Разработка и применение пакетов прикладных программ в экономике (стр. 2 из 3)
6. Значения остатков по Дарбину-Уотсону.
На рис. 2 представлено полученное значение коэффициента корреляции.
Рис.2. Коэффициент корреляции
Коэффициент корреляции R=0,59719, т.е. меньше 0,7; следовательно получена средняя линейная связь между зависимой и независимыми переменными.
На рис. 3 представлены результат вычисления регрессии.
Рис.3. Параметры регрессии
Получено следующее уравнение регрессии:
А9=0,387456 А2 – 0,336102 а1 – 0,270999 А3 + 0,322638 А7 +
+ 0,236665 А5 – 0,207642 а11. (2)
Наибольшее влияние на зависимую переменную А9 оказывает переменная А2, затем а1, далее А7, затем А3, следующая А5 и наконец, а11.
Коэффициенты k4, k6, k8, k10 очень малы, поэтому переменные A4, А6, А8, А10 пренебрежимо мало влияют на переменную А9.
k 2, k1, k7, k3, k5, k11 значимы. Но только для к2 p-level меньше 0,05.
1.4. Прогнозируемое значение зависимой переменной
На рис. 4 представлено прогнозируемое значение зависимой переменной.
Рис.4. Прогноз
Если в полученное уравнение подставить прогнозируемые значения независимых переменных, то можно получить прогнозируемое значение зависимой переменной.
Полученное прогнозируемое значение переменной – 34,4977.
1.5. Проверка адекватности модели
Если остатки зависимы, то модель неадекватна (нарушение важного предположения о независимости ошибок в регрессионной модели)
Критические точки статистики Дарбина-Уотсона приведены в специальных таблицах, например, для числа наблюдений 30 для 10-ти независимых переменных. DL=1,09 DU=1,83.
Необходимо проверить истинность неравенств:
d > DL; (3)
(4 – d) > DU. (4)
На рис. 5 представлено полученное значение d.
Рис.5. Анализ модели по Дарбину‑Уотсону
d =2,499821;
2,49 > 1,09;
1,51 < 1,83.
То есть результат решения неравенств ложь, следовательно полученная регрессионная модель не адекватна.
1.6. График предсказываемых и наблюдаемых значений зависимой переменой
На рис. 6 представлен график предсказанных и наблюдаемых значений зависимой переменной. Непрерывные и штриховые линии – интервал расчетных значений. Окружности – наблюдаемые значения зависимой переменной.
Рис.6. зависимость переменной А9
1. Мы получили среднюю линейную связь между зависимой и независимыми переменными.
2. Наибольшее влияние на зависимую переменную А9 оказывает переменная А2, затем а1, далее А7, затем А3, следующая А5 и наконец, а11.
3. Коэффициенты k4, k6, k8, k10 очень малы, поэтому переменные A4, А6, А8, А10 пренебрежимо мало влияют на переменную А9.
4. k 2, k1, k7, k3, k5, k11 значимы, но только для к2 ошибка определения < 0.05.
5. Полученное прогнозируемое значение переменной – 34,4977.
6. Полученная модель не адекватна.
РАЗДЕЛ 2. МОДЕЛИРОВАНИЕ БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ В BPWIN
2.1. Блок-схема бизнес-процесса
Общая модель бизнес-процессов распродажи представлена на рис. 7.
| Деятельность автошколы | |||||||||||
| Проведениерекламныхакций | Проведениезанятий | ||||||||||
| Теоретический курс | Практический курс | ||||||||||
| Занятия на тренажерах | Езда по городу | Сдача внутреннего экзамена |
Рис.7. Блок-схема
Рассмотрим модель работы компании в BPwin. Для этого, модель бизнес-процессов, представленная на рис. 7, преобразована к виду, пригодному для обработки в Bpwin [3]. Результат на рис. 8.
Рис.8. контекстная диаграмма
Цель проекта: Моделировать текущие (AS-IS) бизнес-процессы компании во время распродажи.
Идеолог проекта (точка зрения): Директор.
В данной модели 1 входная стрелка: «Потенциальный клиент». На выходе стрелка «Потенциальный клиент» преобразуется в стрелку «Выпускник курсов». Управление работой – стрелка «Правила». Механизм работы – стрелка «Персонал».
2.3. Декомпозиция контекстной диаграммы
Работу «Деятельность автошколы» можно разбить на 2 работы: «Проведение рекламной акции» и «Проведение занятий». Результат представлен на рис.9.
Рис.9. Декомпозиция работы
Стрелки с первого уровня в виде граничных перешли на второй уровень.
Введена новая стрелка:
1. «Слушатель»;
Стрелка идет от работы «Проведение рекламной акции» к работе «Проведение занятий».
2.4. Декомпозиция работы «Проведение занятий»
Работу «Проведение занятий» можно разбить на 2 работы:
1) «Проведение теоретических занятий»;
2) «Проведение практических занятий».
Результат разбиения представлен на рис. 10.
Рис.10. Декомпозиция работы «Проведение занятий»
Все стрелки, перечисленные в предыдущих главах, присутствуют на данном уровне в виде граничных стрелок.
От работы «Проведение теоретических занятий» к работе «Проведение практических занятий» введена новая стрелка: «Слушатель на практику».
2.5. Декомпозиция работы «Проведение практических занятий»
Работа «Проведение практических занятий » разбивается на 3 работы:
1) «Проведение занятий на тренажерах»;
2) «Езда по городу»;
3) «Сдача внутреннего экзамена».
Результат представлен на рис.11
Рис.11. Декомпозиция работы «Проведение практических занятий»
В отличие от предыдущих уровней, где использовалась модель IDEF0, на данном уровне применена модель IDEF3, в которой предусмотрена возможность одновременного проведения работ с использованием перекрестков «Асинхронное ИЛИ». Введена ссылка «Слушатель».
В отличие от модели IDEF0, модель IDEF3 позволяет проследить параллельные потоки данных и материальные потоки. Таким образом модель «Деятельность автошколы» я могу рассмотреть более подробно.
РАЗДЕЛ 3. МОДЕЛИРОВАНИЕ ДАННЫХ В ERWIN
Для работы «Проведение практических занятий» в ERwinбыла создана модель данных с сущностями [3]:
- «Слушатель»;
- «Аттестат»;
- «Персонал».
Эта модель данных представлена на рис. 12
Рис.12. Модель данных в Erwin
В сущности «Слушатель» 2 атрибута: «№ слушателя» и «Фамилия», причем «№ товара» является ключевым атрибутом. В сущности «Аттестат» ключевым атрибутом является «аттестат №», кроме него существует атрибут «Дата выдачи». В сущности «Персонал» 2 атрибут:
- «Табельный номер» (ключевой атрибут);
- «ФИО».
Сущности связаны между собой.
3.2. Связывание модели процесса и модели данных
Эту модель данных экспортируем в BPwin и привязываем к работе «Проведение практических занятий»:
1. Сущность «Слушатель» к стрелке «Слушатель на вождение».
2. Сущность «Аттестат» к стрелке «Выпускник курсов».
3. Сущность «Персонал» к стрелке «Персонал».
Вводим новые атрибуты «Дата рождения», «Серийный номер» и «Должность» и передаём модель обратно в ERwin, в которой атрибут автоматически добавляется. Результат представлен на рис.13.
Рис.13. Добавление нового атрибута в модель
При связывании модели процессов с моделью данных и при добавлении в модель процессов BPwin новых атрибутов данные атрибуты автоматически появляются в модели данных ERwin.
Microsoft Dynamics® AX– многофункциональная система управления ресурсами предприятия (ERP II) для средних и крупных компаний. Она охватывает все области менеджмента: производство и дистрибуцию, цепочки поставок и проекты, финансы и средства бизнес-анализа, взаимоотношения с клиентами и персоналом. В основе продукта лежат хорошо знакомые вам концепции и технологии программного обеспечения Microsoft, что дает возможность строить современные бизнес-решения, интегрированные с уже работающими практически в каждой компании приложениями, а следовательно, значительно сократить ресурсы, необходимые для обучения сотрудников, и дать им возможность сосредоточиться на достижении целей бизнеса. Реализованные в системе лучшие мировые бизнес-практики помогают руководителям компаний оперативно принимать обоснованные управленческие решения и реализовывать их. Система успешно работает более чем в 11 100 компаниях из сотни с лишним стран мира.