- •Общая постановка задачи оптимизации.
- •Классическая задача на условный экстремум. Необходимые и достаточные условия условного экстремума.
- •Метод множителей Лагранжа для решения классической задачи на условный экстремум.
- •Линейные неравенства и область решений системы линейных неравенств.
- •5. Общая задача линейного программирования. Геометрическая интерпретация задачи.
- •Графический метод решения задачи линейного программирования для двух переменных.
- •Решение задачи линейного программирования симплекс–методом. Симплексные таблицы. Алгоритм симплекс–метода.
- •Решение задачи оптимизации выпуска продукции симплекс–методом.
- •Модель оптимизации плана перевозок (транспортная задача). Экономическая постановка задачи.
- •9.2 Основные свойство транспортной задачи
- •9.3 Двойственная задача
- •9.4 Теоремы двойственности
- •9.5 Построение опорного плана транспортной задачи
- •9.6 Метод севево-западного угла
- •Математическая модель транспортной задачи. Открытые и закрытые задачи. Допустимый, опорный и оптимальный планы перевозок.
- •11. Построение начального (опорного) плана перевозок по методу северо–западного угла и по методу наименьшей стоимости.
- •12. Теорема о потенциалах. Метод потенциалов. Транспортные таблицы. Понятие цикла. Сущность метода потенциалов.
- •13.Критерий оптимальности и неоптимальности опорного плана. Критерий единственности оптимального опорного плана.
- •14. Понятия испытания и случайного события. Частота и относительная частота появления события в серии испытаний. Вероятность случайного события.
- •15. Совместные и несовместные события. Полная группа событий. Событие, благоприятствующее данному. Равновозможные события. Совокупность элементарных исходов.
- •16.Классическое определение вероятности. Простейшие свойства вероятности.
- •17. Основные правила комбинаторики. Сочетания, перестановки, размещения.
- •18. Частота и относительная частота появления события в серии испытаний. Стохастическая устойчивость случайного события. Статистическое определение вероятности.
- •19. Вероятность противоположного события. Условная вероятность.
- •20. Сумма и произведение случайных событий. Теорема сложения вероятностей: для двух произвольных событий, для двух несовместных.
- •21. Теорема умножения вероятностей: для двух произвольных событий; для двух независимых событий; для нескольких событий, независимых в совокупности.
- •22. Формула полной вероятности.
- •23. Теорема Байеса.
- •24. Формула Бернулли
- •25. Локальная и интегральная теоремы Лапласа. Функции Гаусса и Лапласа.
- •26. Понятие случайной величины. Закон распределения случайной величины. Функция распределения и ее свойства.
- •1) Биномиальное распределение (дискретное)
- •2) Пуассоновское распределение (дискретное)
- •3) Показательное распределение (непрерывное)
- •4) Равномерное распределение (непрерывное)
- •5) Нормальное распределение или распределение Гаусса (непрерывное)
- •27. Дискретная случайная величина. Способы задания закона распределения дискретной случайной величины.
- •28. Числовые характеристики дискретной случайной величины: математическое ожидание, дисперсия, среднее квадратическое отклонение. Их основные свойства.
- •29. Биномиальный закон распределения.
- •30. Распределение Пуассона. Простейший поток событий.
- •Ц.П.Т. Ляпунова
- •Слабый закон больших чисел
- •Усиленный закон больших чисел
- •Значение теоремы Чебышева для практики.
- •51. Понятие критерия. Критическая область и область принятия гипотезы. Односторонняя и двусторонняя критическая область, критические точки. Мощность критерия.
- •56. Коэффициенты регрессии. Линии регрессии.
- •59. Эмпирическая и теоретическая линии регрессии.
56. Коэффициенты регрессии. Линии регрессии.
Коэффициенты регрессии показывают интенсивность влияния факторов на результативный показатель. Если проведена предварительная стандартизация факторных показателей, то b0 равняется среднему значению результативного показателя в совокупности. Коэффициенты b1, b2, ..., bn показывают, на сколько единиц уровень результативного показателя отклоняется от своего среднего значения, если значения факторного показателя отклоняются от среднего, равного нулю, на одно стандартное отклонение. Таким образом, коэффициенты регрессии характеризуют степень значимости отдельных факторов для повышения уровня результативного показателя. Конкретные значения коэффициентов регрессии определяют по эмпирическим данным согласно методу наименьших квадратов (в результате решения систем нормальных уравнений).
Линия регрессии - линия, которая точнее всего отражает распределение экспериментальных точек на диаграмме рассеяния и крутизна наклона которой характеризует зависимость между двумя интервальными переменными.
Линия регрессии чаще всего ищется в виде линейной функции (линейная регрессия), наилучшим образом приближающей искомую кривую. Делается это с помощью метода наименьших квадратов, когда минимизируется сумма квадратов отклонений реально наблюдаемых от их оценок (имеются в виду оценки с помощью прямой линии, претендующей на то, чтобы представлять искомую регрессионную зависимость):
(M — объём выборки). Этот подход основан на том известном факте, что фигурирующая в приведённом выражении сумма принимает минимальное значение именно для того случая, когда . 57. Основные задачи теории корреляции.
Теория корреляции представляет собой аппарат, оценивающий тесноту связей между явлениями, которые находятся не только в причинно-следственных отношениях. С помощью теории корреляции оцениваются стохастические, но не причинные связи. Автором совместно с Лукацкой М. Л. предпринята попытка получить оценки для причинных связей. Однако вопрос о причинно-следственных отношениях явлений, о том, как опознать причину и следствие, остается открытым, и кажется, что на формальном уровне он принципиально не разрешим.
Теория корреляции и ее применен к анализу производства.
Теория корреляции, являющаяся одним из разделов математической статистики, позволяет сделать обоснованные предположения о возможных пределах, в которых с известной степенью надежности будет находиться исследуемый параметр, если другие статистически связанные с ним параметры получат определенные значения.
В теории корреляции принято выделять две основные задачи.
Первая задача теории корреляции — установить форму корреляционной связи, т.е. вид функции регрессии (линейная, квадратичная и т.д.).
Вторая задача теории корреляции — оценить тесноту (силу) корреляционной связи.
Теснота корреляционной связи (зависимости) У на X оценивается по величине рассеивания значений У вокруг условного среднего. Большое рассеивание свидетельствует о слабой зависимости У от X, малое рассеивание указывает на наличие сильной зависимости. 58. Корреляционная таблица и ее числовые характеристики.
На практике в результате независимых наблюдений над величинами X и Y, как правило, имеют дело не со всей совокупностью всех возможных пар значений этих величин, а лишь с ограниченной выборкой из генеральной совокупности, причем объем n выборочной совокупности определяется как количество имеющихся в выборке пар.
Пусть величина Х в выборке принимает значения x1, x2,....xm, где количество различающихся между собой значений этой величины, причем в общем случае каждое из них в выборке может повторяться. Пусть величина Y в выборке принимает значения y1, y2,....yk, где k - количество различающихся между собой значений этой величины, причем в общем случае каждое из них в выборке также может повторяться. В этом случае данные заносят в таблицу с учетом частот встречаемости. Такую таблицу с группированными данными называют корреляционной.
Первым этапом статистической обработки результатов является составление корреляционной таблицы.
Y\X |
x1 |
x2 |
... |
xm |
ny |
y1 |
n12 |
n21 |
|
nm1 |
ny1 |
y2 |
|
n22 |
|
nm2 |
ny2 |
... |
|
|
|
|
|
yk |
n1k |
n2k |
|
nmk |
nyk |
nx |
nx1 |
nx2 |
|
nxm |
n |
В первой строке основной части таблицы в порядке возрастания перечисляются все встречающиеся в выборке значения величины X. В первом столбце также в порядке возрастания перечисляются все встречающиеся в выборке значения величины Y. На пересечении соответствующих строк и столбцов указываются частоты nij (i=1,2,...,m; j=1,2,...,k) равные количеству появлений пары (xi;yi) в выборке. Например, частота n12 представляет собой количество появлений в выборке пары (x1;y1).
Так же nxi nij, 1≤i≤m, сумма элементов i-го столбца, nyj nij, 1≤j≤k, - сумма элементов j-ой строки и nxi= nyj=n
Аналоги формул , полученные по данным корреляционной таблицы, имеют вид: