Студопедия

Главная страница Случайная страница

Разделы сайта

АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника






Анализ оптимального ассортимента продукции хлебокомбината.






Анализ будем проводить по отчету по устойчивости полученного в Excel.

Отчет состоит из 2-х блоков 1. Изменяемые ячейки 2. Ограничения

имя Результ. значение Нормиров. стоимость
Х1-хлеб дарнецкий 187.5  
Х2-хлеб украинский   -2103.75
Х3-хлеб обыкновенный    
Х4-батон нарезной    
Х5-булка сдобная 403.5  

Фрагмент отчета изменяймой ячейки и ограничения

имя Резул.значение Теневая цена Огранич.правая часть
Целевая функция      
Мука пш.в.с, кг   2133.  
Мука пш.1с, кг      
Мука ржаная, кг   537.5  
Масло растит. кг 155.9    
Огр. по выпуску хлеба дарнецкого, ц 187.5    
Огр. По выпуску хлеба обыкн. ц.   -250  

 


Оптимальный ассортимент продукции хлебокомбината.

Хлебокомбинату выгодно выпускать следующую продукцию, хлеб дарнецкий в количестве 187.5ц, обыкновенный в количестве 50ц, батон нарезной в количестве 340ц и булку сдобную в количестве 403, 6ц. При этом прибыль будет максимальна и равна 1988125 руб. (см.блок ограничений или матрицу задачи)

11 Построение и использование уравнения тренда.

Многие экспериментальные данные можно интерпретировать как временные ряды - последовательность измерений, полученных в определенные моменты времени ti, где i - порядковый номер измерения на оси времени. Такие ряды характеризуются некоторой тенденцией развития процесса во времени и называются трендовыми. Используя трендовые модели, можно выдавать прогнозы на краткосрочный и среднесрочный периоды. Microsoft Excel 2007 имеет средства для создания трендовых моделей, встроенные в построитель диаграмм.

Этапы построения уравнения тренда:

· Подготовка массива исходных статистических данных за ряд периодов

1) сбор исходных данных и их первичная обработка (исходные данные должны быть в сопоставимых единицах измерения. Не должно быть сильно отличающихся значений, такие значения из массива необходимо удалить);

2) разработка массива исходных данных (таблицы).

· Решение

Задача может быть решена на ЭВМ, поскольку математические методы, как правило, реализованы в виде специальных программ. Использование ЭВМ автоматизирует работу по вычислению решений.

1) Строим линии тренда

Excel: Мастер диаграмм → График → Линия тренда → Тип линии → линейная → показывать уравнение на диаграмме и поместить на диаграмму R2

Линейная:

Y=ax+b

Степенная:

Y=axb

Полиномиальная:

Y=ax2 + bx + c

2) Проверка адекватности модели. Из полученных уравнений тренда нужно выбрать то, которое наиболее адекватно отражает исходный массив данных. Для этого можно использовать коэффициент достоверности аппроксимации R2, он показывает степень соответствия трендовой модели исходным данным. Его значение может лежать в диапазоне от 0 до 1. Чем ближе R2 к 1, тем точнее модель описывает искомую зависимость.
В практике уравнение можно использовать только если R2 ≥ 0, 6

· Прогнозирование

Использование уравнение тренда позволяет на практике рассчитать показатель Y на какой-то прогнозный год (в близкой или среднесрочной перспективе). Для этого:

а) пронумеровать года до прогнозного года;

б) подставить номер прогнозного года в уравнение тренда вместо X.






© 2023 :: MyLektsii.ru :: Мои Лекции
Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав.
Копирование текстов разрешено только с указанием индексируемой ссылки на источник.