Основы маркетинга. Мурашкин Н.В - 85 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ПсковГУ | Псков

Составители: 

Рубрика: 

85
3. Переход к относительным переменным ni.
4. Выбор вида математической модели; установление числа искомых коэффициен-
тов m+1.
5. Выбор плана проведения эксперимента.
6. Проведение эксперимента по составленному плану. Запись экспериментальных
данных.
7. Использование метода наименьших квадратов для получения коэффициентов фун-
кций (Y
k
).
8. Оценка значимости коэффициентов.
9. Проверка адекватности.
10. Интерпретация результатов и их примечание для дальнейшего исследования.
Приведенный перечень этапов только приближенно отражает реальную последова-
тельность действий при исследовании, так как многие этапы оказываются взаимосвязан-
ными. Кроме того, в ряде случаев приведенный выше перечень этапов следует дополнить:
1. Предварительным анализом входных данных (подобно тому, как производят очист-
ку рядов динамики при техническом нормировании).
2. Проверкой статистических гипотез о нормальном распределении входных пара-
метров, об их статистической независимости.
3. Проверкой значимости множественного коэффициента корреляции и т.п.
Для обработки результатов эксперимента в настоящее время существует большое
количество программных средств для различного класса вычислительных машин.
В качестве примера, рассмотрим прогноз потребности предприятий, занимающихся
лесозаготовками, в тракторах ОАО ”ОТЗ” на основании разработанной нами методики, т.е.
по уравнению:
N
y
= a + B⋅Q,
где N
y
- годовое количество сбыта тракторов ОАО ”ОТЗ” в расчете на 1 млн.м3
объема лесозаготовок;
Q - годовой объем лесозаготовок, млн.м
3
:
а, b - коэффициенты, учитывающие изменения функции тренда.
Данная функция прогнозирования обосновывается характером изменения годового
сбыта тракторов ОАО “ОТЗ” в расчете на 1 млн.м
3
объема лесозаготовок за период 1990-96
гг. (см.рис.4.9.) и коэффициентом корреляции.
Для решения принятого уравнения составляем систему нормальных уравнений:
∑ N
y
⋅ Q = a⋅ ∑Q+ b⋅ ∑Q
2
∑ N
y
= a⋅ п + в⋅ ∑Q
Строим вспомогательную таблицу и находим значения переменных, стоящих под
знаком сумм.
Таблица 4.9.
PDF created with pdfFactory Pro trial version www.pdffactory.com
                       3. Переход к относительным переменным ni.
                       4. Выбор вида математической модели; установление числа искомых коэффициен-
               тов m+1.
                       5. Выбор плана проведения эксперимента.
                       6. Проведение эксперимента по составленному плану. Запись экспериментальных
               данных.
                       7. Использование метода наименьших квадратов для получения коэффициентов фун-
               кций (Yk).
                       8. Оценка значимости коэффициентов.
                       9. Проверка адекватности.
                       10. Интерпретация результатов и их примечание для дальнейшего исследования.
                       Приведенный перечень этапов только приближенно отражает реальную последова-
               тельность действий при исследовании, так как многие этапы оказываются взаимосвязан-
               ными. Кроме того, в ряде случаев приведенный выше перечень этапов следует дополнить:
                       1. Предварительным анализом входных данных (подобно тому, как производят очист-
               ку рядов динамики при техническом нормировании).
                       2. Проверкой статистических гипотез о нормальном распределении входных пара-
               метров, об их статистической независимости.
                       3. Проверкой значимости множественного коэффициента корреляции и т.п.
                       Для обработки результатов эксперимента в настоящее время существует большое
               количество программных средств для различного класса вычислительных машин.
                       В качестве примера, рассмотрим прогноз потребности предприятий, занимающихся
               лесозаготовками, в тракторах ОАО ”ОТЗ” на основании разработанной нами методики, т.е.
               по уравнению:
                       Ny = a + B⋅Q,
                       где Ny - годовое количество сбыта тракторов ОАО ”ОТЗ” в расчете на 1 млн.м3
               объема лесозаготовок;
                       Q - годовой объем лесозаготовок, млн.м3:
                       а, b - коэффициенты, учитывающие изменения функции тренда.
                       Данная функция прогнозирования обосновывается характером изменения годового
               сбыта тракторов ОАО “ОТЗ” в расчете на 1 млн.м3 объема лесозаготовок за период 1990-96
               гг. (см.рис.4.9.) и коэффициентом корреляции.
                       Для решения принятого уравнения составляем систему нормальных уравнений:
                       ∑ Ny⋅ Q = a⋅ ∑Q+ b⋅ ∑Q2
                       ∑ Ny = a⋅ п + в⋅ ∑Q
                       Строим вспомогательную таблицу и находим значения переменных, стоящих под
               знаком сумм.
                                                                                         Таблица 4.9.




                                                                                                   85




PDF created with pdfFactory Pro trial version www.pdffactory.com

Страницы