Зависимость затрат на ремонт оборудования от продолжительности его эксплуатации
Порядковый номер - i |
Возраст
–
|
Затраты
на ремонт –
|
1 |
4 |
1,5 |
2 |
5 |
2,0 |
3 |
5 |
1,4 |
4 |
6 |
2,3 |
5 |
8 |
2,7 |
6 |
10 |
4,0 |
7 |
8 |
2,3 |
8 |
7 |
2,5 |
9 |
11 |
6,6 |
10 |
6 |
1,7 |
,
лет
,
у.е.
Таблица 1.11.6
Расчетные показатели
i |
|
|
|
|
|
|
|
1 |
4,00 |
1,50 |
16,00 |
64,00 |
256,00 |
6,00 |
24,00 |
2 |
5,00 |
2,00 |
25,00 |
125,00 |
625,00 |
10,00 |
50,00 |
3 |
5,00 |
1,40 |
25,00 |
125,00 |
625,00 |
7,00 |
35,00 |
4 |
6,00 |
2,30 |
36,00 |
216,00 |
1296,00 |
13,80 |
82,80 |
5 |
8,00 |
2,70 |
64,00 |
512,00 |
4096,00 |
21,60 |
172,80 |
6 |
10,00 |
4,00 |
100,00 |
1000,00 |
10000,00 |
40,00 |
400,00 |
7 |
8,00 |
2,30 |
64,00 |
512,00 |
4096,00 |
18,40 |
147,20 |
8 |
7,00 |
2,50 |
49,00 |
343,00 |
2401,00 |
17,50 |
122,50 |
9 |
11,00 |
6,60 |
121,00 |
1331,00 |
14641,00 |
72,60 |
798,60 |
10 |
6,00 |
1,70 |
36,00 |
216,00 |
1296,00 |
10,20 |
61,20 |
|
70,00 |
27,00 |
536,00 |
4444,00 |
39332,00 |
217,10 |
1894,10 |
Таблица 1.11.7
Расчетные показатели
i |
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
0,6021 |
0,3625 |
0,9031 |
0,1761 |
0,7044 |
0,2500 |
0,0625 |
0,3750 |
2 |
0,6990 |
0,4886 |
1,3979 |
0,3010 |
1,5051 |
0,2000 |
0,0400 |
0,4000 |
3 |
0,6990 |
0,4886 |
0,9786 |
0,1461 |
0,7306 |
0,2000 |
0,0400 |
0,2800 |
4 |
0,7782 |
0,6055 |
1,7897 |
0,3617 |
2,1704 |
0,1667 |
0,0278 |
0,3833 |
5 |
0,9031 |
0,8156 |
2,4383 |
0,4314 |
3,4509 |
0,1250 |
0,0156 |
0,3375 |
6 |
1,0000 |
1,0000 |
4,0000 |
0,6021 |
6,0206 |
0,1000 |
0,0100 |
0,4000 |
7 |
0,9031 |
0,8156 |
2,0771 |
0,3617 |
2,8938 |
0,1250 |
0,0156 |
0,2875 |
8 |
0,8451 |
0,7142 |
2,1127 |
0,3979 |
2,7856 |
0,1429 |
0,0204 |
0,3571 |
9 |
1,0414 |
1,0845 |
6,8732 |
0,8195 |
9,0150 |
0,0909 |
0,0083 |
0,6000 |
10 |
0,7782 |
0,6055 |
1,3229 |
0,2304 |
1,3827 |
0,1667 |
0,0278 |
0,2833 |
|
8,2490 |
6,9805 |
23,8936 |
3,8281 |
30,6591 |
1,5671 |
0,2680 |
3,7038 |
По формулам (1.11.8) и (1.11.11-1.11.13) вычислим МНК-оценки параметров:
линейной модели
,
;
полулогарифмической модели
,
;
3) экспоненциальной модели
,
,
,
;
гиперболической модели
,
.
Для нахождения МНК-оценок параметров параболической модели, используя суммы в итоговой строке табл. 1.11.6, запишем систему уравнений (1.11.15):
. (1.11.26)
Решаем систему (1.11.26) по формулам Крамера (определители матриц вычисляются в Excel с помощью функции МОПР()):
,
,
,
,
,
,
.
Таким образом, получены следующие регрессионные модели зависимости затрат на ремонт торгового оборудования от продолжительности его эксплуатации:
,
(1.11.27)
,
(1.11.28)
,
(1.11.29)
,
(1.11.30)
.
(1.11.31)
Для вычисления средних ошибок аппроксимации построенных моделей по формуле (1.11.19) составим расчетную табл. 1.11.8.
Таблица 1.11.8