- •1. Основні аспекти математичного моделювання економіки.
- •2. Задача лінійного програмування. Постановка. Геометрична інтерпретація (загальна). Методи розв’язання.
- •3. Геометрична інтерпретація задачі лінійного програмування (детальна).
- •4. Симплекс-метод. Сутність методу. Основні поняття. Алгоритм.
- •5) Аналіз моделей на чутливість.
- •6) Двоїстість у лінійному програмуванні. Структура та властивості двоїстих задач.
- •7) Перша теорема двоїстості. Її економічний зміст.
- •8) Друга теорема двоїстості. Її економічний зміст.
- •9) Економічний зміст змінних та обмежень двоїстих задач. Зв’язок між змінними двоїстих моделей.
- •10) Третя теорема двоїстості. Її економічний зміст. Поняття цінності ресурсу, та його використання в економічному аналізі задач.
- •11) Транспортна модель.
- •12) Лінійні цілочисельні задачі.
- •13) Задачі нелінійного програмування.
- •14) Поняття економетричного моделювання. Зв’язок економетрії з іншими науками. Етапи економетричного моделювання.
- •15) Парна регресія. Оцінка лінійної залежності двох змінних.
- •16) Класична лінійна модель множинної регресії.
- •17) Оцінка якості регресійної моделі та статистична значущість коефіцієнтів регресії. Оценка качества регрессионной модели характеризуется рядом показателей:
- •1) Постановка задачі лінійного програмування
- •15) Визначення опорного плану транспортної задачі
- •23) Поняття коефіцієнта коваріації
- •24) Поняття коефіцієнта кореляції
- •25) Поняття коефіцієнта детермінації
- •26) Визначення рівняння регресії
24) Поняття коефіцієнта кореляції
Коэффициент корреляции — это показатель взаимного вероятностного влияния двух случайных величин. Коэффициент корреляции R может принимать значения от -1 до +1. Если абсолютное значение находится ближе к 1, то это свидетельство сильной связи между величинами, а если ближе к 0 — то, это говорит о слабой связи или ее отсутствии. Если абсолютное значение R равно единице, то можно говорить о функциональной связи между величинами, то есть одну величину можно выразить через другую посредством математической функции. Вычислить коэффициент корреляции можно по формуле:
25) Поняття коефіцієнта детермінації
На ряду с коэф-ом корреляции рассматривается вел-а, кот-я равна . Этот показатель наз-тся коэф-ом детерминации и показывает долю дисперсии Y, объяснённой лин.зависимостью от Х. Чем лучше регрессия соответствует наблюдениям, тем меньшеи тем ближек 1. И наоборот: чем хуже регрессия подогнана к исходным данным, тем ближек 0. Коэф-т детерминациииспользуют как меру качества статистического подбора модели.
26) Визначення рівняння регресії
Уравнение регрессии представляет собой функциональную связь, при которой по любому значению х можно однозначно определить значение у. Функциональная связь лишь приближенно отражает связь реальную, причем степень этого приближения может быть различной и зависит она как от свойств исходных данных, так и от выбора вида функции, по которой производится выравнивание.