![]() Главная страница Случайная страница КАТЕГОРИИ: АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
Корреляционное отношение ⇐ ПредыдущаяСтр 2 из 2
1. Определим корреляционное отношение спроса на номенклатуру h от спроса на номенклатуру k Данные представим в таб.4 для дальнейшей численной обработки.
Таблица 4
Расчет корреляционного отношения начнем с расчета суммы:
Для нахождения суммы При k=1 При k=3 При k=5 При k=7 При k=11 При k=15 При k=17 Суммируем все эти значения, получим Из этого следует: Значение корреляционного отношения достаточно велико, что говорит о наличии некоторой зависимости между X и Y. Коэффициент корреляции для диаграммы рассеивания h от k
3. Регрессионный анализ спроса. 3.1. Определим методом наименьших квадратов уравнения прямой зависимости для номенклатуры с сильной прямой зависимостью ln: Для определения параметров a и b сведем данные в таб.5 Таблица 5
Теперь запишем систему с учетом найденных значений: Отсюда: b= подставляем в первое уравнение системы и находим: a=0, 942 и b=4, 307 Получаем уравнение регрессии: y=0, 942x+4, 307 Таблица 6
Ошибка уравнения регрессии: δ = 3.2 Определим методом наименьших квадратов уравнения прямой зависимости для номенклатуры с сильной обратной зависимостью km:
Для определения параметров a и b сведем данные в таб.7 Таблица 7
Отсюда: b= подставляем в первое уравнение системы и находим: a=0, 106 и b=8, 66 Получаем уравнение регрессии: y=0, 106x+8, 66 Таблица 8
Ошибка уравнения регрессии: δ = 3.3. Определим методом наименьших квадратов уравнения прямой зависимости для номенклатуры с обратной зависимостью kl: Для определения параметров a и b сведем данные в таб.9 Таблица 9
Теперь запишем систему с учетом найденных значений: Отсюда: b= подставляем в первое уравнение системы и находим: a=0, 445 и b=5, 27 Получаем уравнение регрессии: y=0, 445x+5, 27 Таблица 10
Ошибка уравнения регрессии: δ = Вывод: Из трех полученных квадратичных погрешностей (ошибок уравнения) наименьшая получилась для номенклатуры kl, а значит найденная регрессионная прямая ближе к результатам наблюдения.
4.Прогнозирование спроса. Известен временной ряд Таблица 11
4.1 Метод подвижного (скользящего) среднего. Рассчитать прогнозируемые значения спроса Расчетная формула прогноза на момент времени
Полученные значения занесем в таблицу 12: Таблица 12
Определим точность каждого прогноза при помощи средней квадратичной погрешности: При N=3 При N=5 При N=9 Наименьшая квадратичная погрешность получилась при N=3, а значит прогноз за три предшествующих момента времени будет более близок к реальным значениям спроса, а значит будет наилучшим. 4.2 Метод взвешенного подвижного (скользящего) среднего. Рассчитать прогнозируемые значения спроса Таблица 13
Рассчитаем среднюю квадратичную погрешность δ для каждого Ω: При При При Наилучшим значением будет
4.3 Метод экспоненциального сглаживания. Рассчитать прогнозируемые значения спроса Расчет производится по формуле: Таблица 14
Рассчитаем среднюю квадратичную погрешность δ для каждого α: При α =0, 5 При α =0, 3 При α =0, 2 Чем больше параметр сглаживания, тем прогнозируемые значения спроса ближе к реальным значением. Из этого следует, что наилучшим значением будет α =0, 5, так же это подтверждает квадратичная погрешность, ее значение получилось наименьшим.
4.4 Метод проецирования тренда. Определить тренд (уравнение линейной регрессии). Заполнить таблицу 15. Таблица 15
Найдем коэффициенты a и b из следующих уравнений:
Получим уравнение регрессии:
Таблица 16
5. Прогноз расхода запасных частей при проектировании новой модели автомобиля. Исходные данные:
α =1, 2
5.1 Для нового двигателя по условиям сборки начальный зазор в сопряжении подчиняется нормальному закону распределения. При α =1, 2 ресурс колец до первой замены
Средний ресурс между отказами:
Рассчитаем количество комплектов поршневых колец, поставляемых в запасные части, на пробеге до первого капитального ремонта двигателя. Средний ресурс ДВС до первого капитального ремонта составляет 200 тыс.км (стр.41 рис.2.4). Тогда среднее число замен:
=8, 64 С доверительной вероятность Р=0, 9 при На основании полученных данных можем сделать вцывод: Среднее число замен поршневых колец на одну машину составляет С учетом верхней доверительной границы с вероятностью Р=0, 9 необходимое количество комплектов поршневых колец на одну машину составит Планируемая норма расхода запасных частей до первого капитального ремонта 5.2 Определим
|