Kiekybinių sprendimų metodų Kursinis darbas matematikos kursinis darbas


Matematikos kursinis darbas.

Įvadas. Koleriacinė regresinė analizė. Tyrimo tikslas. Koreliacinė analizė Y su kiekivienu X1,. ,X5( n ≥ 5). Atlikti x1,x2. xm (m ≥3) regresinei analizei atlikti. Porinė regresinė analizė Y su X1, X4 ir X. Atlikti daugianarę koreliacinę regresinę analizę. Gautų rezultatų aprašymas. Taikymo pavyzdžiai. Prognozavimas. Slenkančio vidurkio metodas. Eksponentinio išlyginimo metodas. Daugiakriterinio vertinimo metodas. Išvados.


Tikslas: nustatyti, kaip Y (Mirtingumo) priklauso nuo pasirinktų veiksnių (X).

1.4 Porinė regresinė analizė Y su X1, X4 ir X5

Apskaičiavus koficientus a0 ir a1, galime apskaičiuoti funkcijos pavidalą, reikšmę

Dabar pagal Fišerio reikšmes, vertinsime adekvatumą, tačiau norint sužinoti Fišerio santykį, reikės paskaičiuoti regresijos dispresiją (Sreg) ir likutinę dispresiją (Slik). Jeigu Fstat ≥ Flent(α;k;n-2), tai regresijos lygtis yra neadekvati realiai padėčiai ir negalima taikyti planavimui, ji duoda per didelę paklaidą. Jei Fstat< Flent(α;k;n-2), tai nustatyti adekvatumą realiai padėčiai galime ir toliau šią lygtį galėsime analizuoti.

Atliktų skaičiavimų rezultatus galima taikyti ir praktikoje. Jie gali būti panaudojami planuojant koks bus mirtingumas tam tikru laikotrpiu. Šie skaičiavimai atskleidė, kad svarbiausiais rodiklis, į kurį reikėtų atsižvelgti planuojant mirtinguma, tai savižudystės. Kuo daugiau savižudybių, tuo didesnis mirtingumas.

Norint prognozuoti mirtingumo skaičių remiantis slenkančiuoju vidurkiu, pirmiausia reikia pasirinkit duomenų kiekį, kuriuos imsime vidurkiui skaičiuoti. Šiuo atveju kiekis n=2, o vėliau n=3.

Pasirinktus Lietuvos žmonių mirtingumo skaičiu taip pat galima prognozuoti su eksponentinio išlyginimo metodu, kai α = 0.3 ir α = 0.6.

Apskaičiavę Lietuvos žmonių mirtingumo prognozę 201ę metams su α = 0,3, gauname 43569,77561, tačiau prognozės vidutinė absoliučioji paklaida paklaida sudaro ~23%, o prognozė su α = 0,6, gauname 44166,53672 ir prognozės vidutinė absoliučioji paklaida paklaida sudaro ~20%. Galima daryti išvada, kad su α = 0,6 prognozė gaunasi tikslesnė.

Daugiakriterinių metodų taikymas taikomas tada, kai norim įvertinti pasirinktus objektus pagal tam tikrus kriterijus. Naudosime du metodus (SAW ir COPRAS). Šioje užduotyje objektai yra studentai. Nusistatom, kiek yra kriterijų,jo reikšmes ir jų svarbumo koeficientą, kiek jie yra svarbūs vertinime (∑W=1).

Poto, apskaičiuojamas santykis tarp kriterijų reikšmės ir jų sumos bei reitinguojami vairuotojai.

  • Matematika Kursiniai darbai
  • 2017 m.
  • Lietuvių
  • 23 puslapiai (2541 žodis)
  • Universitetas
  • Matematikos kursiniai darbai
  • Microsoft Word 881 KB
  • Kiekybinių sprendimų metodų Kursinis darbas matematikos kursinis darbas
    10 - 1 balsai (-ų)
Kiekybinių sprendimų metodų Kursinis darbas matematikos kursinis darbas. (2017 m. Sausio 07 d.). http://www.mokslobaze.lt/kiekybiniu-sprendimu-metodu-kursinis-darbas-matematikos-kursinis-darbas.html Peržiūrėta 2017 m. Sausio 23 d. 23:03