Экономико-математические методы и модели (стр. 3 из 4)

Y -Y^	( Y- Y^) 2	Уээi/Хввi	У^ээi/Xввi.сгл.
-0,238917	8,99571804	8,756800841	1,2354768	25,62213	0,5120869	0,5962039
-0,238917	8,11219688	7,873279684	-1,4748573	4850,029	0,7057839	0,5944323
-0,238917	12,3513582	12,11244096	-0,209969	5,156329	0,611035	0,6006232
-0,238917	13,2861976	13,04728041	-1,3679696	1160,394	0,6645178	0,6014568
-0,238917	12,7213614	12,48244419	-4,1012658	821,4543	0,7984234	0,6009678
-0,238917	13,1348249	12,89590772	-4,5801023	18184,41	0,8148978	0,6013299
-0,238917	14,4911776	14,25226039	-2,5275696	6961,603	0,7092005	0,6023727
-0,238917	15,0602074	14,82129019	-0,4922498	44,23303	0,6227731	0,6027542
-0,238917	13,8742942	13,63537704	0,411367	3,571383	0,5837642	0,6019237
-0,238917	12,458407	12,21948978	2,0326398	110,3811	0,500798	0,600725
-0,238917	13,4657568	13,22683961	5,0169346	12070,95	0,3734157	0,6016037
-0,238917	13,8535701	13,61465287	6,1866809	12404,77	0,3283929	0,6019079
148,9380637	0,1291157	105,89782

A7	A6	A2	A1	A0	X*
0,3715102	0,3719756	-3,089985	-3,5694423	20,654693	14,738751	-0,051156	0,00261694
-1,519815	-1,048295	-1,404508	-2,9204528	20,654693	13,761622	-0,51658	0,26685459
1,6954386	0,3719756	-0,056126	-2,2714633	20,654693	20,394517	-0,228063	0,05201274
0,5606434	0,8453994	0,95516	-1,6224738	20,654693	21,393422	0,299374	0,08962509
-1,377967	0,1352638	1,6293509	-0,9734843	20,654693	20,067856	0,702714	0,49380733
-0,945663	-0,676319	1,9664463	-0,3244948	20,654693	20,674662	0,770983	0,59441479
0,9456628	-0,676319	1,9664463	0,3244948	20,654693	23,214978	0,445227	0,19822748
1,3779666	0,1352638	1,6293509	0,9734843	20,654693	24,770758	-0,181479	0,03293477
-0,560643	0,8453994	0,95516	1,6224738	20,654693	23,517082	-0,864038	0,74656202
-1,695439	0,3719756	-0,056126	2,2714633	20,654693	21,546567	-1,20533	1,45281965
1,5198154	-1,048295	-1,404508	2,9204528	20,654693	22,642158	-0,656189	0,4305843
-0,37151	0,3719756	-3,089985	3,5694423	20,654693	21,134615	1,484549	2,20388494
247,85699	0,235699	6,56434464

- Полиномиальные модели с использованием ортогональных на дискретном множестве полиномов Чебышева (табл.4) рассчитываются с использованием двухпорогового метода, при котором значимые компоненты полиномиальной регрессии выделяются при соблюдении следующих двух условий:

Где

- оценки дисперсии на (

)-ом и

-ом шагах.

- значение оценки коэффициента детерминации.

Для построения полиномиальных моделей рассчитываются

, и средние значения:

Динамика расчета полиномиальной модели

представлена в таблице 5.

Паспорт полиномиальных моделей определяется на основе исходных данных об

и рассчитанных полиномах

, введенных в компьютер. При использовании Excel массив задается блоком в пять строк и одиннадцать столбцов, а все остальные манипуляции аналогичны, как и для линейной однофакторной модели (1).

На десятом шаге при определении

значение оценки дисперсии возрастает по сравнению с предыдущим шагом.

Таким образом, полиномиальная модель имеет вид:

Расчет значений

показал совпадение значений

с паспортом модели.

Расчет полиномиальной модели:

приведен в таблице 6.

В данном случае значение оценки коэффициента детерминации превысило пороговое значение на пятом шаге.

Таким образом, полиномиальная модель имеет вид:

Расчет значений

показал совпадение

с паспортными данными.

0,2970017	6,2060563
0,2983727	3,2553482
4,2525808	10
45,06584	105,97292

Сравнение данной модели, рассчитанной по сглаженным значениям объема выпускаемой продукции, свидетельствует об уточнении самой модели и ее параметров. (Табл. 7, Рис 2).

Рассчитанные характеристики ресурсоемкости, отличаясь по своим значениям, полностью подтверждают качественную картину – те же режимы работы предприятия. Таким образом, для прикладного анализа эффективности использования электроэнергии допустимо использовать исходные данные без сглаживания.