Смекни!
smekni.com

Матричное балансовое равенство (стр. 2 из 3)

a0 = 1,97+0,02*6,5=2,1

Yрасч= 2,1- 0,02x

xi

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

yi

2,12

2,2

2,11

2,03

2,21

1,88

1,91

2

1,9

1,99

1,54

1,74

yрасч

2,08

2,06

2,04

2,02

2

1,98

1,96

1,94

1,92

1,9

1,88

1,86

Т.о., прогнозирующее уравнение yр=2,1- 0,02x

4) Прогноз на следующие три месяца:

xi

13

14

15

yр

1,88

1,86

1,84

Строим на графике уравнение регрессии:

x

5

10

y

2

1,9

Задание 3.

Пусть необходимо выбрать один из нескольких вариантов строительства АЗС, при этом известно, что автомобили прибывают на станцию случайным образом и, если не могут быть обслужены сразу, становятся в очередь. Дисциплина очереди – «первым пришел – первым обслужен». Будем считать, что во всех вариантах рассматривается только одна бензоколонка, а вариант от варианта отличается лишь ее мощностью. Предположим также, что статистические наблюдения позволили получить величину среднего времени обслуживания одного автомобиля и средний интервал между прибытием автомобилей.

По этим статистическим данным вычислить основные показатели, характеризующие систему массового обслуживания (коэффициент простоя системы, среднее число клиентов в системе, среднюю длину очереди, среднее время пребывания клиента в системе, время пребывания клиента в очереди) и сделать вывод о целесообразности выбора варианта строительства АЗС.

Интервал прибытия клиентов

Варианты среднего времени обслуживания

6

7,6

6,2

5,8

5,2

4

Решение: Имеем дело с простейшим потоком т.к., он стационарный (не зависит от его расположения на оси времени), ординарный (требования поступают по одиночке) и независимо друг от друга (отсутствие последствия).

Плотность распределения числа требований за время t имеет следующее выражение:

Определим l =

треб/мин

Вероятность того, что за одну минуту поступит не одно требование

P0(1)=e-0,1 = 0,9048; одно требование: P1(1) = 0,1e-0,1 = 0,0905

Интервал между двумя последовательными требованиями:

P = e-0,1t

Время обслуживания задается экспоненциальным законом с плотностью расширения g(t) = me-mt;

Среднее время обслуживания равно математическому ожиданию:

Время ожидания в очереди задается экспоненциальным законом с плотностью распределения h(t) = ne-nt;

Результаты оформим таблицей:

Тср (мин) Тср (ч) (:60) m a P0 P1 N0 N3 K0 Средняя величина очереди, Mож Среднее число требований, M Вероятность того, что число требований в очереди >=1
7,6 0,127 7,874 0,013 0,987 0,013 0,987 0,013 0,987 0,013 0,026 0,013
6,2 0,103 9,709 0,010 0,99 0,010 0,99 0,010 0,99 0,010 0,020 0,010
5,8 0,097 10,309 0,009 0,991 0,009 0,991 0,009 0,991 0,009 0,018 0,009
5,2 0,087 11,494 0,008 0,992 0,008 0,992 0,008 0,992 0,008 0,016 0,009
4 0,067 15,625 0,006 0994 0,006 0,994 0,006 0,994 0,006 0,012 0,006

;
;
;
; ;

;

Целесообразно строительство АЗС с наименьшей вероятностью требований в очереди (0,06), т.е, мощность бензоколонки позволит обслуживать за 4 минуты.

Задание 4.

При исследовании корреляционной зависимости между ценой на нефть X и индексом нефтяных компаний Y, получены следующие данные:

Составить уравнение регрессии. Используя соответствующее уравнение регрессии, найти среднюю величину индекса при цене на нефть 16,5 ден. ед.

Решение: коэффициент корреляции

=
= 0,8944

Коэффициент регрессии axy найдем из

x-16,2 = 0,08(y-4000)

x-16,2 = 0,08y-320

0,08y = +x +303,8

y = +12,5x+3797,5

если x = 16,5, то y = 4003,75

Ответ: при цене на нефть x=16,5 индекс нефтяных компаний y=4003,75.

Задание 5.

Исследователь желает знать, отличаются ли n способов рекламирования товара по влиянию на объем его продажи. С этой целью в каждом из случайно отобранных m районов города (в них использовались различные способы рекламы) были собраны сведения об объемах продажи товара (в ден. ед) в m магазинах.

Способ рекламирования

№1

№2

№3

№4

Объем продаж

Магазин №1

145

150

190

170

Магазин №2

164

170

202

164

Магазин №3

165

150

200

180

Можно ли на 5%-ном уровне значимости считать влияние доказанным?

Решение:

Имеем n=4 способов рекламирования (факторы). Имеем m магазинов, по объемам продаж (эксперты) m=3. Проранжируем объекты в порядке возрастания.

n m

1 2 3 4
1 145 150 190
170
2 164 170 202 164
3 165 150 200 180

n m

1 2 3 4
1 4 3 1 2
2 3,5 2 1 3,5
3 3 4 1 2

Ранг 1 присваивается max оценке, ранг 4 присваивается min оценке.

По эксперту № 2 имеем связанные ранги (164)

1 шаг: Находим

,

2 шаг: Находим

rang
4 3 1 2 10
3,5 2 1 3,5 10
3 4 1 2 10
10,5 9 3 7,5 30

2