Gyvenimo kokybės skaičiavimas


Matematikos kursinis darbas. Kiekybiniai sprendimo metodai. Koreliacinė regresinė analizė. Sudaryti ir ištirti gamybos planavimo uždavinį. Atlikti prognozę slenkančio vidurkio ir eksponentinio išlyginimo metodais, apskaičiuoti ir ištirti gamybos kvadratines paklaidas.


Šias reikšmes palyginame su t lenteline reikšme, kurią gavome su TINV funkcija:

TINV(),=0,05, n=20-2=18; => tlent=2,10

Jei palyginus gaunasi, kad tsttlent, tai koreliacijos koef.reikšmingas ir stochastinis ryšys tarp Y ir egzistuoja. Tokie kintamieji tinka regresinei analizei. Atlikus skaičiavimus galime pamatyti, kad: X1, X2, X3, X5, daugiau už tlent=2,1009, todėl šie koreliacijos koeficientai yra reikšmingi, ir juos pasirenkame tolimesniai analizei.

Regresinės analizės tikslas nustatyti ryšį tarp Y ir kiekvieno pasirinkto veiksnio (X1, X2, X5). Ieškoma regresijos lygtis: y= a0+a1*x

Kad įvertinti ar gautos tiesės adekvačios realiai padėčiai, skaičiuojamos dispersijos SŶ2 ir Slikut2 bei jų santykis F. Tam reikalingos papildomos lenteles:

Kadangi visos F stat. didesnėsnės nei lentelinės, todėl galime teigti, kad visos lygtis yra adekvačios realiai padečiai t.y Y su kiekvienu X1, X2, X5, turi tiesinę priklausomybę, kas matyti iš aukščiau pateiktu grafikų.

Norint išreikšti lygtį Y= a0+a1X2+a2X4+a3X5+a4X6, turime su LINEST funkcijos pagalba sužinoti lygties koeficientus.

Tiesės adekvatumui patikrinti skaičiuojamos dispersijos SŶ2 ir Slikut2 bei jų santykis F. Taip pat skaičiuojama dispersija D, Kam kad gauti šias reikšmes reikia pasidaryti papildomą lentelę:

Panaudojus funkcija FINV randama Flent. su α = 0.05 reikšmingumo lygmeniu ir ν1 = m = 4 bei ν2 = n – m – 1 = 15 laisvės laipsniais

Kaip matome iš aukščiau pateiktų lenteles Flent<=Fstat, todėl lygtis yra adekvati realiai padėčiai. Koeficientas R = 0,81 parodo, kad ryšys tarp X1, X2 X5 y,ra stiprus. Paskaičiavus gauname D = 0.6631, tai reiškia, kad regresijos kreivė paaiškina 66.31% Y išsibarstymą apie savo vidurkį.

Kaip matome iš aukščiau pateiktų lenteles Flent<=Fstat, todėl lygtis yra adekvati realiai padėčiai. Koeficientas R = 0.90 parodo, kad ryšys tarp Y ir X1, X2, X5 yra stiprus. Paskaičiavus gauname D =0.8123, tai reiškia, kad regresijos kreivė paaiškina 81.23% y išsibarstymą apie savo vidurkį.

Atlikusi koreliacinę analizę, sužinojau, kad Y priklauso nuo X1, X2, X5, todėl galime teigti, kad ryšys tarp, kad ryšys tarp Y ir X1, X2, X5 yra stiprus, o tai parodo koeficientas R = 0.90. Didžiausią įtaką įmonės pajamoms daro X2, t.y. pervežtų krovinių skaičius tonomis, todėl tai atspindi realią įmonės padėtį rinkoje

MSE mažiausias gaunasi 7 savaičių, todėl galima teigti kad prognozavimas skaičiuojant 7 savaičių slenkančio vidurkio metodo pagrindu yra tiksliausias.

Logistikos įmonė krovinius gabena skirtingais būdais, norint,kad būtų pervežti kroviniai dažniausiai naudojami šie krovinių vežimo būdai:

Norint nustatyti, kuris iš šių būdų yra efektyviausias ir galintis atnešti įmonei didžiausią plena nustatysime išprendę uždavinį.

Gyvenimo kokybės skaičiavimas. (2015 m. Rugsėjo 17 d.). http://www.mokslobaze.lt/gyvenimo-kokybes-skaiciavimas.html Peržiūrėta 2016 m. Gruodžio 09 d. 23:23