0,000040 6448,214
10 2503 3637 5300 12708 0,000400 0,000189 2503,013
11 5309,9 6182 11430 12184 0,000188 0,000087 5309,924
12 1035,3 4027 2500 4446 0,000966 0,000400 1035,286
13 2027,1 14921 4120 6244 0,000493 0,000243 2027,108
14 610,9 3864 1 821 0,001637 1,000000 1644,817
15 1473,5 3273 1839 4961 0,000679 0,000544 1473,497
Сума 36735,5 161592 106604 116425 0,009743 1,003110 37769,490

Далі нехай друга змінна по ступеню зменшування коефіцієнта парної кореляції це

. Залишимо позначення змінних U і Z такими ж, але значення цих змінних будуть іншими. Обчислимо
,
,
,…,
.

Розрахунок зводимо в таблицю:

x3 Y1p u z (u - Uc) ^2 (z - Zc) ^2 1 * 2 L2
1 3996 528,480 0,00189 0,0003 0,0000017 0,0000000 0,0000000 -0,0029
2 5930 2236,307 0,00045 0,0002 0,0000000 0,0000000 0,0000000 0,0060
3 7980 2189,904 0,00046 0,0001 0,0000000 0,0000000 0,0000000 0,0083
4 10539 3688,117 0,00027 0,0001 0,0000001 0,0000000 0,0000000 0,0256
5 1256 2193,219 0,00046 0,0008 0,0000000 0,0000003 -0,0000001 -0,0351
6 5952 1123,989 0,00089 0,0002 0,0000001 0,0000000 0,0000000 -0,0138
7 16759 3458,910 0,00029 0,0001 0,0000001 0,0000000 0,0000001 0,0295
8 8374 1908,704 0,00052 0,0001 0,0000000 0,0000000 0,0000000 0,0040
9 14275 6448,214 0,00016 0,0001 0,0000002 0,0000000 0,0000001 0,0407
10 12708 2503,013 0,00040 0,0001 0,0000000 0,0000000 0,0000000 0,0165
11 12184 5309,924 0,00019 0,0001 0,0000002 0,0000000 0,0000001 0,0351
12 4446 1035,286 0,00097 0,0002 0,0000001 0,0000000 0,0000000 -0,0059
13 6244 2027,108 0,00049 0,0002 0,0000000 0,0000000 0,0000000 0,0043
14 821 1644,817 0,00061 0,0012 0,0000000 0,0000009 0,0000000 0,0135
15 4961 1473,497 0,00068 0,0002 0,0000000 0,0000000 0,0000000 -0,0027
Сума 116425 37769,490 0,00871 0,0038 0,0000026 0,0000014 0,0000002 0,1230

Визначаємо середні значення:

;

=0,0005;
=0,0002

Обчислюємо середнє квадратичне відхилення.

=0,0004;
=0,0003.

Далі ми обчислюємо коефіцієнт регресії

Тому:

;

Обчислюємо параметри моделей:


и