ДЗ
Описание файла
Документ из архива "ДЗ", который расположен в категории "". Всё это находится в предмете "организационно-экономическое моделирование" из 7 семестр, которые можно найти в файловом архиве МГТУ им. Н.Э.Баумана. Не смотря на прямую связь этого архива с МГТУ им. Н.Э.Баумана, его также можно найти и в других разделах. Архив можно найти в разделе "курсовые/домашние работы", в предмете "организационно-экономическое моделирование" в общих файлах.
Онлайн просмотр документа "ДЗ"
Текст из документа "ДЗ"
Федеральное агентство по образованию Российской Федерации
Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования
«Московский Государственный Технический Университет
имени Н. Э. Баумана»
факультет "Инженерный бизнес и менеджмент"
Домашнее задание
по дисциплине
«Организационно-экономическое моделирование »
Выполнил: Гаджикеримов Р. Д.
Группа: ИБМ 3-71
Проверила: Муравьева В.С.
Москва 2011
Содержание
Введение………………………………………………………………………….....2
Итоги опроса………………………………………………………………………..3
Построение выборочной функции спроса……………………………………….3
Метод наименьших квадратов………………………………………...................5
-
Линейная аппроксимация…………………………………………………..5
-
Степенная аппроксимация…………………………………………………9
Библиография……………………………………………………………………..14
Введение
В данной работе будет собрана информация о максимально возможной цене (в руб.), которую потребители готовы заплатить за нетбук с 10-ти дюймовым экраном. По итогам опроса 50 человек будет построена выборочная функция спроса и найдены розничные цены, максимизирующие прибыль, для пяти различных значений оптовой цены.
Методом наименьших квадратов будет восстановлена функция спроса с помощью линейной и степенной аппроксимации. На основе восстановленной зависимости будут найдены и сопоставлены розничные цены, максимизирующие прибыль, для пяти различных значений оптовой цены.
Итоги опроса
В результате опроса 50 человек были получены 50 ответов в ответ на вопрос, какую максимальную цену потребитель готов заплатить за нетбук с 10-ти дюймовым экраном.
| № респондента | Рimax, руб. | № респондента | Рimax, руб. | |
| 1 | 10000 | 26 | 11000 | |
| 2 | 12000 | 27 | 8000 | |
| 3 | 9000 | 28 | 13000 | |
| 4 | 11500 | 29 | 12500 | |
| 5 | 15000 | 30 | 10000 | |
| 6 | 14500 | 31 | 9000 | |
| 7 | 10000 | 32 | 11000 | |
| 8 | 15000 | 33 | 13000 | |
| 9 | 8000 | 34 | 15000 | |
| 10 | 9000 | 35 | 14000 | |
| 11 | 13000 | 36 | 10000 | |
| 12 | 11000 | 37 | 12000 | |
| 13 | 12500 | 38 | 8000 | |
| 14 | 15000 | 39 | 11000 | |
| 15 | 10000 | 40 | 13000 | |
| 16 | 10000 | 41 | 12500 | |
| 17 | 12000 | 42 | 10000 | |
| 18 | 14500 | 43 | 9000 | |
| 19 | 15000 | 44 | 12000 | |
| 20 | 13000 | 45 | 11500 | |
| 21 | 9000 | 46 | 15000 | |
| 22 | 8000 | 47 | 13000 | |
| 23 | 12500 | 48 | 13500 | |
| 24 | 14000 | 49 | 10000 | |
| 25 | 12000 | 50 | 12000 |
Построение выборочной функции спроса
Составим таблицу исходных данных – пар чисел (p, D(p)), где
p – цена (независимая переменная),
D(p) – спрос (зависимая величина).
Упорядочим все значения в порядке возрастания.
(i) – номера различных значений цены в порядке возрастания;
(pi) - сами значения цены;
(Ni) - сколько раз названо то или иное значение
Таблица 1.
Оценивание функции спроса и расчет оптимальной цены.
| i | Цена pi | Ni | Спрос D(pi) | Прибыль (pi - 4000) * D(pi) | Прибыль (pi - 6400) * D(pi) | Прибыль (pi- 8500) * D(pi) | Прибыль (pi - 11000)* D(pi) | Прибыль (pi - 12000) * D(pi) |
| 1 | 8000 | 4 | 50 | 200000 | 80000 | -25000 | -150000 | -200000 |
| 2 | 9000 | 5 | 46 | 230000 | 119600 | 23000 | -92000 | -138000 |
| 3 | 10000 | 8 | 41 | 246000 | 147600 | 61500 | -41000 | -82000 |
| 4 | 11000 | 4 | 33 | 231000 | 151800 | 82500 | 0 | -33000 |
| 5 | 11500 | 2 | 29 | 217500 | 147900 | 87000 | 14500 | -14500 |
| 6 | 12000 | 6 | 27 | 216000 | 151200 | 94500 | 27000 | 0 |
| 7 | 12500 | 4 | 21 | 178500 | 128100 | 84000 | 31500 | 10500 |
| 8 | 13000 | 6 | 17 | 153000 | 112200 | 76500 | 34000 | 17000 |
| 9 | 13500 | 1 | 11 | 104500 | 78100 | 55000 | 27500 | 16500 |
| 10 | 14000 | 2 | 10 | 100000 | 76000 | 55000 | 30000 | 20000 |
| 11 | 14500 | 2 | 8 | 84000 | 64800 | 48000 | 28000 | 20000 |
| 12 | 15000 | 6 | 6 | 66000 | 51600 | 39000 | 24000 | 18000 |
Построение функции спроса
Метод наименьших квадратов
-
Линейная аппроксимация
Линейная модель представлена в виде:
, где 
- погрешность. Суть метода состоит в том, чтобы минимизировать сумму квадратов погрешностей для данной модели:
Составим таблицу исходных данных – пар чисел (p, D(p)) также в порядке возрастания значений параметра p.
Таблица 2
Оценивание функции спроса методом наименьших квадратов.
| i | pi | Ni | pi * Ni | D(pi) | D(pi) *Ni | Pi2 * Ni | D(pi) * pi * Ni | D*(pi) | Ni * [D(pi) – D*(pi)] | Ni * [D(pi)-D*(pi)]2 |
| 1 | 8000 | 4 | 32000 | 50 | 200 | 256000000 | 1600000 | 52,75 | -11,00 | 30,26 |
| 2 | 9000 | 5 | 45000 | 46 | 230 | 405000000 | 2070000 | 45,93 | 0,35 | 0,02 |
| 3 | 10000 | 8 | 80000 | 41 | 328 | 800000000 | 3280000 | 39,11 | 15,14 | 28,64 |
| 4 | 11000 | 4 | 44000 | 33 | 132 | 484000000 | 1452000 | 32,29 | 2,85 | 2,04 |
| 5 | 11500 | 2 | 23000 | 29 | 58 | 264500000 | 667000 | 28,88 | 0,25 | 0,03 |
| 6 | 12000 | 6 | 72000 | 27 | 162 | 864000000 | 1944000 | 25,47 | 9,21 | 14,13 |
| 7 | 12500 | 4 | 50000 | 21 | 84 | 625000000 | 1050000 | 22,05 | -4,22 | 4,45 |
| 8 | 13000 | 6 | 78000 | 17 | 102 | 1014000000 | 1326000 | 18,64 | -9,86 | 16,22 |
| 9 | 13500 | 1 | 13500 | 11 | 11 | 182250000 | 148500 | 15,23 | -4,23 | 17,92 |
| 10 | 14000 | 2 | 28000 | 10 | 20 | 392000000 | 280000 | 11,82 | -3,65 | 6,64 |
| 11 | 14500 | 2 | 29000 | 8 | 16 | 420500000 | 232000 | 8,41 | -0,82 | 0,34 |
| 12 | 15000 | 6 | 90000 | 6 | 36 | 1350000000 | 540000 | 5,00 | 5,99 | 5,98 |
|
| - | 50 | 584500 | - | 1379 | 7057250000 | 14589500 | - | 0,00 | 126,68 |
| | 11690 | - | 27,58 | 141145000 | 291790 | - | - | - |
Средние значения
