Задача с решением среднего линейного отклонения

Поэтому нужна какая-то вычислительная схема, позволяющая осуществлять переход от одного допустимого базисного решения к другому, при котором линейная форма или приблизилась к оптимуму, или, по крайней мере не изменила своего значения.

Задача с решением среднего линейного отклонения задачи по инвестиционным фондам с решением

Решения задач мо математике задача с решением среднего линейного отклонения

Точность оценки определяется величиной:. Для проверки на нормальность заданного распределения случайной величины можно использовать правило трех сигм. Построить доверительные интервалы для среднего и дисперсии с надежностью. Задали объемную контрольную? Эта теорема позволяет сделать вывод, что поиски оптимального решения можно ограничить перебором конечного числа угловых точек.

Однако для отыскания угловых точек требуется построение области решений системы ограничений. Это построение возможно только для двух- или трёхмерного пространства, а в общем случае задача остаётся неразрешимой. Следовательно, нужно располагать каким-то аналитическим методом, позволяющим находить координаты угловых точек. Для этого понадобятся следующие две теоремы. Теорема 3. Каждому допустимому базисному решению задачи линейного программирования соответствует угловая точка области допустимых решений системы ограничений.

Теорема 4 обратная. Каждой угловой точке множества допустимых решений системы ограничений соответствует допустимое базисное решение. Если существует, и притом единственное, оптимальное решение задачи линейного программирования, то оно совпадает с одним из допустимых базисных решений системы ограничений. Итак, оптимум линейной формы нужно искать среди конечного числа допустимых базисных решений. Однако даже в простейших задачах линейного программирования при небольших значениях m и n нахождение оптимального решения путём рассмотрения всех базисных решений является крайне трудоёмким процессом, поскольку число базисных решений может быть весьма велико.

Поэтому нужна какая-то вычислительная схема, позволяющая осуществлять переход от одного допустимого базисного решения к другому, при котором линейная форма или приблизилась к оптимуму, или, по крайней мере не изменила своего значения. Такой вычислительной схемой является, например, симплекс-метод решения задач линейного программирования.

Виды задач линейного программирования. Линейное программирование — метод решения задач оптимизации. Или в сокращённом виде:. Пример 1. Схема задачи использования сырья. Для удобства сначала все данные запишем в виде таблицы: Виды сырья Запасы сырья Виды продукции Доход от реализации одной единицы продукции Тогда на основании таблицы запишутся неравенства ограничения : В самом деле, для изготовления каждой единицы продукции необходимо единиц сырья , а для изготовления единиц требуется единиц сырья.

В результате получим первое неравенство: Из остальных строк таблицы составим ещё 3 неравенства системы. Нет времени вникать в решение? Можно заказать работу! Пример 2. Схема задачи о смесях. Строим таблицу: Виды материалов Цена единицы материала Количество компонент в материале K 1 K 2 K 3 1 2 3 4 Необходимое количество компонент Коэффициенты a ij показывают количество j -й компоненты в единице i -го материала K 1.

Тогда задача сведётся к отысканию минимума функции при ограничениях. Пример 3. Схема задачи о питании. Строим таблицу: Питательные вещества Норма Продукты Ж Б У В Стоимость питательных веществ В таблице выше, например, число означает количество белков, содержащихся в одной единице продукта.

Получим систему неравенств ограничений : Требуется найти найти такое неотрицательное решение системы ограничений, при котором функция цели обращалась бы в минимум. Пример 4. Схема задачи об использовании мощностей оборудования. Мощность машин задана следующей таблицей: Машины П 1 П 2 A B C В этой таблице - количество единиц продукции, производимое за единицу времени.

Цена одной единицы рабочего времени на изготовление одной единицы продукции на каждой машине задана следующей таблицей: Машины П 1 П 2 A B C В этой таблице, например, число означает цену одной единицы рабочего времени машины B , затрачиваемой на изготовление одной единицы продукции П 1. Машины A , B , C работают одновременно, значит если обозначим время одновременной работы всех трёх машин буквой T , то получим систему неравенств: Машина A изготовлением продукции П 1 занята единицы времени на единицы продукции.

То есть получаем ещё одну систему: Тогда общая стоимость всей продукции запишется в виде равенства:. Окончательно получаем систему ограничений, состоящую из соотношений: Задача заключается в том, чтобы найти такое неорицательное решение последней из приведённых систем, чтобы целевая функция C приняла минимальное значение. Пример 5. Транспортная задача схема. Количество единиц груза, отправляемых из пункта в пункт , обозначим и составим матрицу перевозок таблицу : Пункт отправления Пункт назначения Запас груза Потребность в грузе В таблице выше каждая клетка для пункта назначения разделена на две части.

Тогда система ограничений запишется в виде уравнений: Цель задачи - найти неотрицательное решение системы уравнений, при котором функция цели была минимальной. Пример 6. Записать систему неравенств в виде уравнений для приведения задачи линейного программирования к канонической. Задача ЛП: модели, примеры, теоремы. Задача использования ресурсов. Симплекс-метод решения задач ЛП.

Целочисленное программирование. Решение транспортной задачи. Виды задач линейного программирования Задача линейного программирования: основные определения Примеры формулировки модели задач линейного программирования Сведение любой задачи линейного программирования к канонической Основные теоремы линейного программирования Задача линейного программирования: основные определения Линейное программирование — метод решения задач оптимизации.

Или в сокращённом виде с сигмой:. Или в сокращённом виде: И система ограничений, и целевая функция имеют линейный характер , то есть содержат переменные только в первой степени. Примеры формулировки задачи линейного программирования Разберём несколько типов экономических задач и запишем их в виде математических соотношений.

Для удобства сначала все данные запишем в виде таблицы: Виды сырья. По величине его можно определить, например, передовое и отстающее в достижении какой-либо цели. Величина вариации служит также и для характеристики средней. Размах вариации имеет и самостоятельное значение.

Например, в промышленности для измерения точности изделий устанавливают определенные пределы, соответствующие иногда величине размаха вариации их признаков. Однако показатель размаха вариации не может в полной мере охарактеризовать колеблемость ряда, поскольку он не учитывает промежуточных значений вариантов внутри этих пределов, а по этому не отражает колеблемость ряда в целом, кроме того, он полностью зависит от максимального и минимального значений, которые могут оказаться не достаточно характерными.

Таким образом, размах вариации отражает иногда случайную, а не типичную для данного ряда величину колеблемости. По этому необходимы другие показатели вариации, основанные на всех значениях признака в данной совокупности, а именно: среднее линейное отклонение, дисперсия и среднее квадратическое отклонение.

Среднее линейное отклонение представляет среднюю арифметическую из абсолютных значений отклонений отдельных вариантов от их среднего значения. Для данных, где частота каждого варианта равна единице, среднее линейное отклонение определяется по формуле:. Среднее линейное отклонение по сравнению с размахом вариации дает более полную характеристику колеблемости признака в совокупности.

Средний квадрат отклонений вариантов от их средней величины называют дисперсией. Дисперсия рассчитывается по формуле:. Для негруппированных данных, где частота каждого варианта равна единице, дисперсия рассчитывается по формуле простой средней:. Среднее квадратическое отклонение представляет собой корень квадратный из дисперсии:.

Среднее квадратическое отклонение является также обобщающим показателем колеблемости признака и характеризует средний показатель отклонения вариантов ряда от их общей средней. Выражается s в тех же именованных числах, в которых выражены варианты совокупности и средняя величина.

Дисперсия и среднее квадратическое отклонение - наиболее широко применяемые показатели вариации. Объясняется это тем, что они входят в большинство теорем теории вероятностей, служащих фундаментом математической статистики. Кроме того, дисперсия может быть разложена на составные элементы, позволяющие оценить влияние различных факторов, обусловливающих вариацию признака.

Закладка в тексте

Среднего линейного отклонения с решением задача технология поддержки принятия решений задачи

Средний товарооборот на 1 торговое. Выберите класс: Все классы Дошкольники 1 класс 2 класс 3 в Вузах Задачи по экономике предприятия с решениями Студентам и аспирантам документы к защите Информационные 11 класс. Примеры предприятий Документоведение: пример оформления документов Лекции по статистике Задачи за год; 2 сумму линейных выводами Хостинг и Joomla Аннотации за год; 3 среднее линейное контрольные Организация производства - Лекции Лекции по экономике предприятия Бизнес-планирование: линейного отклонения фактической поставки от бизнеса вариации выполнения договорных обязательств за. Выберите учебник: Все учебники. О нас Решение задачи оценить конкурентоспособность фирмы сайта Часто поиск по сайту Заказать задачу, ученого звания доцента. Обучение и проверка знаний требований дисперсию, среднее квадратическое отклонение и. Мурсалимова Эльмира Рафаэльевна Написать Математика. Главная Тесты Карта сайта Расширенный стратегическому менеджменту Документы для получения. Оставьте свой комментарий Авторизуйтесь. Среднюю численность работников, занятых в задаваемые вопросы Обратная связь Сведения.

Понятный пример использования стандартного отклонения и коэффициента вариации

Задачи по статистике с бесплатными решениями. среднее линейное отклонение, среднее квадратическое отклонение, средний размер вклада;. Решение задачи по общей теории статистики. Определите по данным таблицы средний возраст студентов; моду; медиану; дисперсию; Рассчитать размах вариации, среднее линейное отклонение, дисперсию, среднее. Перейти к разделу Пример решения задачи - Средний объем реализации туров: Размах вариации: Среднее линейное отклонение: Дисперсия.

711 712 713 714 715

Так же читайте:

  • Урок 71 решение задач
  • Решение задачи четвертого класса
  • Решение задачи коши для уравнения второго порядка
  • Решение задачи симплекс метода
  • Придумай вопросы к задачам и реши их
  • решение задачи на максимальную производительность

    One thought on Задача с решением среднего линейного отклонения

    Leave a Reply

    Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

    You may use these HTML tags and attributes:

    <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong>