НГУЭиУ Экономико-статистическое моделирование бизнес-процессов и систем Вариант 8. Имеются данные об объемах производства продукции на предприятии - плитки керамические для полов

Раздел
Программирование
Просмотров
173
Покупок
0
Антиплагиат
Не указан
Размещена
16 Авг 2021 в 19:41
ВУЗ
Новосибирский государственный университет экономики и управления «НИНХ»
Курс
Не указан
Стоимость
450 ₽
Демо-файлы   
1
pdf
Пример по моделированию бизнес-процессов Пример по моделированию бизнес-процессов
837.5 Кбайт 837.5 Кбайт
Файлы работы   
1
Каждая работа проверяется на плагиат, на момент публикации уникальность составляет не менее 40% по системе проверки eTXT.
doc
НГУЭиУ_Эк-стат. мод. БП Вариант 8
375 Кбайт 450 ₽
Описание

Ситуационная (практическая) задача 1

Имеются данные об объемах производства продукции на предприятии:

2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016

Плитки керамические для полов, кв.м 126 147 195 274 356 413 590 692 735 750

1. Проведите сглаживание динамического ряда методом трехзвенной скользящей средней.

2. Постройте линейную модель тренда, оцените ее параметры методом наименьших квадратов.

3. Оцените качество построенной модели и её пригодность для прогнозирования.

4. Постройте точечный и интервальный прогноз объема производства на 2017 и 2018 годы.

5. Изобразите на графике фактические уровни ряда, сглаженные уровни ряда и тренд.

6. Интерпретируйте полученные результаты, сделайте выводы.

Ситуационная (практическая) задача 2

Имеются условные данные о сети филиалов фирмы:

№ филиала Объем выпуска продукции, руб. (Y) Среднемесячная номинальная начисленная заработная плата, руб. (X)

1 1008678 17667,6

2 271236 13912

3 192826 16313,9

4 693054 16054,7

5 106934 14436,2

6 215760 20000,8

7 136074 14890,5

8 404965 16240,8

9 357104 17010,4

10 781483 28585,6

11 273121 14528,6

12 267743 16717,7

13 151175 16189,4

14 369509 14292,9

15 181451 17747,3

16 262714 17225,1

17 185683 18111

1. Постройте линейное уравнение регрессии с одной объясняющей переменной.

2. Дайте экономическую интерпретацию коэффициента регрессии .

3. Выполните корреляционный анализ, т.е. вычислите линейный коэффициент корреляции и теоретическое корреляционное отношение (индекс корреляции). Сделайте вывод о тесноте и направленности связи между Y и X.

4. Вычислите коэффициент детерминации. Сделайте вывод.

5. Выполните дисперсионный анализ. Протестируйте статистическую гипотезу о достоверности уравнения регрессии при уровне значимости α=0,05. Сделайте вывод.

6. Вычислите среднюю относительную ошибку аппроксимации. Сделайте вывод о возможности использования регрессионной модели для прогнозирования и управления.

Тестовые задания

1. Как называется метод изучения объекта не непосредственно, а через рассмотрение подобного ему и более простого объекта?

а. метод прогнозирования;

б. метод моделирования;

в. метод оптимизации;

г. метод алгоритмизации.

2. Для чего применяется метод наименьших квадратов?

а. для прогнозирования объемов продаж;

б. для оценки адекватности модели;

в. для определения параметров тренда;

г. для оценки качества прогноза.

3. По характеру развития объектов тенденция бывает:

а. среднего уровня;

б. дисперсии;

в. возрастающая.

4. Случайная компонента временного ряда отражает:

а. влияние глобальных долговременных факторов;

б. влияние факторов, не поддающихся учету и регистрации;

в. влияние факторов, периодически повторяющихся через некоторые промежутки времени;

Оглавление

Продолжение тестовых заданий

5. Моментными временными рядами называют такие, уровни которых характеризуют явление:

а. за определенные интервалы времени;

б. на определенный момент времени;

в. с помощью относительных величин;

г. с помощью средних величин.

6. По характеру используемой информации модели различают:

а. временные и пространственные;

б. субглобальные, региональные, местные;

в. долгосрочные и краткосрочные.

7. Коэффициент регрессии изменяется в пределах:

а. от –1 до 1;

б. от 0 до 1;

в. от –1 до 0;

г. принимает любое значение.

8. Коэффициент в линейной модели интерпретируется как коэффициент:

а. эластичности;

б. относительного роста;

в. корреляции;

г. абсолютного роста.

9. Коэффициент уравнения парной регрессии показывает:

а. тесноту связи между зависимой и независимой переменной;

б. на сколько процентов изменится зависимая переменная, если независимая переменная изменится на 1 ед.;

в. на сколько процентов изменится зависимая переменная, если независимая переменная изменится на 1%;

г. на сколько единиц в среднем изменится зависимая переменная, если независимая переменная изменится на 1 ед.

10. Дисперсионный анализ уравнения парной регрессии проверяет значимость:

а. коэффициента корреляции;

б. уравнения регрессии;

в. коэффициента регрессии;

г. свободного члена уравнения регрессии.


Содержание

Ситуационная (практическая) задача 1. 3

Ситуационная (практическая) задача 2. 9

Тестовые задания. 16

Список использованных источников. 18

Список литературы

Не подошли данные? Другой вариант? Не проблема! Напишите мне, оформите заказ и в течение 1-5 дней (в зависимости от загруженности) я выполню вашу работу.

Работа была выполнена в 2021 году, принята преподавателем без замечаний.

Пример оформления задач для общего представления о качестве приобретаемой работы можно посмотреть в моем профиле (образцы решений) или прикрепленном демо-файле.

Расчеты выполнены достаточно подробно. Все расчеты сопровождены формулами, пояснениями, выводами. Формулы и расчеты аккуратно набраны в microsoft equation.

Объем работы 18 стр. TNR 14, интервал 1,5.

Если есть вопросы по работе, то пишите в ЛС.

Вам подходит эта работа?
Похожие работы
Моделирование систем
Тест Тест
27 Июн в 14:27
40 +3
0 покупок
Моделирование систем
Дипломная работа Дипломная
13 Июн в 01:58
16
0 покупок
Моделирование систем
Тест Тест
20 Мая в 23:44
63
4 покупки
Моделирование систем
Курсовая работа Курсовая
18 Мая в 10:54
38
0 покупок
Другие работы автора
Темы журнала
Показать ещё
Прямой эфир